Erstellen Sie in Sekunden eine saubere, spezifikationskonforme llms.txt-Datei — damit KI-Crawler wie ChatGPT, Claude und Perplexity Ihre wichtigsten Seiten verstehen.
llms.txt ist eine einfache Markdown-Datei, die Sie im Stammverzeichnis Ihrer Domain ablegen. Sie liefert KI-Assistenten eine klare, gut lesbare Übersicht Ihrer wichtigsten Seiten — Produkte, Dokumentation, Anleitungen und zentrale Landingpages — ohne unübersichtliches HTML crawlen zu müssen.
Betrachten Sie sie als Index für große Sprachmodelle. Eine durchdachte llms.txt hilft KI-Engines zu verstehen, worum es auf Ihrer Website geht und welche Seiten zitiert werden sollten, und verbessert so die Darstellung Ihrer Marke in KI-Antworten.
Fügen Sie Ihre Domain ein. Wir lesen Startseite und Sitemap, um Ihre Struktur zu erfassen.
Wir extrahieren Titel, Beschreibung und wichtige Seiten und gruppieren sie in klare Abschnitte.
Holen Sie sich die fertige llms.txt und laden Sie sie unter /llms.txt in Ihr Stammverzeichnis hoch.
llms.txt ist ein vorgeschlagener offener Standard, der KI-Assistenten und großen Sprachmodellen eine einzige, kuratierte Karte der wichtigsten Inhalte Ihrer Website gibt. Sie liegt als reine Markdown-Datei im Stammverzeichnis Ihrer Domain — zum Beispiel https://ihredomain.com/llms.txt — und listet Ihre wichtigsten Seiten mit kurzen, von Menschen geschriebenen Beschreibungen auf. Die Idee ist einfach: Statt einen KI-Crawler raten zu lassen, welche Ihrer tausenden URLs lesenswert sind, übergeben Sie ihm einen sauberen, priorisierten Index, den er in einer einzigen Anfrage aufnehmen kann.
Das Format ist bewusst minimalistisches Markdown. Es beginnt mit einem einzigen H1 (# Ihre Marke), das das Projekt oder Unternehmen benennt, einem optionalen Blockzitat (> eine einzeilige Zusammenfassung) Ihrer Tätigkeit, und dann einer Reihe von H2-Abschnitten (## Docs, ## Produkte, ## Leitfäden), deren Aufzählungspunkte Markdown-Links zu den zugrunde liegenden Seiten sind. Jeder Link kann eine kurze Notiz tragen, die erklärt, was die Seite abdeckt. Da es nur Markdown ist, kann ein LLM es sofort parsen, und die Beschreibungen liefern den Kontext, den eine rohe URL-Liste nie bieten könnte.
llms.txt wurde vorgeschlagen, weil das Web für Browser und Suchmaschinen gebaut wurde, nicht für die begrenzten Kontextfenster von Sprachmodellen. Eine moderne Seite liefert schweres HTML, eingehüllt in Navigation, Skripte, Cookie-Banner und Werbung — Rauschen, das die Tokens verschwendet, die eine KI ausgeben muss, um Sie zu lesen. llms.txt entfernt all das: Es weist das Modell auf das Signal hin, in einem Format, das es bereits versteht, sodass es Ihre Schlüsselinhalte weit zuverlässiger findet, versteht und zitiert als beim Crawlen von rohem HTML.
Es gibt eine Begleitdatei, llms-full.txt, die einen Schritt weiter geht, indem sie den vollständigen Text Ihrer Schlüsselseiten in Markdown enthält, nicht nur Links dorthin. /llms.txt ist das kuratierte Inhaltsverzeichnis; /llms-full.txt ist das ganze Buch inline. Zusammen ermöglichen sie es einer KI, entweder eine schnelle Karte Ihrer Seite abzurufen oder Ihre Kerninhalte direkt zu lesen, ohne eine einzige zusätzliche Anfrage zu stellen — genau das, was Sie wollen, wenn ein Assistent entscheidet, ob er Sie empfiehlt.
Eine praktische Abfolge zum Generieren, Kuratieren, Strukturieren, Hosten und Pflegen der Datei, damit sie sich ihren Platz in KI-Antworten verdient.
Nutzen Sie den Generator oben, um Ihre Seite zu crawlen und eine erste llms.txt zu erzeugen: einen Titel, eine Zusammenfassung und Ihre relevantesten Seiten, bereits als Markdown formatiert. Ein maschineller Entwurf ist der schnellste Weg zu einer funktionierenden Datei — anschließend kürzen Sie ihn auf das wirklich Wesentliche.
Reduzieren Sie die Datei auf die 20–60 URLs, die eine KI wirklich bräuchte, um Sie zu verstehen und zu empfehlen: Docs, Produktseiten, Preise, zentrale Leitfäden und Ihre Über-uns-Seite. Lassen Sie Tag-Seiten, Paginierung, Login-Bildschirme und dünne Inhalte weg. Eine kurze, signalstarke Datei schlägt eine erschöpfende.
Beginnen Sie mit einem einzigen # H1, das Ihre Marke benennt, und einem > Blockzitat, das in einer Zeile sagt, was Sie tun und für wen. Das ist das Erste, was das Modell liest — machen Sie es eindeutig, damit die KI Ihre Entität korrekt auflöst, bevor sie einem Link folgt.
Gruppieren Sie Links unter beschreibenden ## H2-Überschriften — Dokumentation, Produkte, Leitfäden, Unternehmen — und geben Sie jedem Link ein paar Worte Kontext. Abschnitte ermöglichen es einer KI, direkt zu dem Teil Ihrer Seite zu springen, der für die beantwortete Frage relevant ist.
Stellen Sie die Datei unter /llms.txt bereit, sodass sie unter https://ihredomain.com/llms.txt antwortet, ausgeliefert als text/plain oder text/markdown. Der Stammpfad ist die Konvention, nach der Crawler suchen — eine in einem Unterordner vergrabene Datei wird nicht gefunden.
Wenn Ihre Schlüsselseiten kurz und stabil sind — besonders Dokumentation —, veröffentlichen Sie eine /llms-full.txt, die ihr vollständiges Markdown inline enthält. So kann ein Assistent Ihre tatsächlichen Inhalte in einem Abruf lesen, statt Seite für Seite zu crawlen, ideal für Modelle mit begrenztem Kontextfenster.
Behandeln Sie llms.txt als lebende Infrastruktur. Generieren Sie sie neu, wenn Sie Produkte starten, Docs umstrukturieren oder Seiten abschalten, und entfernen Sie tote Links zügig. Eine veraltete Datei, die auf 404 zeigt, lehrt die KI, dem Rest zu misstrauen.
Öffnen Sie die URL im Browser, um zu bestätigen, dass sie als rohes Markdown gerendert wird, prüfen Sie, dass jeder Link antwortet, und beobachten Sie Ihre Serverlogs auf KI-Crawler, die sie abrufen. Kombinieren Sie sie mit einer sauberen robots.txt und sitemap.xml, damit alle an KI-Engines gesendeten Signale übereinstimmen.
Das Vokabular, um Ihre Seite für KI lesbar zu machen, in klaren Worten.
Jede Seite, deren Inhalte KI-Assistenten anzeigen könnten, gewinnt, wenn sie ihnen eine saubere Karte übergibt.
Entwicklerdokumentation ist der kanonische Fall. Eine llms.txt — oder eine vollständige llms-full.txt — lässt ChatGPT, Claude und Perplexity Ihre API-Referenzen und Leitfäden präzise lesen, sodass der Code und die Antworten, die sie über Ihr Produkt erzeugen, korrekt sind.
Weisen Sie die KI auf Ihre Produktseiten, Preise, Integrationen und Anwendungsfälle hin, damit das Modell, wenn ein Käufer einen Assistenten nach dem besten Tool Ihrer Kategorie fragt, saubere, aktuelle Fakten über Sie hat, aus denen es schöpfen und Sie empfehlen kann.
Medien und Blogs können ihre Eckpfeiler-Artikel und Themen-Hubs hervorheben und der KI helfen, die maßgeblichen Stücke zum Zitieren zu finden, statt verrauschte Archivseiten, Tag-Listen und Paginierung zu scrapen.
Heben Sie Kategorieseiten, Kaufratgeber, Versand- und Rückgaberichtlinien sowie Ihre Vorzeigeprodukte hervor, damit KI-Einkaufsassistenten Ihren Shop präzise beschreiben und die Seiten anzeigen, die konvertieren.
Eine llms.txt ist ein guter erster Schritt. Holen Sie sich Ihren kostenlosen RAIVE Score und sehen Sie genau, wie ChatGPT, Claude und Perplexity Sie heute beschreiben und einordnen.
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