Seit einiger Zeit steht in fast jedem Beitrag über KI-Sichtbarkeit derselbe Ratschlag: Leg eine llms.txt an. Die Datei sei die robots.txt für Sprachmodelle und entscheide darüber, ob ChatGPT und Perplexity dein Unternehmen kennen.
Die kurze Antwort vorweg: Für einen lokalen Betrieb bringt sie nach heutigem Stand nichts. Das ist keine Meinung, das lässt sich belegen.
Was die Datei überhaupt sein soll
Die Idee ist vernünftig. Eine Textdatei im Wurzelverzeichnis der Website, also unter deinedomain.de/llms.txt, die einem Sprachmodell ein aufgeräumtes Inhaltsverzeichnis liefert: Hier stehen die wichtigen Seiten, hier die Dokumentation, hier die Preise. Statt sich durch verschachteltes HTML mit Navigation, Bannern und Skripten zu arbeiten, bekommt das Modell eine saubere Liste.
Für Entwicklerdokumentation ist das sinnvoll. Für einen Handwerksbetrieb mit acht Seiten löst es ein Problem, das es nicht gibt.
Was Google selbst dazu sagt
In der offiziellen Dokumentation zu den KI-Funktionen der Suche steht der Satz, der die Diskussion eigentlich beendet:
"You don't need to create new machine readable files, AI text files, or markup to appear in these features."
Nachzulesen in Googles Dokumentation zu KI-Funktionen, zuletzt aktualisiert am 10. Dezember 2025. Frei übersetzt: Du brauchst keine neuen maschinenlesbaren Dateien, keine KI-Textdateien und kein zusätzliches Markup, um in diesen Funktionen aufzutauchen.
Das ist relevant, weil die KI-Übersichten in der Google-Suche denselben Index nutzen wie die klassischen Ergebnisse. Wer dort nicht vorkommt, kommt auch in der KI-Antwort nicht vor, und keine Zusatzdatei ändert daran etwas.
Was die Logdaten zeigen
Interessanter als die Ankündigungen ist, was die Crawler tatsächlich abrufen. Eine Auswertung von Serverprotokollen über 38.360 Domains mit gültiger llms.txt kommt zu diesem Bild:
- Dateien ohne jede Anfrage97 %
- Dateien mit irgendeinem Zugriff3 %
97 Prozent der Dateien wurden innerhalb eines Monats kein einziges Mal abgerufen. Von den Anfragen, die überhaupt ankamen, stammten laut derselben Auswertung rund drei Viertel von SEO-Werkzeugen und allgemeinen Crawlern, und nur etwa ein Prozent von den Bots, die tatsächlich KI-Antworten befüllen.
Das ist eine Einzelauswertung und kein amtliches Register. Sie deckt sich aber mit dem, was Google offiziell schreibt, und mit dem nächsten Punkt.
Der Test, den du selbst machen kannst
Am 2. September 2026 habe ich nachgesehen, wer selbst eine llms.txt betreibt. Das Ergebnis ist aufschlussreich:
| Anbieter | Adresse | Ergebnis |
|---|---|---|
| Anthropic | docs.anthropic.com/llms.txt | vorhanden, 768 Zeilen |
| OpenAI | platform.openai.com/llms.txt | Fehler 404 |
| developers.google.com/llms.txt | Fehler 404 |
Ausgerechnet die beiden Anbieter, deren Systeme angeblich auf die Datei angewiesen sind, führen selbst keine. Anthropic führt eine, und zwar genau für den Fall, für den sie gedacht ist: die eigene Entwicklerdokumentation, damit ein Modell beim Programmieren gezielt die richtige Seite findet.
Du kannst das jederzeit selbst prüfen, indem du die Adressen aufrufst.
Wofür die Datei wirklich taugt
Sie ist nicht nutzlos, sondern falsch beworben. Der eine Fall, in dem sie hilft, ist agentische Nutzung: Wenn jemand ein Modell bittet, die Dokumentation eines Produkts zu lesen und damit etwas zu bauen, ist ein kuratiertes Inhaltsverzeichnis hilfreich. Deshalb hat Anthropic eine.
Wenn deine Website eine umfangreiche technische Dokumentation hat, eine API oder eine Wissensdatenbank mit hunderten Seiten, kann eine llms.txt sinnvoll sein. Wenn deine Website dein Betrieb, deine Leistungen und deine Referenzen zeigt, ist sie Beschäftigungstherapie.
Was stattdessen wirkt
Google nennt in derselben Dokumentation, worauf es tatsächlich ankommt, und die Liste ist unspektakulär:
- Crawling erlauben. Wer KI-Bots in der robots.txt aussperrt, kommt in KI-Antworten nicht vor. Das ist eine bewusste Entscheidung, keine technische Kleinigkeit.
- Inhalte als Text ausliefern. Was erst per JavaScript nachgeladen wird, sehen viele Crawler nicht. Text im HTML ist die Grundlage.
- Interne Verlinkung. Seiten, die von nirgendwo verlinkt sind, werden schlechter gefunden, von Suchmaschinen wie von KI-Systemen.
- Strukturierte Daten korrekt einsetzen. Damit ein System versteht, dass hier ein Betrieb mit Adresse und Öffnungszeiten steht, ein Preis, ein Autor.
- Geschäftsdaten aktuell halten. Vor allem im Google-Unternehmensprofil, weil KI-Systeme lokale Angaben von dort und aus Verzeichnissen ziehen. Wie das geht, steht in Google-Unternehmensprofil optimieren.
Dazu kommt der Punkt, den Google nicht nennt, der aber in der Praxis den Unterschied macht: Ein Modell zitiert dich, wenn es auf deiner Seite eine klare, in sich verständliche Antwort auf eine konkrete Frage findet. Ein Abschnitt, der die Frage benennt und danach beantwortet, wird zitiert. Ein Fließtext, in dem die Antwort auf drei Absätze verteilt ist, nicht.
Wenn du trotzdem eine anlegen willst
Sie schadet nicht, kostet zwanzig Minuten und ist schnell erstellt: eine Textdatei mit einer Überschrift, einem Satz zum Unternehmen und einer Liste der wichtigsten Seiten mit je einer kurzen Beschreibung. Ablegen unter deinedomain.de/llms.txt.
Nur solltest du danach nicht denken, du hättest etwas für deine KI-Sichtbarkeit getan. Du hast eine Datei angelegt, die mit hoher Wahrscheinlichkeit nie jemand abruft.
Wie du prüfst, ob es wirkt
Der einzige verlässliche Weg ist messen: Fragt man die Modelle nach einem Anbieter für deine Leistung in deiner Stadt, wirst du genannt oder nicht? Genau das prüft der Check zur KI-Sichtbarkeit über mehrere Systeme hinweg, mit Position und Verlauf.
Wie so eine Messung im Detail funktioniert und was dabei herauskommt, steht in Empfehlen ChatGPT, Claude und Gemini dein Unternehmen?. Und wenn dabei herauskommt, dass du gar nicht auftauchst, liegt die Ursache fast immer bei den Grundlagen aus der Liste oben, nicht bei einer fehlenden Textdatei.
