llms.txt Braucht das wirklich jemand?

Eine Textdatei hochladen, und schon empfiehlt ChatGPT deine Firma? So wird llms.txt seit Monaten verkauft.
Die Realität: 97 Prozent dieser Dateien wurden im Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen. Nicht von ChatGPT, nicht von Perplexity, von niemandem.

Das ist keine Meinung, sondern eine Auswertung von Server-Logs über 137.210 Domains (Ahrefs, Juni 2026). Trotzdem steht die Datei in fast jeder Checkliste zur KI-Sichtbarkeit. Ich zeige dir, was sie kann und wann sie sich lohnt.

Was ist llms.txt überhaupt?

llms.txt ist eine Markdown-Datei unter deinedomain.de/llms.txt, die einem Sprachmodell in Kurzform sagt, worum es auf der Website geht und welche Seiten wichtig sind. Vorgeschlagen hat sie Jeremy Howard von Answer.AI am 3. September 2024.

Die Idee ist vernünftig: Ein Modell muss sonst HTML mit Navigation, Werbebannern und JavaScript auseinandernehmen, um an den Inhalt zu kommen. Eine saubere Liste in Markdown spart diesen Umweg.

Entscheidend ist aber: llms.txt ist ein Vorschlag, kein Standard. Niemand hat sich verpflichtet, sie zu lesen. Genau das ist der Unterschied zur robots.txt, an die sich Suchmaschinen seit Jahrzehnten halten. Und dieser Unterschied entscheidet alles Weitere.

Ruft überhaupt jemand die llms.txt ab?

Kaum jemand. In der Auswertung von Server-Logs über 137.210 Domains bekamen 97 Prozent dieser Dateien im Mai 2026 null Anfragen; 28 Prozent der untersuchten Domains hatten überhaupt eine angelegt (Ahrefs, Juni 2026).

Noch aufschlussreicher ist, wer die übrigen drei Prozent abruft. An der Spitze stehen SEO-Audit-Werkzeuge mit 21,7 Prozent der Anfragen, also Programme, die prüfen, ob die Datei existiert. Danach folgen allgemeine Web-Crawler mit 13,1 Prozent. KI-Trainingscrawler kommen auf 5,3 Prozent, GPTBot allein auf 4,51 Prozent, ClaudeBot auf 0,80 Prozent.

Der häufigste Besucher deiner llms.txt ist ein Werkzeug, das kontrolliert, ob du eine llms.txt hast. Die Branche misst hier vor allem sich selbst.

Die Verbreitung wächst trotzdem kräftig: von 4.088 Dateien im Juni 2025 auf 36.120 im Mai 2026 (Originality.AI, über drei Millionen beobachtete Websites). Verbreitung ist nur eben keine Wirkung.

Was sagt Google zu llms.txt?

Google sagt, dass es die Datei nicht braucht. Im Leitfaden zu generativen KI-Funktionen vom 15. Mai 2026 hält Google fest: Niemand müsse neue maschinenlesbare Dateien oder Markdown anlegen, um in der Google-Suche samt ihrer KI-Funktionen zu erscheinen, weil die Suche sie nicht verwendet.

John Mueller hatte bereits im Juni 2025 festgehalten, dass derzeit kein KI-System die Datei nutzt. Weder Vorteil noch Nachteil: Die Datei bewegt in der Suche nichts.

Eine Einschränkung gehört dazu. Google hat im Mai 2026 in Chrome Lighthouse eine Prüfung für agentenfreundliche Websites ergänzt, die auch nachsieht, ob die Datei vorhanden ist. Das zielt auf KI-Agenten, die eine Website bedienen — nicht auf Rankings und nicht auf AI Overviews.

Was 400 KI-Antworten über llms.txt verraten

Am 18. August 2026 habe ich für Steeger Marketing eine eigene Messung gefahren: 20 Fragen, vier Systeme, fünf Wiederholungen, 400 Antworten. In diesen 400 Antworten kommt llms.txt genau zweimal vor.

Einmal nennt Gemini die Datei als technische Anpassung, die deutsche Agenturen für KI-Sichtbarkeit anbieten: also als Verkaufsargument, nicht als Grund für eine Empfehlung. Das zweite Mal steht sie in einer zitierten Entwicklerdokumentation von Perplexity, die auf ihre eigene Datei verweist, damit Programmierwerkzeuge die Seitenliste finden.

Kein einziges Mal war eine llms.txt der Grund, warum eine Firma genannt wurde. Zitiert wurden Branchenverzeichnisse, Fachseiten und Ratgeberinhalte. Wie so eine Messung abläuft und was sie liefert, steht auf der Seite zur KI-Sichtbarkeit von Steeger Marketing — im Fachjargon Generative Engine Optimization, kurz GEO.

Wann llms.txt trotzdem sinnvoll ist

Es gibt einen belegten Anwendungsfall, und der liegt außerhalb des Marketings: Entwicklerdokumentation. KI-Programmierwerkzeuge holen sich Dokumentationsseiten live, und die Datei sagt ihnen, welche Seiten es gibt. Anthropic, Cursor und Perplexity betreiben genau dafür eine.

Der zweite Fall ist jung und unbewiesen: Agenten, die eine Website bedienen statt sie nur zu lesen. Ob daraus Umsatz entsteht, weiß heute niemand.

Was stattdessen wirkt

Ob du in KI-Antworten vorkommst, entscheidet nicht deine llms.txt, sondern woraus die Systeme ihre Antworten bauen. Bei Fragen nach Anbietern zitieren sie überwiegend Branchenverzeichnisse und Fachseiten.

• Verzeichnisse und Fachportale: Dort stehen die Quellen, aus denen Anbieterempfehlungen entstehen. Ein Eintrag wirkt härter als jede Datei im Wurzelverzeichnis.
• Ratgeberseiten statt Broschürentexte: Die Frage wörtlich als Überschrift, die Antwort in den ersten zwei Sätzen darunter — so wie auf meiner Seite zum serverseitigen Tracking. Ratgeberfragen gewinnst du auf der eigenen Seite, Anbieterfragen nicht.
• Zahlen als sichtbarer Text: Nicht im PDF, nicht im Bild. Eine Downloadseite ist für KI-Systeme praktisch unsichtbar.
• Eine eindeutige Firmenidentität: Name, Adresse und Kategorie überall gleich.
• Messen statt hoffen: Ein einzelner Testlauf ist kein Messwert. Warum, steht in meinem Beitrag dazu, wie sich KI-Sichtbarkeit sauber messen lässt.

Und die llms.txt selbst? Leg sie an, wenn du 20 Minuten übrig hast. Sie kostet nichts und schadet nichts. Aber verkauf sie niemandem als Sichtbarkeitsmaßnahme — und kauf sie dir auch von niemandem als solche andrehen lassen.

Häufige Fragen zu llms.txt

Fazit: eine Datei ersetzt keinen Befund

llms.txt ist keine Betrugsmasche. Sie ist ein vernünftiger Vorschlag, den bisher fast niemand liest — und trotzdem als Leistung verkauft wird.

Die eigentliche Frage ist nicht, ob du eine llms.txt hast, sondern ob dein Unternehmen in den Antworten überhaupt vorkommt. Diese Frage beantwortet keine Datei, sondern eine Messung mit Wiederholungen. Eine Platzierung verspricht dir dabei niemand seriös: Einen Rang, den man abfragen könnte, gibt es nicht.

Was es gibt, ist ein Befund: eine Zahl, wie oft dein Name fällt, und die Liste der Quellen dahinter. Genau da fängt die Arbeit an.