So Erstellen Sie eine llms.txt, die KI-Agenten Tatsächlich Nutzen

Die llms.txt-Datei ist der einfachste Weg, KI-Agenten mitzuteilen, worum es auf Ihrer Website geht. Betrachten Sie sie als die robots.txt für LLMs — eine einfache Textdatei im Stammverzeichnis Ihrer Website, die Ihren Inhalt, Ihre Struktur und Ihre Funktionen für die KI-Nutzung beschreibt.

Wenn ein Agent nicht weiß, was Ihre Website bietet, kann er Sie nicht empfehlen. Die Einrichtung dauert 5 Minuten.

Was ist llms.txt?

Der llms.txt-Standard definiert eine Textdatei unter https://ihreseite.com/llms.txt, die KI-Agenten folgendes bereitstellt:

• Eine Beschreibung Ihrer Website und Ihres Geschäfts
• Wichtige Seiten und deren Zweck
• Inhaltsstruktur und Navigationshinweise
• API-Endpunkte oder besondere Funktionen
• Was der Agent tun und lassen soll

Es ist keine technische Spezifikation — es ist ein Gespräch mit dem Agenten in natürlicher Sprache.

Grundstruktur

Eine minimale llms.txt, die funktioniert:

# Name Ihrer Website

> Kurze Beschreibung Ihrer Website (1-2 Sätze).

## Hauptseiten

- [Startseite](https://ihreseite.com): Was Besucher hier finden
- [Produkte](https://ihreseite.com/produkte): Ihr Produktkatalog
- [Blog](https://ihreseite.com/blog): Artikel über Ihre Branche
- [Kontakt](https://ihreseite.com/kontakt): So erreichen Sie uns

## Was Diese Website Bietet

Beschreiben Sie Ihr Wertversprechen in 2-3 Sätzen.
Was macht Ihre Website relevant für jemanden, der eine KI zu Ihrem Thema befragt?

Praxisbeispiel

Die llms.txt von makospec.vercel.app:

# MAKO — Markdown Agent Knowledge Optimization

> Offenes Protokoll zur Bereitstellung von LLM-optimiertem Web-Content.
> Reduziert den Token-Verbrauch um ~93 % durch Content Negotiation.

## Dokumentation

- [Spezifikation](https://makospec.vercel.app/de/docs/spec): Vollständige MAKO-Protokollspezifikation
- [CEF-Format](https://makospec.vercel.app/de/docs/cef): Compact Embedding Format
- [HTTP-Header](https://makospec.vercel.app/de/docs/headers): Header-Referenz
- [Beispiele](https://makospec.vercel.app/de/docs/examples): Produkt, Artikel, Docs

## Tools

- [Analyzer](https://makospec.vercel.app/de/analyzer): MAKO für jede URL generieren
- [Score](https://makospec.vercel.app/de/score): KI-Readiness-Audit (0-100)
- [Verzeichnis](https://makospec.vercel.app/de/directory): Öffentliche Analysen

## Pakete

- npm: @mako-spec/js (TypeScript SDK)
- npm: @mako-spec/cli (CLI-Tool)
- WordPress: mako-wp Plugin

Tipps für eine Effektive llms.txt

Seien Sie konkret, nicht allgemein

Schlecht: „Wir verkaufen Sachen online." Gut: „B2B-SaaS-Plattform für Bestandsverwaltung. Über 2.000 SKUs in Elektronik, Möbeln und Bürobedarf."

Fügen Sie Ihre wichtigsten URLs ein

Agenten nutzen diese, um auf Ihrer Website zu navigieren. Listen Sie die 5-10 wichtigsten Seiten auf.

Erwähnen Sie Ihre Funktionen

Wenn Ihre Website eine API, eine Suche oder besondere Features hat, geben Sie das an:

## API

- POST /api/search: Produkte nach Suchbegriff suchen
- GET /api/products/:id: Produktdetails als JSON abrufen

Aktualisieren Sie die Datei bei Änderungen

Eine veraltete llms.txt ist schlimmer als gar keine. Wenn Sie einen neuen Bereich, eine Produktkategorie oder ein Feature hinzufügen, aktualisieren Sie die Datei.

Halten Sie es unter 500 Zeilen

Das ist eine Zusammenfassung, keine komplette Sitemap. Agenten haben Kontextlimits.

Wo Sie die Datei Platzieren

Die Datei muss im Stammverzeichnis Ihrer Domain bereitgestellt werden:

https://ihreseite.com/llms.txt

Statische Websites (HTML, Hugo, Astro): Fügen Sie llms.txt in Ihren public/- oder static/-Ordner ein.

Next.js: Erstellen Sie public/llms.txt oder fügen Sie einen Route Handler unter app/llms.txt/route.ts hinzu.

WordPress: Verwenden Sie ein Plugin, fügen Sie die Datei ins Theme-Stammverzeichnis ein, oder erstellen Sie eine Rewrite-Regel.

Nginx/Apache: Legen Sie die Datei im Web-Root-Verzeichnis ab.

llms.txt vs MAKO

Diese beiden Standards ergänzen sich:

Nutzen Sie llms.txt, damit Agenten Ihren Content finden. Nutzen Sie MAKO, um ihn effizient bereitzustellen.

Überprüfen Sie die Funktion

Nach dem Erstellen Ihrer llms.txt:

1. Rufen Sie https://ihreseite.com/llms.txt in Ihrem Browser auf — die Datei sollte als Klartext angezeigt werden
2. Prüfen Sie Ihre Website mit MAKO Score — der Check „Has llms.txt" sollte bestanden werden
3. Fragen Sie ChatGPT oder Claude: „Was bietet [ihreseite.com]?" — wenn die llms.txt indexiert ist, verbessert sich die Antwort

Fünf Minuten Aufwand. Dauerhafte Sichtbarkeit für jeden KI-Agenten, der Ihre Website besucht.