llms.txt ist eine vorgeschlagene Klartextdatei, die im Stammverzeichnis einer Website platziert wird und die Seiten auflistet, die ein großes Sprachmodell lesen sollte, um die Website zu verstehen. Für einen Online-Shop kann sie KI-Assistenten auf Kategorieführer, Versand- und Rückgaberichtlinien sowie Größeninformationen hinweisen. Die Veröffentlichung ist kostengünstig, aber kein großer KI-Anbieter hat bestätigt, dass er die Datei für das Ranking verwendet.
Woher kommt llms.txt?
Das Format wurde 2024 von Jeremy Howard von Answer.AI vorgeschlagen. Die Idee ist einfach: Webseiten sind voll von Navigation, Skripten und Anzeigen, und ein Modell mit einem begrenzten Kontextfenster profitiert von einer kuratierten Karte, die in Markdown geschrieben ist. Die Datei befindet sich unter /llms.txt, ähnlich wie robots.txt unter /robots.txt.
Der Vorschlag beschreibt eine Überschrift mit dem Namen der Website, eine kurze Zusammenfassung und Abschnitte mit Links mit einzeiligen Beschreibungen. Ein optionaler Begleiter, llms-full.txt, kann den vollständigen Text wichtiger Seiten in einem Dokument enthalten.
Liest irgendeine KI-Plattform sie tatsächlich?
Das ist die ehrliche Frage, und die Antwort zum Zeitpunkt des Schreibens ist unklar. Einige Entwicklertools und Dokumentationsplattformen lesen llms.txt, und mehrere Unternehmen veröffentlichen eine. Google hat öffentlich erklärt, dass es llms.txt nicht für die Suche oder KI-Überblicke verwendet. OpenAI, Anthropic und Perplexity haben keine formelle Verpflichtung dazu für ihre Verbrauchersuchprodukte dokumentiert.
Betrachten Sie die Datei also als kostengünstiges Signal und nützliche interne Übung, nicht als Hebel, der Rankings verschiebt. Wenn ein Assistent sie abruft, gut. Wenn nicht, zahlt sich die Arbeit, zu entscheiden, welche Seiten wichtig sind, an anderer Stelle immer noch aus.
Was sollte ein Shop in llms.txt aufnehmen?
Käufer stellen Assistenten praktische Fragen: Liefert diese Marke in mein Land, wie funktionieren Rücksendungen, welche Größe sollte ich kaufen. Die Datei sollte auf die Seiten verweisen, die diese Fragen genau beantworten.
- Über uns und Kontakt: Wer betreibt den Shop, wo hat er seinen Sitz, wie erreicht man den Support.
- Versand: bediente Länder, typische Lieferfenster, Spediteure.
- Rücksendungen und Garantie: die Richtlinienseite, keine Marketingzusammenfassung.
- Größen- und Passformführer, einschließlich der Art und Weise, wie Maße genommen werden.
- Hauptkategorieseiten mit einzeiligen Beschreibungen dessen, was sie enthalten.
- Kaufberatung und Vergleiche, die das Sortiment erklären.
Vermeiden Sie es, Tausende von Produkt-URLs aufzulisten. Die Datei ist eine Karte, keine Sitemap. Produkt-Feeds erfüllen diese Aufgabe bereits über das Google Merchant Center und ähnliche Kanäle.
Wie sieht ein Beispiel aus?
Ein Shopify-Shop, der handgefertigte Keramik verkauft, könnte eine kurze Datei veröffentlichen: eine Überschrift mit dem Markennamen, eine Zusammenfassung in zwei Sätzen, die besagt, dass er Steinzeug-Geschirr verkauft, das von Istanbul in die EU und nach Großbritannien versandt wird, dann Abschnitte mit den Titeln “Richtlinien”, “Leitfäden” und “Kollektionen”, jeweils mit drei bis sechs Links und einer Zeile Beschreibung. Die gesamte Datei könnte unter hundert Zeilen lang sein.
Auf Shopify können Sie standardmäßig keine beliebigen Dateien im Stammverzeichnis ablegen, daher erstellen Shops normalerweise eine Seite oder verwenden eine App oder eine Proxy-Route, die den Text unter /llms.txt bereitstellt. Auf WooCommerce kann die Datei direkt in das Web-Stammverzeichnis hochgeladen oder von einem Plugin generiert werden.
Wie Alien Road llms.txt für Shop-Kunden anwendet
In einem typischen Engagement ist llms.txt ein kleiner Teil eines umfassenderen KI-Sichtbarkeitsaudits. Die Entdeckung beginnt mit Fragen, die Käufer tatsächlich stellen, entnommen aus Support-Tickets, Website-Suchprotokollen und der Search Console. Wir prüfen dann, welche Seiten sie beantworten und ob diese Seiten korrekt und crawlbar sind.
Einrichtung bedeutet, die Datei von Hand mit dem Team des Kunden zu schreiben, da die Beschreibungen sachlich sein müssen. Wir stellen sie mit einem text/plain-Inhaltstyp bereit, verlinken die wichtigen Richtlinienseiten und bestätigen, dass sie ohne Weiterleitung geladen wird. Wo die Plattform es zulässt, generieren wir auch llms-full.txt für Richtlinien und Leitfäden.
Die Messung ist begrenzt, und das sagen wir auch. Wir prüfen Serverprotokolle auf Anfragen an /llms.txt nach User-Agent und wir testen eine Reihe von Käuferfragen in ChatGPT, Perplexity und Gemini davor und danach. Der Bericht listet auf, welche Assistenten den Shop zitiert haben und welche Seiten sie verwendet haben, ohne zu behaupten, dass die Datei dies verursacht hat.
Was ist wichtiger als die Datei?
Wenn ein Assistent Ihre Rückgaberichtlinie nicht finden kann, wird llms.txt Sie nicht retten. Die Grundlagen entscheiden immer noch darüber, ob ein Shop zitiert wird.
- Seiten sind crawlbar und nicht für die Bots blockiert, die Sie möchten, wie OAI-SearchBot oder PerplexityBot, in robots.txt.
- Richtlinien sind als einfacher HTML-Text geschrieben, nicht innerhalb von Bildern oder Pop-ups.
- Strukturierte Produktdaten sind gültig, einschließlich Preis, Verfügbarkeit und Bewertungen, wo sie echt sind.
- Der Markenname, die Adresse und die Kontaktdaten sind auf der gesamten Website und auf Marktplätzen konsistent.
Häufige Fehler
Shops kopieren manchmal eine Vorlage und vergessen, sie zu aktualisieren, sodass die Datei Seiten auflistet, die 404 sind. Andere fügen Marketingtexte in die Beschreibungen ein, was beim Zitieren schlecht klingt. Ein dritter Fehler ist das Auflisten von Staging-URLs oder gefilterten Kategorienparametern. Halten Sie die Datei kurz, sachlich und überprüfen Sie sie, wann immer sich Richtlinien ändern.
Wie prüfen Sie, ob Assistenten die Datei verwenden?
Serverprotokolle sind der einzige direkte Beweis. Filtern Sie Anfragen an /llms.txt und schauen Sie sich die User-Agent-Strings an. Bekannte KI-Crawler identifizieren sich selbst, zum Beispiel GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot und PerplexityBot. Wenn keiner von ihnen die Datei über einige Monate hinweg anfordert, sagt Ihnen das etwas Nützliches über ihren aktuellen Wert.
Indirekte Prüfungen helfen auch. Stellen Sie Assistenten die Käuferfragen, die Sie zugeordnet haben, und notieren Sie, welche URLs sie zitieren. Wenn sie Ihre Rückgabeseite korrekt zitieren, erfüllt die Seite ihre Aufgabe, mit oder ohne die Datei.
Behalten Sie eine kurze Überprüfungsroutine bei
- Monatlich: Bestätigen Sie, dass die Datei geladen wird und jeder Link 200 zurückgibt.
- Wenn sich Richtlinien ändern: Aktualisieren Sie die Beschreibungen am selben Tag.
- Vierteljährlich: Vergleichen Sie zitierte URLs in Assistenten mit der Liste der Datei.
Wenn Sie auch über Marktplätze wie Trendyol, Amazon oder Etsy verkaufen, behalten Sie dort dieselben Richtlinien und Markenfakten bei. Assistenten zitieren oft Marktplatz-Listings, und eine Diskrepanz zwischen ihnen und Ihrer eigenen Website führt zu verwirrenden Antworten.
Wo man diese Woche anfangen kann
Schreiben Sie die zehn Fragen auf, die Ihr Kundendienstteam am häufigsten beantwortet. Finden Sie die URL, die jede einzelne beantwortet, prüfen Sie, ob sie korrekt ist, und entwerfen Sie eine llms.txt mit diesen Links, gruppiert unter klaren Überschriften. Veröffentlichen Sie sie, fordern Sie sie in einem Browser an, um zu bestätigen, dass sie als Klartext geladen wird, und stellen Sie eine Erinnerung ein, sie zu überprüfen, wann immer sich Versand- oder Rückgabebedingungen ändern.
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