97% aller llms.txt-Dateien werden nie gelesen
28% aller technisch versierten Websites haben inzwischen eine llms.txt-Datei veröffentlicht. Das klingt nach breiter Adoption. Das Problem: 97% dieser Dateien wurden im Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen. Kein Bot, kein Mensch, nichts.
Die Idee hinter llms.txt war simpel: Eine Markdown-Datei im Root-Verzeichnis, die LLMs und AI-Agenten erklärt, worum es auf der Website geht, ohne dass sie alles crawlen müssen. Vorgeschlagen 2024 von Jeremy Howard, Co-Founder von Answer.AI. Die SEO-Industrie hat daraus schnell eine 'AI-Sichtbarkeitstaktik' gemacht, obwohl keine einzige große AI-Plattform je bestätigt hat, die Datei aktiv zu nutzen.
Von den 3% der Dateien, die tatsächlich Traffic bekamen, stammten 96% der Anfragen von Bots. Und davon waren 77% keine AI-Tools. SEO-Audit-Crawler, Tech-Profiling-Dienste wie BuiltWith, allgemeine Web-Crawler wie Googlebot: Sie alle fetchen llms.txt häufiger als ChatGPT oder Perplexity. Slackbot allein rief llms.txt-Dateien öfter ab als PerplexityBot.
GPTBot und Claude-Code führen die AI-Bot-Liste an, aber Claude-Code ist ein Coding-Tool, kein AI-Suchassistent. Das passt zu dem, was Google-Vertreter John Mueller öffentlich erklärt hat: llms.txt ist ein temporärer Behelf für AI-Coding-Tools, die Entwicklerdokumentation parsen. Für normale Websites ohne Developer-Dokumentation ist die Datei schlicht irrelevant.
Ein weiteres Datenpunkt, das die Spekulation entlarvt: Kein einziger AI-Bot hat aktiv nach llms.txt-Dateien gesucht, die nicht existieren. Sie gehen nicht 'auf die Suche'. Wer keine Datei hat, verpasst also buchstäblich nichts.
1. Wenn du eine llms.txt-Datei hast: Prüfe deine Server-Logs (oder dein Analytics-Tool) für den Pfad /llms.txt. Wenn du dort null oder fast null Anfragen siehst, ist das der Normalfall. Die Datei schadet nicht aktiv, aber sie bringt aktuell auch nichts für AI-Sichtbarkeit.
2. Wenn du llms.txt noch nicht hast: Du musst sie nicht erstellen. Kein AI-Suchbot sucht aktiv danach. Die Daten zeigen klar, dass fehlende llms.txt-Dateien zu keinen verpassten AI-Crawls führen. Investiere die Zeit lieber in strukturierte Daten (Schema.org), klare Seitenstruktur und zitierfähige Inhalte.
3. Wenn du eine Developer-Dokumentation oder ein SaaS-Produkt mit technischer Doku betreibst: Hier ist llms.txt tatsächlich sinnvoll. Claude-Code und GPTBot crawlen sie aktiv. Für diesen spezifischen Use Case lohnt sich eine gut strukturierte Datei.
4. Für deine AI-Sichtbarkeitsstrategie gilt: Konzentriere dich auf das, was nachweislich funktioniert. Strukturierte Daten, klare Autorenschaft, zitierbare Fakten und Markenerwähnungen auf externen Seiten haben deutlich mehr Einfluss auf AI-Antworten als eine Markdown-Datei, die niemand liest.
Original-Artikel auf Ahrefs Blog:
We Analyzed 137K Sites: 97% of llms.txt Files Never Get Read ↗Mehr lesen
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