Ein aktuelles Update zur LLMs.txt und warum es Google als wenig nützlich einschätzt.
Einleitung
Stell dir vor, du möchtest einer künstlichen Intelligenz wie ChatGPT oder anderen Agenten zeigen, wie deine Webseite strukturiert ist oder welche Inhalte sie sehen sollen. Genau mit diesem Ziel wurde das Konzept der „LLMs.txt“ entwickelt. Aber wie nützlich ist das wirklich? John Mueller, ein Google-Experte, hat die Nützlichkeit dieser Methode genauer beleuchtet. Aber Achtung: Seine Einschätzung fällt nicht wirklich positiv aus.
Was ist LLMs.txt?
Die LLMs.txt wurde als eine Art „Robots.txt” für große Sprachmodelle (Large Language Models, kurz LLMs) vorgestellt, ähnelt ihr jedoch nicht wirklich. Während die „Robots.txt“ dazu genutzt wird, das Crawling von Webseiten-Inhalten durch Suchmaschinen zu kontrollieren, verfolgt die LLMs.txt ein anderes Ziel.
Mit der LLMs.txt kann theoretisch eine vereinfachte Version deiner Inhalte – frei von Werbung und Navigation – bereitgestellt werden. Das Ganze basiert auf Markdown-Formatierungen, wie du sie möglicherweise aus Notizen oder simplen Textdateien kennst. Beispielsweise werden Überschriften mit dem „#“-Zeichen und Listen mit „-“ markiert.
Das klingt vielleicht nach einer guten Idee, doch wie John Mueller argumentiert, hat das Konzept nicht den durchschlagenden Nutzen, den man erwarten könnte.
Was macht LLMs.txt tatsächlich?
Die LLMs.txt soll:
– AI-Bots den Hauptinhalt von Webseiten zeigen.
– Ablenkungen wie Werbung und Navigationsleisten herausfiltern.
Wichtig ist jedoch: Sie ersetzt nicht die Steuerung von Crawler-Bots, die bereits über „Robots.txt“ geregelt ist. Die LLMs.txt ist aktuell nur ein Vorschlag, nicht aber ein weltweit akzeptierter Standard.
Was LLMs.txt **nicht** ist:
- Eine Möglichkeit, AI-Bots zu kontrollieren.
- Ein weit verbreitetes oder etabliertes System.
- Von großen Anbietern wie Google, OpenAI oder Anthropic genutzt.
John Muellers Kritik: Vergleich mit dem Keywords-Meta-Tag
Muellers Sicht auf die LLMs.txt ist eindeutig: Er vergleicht sie mit dem mittlerweile veralteten Keyword-Meta-Tag, das früher verwendet wurde, um Suchmaschinen Keywords zu liefern. Webseiten-Betreiber haben diese Tags oft missbraucht, indem sie falsche Informationen oder Spam-Wörter einfügten. Ähnlich könnte es mit der LLMs.txt passieren: Es wäre zu einfach, falsche Inhalte an AI-Modelle zu liefern, die nichts mit der echten Webseite zu tun haben.
Eine Aussage aus der Praxis:
Ein Nutzer auf Reddit erklärte, dass keiner der großen AI-Bots wie ChatGPT die LLMs.txt-Dateien auf seiner Seite abrufe, obwohl sie vorhanden sind. Lediglich spezialisierte Bots, wie BuiltWith, haben darauf zugegriffen. Mueller fügte hinzu: „Warum sollte man der LLMs.txt vertrauen, wenn doch die Inhalte der Webseite direkt überprüft werden können?“
Ein mögliches Risiko:
– Stell dir vor, ein Webmaster gibt mittels LLMs.txt der KI Inhalte vor, die komplett abweichen von dem, was Besucher der Website tatsächlich sehen. Das könnte leicht zu einer Art „Spam“ für KIs werden – ein Problem, das keine Plattform riskieren möchte.
Praktische Bedenken der Community
Einige Experten zeigen auf Plattformen wie LinkedIn ähnliche Skepsis. Ein Kommentator stellte fest, dass LLMs.txt nicht mit den Original-URLs verlinkt und dies zu einem schlechten Nutzererlebnis führen könnte: Nutzer landen dann möglicherweise auf reinen Textwüsten anstelle gut gestalteter Seiten.
Andere bemerken, dass LLMs.txt bisher von kaum einem Jahrzehnt genutzt wird, während etablierte Standards wie strukturierte Daten und Sitemaps weiterhin entscheidende Rollen spielen. Es scheint also sinnvoller, Zeit und Ressourcen in bewährte Techniken zu investieren.
Muellers Fazit
Die Hauptkritik von Google ist:
– Es gibt keinen eindeutigen, praktischen Nutzen für die LLMs.txt.
– Große Anbieter wie Google oder OpenAI unterstützen diese Technik nicht.
– Eine vertrauenswürdige und transparente Implementierung ist fragwürdig, da die Methode leicht von Spammern genutzt werden könnte.
Solltest du LLMs.txt verwenden?
Zum aktuellen Zeitpunkt scheint der Aufwand für die Implementierung der LLMs.txt nicht gerechtfertigt zu sein. Doch bleibt es spannend, wie sich Standards für große Sprachmodelle weiterentwickeln werden. Bis dahin ist es wahrscheinlich effizienter, deine Zeit auf etablierte Tools wie „Robots.txt“, strukturierte Daten und klassische SEO-Maßnahmen zu fokussieren.
Tipp: Beobachte weiterhin die Entwicklungen und Überlegungen der großen Anbieter (Google, OpenAI usw.), bevor du Zeit in neue Technologien wie LLMs.txt investierst.
