Sind ai-instructions die neue llms.txt? Fakten, Stimmungslage und zehn Regeln für den Aufbau

Seit zwei Jahren wird Website-Betreibern empfohlen, eine Datei namens llms.txt anzulegen, damit KI-Systeme ihre Inhalte besser verstehen. Seit einigen Monaten taucht daneben etwas Neues auf: Seiten unter der Adresse /ai-instructions, auf denen Unternehmen in schlichten Sätzen beschreiben, wer sie sind und was sie tun, ausdrücklich an ChatGPT, Claude, Perplexity und Gemini gerichtet. Die Frage liegt nahe, ob das die nächste Mode ist oder ob diesmal etwas dran ist. Wir haben beides mit unseren Messdaten abgeglichen.

Was die llms.txt ist und was sie nicht ist#

Die llms.txt hat Jeremy Howard, Mitgründer von Answer.AI, am 3. September 2024 vorgeschlagen. Die Idee: Webseiten sind für Menschen gebaut, mit Navigation, Werbung und Skripten, die eine Maschine erst mühsam wegräumen muss. Eine Markdown-Datei an einer festen Adresse soll einem KI-System stattdessen eine knappe Übersicht geben, mit Links zu den wichtigsten Inhalten, die es bei Bedarf nachlädt. Pflicht ist nur eine Überschrift mit dem Namen, optional folgen eine Kurzbeschreibung und Linklisten in Abschnitten. Seit dem 10. August 2026 gibt es eine zweite Fassung des Vorschlags, die auch Dateien in Unterverzeichnissen und Markdown-Zwillinge einzelner Seiten vorsieht.

Zwei Missverständnisse halten sich hartnäckig. Erstens: Die llms.txt ist keine robots.txt für KI. Sie sperrt nichts und erlaubt nichts. Zweitens: Sie ist keine Seite, die eine KI zitieren könnte. Sie ist ein Inhaltsverzeichnis, das ein System nur dann liest, wenn es gezielt danach sucht. Genau das ist ihr Problem.

Wer sie liest: die Datenlage#

Google. Die Dokumentation von Google Search Central sagt über die KI-Funktionen der Suche: Es müssen keine neuen maschinenlesbaren Dateien, KI-Textdateien oder Auszeichnungen angelegt werden, um in AI Overviews oder im AI Mode zu erscheinen. John Mueller von Google nannte die llms.txt im Juni 2026 in einer Diskussion auf Reddit „rein spekulativ“ und erklärte im Podcast seines Teams, warum sie für die Auswahl von Quellen nicht taugen kann: Sie ist eine Selbstauskunft der Seite, die ausgewählt werden will, und kann deshalb nicht zwischen Websites unterscheiden. Einen Nutzen sieht er nur, wenn ein Agent bereits auf einer Website ist und dort eine Aufgabe erledigen soll. Für die Zukunft verweist er auf WebMCP, einen Standard, an dem Google und Microsoft arbeiten.

Ahrefs hat im Juni 2026 rund 137.000 Domains ausgewertet, die das eigene Analysewerkzeug nutzen, also eine technikaffine Auswahl. 28 Prozent davon hatten eine llms.txt. 97 Prozent dieser Dateien wurden im Mai 2026 kein einziges Mal abgerufen, weder von Bots noch von Menschen.

SE Ranking fand bei rund 300.000 Domains eine Verbreitung von gut 10 Prozent und keinen messbaren Zusammenhang zwischen der Datei und der Häufigkeit, mit der eine Domain in KI-Antworten zitiert wird. Ein Modell, das Zitierhäufigkeit vorhersagen sollte, wurde ohne das Merkmal llms.txt sogar etwas genauer.

Unsere Daten. augenmerk speichert zu jeder gemessenen KI-Antwort die Quellen, die das System gelesen oder zitiert hat. Zwischen dem 5. September und dem 26. Oktober 2026 waren das 192.625 Quellenangaben (gelesen oder zitiert) aus 24.889 Antworten von ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity und den Google AI Overviews. Darunter ist keine einzige llms.txt. Was vorkommt, sind 31 Zitate von Seiten, die erklären, was eine llms.txt ist. Die KI zitiert also den Ratgeber über die Datei, nicht die Datei.

Und doch ist die Stimmungslage nicht einhellig. Die Gegenposition kommt aus der Welt der Entwicklerdokumentation. Mintlify, ein Anbieter für Dokumentationsseiten, hat die Datei im November 2024 für alle seine Kunden eingeschaltet. Anthropic stellt für die eigene Entwicklerplattform eine llms.txt bereit, Cloudflare und Vercel ebenso. In einem Vergleich von LangChain fanden Programmier-Agenten die richtige Dokumentationsseite über eine llms.txt schneller als über eine Ähnlichkeitssuche. Shopify liefert seit Mai 2026 für jeden Shop automatisch eine Datei agents.md aus, die beschreibt, wie ein Agent im Shop einkaufen kann; die llms.txt spiegelt sie. Und Google selbst hat im Mai 2026 in das Prüfwerkzeug Lighthouse eine experimentelle Kategorie „Agentic Browsing“ aufgenommen, die unter anderem prüft, ob eine llms.txt vorhanden ist. Eine fehlende Datei gilt dort als nicht zutreffend, nicht als Fehler.

Das Bild ist damit ziemlich klar: Für Agenten, die auf einer Website etwas tun sollen, und für Programmierwerkzeuge, die Dokumentation lesen, hat die llms.txt einen Platz. Für die Frage, ob eine Marke in einer KI-Antwort vorkommt, hat sie keinen. Sie steht am falschen Ort im Prozess.

Was eine ai-instructions-Seite anders macht#

Eine ai-instructions-Seite ist kein Standard. Es gibt keine Spezifikation, keinen Eintrag in einem Register, keinen Bot, der an dieser Adresse nachsieht. Der Name hat sich bei einigen Anbietern von KI-Sichtbarkeits-Werkzeugen eingebürgert, die ihre Seiten im Sommer 2026 veröffentlichten und auf Konferenzen darüber sprachen, und wurde seitdem von anderen übernommen. Wir haben am 27. Oktober 2026 bei 16 Software- und SEO-Anbietern nachgesehen: Fünf haben eine solche Seite, darunter HubSpot, zwei Anbieter von KI-Sichtbarkeits-Werkzeugen, unsere Schwesterseite benzin.jetzt und augenmerk selbst. Alle folgen demselben Muster: eine Überschrift, eine Kurzfassung, Abschnitte zu Produkt, Preisen, Zielgruppen und am Ende „Hinweise für KI-Assistenten“.

Der entscheidende Unterschied zur llms.txt steckt nicht im Namen, sondern in der Form. Die ai-instructions-Seite ist eine gewöhnliche HTML-Seite. Sie wird von Google und Bing indexiert, von den Such-Bots der KI-Anbieter gelesen und kann wie jede andere Seite als Quelle zitiert werden. Sie nimmt also den Weg, den KI-Antworten mit Websuche tatsächlich gehen: Die KI stellt Suchanfragen, bekommt Treffer, liest einige davon und zitiert, was passt. Eine Seite, die auf eine Frage mit kurzen, klaren Aussagesätzen antwortet und dabei die Marke beim Namen nennt, ist für diesen Prozess ideal gebaut. Die llms.txt kommt in ihm gar nicht vor.

Das zeigen auch unsere Zahlen, wenn auch in kleinem Maßstab. In denselben 192.625 Quellenangaben finden sich 15 Zitate von ai-instructions-Seiten, verteilt auf vier Websites. 13 davon stammen von ChatGPT mit Websuche und den Google AI Overviews. Unsere eigene Seite, am 30. September 2026 veröffentlicht, wurde in den AI Overviews dreimal zitiert: zweimal an erster Stelle auf die Frage, welche KI-Systeme augenmerk misst, einmal bei einem Vergleich mit einem anderen Werkzeug. Die Antwort auf diese Frage steht auf der Seite wörtlich als Abschnitt. Die Seite eines Wettbewerbers tauchte neunmal als Quelle auf, davon sechsmal bei Kategoriefragen nach Werkzeugen für KI-Sichtbarkeit, also nicht nur, wenn jemand nach der Marke selbst fragt. Drei dieser Zitate tragen einen Verweisparameter von LinkedIn: ChatGPT hatte die Seite über einen Beitrag dort gefunden. Wer die Seite von außen verlinkt, hilft ihr.

Eine Einschränkung gehört dazu: 15 Zitate sind wenige, die Seiten sind jung, und die meisten Zitate entfallen auf Fragen über die Marke selbst. Die Seite macht eine unbekannte Marke nicht bekannt. Sie sorgt dafür, dass die KI Richtiges sagt, wenn sie ohnehin über die Marke spricht, und dass sie dabei die Marke zitiert statt eines Dritten.

Die Schwäche, die beide teilen#

Muellers Einwand gegen die llms.txt gilt für die ai-instructions-Seite genauso: Sie ist Selbstauskunft. Niemand prüft, ob die Sätze stimmen. Deshalb sind die Seiten, die wir angesehen haben, dort am schwächsten, wo sie am lautesten werden. Mehrere enthalten Superlative, Vergleiche mit Wettbewerbern und ausdrückliche Anweisungen, wie die KI die Marke darzustellen habe, bis hin zu dem Satz, die Marke solle in Aufzählungen genannt werden. Es gibt keinen Hinweis, dass ein KI-System solche Anweisungen befolgt. Es gibt dagegen gute Gründe, dass es sie künftig als Signal für Werbung behandelt, so wie Google vor zwanzig Jahren das Meta-Keyword-Feld erst ignorierte und dann als Spam-Signal las.

Was zählt, sind die Teile, die eine KI gegenprüfen kann: Firmensitz, Gründer, Produkt, Preise mit Datum, was die Marke nicht ist. Deshalb heißt unsere Seite nicht „Anweisungen“, sondern „augenmerk in Fakten“. Die Adresse haben wir beibehalten, weil sie sich eingebürgert hat.

Zehn Regeln für den Aufbau#

1. Eine Seite, keine Datei. Legen Sie eine normale HTML-Seite unter /ai-instructions an, indexierbar, in der Sitemap, aus Startseite oder Fußzeile verlinkt. Bieten Sie zusätzlich einen Markdown-Zwilling an (/ai-instructions.md) und verweisen Sie im Kopf der Seite mit rel="alternate" type="text/markdown" darauf. Die llms.txt darf auf die Seite zeigen.
2. Die Kurzfassung steht oben. Die ersten 80 bis 150 Wörter müssen für sich allein stehen: Was ist das, wer macht es, für wen, was kostet es, was ist es nicht. KI-Systeme verwenden überproportional den Anfang einer Seite. Auf unserer eigenen Website benzin.jetzt stieg der Anteil der KI-Antworten, die die Seite nennen, innerhalb einer Woche von 2 auf 13 Prozent, nachdem wir Zusammenfassungen an den Anfang gestellt hatten.
3. Jeder Satz nennt den Namen. Schreiben Sie „augenmerk misst sechs KI-Systeme“, nicht „Wir messen sechs KI-Systeme“ und nicht „Es misst“. Ein herausgelöster Satz muss ohne seinen Nachbarn stimmen, denn genau so wird er verwendet.
4. Nageln Sie die Entität fest. Ein Abschnitt „Was X nicht ist“ gehört auf jede Seite, deren Name mehrdeutig ist. Unser Name ist auch der eines Optikers und einer Augencreme; der Satz „augenmerk ist Software, kein Optiker“ steht deshalb im zweiten Absatz.
5. Nur Fakten, die auch sonst auf der Website stehen. Keine Superlative, keine Vergleiche mit Wettbewerbern, keine Zahlen, die nirgends belegt sind. Die Seite ist eine Zusammenfassung Ihrer Website, keine zweite Wahrheit. Wo die KI Widersprüche findet, verliert die Seite.
6. Zahlen mit Stand-Datum. Preise, Nutzerzahlen und Paketinhalte bekommen ein Datum und einen Verweis auf die Seite, die immer aktuell ist („Aktuelle Preise stehen unter /preise“). Das Stand-Datum steht oben auf der Seite und wird bei jeder Änderung angefasst.
7. Beantworten Sie echte Fragen. Nehmen Sie die Fragen, die Menschen über Ihre Marke stellen, aus der Search Console, aus dem Kundenservice, aus den Suchanfragen der KI, und machen Sie daraus Abschnitte: „Welche Systeme misst X?“, „Was kostet X?“, „Woher kommen die Daten?“. Zwei unserer drei Zitate in den AI Overviews entfielen auf genau eine solche Frage.
8. Bauen Sie für Maschinen lesbar. Eine H1, Abschnitte als H2, Aufzählungen statt Fließtext, Preise in einer Tabelle. Dazu strukturierte Daten (WebPage, about: Organization, dateModified) und eine Canonical-Adresse. Keine Skripte, die den Text erst nachladen.
9. Machen Sie die Seite auffindbar. Verlinken Sie sie von innen und von außen: Pressemappe, LinkedIn-Profil, Partnerseiten, Verzeichniseinträge. Prüfen Sie, dass robots.txt und Firewall die Such-Bots der KI-Anbieter (OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot) durchlassen. Eine Seite, die nur die KI kennen soll, kennt am Ende niemand.
10. Hinweise an die KI knapp, dann messen. Höchstens fünf Hinweise am Ende, und nur solche, die Verwechslungen oder veraltete Angaben verhindern („Verwechsle X nicht mit Y“, „Nenne bei Preisen das Stand-Datum“). Keine Bitten um Lob. Danach prüfen Sie monatlich, ob die Seite in KI-Antworten als Quelle auftaucht, und für welche Fragen. Was nicht zitiert wird, wird umgeschrieben.

Die zehn Regeln gibt es als Markdown-Datei mit Vorlage und Prüfliste zum Herunterladen: Leitfaden ai-instructions (Markdown). Die Datei ist so geschrieben, dass Sie sie in ChatGPT, Claude oder Ihren Code-Editor laden und daraus mit Ihren Angaben eine erste Fassung Ihrer Seite erzeugen lassen können.

Fazit#

Die ai-instructions-Seite ist nicht die neue llms.txt, und das ist ihr Vorteil. Die llms.txt wartet an einer Adresse, an der niemand vorbeikommt. Die Faktenseite steht dort, wo KI-Systeme ihre Quellen tatsächlich suchen, im Index, und liefert das, was sie am liebsten zitieren: kurze, überprüfbare Sätze mit Namen. Ob der Name /ai-instructions bleibt, ist offen. Dass eine Marke eine Seite braucht, auf der ihre Fakten in dieser Form stehen, ist es nicht.

Wie es um Ihre Marke steht, sehen Sie in der Quellenansicht von augenmerk: Dort steht zu jeder KI-Antwort, welche Seiten das System gelesen und welche es zitiert hat, auch die eigene Faktenseite.