Zerstören KI-Bots dein Crawl-Budget? So verwaltest du GPTBot und Co.

Das KI-Crawl-Budget ist inzwischen ein echtes Thema. Hier die Aufschlüsselung:

So unterscheiden sich KI-Crawler von Google:

Das Problem mit dem Crawl-zu-Referral-Verhältnis:

ClaudeBot crawlt zehntausende Seiten für jeden Besucher, den er schickt.

GPTBot ist ähnlich – massiver Crawl, kaum sofortiger Traffic.

Warum man nicht einfach blockieren sollte:

Wenn du KI-Crawler blockierst, erscheinen deine Inhalte nicht in KI-Antworten. Deine Wettbewerber, die Crawling erlauben, erhalten diese Sichtbarkeit stattdessen.

Die Strategie: Selektives Management statt Blockade.

Infrastruktur-Perspektive auf KI-Crawler-Last.

Unsere Messwerte (14 Tage):

KI-Bots machten weniger Anfragen, verbrauchten aber fast so viel Bandbreite.

Die Ressourcenrechnung:

KI-Crawler fordern 2,5-mal mehr Daten pro Anfrage. Sie holen komplettes HTML für ihre Modelle, nicht effizientes inkrementelles Crawling wie Google.

Server-Auswirkung:

• CPU-Spitzen des Origin-Servers während KI-Crawl-Wellen
• Arbeitsspeicherbelastung durch gleichzeitige Anfragen
• Datenbankabfragen bei dynamischen Inhalten
• Potenzieller Einfluss auf echte Nutzer

Unsere Lösung:

1. Caching-Layer – CDN bedient KI-Bots, schützt Origin
2. Drosselung – 2 Anfragen/Sekunde pro KI-Crawler
3. Warteschlangen-Priorität – Echte Nutzer zuerst, Bots danach
4. Monitoring – Alarmierung bei KI-Crawl-Spitzen

Die Servergesundheit verbesserte sich nach den Maßnahmen um 40 %.

Die Sichtbarkeits-Abwägung.

Das Dilemma:

KI-Crawler blockieren = Keine Serverbelastung, keine KI-Sichtbarkeit
KI-Crawler erlauben = Serverbelastung, mögliche KI-Sichtbarkeit

Was passiert beim Blockieren:

Wir haben das Blockieren von GPTBot bei einer Kundenseite 3 Monate getestet:

• Serverlast sank um 22 %
• KI-Zitate sanken um 85 %
• Wettbewerber-Erwähnungen in ChatGPT stiegen
• Entscheidung nach 2 Monaten rückgängig gemacht

Der bessere Ansatz:

Nicht blockieren. Managen.

Management-Hierarchie:

1. CDN/Caching – Edge übernimmt Bot-Traffic
2. Drosselung – Verlangsamen, nicht stoppen
3. Selektives Blockieren – Nur unwichtige Bereiche blockieren
4. Content-Optimierung – Nur wertvolle Inhalte crawlen lassen

ROI-Berechnung:

Wenn KI-Traffic 5-mal besser konvertiert als organischer Traffic, rechtfertigt schon ein kleiner KI-Traffic-Anstieg die Serverinvestition.

Serverkosten: 200 $/Monat mehr
Wert des KI-Traffics: 2.000 $/Monat
Entscheidung: Crawling erlauben

Wichtiger Punkt zum JavaScript-Rendering.

Das Problem:

Die meisten KI-Crawler führen kein JavaScript aus.

Was das bedeutet:

Wenn deine Inhalte per JavaScript gerendert werden (React, Vue, Angular SPA), sehen KI-Crawler nichts.

Unsere Entdeckung:

KI-Crawler besuchten unsere Seite tausende Male, bekamen aber leere Seiten. Alle Inhalte wurden clientseitig geladen.

Die Lösung:

Server-Side Rendering (SSR) für wichtige Inhalte.

Ergebnisse:

Gleiches Crawl-Budget, 23-mal mehr Zitate.

Wer ein JavaScript-Framework verwendet, sollte SSR für Seiten umsetzen, die von KI zitiert werden sollen. Sonst wird das Crawl-Budget für leere Seiten verschwendet.

Tipps zur Server-Log-Analyse.

So erkennt man KI-Crawler:

Folgende User-Agent-Strings beobachten:

• GPTBot
• ChatGPT-User (Echtzeit-Anfragen)
• OAI-SearchBot
• ClaudeBot
• PerplexityBot
• Amazonbot
• anthropic-ai

Analyse-Vorgehen:

1. Logs für 30 Tage exportieren
2. Nach KI-User-Agents filtern
3. URL-Muster analysieren
4. Crawl-Verschwendung berechnen

Unsere Erkenntnisse:

60 % des KI-Crawl-Budgets wurden verschwendet für:

• Interne Suchergebnisse
• Paginierung ab Seite 5
• Archivseiten von 2018
• Test-/Staging-URLs

Die Lösung:

robots.txt-Disallow für diese Bereiche.

Die Effizienz der KI-Crawler verbesserte sich von 40 % auf 85 % nützlichen Crawl.

Fortlaufende Überwachung:

Dashboards einrichten für:

• KI-Crawler-Volumen pro Bot
• Am häufigsten gecrawlte URLs
• Antwortzeiten während des Crawls
• Anteil verschwendeter Crawls

Wann das Blockieren tatsächlich sinnvoll ist.

Legitime Gründe für das Blockieren von KI-Crawlern:

1. Juristische Inhalte – Veraltete Rechtsinfos, die nicht zitiert werden dürfen
2. Compliance-Inhalte – Regulierte Inhalte mit Haftungsrisiko
3. Proprietäre Daten – Geschäftsgeheimnisse, Forschung
4. Sensible Inhalte – Nutzer-generierte, persönliche Infos

Beispiel:

Anwaltskanzlei mit archivierten Gesetzen von 2019. Wenn KI dies als aktuelles Recht zitiert, kann es Mandanten schaden. KI für /archive/legislation/ blockieren.

Selektiver Ansatz:

User-agent: GPTBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: PerplexityBot
Disallow: /archived-legal/
Disallow: /user-generated/
Disallow: /internal/
Allow: /

Das solltest du nicht blockieren:

Deine wertvollen Inhalte, Blog, Produktseiten, Leistungsbeschreibungen. Diese willst du von KI zitiert sehen.

Der Standard:

Erlauben, außer es gibt einen konkreten Grund zum Blockieren.

Der neue Standard llms.txt.

Was ist llms.txt?

Ähnlich wie robots.txt, aber speziell für KI-Crawler. Zeigt LLMs, welche Inhalte sie verwenden dürfen.

Derzeitiger Stand:

Frühe Einführung. Noch nicht alle KI-Anbieter beachten sie.

Beispiel llms.txt:

# llms.txt
name: Firmenname
description: Was wir machen
contact: ai@company.com

allow: /products/
allow: /services/
allow: /blog/

disallow: /internal/
disallow: /user-content/

Solltest du das jetzt schon nutzen?

Ja – es signalisiert Weitblick und könnte bald von KI-Systemen beachtet werden.

Die Zukunft:

Mit zunehmender Reife der KI-Crawler werden wir wahrscheinlich noch ausgefeiltere Steuerungen haben. Jetzt frühzeitig positionieren.

Aktuelle Tools: robots.txt
Im Kommen: llms.txt
Zukunft: Noch granularere KI-Crawler-Steuerung

Super Diskussion. Mein Management-Plan für das KI-Crawl-Budget:

Sofort (diese Woche):

1. Server-Logs nach KI-Crawler-Mustern analysieren
2. Crawl-Verschwendung identifizieren (Archiv, Paginierung, interne Suche)
3. robots.txt mit selektiven Blockaden aktualisieren
4. Drosselung auf CDN-Ebene einführen

Kurzfristig (dieser Monat):

1. CDN-Caching für KI-Bot-Traffic einrichten
2. Monitoring-Dashboards aufsetzen
3. SSR für JavaScript-Inhalte testen
4. llms.txt-Datei anlegen

Fortlaufend:

1. Wöchentliche Prüfung der Crawl-Effizienz
2. KI-Zitatraten überwachen
3. Drosselungs-Limits je nach Serverkapazität anpassen
4. KI-Referral-Traffic vs. Crawl-Volumen verfolgen

Wichtige Entscheidungen:

• KEINE vollständige Blockade der KI-Crawler – Sichtbarkeit zählt
• Drosselung auf 2 Anfragen/Sekunde
• Selektive Blockade von weniger wichtigen Bereichen
• Schutz des Origin-Servers durch CDN

Das Gleichgewicht:

Servergesundheit ist wichtig, aber ebenso die KI-Sichtbarkeit. Managen, nicht blockieren.

Danke an alle – das ist umsetzbar.