KI-Bot-Crawling verstehen

KI-Bots sind automatisierte Crawler, die systematisch Webinhalte durchsuchen und indexieren, um große Sprachmodelle und KI-gestützte Suchmaschinen wie ChatGPT, Perplexity und Claude zu versorgen. Im Gegensatz zu traditionellen Suchmaschinen-Crawlern, die sich hauptsächlich auf das Indexieren für Suchergebnisse konzentrieren, sammeln KI-Crawler Daten für Modelltraining, Echtzeit-Informationsabruf und die Generierung KI-gestützter Antworten. Diese Crawler erfüllen unterschiedliche Zwecke: Einige sammeln Daten für das anfängliche Modelltraining, andere holen Echtzeitinformationen für KI-Antworten, und manche bauen spezialisierte Datensätze für KI-Anwendungen auf. Jeder Crawler identifiziert sich über eine einzigartige User-Agent-Zeichenfolge, die Webseitenbetreibern ermöglicht, den Zugriff über robots.txt-Dateien zu steuern – daher ist es essenziell, zu verstehen, wie du deine Website richtig für KI-Sichtbarkeit konfigurierst.

Wichtige Unterschiede zwischen KI-Crawlern und traditionellen Such-Bots

KI-Crawler arbeiten grundsätzlich anders als traditionelle Suchmaschinen-Bots wie Googlebot. Der wichtigste Unterschied ist, dass die meisten KI-Crawler kein JavaScript rendern, das heißt, sie sehen nur das Roh-HTML deiner Website und ignorieren jeglichen Inhalt, der per JavaScript geladen oder verändert wird. Traditionelle Suchmaschinen wie Google verfügen über ausgeklügelte Rendering-Pipelines, die Skripte ausführen und auf das vollständige Rendern von Seiten warten können, aber KI-Crawler setzen Effizienz und Geschwindigkeit an erste Stelle, wodurch sie dynamische Inhalte nicht verarbeiten können. Außerdem besuchen KI-Crawler Websites in anderen Intervallen als traditionelle Bots und crawlen Inhalte oft häufiger als Google oder Bing. Das bedeutet: Wenn wichtige Inhalte hinter client-seitigem Rendering, endlosen Weiterleitungen oder schweren Skripten versteckt sind, erfassen KI-Crawler diese möglicherweise nie – und deine Inhalte bleiben für KI-Suchmaschinen unsichtbar.

robots.txt für KI-Bots konfigurieren

Deine robots.txt-Datei ist der primäre Mechanismus, um KI-Crawlern den Zugriff auf deine Website zu steuern. Diese Datei liegt im Root deiner Domain (deineseite.com/robots.txt) und verwendet spezifische Direktiven, um Crawlern mitzuteilen, welche Bereiche deiner Website sie besuchen dürfen und welche nicht. Das Wichtigste: KI-Crawler sind nicht standardmäßig blockiert – sie crawlen deine Website, sofern du sie nicht explizit ausschließt. Deshalb ist eine explizite Konfiguration entscheidend, damit deine Inhalte in KI-Suchergebnissen erscheinen.

Wichtige KI-Crawler User-Agents

Die folgende Tabelle listet die wichtigsten KI-Crawler und deren Zwecke auf:

Grundlegende robots.txt-Konfiguration zum Zulassen von KI-Crawlern

Um allen wichtigen KI-Crawlern Zugriff auf deine Website zu erlauben, füge Folgendes zu deiner robots.txt hinzu:

User-agent: GPTBot User-agent: ChatGPT-User User-agent: ClaudeBot User-agent: Claude-Web User-agent: PerplexityBot User-agent: Perplexity-User User-agent: Google-Extended Allow: /

Sitemap: https://deineseite.com/sitemap.xml

Diese Konfiguration erlaubt explizit allen großen KI-Crawlern den Zugriff auf deine gesamte Website. Die Allow-Direktive signalisiert diesen Crawlern, dass sie deine Inhalte crawlen dürfen, während die Sitemap-Direktive ihnen hilft, deine wichtigsten Seiten effizienter zu finden.

Selektive Zugriffskontrolle

Wenn du einige KI-Crawler zulassen, andere jedoch einschränken möchtest, kannst du granularere Regeln erstellen. Du könntest beispielsweise suchorientierte Crawler wie PerplexityBot zulassen und Trainings-Crawler wie GPTBot blockieren:

User-agent: GPTBot User-agent: Google-Extended Disallow: /

User-agent: ChatGPT-User User-agent: ClaudeBot User-agent: Claude-Web User-agent: PerplexityBot User-agent: Perplexity-User Allow: /

Sitemap: https://deineseite.com/sitemap.xml

Mit diesem Ansatz blockierst du Trainings-Crawler, erlaubst aber Such- und nutzerinitiierte Crawler. So bleibst du in KI-Suchmaschinen sichtbar, verhinderst aber, dass deine Inhalte zum Training von KI-Modellen verwendet werden.

Die llms.txt-Datei verstehen

Die llms.txt-Datei ist ein neuer Standard, der 2024 eingeführt wurde, um KI-Systemen ein besseres Verständnis und eine bessere Navigation deiner Website zu ermöglichen. Im Gegensatz zu robots.txt, das den Zugriff steuert, bietet llms.txt strukturierte, KI-freundliche Informationen über die Inhalte und die Organisation deiner Website. Diese Datei fungiert als kuratierter Inhaltsverzeichnis speziell für Sprachmodelle, damit sie schnell deine wichtigsten Seiten identifizieren und die Struktur deiner Website verstehen können, ohne komplexes HTML mit Navigationsmenüs, Werbung und JavaScript analysieren zu müssen.

Warum llms.txt für KI-Sichtbarkeit wichtig ist

Große Sprachmodelle stoßen an eine wichtige Grenze: Ihr Kontextfenster ist zu klein, um ganze Websites zu verarbeiten. Komplexe HTML-Seiten in für LLMs geeigneten Klartext zu konvertieren ist schwierig und ungenau. Die llms.txt-Datei löst dieses Problem, indem sie prägnante, fachkundige Informationen an einem einzigen, zugänglichen Ort bereitstellt. Wenn KI-Systeme deine Website besuchen, können sie auf deine llms.txt-Datei zurückgreifen, um schnell zu verstehen, was deine Seite bietet, welche Seiten am wichtigsten sind und wo sie detaillierte Informationen finden. Das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass deine Inhalte von KI-Systemen korrekt verstanden und in Antworten zitiert werden.

Die eigene llms.txt-Datei erstellen

Deine llms.txt-Datei sollte im Root deiner Domain liegen (deineseite.com/llms.txt) und diese Grundstruktur haben:

Dein Firmenname

Kurze Beschreibung deines Unternehmens und deiner Tätigkeit.

Zentrale Seiten

• Startseite : Unternehmensüberblick und aktuelle Updates
• Über uns : Informationen zum Unternehmen und Team
• Produkte : Hauptprodukte und Dienstleistungen
• Preise : Preispläne und Optionen

Ressourcen

• Dokumentation : Komplette Produktdokumentation
• Blog : Neueste Erkenntnisse und Updates
• Fallstudien : Erfolgsgeschichten von Kunden
• FAQ : Häufig gestellte Fragen

Support

• Kontakt : Kontakt zum Team
• Support : Hilfezentrum und Support-Ressourcen

Optional

• Changelog : Produktupdates und Releases
• Karriere : Werde Teil unseres Teams

Die Datei nutzt Markdown-Formatierung mit H1 für deinen Firmennamen, ein Blockquote für die Kurzbeschreibung und H2-Überschriften für verschiedene Abschnitte. Jeder Abschnitt enthält eine Liste mit Links und kurzen Beschreibungen. Der Abschnitt “Optional” am Ende zeigt Inhalte, die ein KI-System bei begrenztem Kontext überspringen kann.

llms-full.txt für umfassende Inhalte

Für KI-Systeme mit Bedarf an detaillierten Informationen kannst du zusätzlich eine optionale llms-full.txt-Datei erstellen, die umfassende Inhalte über dein Unternehmen, Produkte und Dienstleistungen bereitstellt. Diese Datei fasst deine wichtigsten Seiten in sauberem Markdown-Format zusammen, sodass KI-Systeme mit größerem Kontextfenster vollständige Informationen erhalten, ohne HTML parsen zu müssen. Die llms-full.txt-Datei sollte detaillierte Beschreibungen deiner Produkte, Services, Zielgruppen, Hauptmerkmale, Wettbewerbsvorteile und Kontaktinformationen enthalten.

JavaScript-Rendering-Probleme bei KI-Crawlern

Eine der wichtigsten Herausforderungen für die KI-Crawlability ist die Abhängigkeit von JavaScript. Wenn deine Website stark auf JavaScript angewiesen ist, um wesentliche Inhalte zu laden, musst du sicherstellen, dass diese Informationen auch in der initialen HTML-Antwort verfügbar sind – sonst können KI-Crawler sie nicht erfassen. Das ist ein grundlegender Unterschied zur traditionellen SEO, bei der Google JavaScript nachträglich rendern kann. KI-Crawler setzen auf Effizienz und nehmen typischerweise nur die initiale HTML-Antwort und extrahieren den sofort verfügbaren Text.

Stell dir vor, du betreibst einen Onlineshop, der Produktinformationen, Kundenbewertungen, Preistabellen oder Lagerbestände per JavaScript lädt. Für menschliche Besucher erscheinen diese Details nahtlos, aber da KI-Crawler kein JavaScript ausführen, sehen oder indexieren sie keine dieser dynamischen Elemente. Dadurch werden wichtige Informationen in KI-Antworten möglicherweise gar nicht berücksichtigt. Um das zu beheben, solltest du kritische Inhalte direkt im initialen HTML ausliefern, serverseitiges Rendering (SSR) verwenden oder per statischer Seitengenerierung (SSG) HTML-Seiten vorab bereitstellen.

Schema-Markup und strukturierte Daten

Schema-Markup, auch strukturierte Daten genannt, ist einer der wichtigsten Faktoren für maximale KI-Sichtbarkeit. Mit Schema kannst du Inhaltselemente wie Autoren, Hauptthemen, Veröffentlichungsdaten, Produktinformationen und Unternehmensdaten explizit kennzeichnen, sodass KI-Systeme deine Inhalte schneller erfassen und verstehen. Ohne Schema-Markup fällt es Antwortmaschinen deutlich schwerer, deine Seiten zu analysieren und die Informationen zu extrahieren, die sie für präzise Antworten benötigen.

Die wichtigsten Schema-Typen für KI-Sichtbarkeit sind Article Schema (für Blogposts und News), Product Schema (für Shops), Organization Schema (für Unternehmensinfos), Author Schema (zur Etablierung von Expertise und Autorität) und BreadcrumbList Schema (zur besseren Erfassung deiner Seitenstruktur). Durch Implementierung dieser Schema-Typen auf deinen wichtigsten Seiten signalisierst du KI-Crawlern, welche Informationen zentral sind und wie sie interpretiert werden sollen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass deine Inhalte in KI-Antworten zitiert werden, weil das KI-System die Informationen sicher extrahieren und verstehen kann.

Core Web Vitals und KI-Crawlability

Auch wenn KI-Crawler die Core Web Vitals (LCP, CLS, INP) nicht direkt messen, beeinflussen diese Performance-Kennzahlen deine KI-Sichtbarkeit indirekt erheblich. Schlechte Core Web Vitals deuten auf technische Probleme hin, die die Erreichbarkeit und Extrahierbarkeit deiner Inhalte für Crawler einschränken. Bei langen Ladezeiten (LCP-Problemen) brauchen Crawler länger zum Abrufen und Rendern deiner Seiten, was die Anzahl der pro Crawl-Sitzung indexierten URLs reduziert. Instabiles Laden (CLS-Probleme) stört die Inhalts-Extraktion, wenn Elemente während des Crawlings im DOM verschoben werden, sodass Crawler nur unvollständige oder durcheinandergeratene Inhalte erfassen.

Darüber hinaus wirken sich schlechte Seiten-Performance und Rankings in traditionellen Suchen auch auf die KI-Inklusion aus. Die meisten KI-Systeme stützen sich auf Top-Suchergebnisse, um zu entscheiden, was zitiert wird. Wenn schlechte Core Web Vitals dein Ranking verschlechtern, verlierst du auch Sichtbarkeit bei KI-Systemen. Zudem dienen Performance-Metriken oft als Tiebreaker, wenn mehrere Quellen ähnlich relevant und autoritativ sind – lädt die konkurrierende Seite schneller und stabiler, wird sie von KI-Systemen bevorzugt. Langfristig verringert sich so dein Anteil an KI-Zitaten.

Überwachung der KI-Crawler-Aktivität

Zu wissen, ob KI-Crawler deine Website tatsächlich besuchen, ist entscheidend für deine KI-Sichtbarkeitsstrategie. Du kannst die Aktivität von KI-Crawlern auf verschiedene Weise überwachen:

• Server-Log-Analyse: Überprüfe deine Server-Logs auf User-Agent-Strings wie “GPTBot”, “ClaudeBot”, “PerplexityBot” und “Google-Extended”, um zu sehen, welche Crawler wie oft auf deine Website zugreifen
• Google Search Console: Auch wenn GSC primär Google-Crawler erfasst, liefert es Hinweise auf deine generelle Crawl- und Indexierbarkeit
• Echtzeit-Überwachungsplattformen: Spezialisierte Tools zeigen, welche Seiten von KI-Crawlern besucht werden, wie häufig und wann der letzte Zugriff war
• Analytics-Plattformen: Richte eigene UTM-Parameter oder Filter ein, um Referral-Traffic von KI-Plattformen wie Perplexity und ChatGPT zu verfolgen
• Spezialisierte KI-Monitoring-Tools: Plattformen speziell für KI-Sichtbarkeit zeigen Erwähnungen deiner Marke in ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity an – inklusive, welche Seiten wie oft zitiert werden

Durch diese Überwachung erkennst du, welche Seiten häufig gecrawlt werden (gute KI-Sichtbarkeit) und welche ignoriert werden (mögliche technische oder Inhaltsprobleme). So kannst du gezielt an der Optimierung arbeiten.

Best Practices für KI-Crawlability

Um die Sichtbarkeit deiner Website für KI-Crawler zu maximieren, halte dich an diese bewährten Methoden:

• Wichtige Inhalte in HTML ausliefern: Sorge dafür, dass die wichtigsten Inhalte in der initialen HTML-Antwort verfügbar sind und nicht hinter JavaScript oder dynamischem Laden versteckt werden
• Umfassendes Schema-Markup hinzufügen: Implementiere Article, Product, Organization, Author und BreadcrumbList Schema auf deinen wichtigsten Seiten, damit KI-Systeme deine Inhalte verstehen
• Autorschaft und Aktualität sicherstellen: Füge Autoreninformationen per Schema-Markup hinzu, setze auf interne Expert:innen und aktualisiere Inhalte regelmäßig
• Core Web Vitals optimieren: Überwache und verbessere LCP-, CLS- und INP-Werte für schnelle Ladezeiten und stabiles Rendering
• KI-optimierte Sitemap erstellen: Neben der Standardsitemap kann eine separate Sitemap helfen, die wichtigsten Inhalte für KI-Systeme zu priorisieren
• llms.txt und llms-full.txt implementieren: Biete strukturierte, KI-freundliche Versionen deiner Inhalte an, um Sprachmodellen das schnelle Verständnis deiner Website zu ermöglichen
• robots.txt-Konfiguration testen: Nutze Validierungstools, um sicherzustellen, dass deine robots.txt korrekt formatiert ist und die gewünschten Direktiven wirken
• Crawler-Aktivität regelmäßig überwachen: Setze Echtzeit-Monitoring ein, um zu sehen, welche KI-Crawler deine Seite besuchen und ob technische Blocker bestehen
• Konfiguration für neue Crawler anpassen: Das KI-Crawler-Umfeld entwickelt sich schnell – prüfe und aktualisiere deine robots.txt regelmäßig für neue Crawler
• Geschäftlichen Wert jedes Crawlers abwägen: Überlege, ob das Zulassen von Trainings-Crawlern wie GPTBot zu deinen Zielen passt oder ob du nur Such-Crawler zulassen möchtest

Unterschiede: Trainings- vs. Such-Crawler zulassen

Bei der Konfiguration deiner robots.txt musst du entscheiden, ob du Trainings-Crawler, Such-Crawler oder beide zulassen möchtest. Trainings-Crawler wie GPTBot und Google-Extended sammeln Daten für das Modelltraining – deine Inhalte könnten also zur Entwicklung von KI-Modellen beitragen. Such-Crawler wie PerplexityBot und ChatGPT-User holen Inhalte für Echtzeit-KI-Antworten – deine Inhalte erscheinen in KI-Suchergebnissen. Nutzerinitiierte Crawler wie Perplexity-User und Claude-Web rufen Seiten ab, wenn Nutzende gezielt Informationen anfordern.

Trainings-Crawler zuzulassen bedeutet, dass deine Inhalte zur KI-Entwicklung beitragen – je nach Sichtweise eine Chance oder ein Risiko (z.B. Nutzung ohne Kompensation). Such-Crawler zuzulassen sorgt dafür, dass deine Marke in KI-Suchergebnissen erscheint und Referral-Traffic von KI-Plattformen generiert. Die meisten Unternehmen profitieren davon, Such-Crawler zuzulassen und treffen eine strategische Entscheidung über Trainings-Crawler je nach Lizenzierungsphilosophie und Wettbewerbssituation.

Umgang mit Web Application Firewalls (WAF)

Wenn du eine Web Application Firewall nutzt, solltest du KI-Crawler explizit auf die Whitelist setzen, damit sie Zugriff auf deine Inhalte erhalten. Viele WAF-Anbieter blockieren unbekannte User-Agents standardmäßig, sodass KI-Crawler trotz erlaubter robots.txt nicht auf deine Seite zugreifen können.

Für Cloudflare WAF erstelle eine benutzerdefinierte Regel, die Anfragen mit User-Agent wie “GPTBot”, “PerplexityBot”, “ClaudeBot” oder anderen KI-Crawlern erlaubt, kombiniert mit IP-Adress-Überprüfung anhand der offiziellen IP-Listen der KI-Anbieter. Für AWS WAF erstelle IP-Sets für jeden Crawler und String-Match-Bedingungen für User-Agent-Header und kombiniere beides in einer Allow-Regel. Nutze immer die aktuellen IP-Listen der Anbieter, da diese regelmäßig aktualisiert werden und als Grundlage für die WAF-Konfiguration dienen sollten.

Häufig gestellte Fragen zum KI-Bot-Crawling

Sind KI-Crawler standardmäßig blockiert? Nein, KI-Crawler sind nicht standardmäßig blockiert. Sie crawlen deine Website, sofern du sie nicht explizit per robots.txt ausschließt. Deshalb ist eine explizite Konfiguration wichtig, um in KI-Suchergebnissen aufzutauchen.

Respektieren alle KI-Crawler robots.txt? Die meisten großen KI-Crawler halten sich an robots.txt-Direktiven, einige wenige ignorieren sie jedoch. Überwache deine Server-Logs und ziehe bei Bedarf Firewall-Regeln für zusätzliche Kontrolle in Betracht. Die renommiertesten KI-Unternehmen (OpenAI, Anthropic, Perplexity) respektieren robots.txt-Standards.

Sollte ich Trainings-Crawler blockieren? Das hängt von deiner Strategie und Lizenzierungsphilosophie ab. Trainings-Crawler zu blockieren verhindert, dass deine Inhalte zum Training von KI-Modellen genutzt werden, während Such-Crawler weiterhin KI-Sichtbarkeit bieten. Viele Unternehmen erlauben Such-Crawler, blockieren aber Trainings-Crawler.

Wie oft sollte ich meine robots.txt-Konfiguration aktualisieren? Prüfe monatlich auf neue Crawler, aktualisiere deine robots.txt vierteljährlich und passe deine llms.txt-Datei an, wenn du neue Produkte startest oder größere Inhaltsänderungen vornimmst. Das KI-Crawler-Feld entwickelt sich schnell, daher ist Aktualität wichtig.

Brauche ich sowohl llms.txt als auch llms-full.txt? Nicht zwingend. llms.txt ist die essentielle Datei als kompaktes Markdown-Inhaltsverzeichnis. llms-full.txt ist optional und liefert umfassende Inhalte für KI-Systeme mit großem Kontextfenster. Starte mit llms.txt und ergänze llms-full.txt bei Bedarf.

Wie kann ich KI-Crawler-Aktivitäten verfolgen? Analysiere Server-Logs auf Crawler-User-Agents, nutze Echtzeit-Überwachungsplattformen für KI-Sichtbarkeit, prüfe Analytics auf Referral-Traffic von KI-Plattformen oder nutze spezialisierte Tools, die Erwähnungen in ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity erfassen.

Was ist der Unterschied zwischen KI-Crawlern und traditionellem SEO? KI-Crawler konsumieren Inhalte, um Antworten in KI-Suchmaschinen zu generieren, während traditionelles SEO Besucher über Suchergebnisse auf deine Seite bringt. KI-Optimierung zielt darauf ab, in KI-Antworten korrekt repräsentiert zu sein – nicht auf Klicks aus Suchrankings.

Sind KI-spezifische Sitemaps notwendig? Nicht zwingend, aber sie helfen, die wichtigsten Inhalte für KI-Systeme zu priorisieren – ähnlich wie News- oder Bild-Sitemaps für Suchmaschinen. Sie verbessern die Crawling-Effizienz und das Verständnis der Seitenstruktur.

Wie erkenne ich, ob meine Website für KI crawlbar ist? Investiere in eine Echtzeit-Monitoring-Lösung, die KI-Bot-Aktivität speziell verfolgt. Ohne dediziertes Monitoring erkennst du nicht, ob KI-Crawler erfolgreich auf deine Inhalte zugreifen. Prüfe Server-Logs auf KI-Crawler-User-Agents, überwache Core Web Vitals und stelle sicher, dass kritische Inhalte im HTML vorliegen.

Was tun, wenn KI-Crawler meine Website nicht besuchen? Wenn KI-Crawler selten kommen, gibt es wahrscheinlich technische oder inhaltliche Hürden. Überprüfe die technische Gesundheit deiner Website, stelle sicher, dass wichtige Inhalte im HTML liegen (nicht nur per JavaScript), implementiere Schema-Markup, optimiere Core Web Vitals und verifiziere eine korrekte robots.txt-Konfiguration.