Die Identifikationszeichenfolge, die AI-Crawler in HTTP-Headern an Webserver senden. Sie wird für Zugriffskontrolle, Analyse-Tracking und zur Unterscheidung legitimer AI-Bots von bösartigen Scraper verwendet. Sie identifiziert Zweck, Version und Herkunft des Crawlers.
Die Identifikationszeichenfolge, die AI-Crawler in HTTP-Headern an Webserver senden. Sie wird für Zugriffskontrolle, Analyse-Tracking und zur Unterscheidung legitimer AI-Bots von bösartigen Scraper verwendet. Sie identifiziert Zweck, Version und Herkunft des Crawlers.
Ein AI-Crawler User-Agent ist eine HTTP-Header-Zeichenfolge, die automatisierte Bots identifiziert, die auf Webinhalte zum Zweck des Trainings, der Indexierung oder der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz zugreifen. Diese Zeichenfolge dient als digitale Identität des Crawlers und kommuniziert dem Webserver, wer die Anfrage stellt und mit welcher Absicht. Der User-Agent ist für AI-Crawler entscheidend, da er Websitebetreibern ermöglicht zu erkennen, nachzuverfolgen und zu kontrollieren, wie ihre Inhalte von verschiedenen AI-Systemen abgerufen werden. Ohne ordentliche User-Agent-Identifikation wird es deutlich schwieriger, legitime AI-Crawler von bösartigen Bots zu unterscheiden – sie ist somit ein essenzieller Bestandteil verantwortungsvoller Web-Scraping- und Datensammlungspraktiken.
Der User-Agent-Header ist ein zentrales Element von HTTP-Anfragen und taucht in den Request-Headern auf, die jeder Browser und Bot beim Zugriff auf eine Webressource sendet. Wenn ein Crawler eine Anfrage an einen Webserver stellt, gibt er Metadaten über sich selbst in den HTTP-Headern an – wobei die User-Agent-Zeichenfolge einer der wichtigsten Identifikatoren ist. Diese enthält typischerweise Informationen über den Namen des Crawlers, die Version, die betreibende Organisation und oft eine Kontakt-URL oder E-Mail zur Verifizierung. Der User-Agent ermöglicht es Servern, den anfragenden Client zu identifizieren und zu entscheiden, ob Inhalte ausgeliefert, Anfragen limitiert oder der Zugriff komplett blockiert wird. Nachfolgend Beispiele von User-Agent-Zeichenfolgen bedeutender AI-Crawler:
Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.3; +https://openai.com/gptbot)
Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)
Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; PerplexityBot/1.0; +https://perplexity.ai/perplexitybot)
Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36; compatible; OAI-SearchBot/1.3; +https://openai.com/searchbot
| Crawler-Name | Zweck | Beispiel User-Agent | IP-Verifizierung |
|---|---|---|---|
| GPTBot | Trainingsdatensammlung | Mozilla/5.0…compatible; GPTBot/1.3 | OpenAI-IP-Bereiche |
| ClaudeBot | Modelltraining | Mozilla/5.0…compatible; ClaudeBot/1.0 | Anthropic-IP-Bereiche |
| OAI-SearchBot | Suchindizierung | Mozilla/5.0…compatible; OAI-SearchBot/1.3 | OpenAI-IP-Bereiche |
| PerplexityBot | Suchindizierung | Mozilla/5.0…compatible; PerplexityBot/1.0 | Perplexity-IP-Bereiche |
Mehrere namhafte AI-Unternehmen betreiben eigene Crawler mit unterschiedlichen User-Agent-Kennungen und Einsatzbereichen. Diese Crawler repräsentieren verschiedene Anwendungsfälle im AI-Ökosystem:
Jeder Crawler hat spezifische IP-Bereiche und offizielle Dokumentationen, die Websitebetreiber zur Verifizierung der Legitimität und Steuerung des Zugriffs heranziehen können.
User-Agent-Zeichenfolgen können von jedem Client, der eine HTTP-Anfrage stellt, leicht gefälscht werden und sind daher als alleiniger Authentifizierungsmechanismus für die Identifikation legitimer AI-Crawler unzureichend. Bösartige Bots verwenden oft beliebte User-Agent-Kennungen, um ihre wahre Identität zu verschleiern und Sicherheitsmechanismen oder robots.txt-Beschränkungen zu umgehen. Um diese Schwachstelle zu adressieren, empfehlen Sicherheitsexperten die zusätzliche Nutzung von IP-Verifizierung: Es wird geprüft, ob Anfragen aus den offiziellen von AI-Unternehmen veröffentlichten IP-Bereichen stammen. Der neue Standard RFC 9421 HTTP Message Signatures ermöglicht kryptografische Verifizierung – Crawler signieren ihre Anfragen digital, Server können die Echtheit prüfen. Dennoch bleibt die Unterscheidung zwischen echten und gefälschten Crawlern herausfordernd, da entschlossene Angreifer auch IP-Adressen über Proxies oder kompromittierte Infrastruktur spoofen können. Dieses Katz-und-Maus-Spiel zwischen Crawler-Betreibern und sicherheitsbewussten Websitebetreibern entwickelt sich laufend mit neuen Verifikationsmethoden weiter.
Websitebetreiber können den Crawlerzugriff steuern, indem sie in ihrer robots.txt gezielte User-Agent-Direktiven festlegen. Damit lässt sich granular bestimmen, welche Crawler auf welche Bereiche der Site zugreifen dürfen. Die robots.txt nutzt User-Agent-Kennungen, um einzelnen Crawlern spezifische Regeln zuzuweisen – so können einige Crawler zugelassen, andere ausgesperrt werden. Beispielkonfiguration:
User-agent: GPTBot
Disallow: /private
Allow: /
User-agent: ClaudeBot
Disallow: /
Wichtige Einschränkungen der robots.txt:
Websitebetreiber können Server-Logs auswerten, um AI-Crawler-Aktivitäten zu verfolgen und so zu erkennen, welche AI-Systeme auf ihre Inhalte zugreifen und wie häufig. Durch die Analyse von HTTP-Request-Logs und das Filtern nach bekannten AI-Crawler-User-Agents gewinnen Administratoren Einblick in Bandbreitenbelastung und Datenzugriffsverhalten verschiedener AI-Unternehmen. Tools wie Log-Analysetools, Web-Analytics-Dienste oder eigene Skripte können Server-Logs nach Crawler-Traffic durchsuchen, Anfrageraten messen und Datenvolumen berechnen. Diese Transparenz ist besonders wichtig für Content-Ersteller und Publisher, die wissen möchten, wie ihre Inhalte für AI-Training genutzt werden und ob sie Zugriffsrestriktionen erwägen sollten. Dienste wie AmICited.com spielen hier eine entscheidende Rolle, indem sie überwachen, wie AI-Systeme Inhalte aus dem Web zitieren und referenzieren – so erhalten Ersteller Transparenz über die Nutzung ihrer Inhalte im AI-Training. Das Verständnis der Crawler-Aktivitäten unterstützt Websitebetreiber dabei, fundierte Entscheidungen zu Content-Richtlinien zu treffen und mit AI-Unternehmen über Nutzungsrechte zu verhandeln.
Für ein effektives Management des AI-Crawler-Zugriffs empfiehlt sich ein mehrschichtiger Ansatz, der mehrere Prüf- und Überwachungstechniken kombiniert:
Mit diesen Maßnahmen behalten Websitebetreiber die Kontrolle über ihre Inhalte und unterstützen gleichzeitig die verantwortungsvolle Entwicklung von AI-Systemen.
Ein User-Agent ist eine HTTP-Header-Zeichenfolge, die den Client identifiziert, der eine Webanfrage stellt. Sie enthält Informationen über die Software, das Betriebssystem und die Version der anfragenden Anwendung, egal ob Browser, Crawler oder Bot. Diese Zeichenfolge ermöglicht es Webservern, verschiedene Typen von Clients zu identifizieren und deren Zugriff auf Inhalte nachzuverfolgen.
User-Agent-Zeichenfolgen ermöglichen es Webservern, zu erkennen, welcher Crawler auf ihre Inhalte zugreift. Dadurch können Websitebetreiber den Zugriff steuern, Crawler-Aktivitäten nachverfolgen und verschiedene Bot-Typen unterscheiden. Dies ist entscheidend für die Bandbreitenverwaltung, den Schutz von Inhalten und um zu verstehen, wie AI-Systeme Ihre Daten verwenden.
Ja, User-Agent-Zeichenfolgen können leicht gefälscht werden, da sie nur Textwerte in HTTP-Headern sind. Deshalb sind IP-Verifizierung und HTTP Message Signatures wichtige zusätzliche Prüfmöglichkeiten, um die wahre Identität eines Crawlers zu bestätigen und zu verhindern, dass bösartige Bots legitime Crawler imitieren.
Sie können robots.txt mit User-Agent-Direktiven verwenden, um Crawler zu bitten, Ihre Seite nicht zu besuchen – dies ist jedoch nicht erzwingbar. Für stärkere Kontrolle nutzen Sie serverseitige Verifizierung, IP-Whitelisting/Blacklisting oder WAF-Regeln, die User-Agent und IP-Adresse gleichzeitig prüfen.
GPTBot ist OpenAI's Crawler zur Sammlung von Trainingsdaten für AI-Modelle wie ChatGPT, während OAI-SearchBot für die Suchindizierung und Suche in ChatGPT entwickelt wurde. Sie haben unterschiedliche Zwecke, Crawling-Raten und IP-Bereiche, was verschiedene Zugangskontrollstrategien erfordert.
Prüfen Sie die IP-Adresse des Crawlers anhand der offiziellen IP-Liste des Crawler-Betreibers (z.B. openai.com/gptbot.json für GPTBot). Legitime Crawler veröffentlichen ihre IP-Bereiche, und Sie können überprüfen, ob Anfragen aus diesen Bereichen stammen – etwa mit Firewall- oder WAF-Konfigurationen.
HTTP Message Signatures (RFC 9421) ist eine kryptografische Methode, bei der Crawler ihre Anfragen mit einem privaten Schlüssel signieren. Server können die Signatur mit dem öffentlichen Schlüssel aus dem .well-known-Verzeichnis des Crawlers prüfen, wodurch die Echtheit der Anfrage bestätigt und Manipulation ausgeschlossen wird.
AmICited.com überwacht, wie AI-Systeme Ihre Marke in GPTs, Perplexity, Google AI Overviews und anderen AI-Plattformen referenzieren und zitieren. Es verfolgt Crawler-Aktivitäten und AI-Nennungen, damit Sie Ihre Sichtbarkeit in AI-generierten Antworten verstehen und wissen, wie Ihre Inhalte genutzt werden.
Verfolgen Sie, wie AI-Crawler Ihre Inhalte in ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews und anderen AI-Plattformen mit AmICited referenzieren und zitieren.
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