Kann llms.txt zum KI-Crawling-Standard werden?

Der Umgang von KI-Modellen mit Daten und Content bleibt ein umstrittenes Thema, gerade im Copyright-Bereich. Gesetzgeber debattieren über den richtigen Weg, gerne ohne wesentliches technisches Know-how dahinter. Ein Vorschlag des australischen Technologen Jeremy Howard könnte Anbietern ein Werkzeug an die Hand geben, um die KI-Verarbeitung ihrer Inhalte zu einem gewissen Grad selbst zu bestimmen: llms.txt. Bis daraus jedoch ein mit robots.txt oder XML-Sitemaps vergleichbarer Standard werden kann, muss ein weiter Weg zurückgelegt werden.

Das steckt dahinter

llms.txt-Markdown-Files sollen Website ab sofort LLM-friendly-Content (für große Sprachmodelle geeignete Inhalte) anbieten lassen, der Text aus komplexem HTML und JavaScript für KI-Modelle „vereinfacht“ zur Verfügung stellt. Anbieter gewähren der KI Zugriffsmöglichkeiten und definieren den nötigen Kontext des Content. Während die llms.txt solche Sprachmodelle und ihre Crawler nicht dezidiert ausschließen soll, so kann doch angegeben werden, welche Inhalte in welcher Menge verarbeitet werden dürfen. Diese Dateien können die gesamte Website in einem großen File zusammenfassen, Auszüge bereithalten oder sogar auf mehrere Dateien aufgeteilt werden. Erste Tools und CMS-Plugins stehen schon bereit.

Erster Ansatz für gezielte GEO-Strukturierung

Der GEO-Bereich ist aktuell noch ein semi-unerforschter Bereich. Welche Strategien Erfolg haben und welche Faktoren zu berücksichtigen sind, ist – ähnlich wie bei SEO – nicht standardisiert und zumindest zu einem gewissen Prozentsatz Teil von Spekulationen. llms.txt kann nicht nur die Daten- und Verarbeitungshoheit den Anbietern zurückgeben, sondern die tatsächliche KI-Verarbeitung und die eigene Sichtbarkeit fördern. Das hört sich theoretisch gut an, birgt aber – zumindest aktuell – ein gewaltiges Problem in sich.

Fehlende Akzeptanz und Limitierungen

Bislang wurde dieser vorgeschlagene Standard nur von einem kleinen Teil der LLM-Anbieter umgesetzt. Ob gerade die großen KI-Tools llms.txt verwenden werden, ist fraglich. Hilfreich wäre natürlich, wenn möglichst viele, vor allem größere Websites damit arbeiten würden – das könnte OpenAI, Google und Konsorten zu raschem Handeln bewegen. Zudem braucht llms.txt wohl genauere Regeln, um beispielsweise, wie in SEO-Urzeiten, Keyword-Stuffing zu verhindern. Weiters wird Content-Scraping für die Konkurrenz nun noch einfacher. Auch ist, gerade unter Insidern, der tatsächliche Unterschied zwischen LLMs und Google bzw. zwischen llms.txt, der robots.txt und der XML-Sitemap mit einem Fragezeichen versehen.

Wie llms.txt GEO und SEO pushen könnte

Und doch könnte die (weitestgehend) selbstbestimmte Interaktion von KI-Modellen mit der eigenen Website deutliche Vorteile mit sich bringen, gerade wenn solche Sprachmodelle aktiv trainiert werden. Hier finden GEO und SEO zusammen:

• Content-Schutz: Im Idealfall verhindert die llms.txt den unerwünschten Zugriff auf Websiteinhalte, die nicht von der KI verarbeitet werden sollen. Somit wandert die Content-Hoheit zurück zum Anbieter.

• Branding: Durch diesen Content-Schutz kann künftig leichter kontrolliert werden, wie Marken von LLMs verarbeitet und präsentiert werden – zumindest was die eigene Website betrifft.

• Sichtbarkeit: Die llms.txt macht alle gewünschten Inhalte sichtbar, ohne Code- und Performance-Einschränkungen. Im Idealfall geht damit bessere Sichtbarkeit in KI-Suchergebnissen einher, d. h. man wird leichter und schneller gefunden.

• Performance: LLMs können schneller und unmittelbarer auf die gewünschten Inhalte zugreifen. Dadurch sollte sich auch die Antwortqualität in KI-Tools verbessern, wie auch die Möglichkeit, die eigene Seite im großen Stil und ganzheitlich zu analysieren.

• Wettbewerbsvorteil: Noch steckt die llms.txt in den Kinderschuhen. Wer jetzt schon optimiert, ist der Konkurrenz im KI-Bereich einen kräftigen Schritt voraus.

Natürlich ist aktuell nicht garantiert, dass dich dieser KI-Standard für LLMs durchsetzen wird. Dennoch greifen bereits jetzt Anbieter verschiedenster Größenordnungen und Branchen auf llms.txt-Dateien zurück. Schaden kann der Einsatz auf keinen Fall und macht im Best Case Scenario schon heute fit für die KI-Zukunft.

Quelle: searchengineland.com

Copyright Foto: unsplash.com/Growtika