In KI-Suchen gefunden werden.

Auf saweb.at liegt eine Datei namens llms.txt. Sie listet unsere Leistungen, Referenzen und Blogbeiträge in maschinenlesbarem Markdown. Google hat öffentlich erklärt, diese Datei nicht zu lesen. Wir haben sie trotzdem behalten.

Das klingt widersprüchlich, ist aber der ehrlichste Einstieg in ein Thema, zu dem gerade viel Unsinn verkauft wird. Immer mehr Menschen suchen nicht mehr über eine Ergebnisliste. Sie fragen ChatGPT, Perplexity oder die KI-Übersicht direkt in Google. Die Frage, wie man dort auftaucht, ist berechtigt. Die meisten Antworten darauf sind es nicht.

Was macht KI-Suche anders als eine Ergebnisliste?

Eine klassische Suche liefert zehn Links, aus denen Sie wählen. Eine KI-Suche liefert eine Antwort und nennt dazu einige Quellen. Nicht die Position entscheidet also, sondern ob Ihr Text in der Antwort landet.

Für Betriebe heißt das zweierlei. Der Klick wird seltener, weil viele Fragen schon in der Antwort erledigt sind. Die Erwähnung wird dafür wertvoller, weil sie wie eine Empfehlung gelesen wird. Wer in der Antwort genannt wird, steht nicht neben neun Konkurrenten, sondern neben zwei oder drei.

Braucht Ihre Website eine llms.txt?

Für Suchmaschinen: nein. Googles Leitfaden zur KI-Optimierung vom 15. Mai 2026 stellt ausdrücklich fest, dass llms.txt für AI Overviews, den AI Mode und alle anderen generativen Suchfunktionen nicht erforderlich ist. Gary Illyes hatte das bereits im Juli 2025 bei Search Central Live gesagt: Google unterstützt das Format nicht und plant es auch nicht.

Wichtig ist die Unterscheidung. Die Datei wird ignoriert, nicht abgestraft. Sie schadet also nicht. Stand Mitte 2026 hat aber auch kein großer KI-Anbieter offiziell bestätigt, sie beim Formulieren von Antworten zu lesen.

Einen Bereich gibt es, in dem die Datei real etwas bewirkt, und der hat mit Suche nichts zu tun: Dokumentation, die von Software-Agenten gelesen wird. Anthropic empfiehlt llms.txt in seiner Guidance für agentenlesbare Inhalte, OpenAI nutzt sie für das Agents SDK, und Lighthouse hat im Mai 2026 eine eigene Prüfkategorie für agentisches Browsen ergänzt, die auf genau diese Datei schaut.

Unsere Haltung dazu: Das Anlegen hat zwanzig Minuten gedauert, die Ranking-Erwartung war null, deshalb bleibt sie liegen. Wer Ihnen llms.txt als Ranking-Maßnahme verkauft, verkauft Ihnen Luft.

Was entscheidet dann tatsächlich? Der Crawler-Zugang.

Bevor eine KI Ihre Seite zitieren kann, muss sie diese abrufen dürfen. Daran scheitern in der Praxis mehr Websites als an irgendeiner Textoptimierung, meist ohne dass es jemand bemerkt hat.

Der entscheidende Punkt: Die Anbieter setzen für Training und für Suche unterschiedliche Crawler ein. Das sind getrennte User-Agents, und Sie können sie in der robots.txt getrennt behandeln.

Wer den Such-Crawler sperrt, ist für Zitate schlicht nicht mehr wählbar. Wer nur den Trainings-Crawler sperrt, bleibt zitierfähig und trägt lediglich nichts zum nächsten Modell bei. Das gängige Muster 2026 ist genau diese Kombination: Suche erlauben, Training sperren.

Zur Offenlegung: Unsere eigene robots.txt sperrt derzeit nur Kundendemos und erlaubt sonst alles, Training eingeschlossen. Das ist eine bewusste Entscheidung, keine Nachlässigkeit. Für ein Unternehmen mit eigenen Texten oder Bildern, die für sich einen Wert darstellen, kann die Antwort anders ausfallen.

Wie schreibt man Texte, die eine KI zitieren kann?

Am zuverlässigsten funktionieren kurze, in sich geschlossene Passagen. Eine Frage als Überschrift, darunter zwei Sätze, die diese Frage vollständig beantworten, auch ohne den Absatz davor. Dieser Beitrag ist bewusst so gebaut.

Was in der Praxis hilft:

• Fragen als Überschrift statt einzelner Schlagworte
• FAQ-Abschnitte, zusätzlich als FAQPage in Schema.org ausgezeichnet
• konkrete Zahlen, Daten und Orte statt allgemeiner Formulierungen
• semantisches HTML, damit die Struktur auch maschinell erkennbar ist

Der letzte Punkt ist kein Detail. Ein Text, dessen Überschriften nur optisch größer sind, hat für eine Maschine keine Struktur. Das ist derselbe Grundgedanke wie in unserem Beitrag Warum wir kein WordPress verwenden: Aus generischen Page-Builder-Blöcken entsteht Markup, in dem die eigentliche Bedeutung verloren geht.

Warum lohnt sich ausgerechnet Bing?

Weil Bing einen eigenen Index betreibt und dieser Index in KI-Antworten einfließt, unter anderem in Microsoft Copilot und in Teile der ChatGPT-Suche. Bing Webmaster Tools und Bing Places sind kostenlos und in etwa zwanzig Minuten eingerichtet.

Gemessen an Aufwand und möglicher Wirkung ist das der beste Posten in diesem ganzen Feld. Für lokale Betriebe im DACH-Raum kommt hinzu, dass KI-Antworten bei Ortsbezug auf Kartendaten und Unternehmensprofile zurückgreifen.

Lässt sich das überhaupt messen?

Nur eingeschränkt. Wer Ihnen eine exakte Attribution verspricht, hat sie nicht. Die Google Search Console weist Klicks aus KI-Oberflächen derzeit nicht getrennt aus.

Es bleiben zwei brauchbare Behelfe. Erstens die Referrer: Aufrufe mit chatgpt.com oder perplexity.ai in den Server-Logs oder in der Analytics-Auswertung zeigen zumindest, dass eine Antwort auf Sie verwiesen hat. Zweitens die Stichprobe: Stellen Sie den Systemen regelmäßig genau die Fragen, bei denen Sie genannt werden möchten, und halten Sie fest, wer stattdessen genannt wird. Das ist unelegant. Es ist aber ehrlicher als jede Zahl, die ein Werkzeug ohne Datenzugang errechnet.

Wovon raten wir ab?

Von drei Dingen. Von Werkzeugen, die ein Ranking in KI-Antworten garantieren, denn niemand außerhalb der Anbieter steuert diese Systeme. Von Absätzen, die für Sprachmodelle mit Schlagworten vollgestopft werden, denn sie lesen sich für Menschen schlecht und schneiden in Antworten trotzdem nicht besser ab. Und von llms.txt als Wundermittel, siehe oben.

Der unspektakuläre Teil der Wahrheit: Fast alles, was in KI-Antworten hilft, hilft auch in der klassischen Suche. Saubere Struktur, korrektes Schema-Markup, kurze Ladezeiten, echte inhaltliche Substanz. Wie wir das an unserer eigenen Seite durchgespielt haben, steht in Wie wir unsere eigene Website für lokale Google-Suchen optimiert haben.

Wenn Sie wissen möchten, ob Ihre Website für KI-Suchen überhaupt erreichbar ist, beginnt der schnellste Test in Ihrer robots.txt und in Ihren Server-Logs. Was wir dabei prüfen und wie wir Websites technisch aufsetzen, steht auf unserer Seite zu SEO & Performance. Im kostenlosen Erstgespräch schauen wir uns Ihren konkreten Fall an.