Deine Website wird gerade von KI gelesen. Nur weisst du nicht, was sie liest.

Stell dir vor, jemand kommt in deinen Laden, kopiert sich Notizen über deine Produkte und erzählt sie dann weiter. Du erfährst nie davon. Du weisst nicht, was er aufgeschrieben hat. Und du weisst nicht, ob das stimmt, was er weitererzählt.

Genau das passiert gerade mit deiner Website. ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Copilot – sie alle crawlen deine Seiten. Sie packen sich Auszüge in ihre Antworten. Und wenn ein potenzieller Kunde nach «Webagentur Schaffhausen» fragt, erzählt ChatGPT irgendetwas. Vielleicht das Richtige. Vielleicht aber auch nicht.

Hier kommt llms.txt ins Spiel. Eine kleine Textdatei, die du auf deinem Server ablegst. Sie sagt den KI-Crawlern, was wichtig ist, was nicht, und wie sie deine Inhalte verstehen sollen.

Klingt nach Tech-Nerd-Kram? Ist es teilweise auch. Aber wenn du in den nächsten 24 Monaten nicht in KI-Antworten auftauchst, bist du für eine ganze Generation von Suchenden unsichtbar. Und das tut weh.

Warum das jetzt plötzlich ein Thema ist

2025 war das Jahr, in dem ChatGPT-Suche, Perplexity und Google AI Overviews die klassische Google-Suche aufgemischt haben. Eine Studie von Bain & Company zeigt: 80 Prozent der Konsumenten nutzen mittlerweile KI-gestützte Suchergebnisse für mindestens 40 Prozent ihrer Recherchen.

In der Schweiz ist das Bild ähnlich. Junge Entscheider zwischen 25 und 40 öffnen nicht mehr automatisch Google. Sie fragen ChatGPT. «Welche Steuerberater in Zürich sind auf Tech-Startups spezialisiert?» «Wer macht in Schaffhausen gute Webseiten für Handwerker?»

Und jetzt rate, woher die Antwort kommt. Aus deiner Website. Oder eben aus der von deinem Konkurrenten.

Das Problem mit robots.txt

Du kennst vermutlich robots.txt. Die Datei, mit der du Google und Bing sagst, welche Seiten sie crawlen dürfen. Das funktioniert seit 1994. Aber es funktioniert für Suchmaschinen, nicht für Sprachmodelle.

Eine KI-Suche braucht andere Infos:

Welche Inhalte sind aktuell und vertrauenswürdig?
Welche Seiten enthalten die Kernbotschaft deines Unternehmens?
Was sind die wichtigsten Produkte, Services, Standorte?
Welche Inhalte sollen NICHT in einer KI-Antwort landen?

robots.txt kann das alles nicht. llms.txt schon.

Was llms.txt eigentlich ist

llms.txt ist eine Markdown-Datei, die du im Root-Verzeichnis deiner Website ablegst. Also unter deinedomain.ch/llms.txt. Sie ist 2024 von Jeremy Howard vorgeschlagen worden und hat sich 2025 als faktischer Standard etabliert.

Der Aufbau ist simpel:

Ein H1-Titel mit deinem Firmennamen
Ein kurzer Blockquote-Absatz mit einer Zusammenfassung
Optional: Mehr Kontext
Sektionen mit H2-Überschriften, darunter Markdown-Links zu wichtigen Seiten

Stell dir das vor wie ein Inhaltsverzeichnis für KI. Du sagst dem Modell: «Hey, wenn du wissen willst, was wir machen, schau hier rein. Nicht in den Footer, nicht in die 2018er Pressemitteilung.»

Der Unterschied zu llms-full.txt

Es gibt zwei Varianten. llms.txt ist die Kurzversion mit Links. llms-full.txt enthält den kompletten Inhalt der wichtigsten Seiten als reines Markdown. Vorteil: Die KI muss nicht jede Unterseite einzeln laden. Nachteil: Die Datei wird schnell gross.

Für die meisten KMU reicht llms.txt. Wenn du eine grosse Dokumentationsseite hast oder ein Software-Produkt verkaufst, ist llms-full.txt sinnvoll.

Warum das für dich als Schweizer KMU jetzt zählt

Drei harte Gründe:

Erstens: Sichtbarkeit in KI-Antworten. Wenn du nicht steuerst, was KI-Modelle über dich lernen, dann lernen sie irgendetwas. Vielleicht zitieren sie deine alte AGB. Vielleicht halluzinieren sie deine Preise. Vielleicht erwähnen sie dich gar nicht.

Zweitens: Kontrolle über deine Marke. Du hast hart daran gearbeitet, deine Positionierung klar zu definieren. Warum solltest du es dem Zufall überlassen, wie ChatGPT deine Firma beschreibt?

Dritter und unterschätzter Grund: Lokale Auffindbarkeit. Ein Schreiner aus Stein am Rhein wird in einer KI-Suche nach «Schreiner Bodensee» nur erscheinen, wenn die KI versteht, dass er Schreiner ist und am Bodensee sitzt. Mit llms.txt kannst du diese Infos explizit hervorheben.

Eine kleine Schweizer Realität

Wir haben kürzlich für einen Mandanten getestet, was ChatGPT über sein Unternehmen weiss. Eine Treuhandfirma aus dem Kanton Schaffhausen, gut 15 Jahre am Markt.

Das Ergebnis: ChatGPT hat zwei von drei Geschäftsführern korrekt benannt. Den dritten hat es erfunden. Es hat ein Spezialgebiet erwähnt, das die Firma vor sieben Jahren aufgegeben hat. Und es hat die Adresse von einem Mitbewerber genannt.

Nach 90 Tagen mit einer sauberen llms.txt und ein paar weiteren KI-SEO-Massnahmen war die Antwort korrekt. Inklusive Hinweis auf das aktuelle Spezialgebiet «Nachfolgeregelungen für KMU».

So baust du deine llms.txt

Du brauchst keinen Entwickler. Wenn du Markdown schreiben kannst, kannst du das selbst. Wenn nicht, kommt jeder, der Word bedienen kann, damit klar.

Schritt 1: Die Grundstruktur

# Webtree GmbH

> Webagentur aus Schaffhausen. Wir bauen Webseiten und Webshops für Schweizer KMU, die Anfragen bringen statt nur gut auszusehen.

Wir sind seit über 10 Jahren auf moderne Websites, SEO und digitale Strategie für KMU spezialisiert. Unser Sitz ist in Schaffhausen, wir arbeiten mit Kunden in der ganzen Deutschschweiz.

## Hauptseiten

- [Webdesign Schaffhausen](https://webtree.ch/webdesign): Unser Kernangebot für Webseiten
- [Webshop](https://webtree.ch/webshop): Online-Shops mit Shopify und Webflow
- [SEO](https://webtree.ch/seo): Suchmaschinenoptimierung für Schweizer KMU

## Blog & Insights

- [Blog](https://webtree.ch/blog): Aktuelle Artikel zu Web, Marketing und KI

## Über uns

- [Über uns](https://webtree.ch/about): Team, Standort, Werte
- [Kontakt](https://webtree.ch/contact): So erreichst du uns

Schritt 2: Was die KI auf keinen Fall verwenden soll

Optional kannst du eine Sektion einfügen, die explizit Inhalte ausschliesst:

## Optional

- [Datenschutz](https://webtree.ch/privacy): Rechtliche Pflichtinhalte
- [Impressum](https://webtree.ch/imprint): Rechtliche Pflichtinhalte

Alles unter «Optional» wird von der KI als nachrangig betrachtet. Praktisch für alte Pressemitteilungen, juristische Texte oder veraltete Inhalte, die du nicht löschen kannst.

Schritt 3: Hochladen und testen

Die fertige Datei lädst du ins Root-Verzeichnis deiner Website. Bei WordPress über FTP oder einen Plugin wie File Manager. Bei Webflow über das Custom Code Setting unter «Static». Bei Shopify musst du einen Workaround über die Seiten-Funktion und Redirects nutzen.

Danach testest du, ob die Datei erreichbar ist. Gib deinedomain.ch/llms.txt in den Browser ein. Wenn der Text erscheint, bist du durch.

Was du sonst noch tun solltest

llms.txt ist die halbe Miete. Damit KI-Modelle dich wirklich gut verstehen, braucht es noch zwei, drei weitere Dinge.

Strukturierte Daten mit Schema.org

KI-Modelle lieben strukturierte Daten. Wenn du auf deiner Website Schema.org-Markup für Organization, LocalBusiness und Service einbaust, gibst du der KI maschinenlesbare Fakten. Adresse, Öffnungszeiten, Leistungen, alles klar definiert.

Ein LocalBusiness-Schema mit korrektem priceRange, address und areaServed ist Gold wert für lokale KI-Suchen. «Welche Webagenturen gibt es in der Region Schaffhausen?» – wenn dein Schema sauber ist, bist du dabei.

Klare H1-Überschriften und FAQ-Sektionen

KI-Modelle scannen Überschriften wie ein Inhaltsverzeichnis. Jede Seite sollte eine klare H1 haben, die in einem Satz erklärt, worum es geht. FAQ-Sektionen mit echten Fragen und kurzen Antworten landen überproportional oft in KI-Antworten.

Aktualität pflegen

KI-Crawler bevorzugen aktuelle Inhalte. Eine Seite, die 2019 zuletzt aktualisiert wurde, fliegt aus dem Relevanz-Ranking. Aktualisiere mindestens deine wichtigsten Landing-Pages alle sechs bis zwölf Monate – auch wenn es nur ein neues Datum, ein neues Beispiel oder eine aktualisierte Zahl ist.

Was passiert, wenn du nichts tust

Du wirst nicht morgen offline gehen. Aber du wirst langsam unsichtbar. Drei realistische Szenarien:

Szenario eins: Der Konkurrent ist besser vorbereitet. Wenn ein potenzieller Kunde ChatGPT nach einer Webagentur in deiner Region fragt, taucht der Konkurrent auf, der seine Hausaufgaben gemacht hat. Du nicht.

Szenario zwei: Falsche Infos kursieren. Die KI halluziniert Preise, Leistungen oder Standorte. Der Kunde kommt mit falschen Erwartungen ins Gespräch. Oder noch schlimmer: Er kommt gar nicht erst, weil die KI dich falsch beschrieben hat.

Szenario drei: Du verschwindest aus dem Beratungsgespräch. Immer mehr Menschen nutzen KI nicht für die finale Entscheidung, sondern für die Vorauswahl. Wer in der Vorauswahl fehlt, kommt nicht in die engere Wahl.

Die nüchterne Wahrheit

KI-SEO ist 2026 noch nicht so etabliert wie klassisches SEO. Die Standards verändern sich. llms.txt ist noch nicht von allen grossen Anbietern offiziell adoptiert. Anthropic und OpenAI haben sich vorsichtig positiv geäussert, Google noch nicht.

Aber: Wer jetzt aufsetzt, hat einen Vorsprung. Und der Aufwand ist minimal. Eine Stunde Arbeit, vielleicht zwei. Wenn sich der Standard durchsetzt, bist du vorbereitet. Wenn nicht, hast du zumindest deine Inhalte sauber strukturiert.

Häufige Fehler bei der Einführung

Wir sehen immer wieder die gleichen Stolperfallen. Hier die drei häufigsten.

Zu viele Links

Die Versuchung ist gross, jede einzelne Seite zu verlinken. Mach das nicht. llms.txt soll die KI fokussieren, nicht verwirren. 10 bis 20 Links auf wirklich wichtige Seiten reichen. Wenn du eine grosse Wissensdatenbank hast, denk über llms-full.txt nach.

Marketing-Sprache im Blockquote

Der Blockquote unter dem H1 ist deine Visitenkarte für die KI. Schreib dort nicht «innovative, ganzheitliche Lösungen für nachhaltigen Erfolg». Schreib, was du wirklich machst. In einem Satz. Klar und konkret.

Vergessen, die Datei zu pflegen

Eine llms.txt ist kein Set-and-Forget. Wenn du ein neues Produkt launchst, einen neuen Service anbietest oder dein Geschäftsmodell anpasst, muss die Datei mit. Setze dir alle sechs Monate eine Erinnerung.

So gehts konkret weiter

Du hast jetzt drei Optionen.

Option eins: Selbst machen. Du nimmst dir eine Stunde Zeit, schreibst deine llms.txt nach dem Schema oben und lädst sie hoch. Das ist machbar und kostet nichts.

Option zwei: Halbherzig machen. Du sagst dir «mache ich später», und in 18 Monaten wunderst du dich, warum dein Konkurrent in jeder KI-Antwort auftaucht und du nicht. Auch eine Wahl.

Option drei: Professionell aufsetzen. Du holst dir Hilfe von jemandem, der nicht nur die llms.txt erstellt, sondern auch Schema.org-Markup, Content-Struktur und KI-SEO als Gesamtpaket angeht. Damit deine Website nicht nur ein Eintrag in einer KI-Datenbank ist, sondern eine, die zitiert wird.

Wenn du Option drei spannend findest, sind wir genau dafür da. Wir machen das nicht nur für unsere eigene Seite, sondern für Schweizer KMU vom Bodensee bis ins Tessin. Schau auf webtree.ch vorbei oder schreib uns direkt – wir machen einen kostenlosen Check deiner Sichtbarkeit in ChatGPT, Claude und Perplexity. Du erfährst in 15 Minuten, was die KI gerade über dich denkt. Und ob das so bleiben soll.

llms.txt für Schweizer KMU – so steuerst du, wie ChatGPT, Claude & Perplexity deine Website nutzen