Die wichtigsten KI-Bots im Überblick: GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended & Co.

Key Insights: Die wichtigsten KI-Bots im Überblick: GPTBot,...
- 1Strategien zur Optimierung für Generative Engines (GEO)
- 2Wie llms.txt die Auffindbarkeit durch KI verbessert
- 3Praxis-Tipps für bessere Rankings in AI-Search
- 4E-A-T Signale für Suchmaschinen und KI stärken
Die wichtigsten KI-Bots im Überblick: GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended & Co.
Der Aufstieg der KI-Crawler: Wie Sie die Kontrolle über Ihre Inhalte behalten
Die digitale Landschaft hat sich grundlegend verändert. Während traditionelle Suchmaschinen-Crawler wie Googlebot seit Jahren Ihre Website besuchen, ist eine neue Generation von Crawlern auf dem Vormarsch: KI-Bots, die Inhalte nicht nur indizieren, sondern aktiv für das Training von KI-Modellen und Generierung neuer Inhalte verwenden.
Stellen Sie sich vor: Jeder Blogbeitrag, jeder Produkttext und jede Landingpage, die Sie mühevoll erstellt haben, könnte jetzt als Trainingsfutter für KI-Systeme dienen, die später Inhalte generieren, die mit Ihren eigenen konkurrieren. Ohne klare Strategie verlieren Sie die Kontrolle über Ihre wertvollsten digitalen Assets.
Hier kommt die llms.txt ins Spiel – Ihr Schlüssel zur selbstbestimmten Präsenz im KI-Zeitalter und essenzieller Bestandteil moderner Generative Engine Optimization (GEO).
Die bedeutendsten KI-Crawler im Detail
Um eine effektive llms.txt zu erstellen, müssen Sie zunächst verstehen, welche KI-Bots im Web unterwegs sind und wie sie sich identifizieren. Hier ist Ihr umfassender Überblick:
1. OpenAI GPTBot
Der GPTBot ist der offizielle Crawler von OpenAI, dem Unternehmen hinter ChatGPT und anderen GPT-Modellen.
User-Agent: GPTBot/1.0
Verhalten: Sammelt Webinhalte zum Training der GPT-Modelle
Besonderheiten: Respektiert robots.txt und llms.txt
OpenAI hat als eines der ersten Unternehmen einen dedizierten Crawler eingeführt und klare Richtlinien für Website-Betreiber bereitgestellt. Der Bot sammelt Inhalte für die Weiterentwicklung der GPT-Modelle und beeinflusst damit direkt, was ChatGPT in Zukunft "wissen" wird.
2. Anthropic ClaudeBot
User-Agent: Anthropic-ai/claude
Verhalten: Sammelt Trainingsdaten für Claude-Modelle
Besonderheiten: Fokussiert auf Text und Kontext
Anthropic's Claude-Modelle gelten als besonders ethisch ausgerichtet, und der entsprechende Crawler folgt diesem Prinzip. Er sammelt Inhalte mit besonderem Augenmerk auf Kontext und Nuancen in natürlicher Sprache.
3. Google-Extended
User-Agent: Google-Extended/1.0
Verhalten: Sammelt Daten für Google Bard/Gemini und andere KI-Produkte
Besonderheiten: Teil des Google-Ökosystems mit engen Verbindungen zum traditionellen Suchindex
Google's KI-Crawler ist besonders relevant, da er direkte Verbindungen zum mächtigen Google-Ökosystem hat. Inhalte, die hier gecrawlt werden, können sowohl in Gemini (früher Bard) als auch potenziell in der Google-Suche Verwendung finden.
Mit dem Google AI Bot-Manager von llms-txt-generator.de können Sie Ihre Strategie speziell für Google-Crawler optimieren.
4. Bing-Bot/Microsoft
User-Agent: Bing-GPT4-redirect/1.0
Verhalten: Sammelt Daten für Microsoft Copilot (früher Bing Chat)
Besonderheiten: Enge Integration mit Microsofts KI-Produkten
Microsoft nutzt diesen Crawler, um Inhalte für seine KI-Dienste zu sammeln, die auf OpenAIs GPT-Technologie basieren, aber mit eigenen Anpassungen und Daten angereichert werden.
5. Cohere Crawl
User-Agent: cohere-ai/1.0
Verhalten: Sammelt Trainingsmaterial für Cohere-Sprachmodelle
Besonderheiten: Fokus auf unternehmensspezifische KI-Anwendungen
Coheres Sprachmodelle werden oft in B2B-Kontexten eingesetzt und der entsprechende Crawler sucht gezielt nach geschäftsrelevanten Inhalten und Fachsprache.
6. Perplexity AI
User-Agent: Perplexity/1.0
Verhalten: Sammelt Daten für die Perplexity-Suchmaschine mit KI-Integration
Besonderheiten: Fokussiert auf aktuelle Informationen und Quellenangaben
Als aufstrebende KI-Suchmaschine sammelt Perplexity Inhalte, um Fragen direkt beantworten zu können, wobei Quellen transparent angegeben werden – ein wichtiger Unterschied zu manch anderen KI-Systemen.
Warum Sie eine llms.txt benötigen – jetzt mehr denn je
Die Explosion von KI-generierten Inhalten stellt Website-Betreiber vor neue Herausforderungen. Ohne aktives Management der KI-Crawler könnten Sie:
- Konkurrenz durch Ihre eigenen Inhalte erleben – wenn KI-Systeme Ihre Expertise nutzen, um ähnliche Inhalte zu erstellen
- An Sichtbarkeit verlieren – wenn KI-Systeme direkte Antworten liefern, ohne auf Ihre Website zu verweisen
- Die Kontrolle über Ihre Marke verlieren – wenn KI-Systeme Ihre Inhalte falsch interpretieren oder aus dem Kontext reißen
- Urheberrechtsprobleme – wenn Ihre einzigartigen Inhalte ohne Attribution verwendet werden
Mit einer strategisch optimierten llms.txt nehmen Sie diese Kontrolle zurück.
Strategien für Ihre llms.txt
Anders als bei der robots.txt, wo meist eine einfache Blockierung oder Erlaubnis ausreicht, erfordert die llms.txt eine nuancierte Herangehensweise:
Vollständige Blockierung aller KI-Crawler
Die radikalste Option. Sinnvoll für:
- Hochwertige, einzigartige Inhalte, die Ihr Kerngeschäft darstellen
- Urheberrechtlich geschützte Materialien
- Premium-Inhalte hinter einer Paywall
Beispiel-Code:
User-agent: GPTBot
Disallow: /
User-agent: Anthropic-ai
Disallow: /
User-agent: Google-Extended
Disallow: /Selektive Zugriffssteuerung
Der ausgewogenste Ansatz. Erlauben Sie KI-Bots Zugriff auf:
- Marketing-Inhalte und Produktbeschreibungen – für bessere Repräsentation in KI-Antworten
- Allgemeine Informationen, die Ihre Expertise zeigen
- Bestimmte Kategorien oder Bereiche Ihrer Website
Blockieren Sie hingegen:
- Hochwertige Tutorial-Inhalte
- Forschungsergebnisse und tiefgehende Analysen
- Einzigartige Methodologien und Prozesse
Beispiel-Code:
User-agent: GPTBot
Allow: /blog/
Allow: /produkte/
Disallow: /premium/
Disallow: /tutorials/
User-agent: Google-Extended
Allow: /blog/allgemein/
Disallow: /blog/expertenwissen/Vollständige Erlaubnis mit Monitoring
Für Websites, die maximale Sichtbarkeit in KI-Antworten anstreben. Ideal für:
- Nachrichtenwebsites und öffentliche Informationsquellen
- Bildungsplattformen mit freien Inhalten
- Marketing-fokussierte Websites
In diesem Fall sollten Sie jedoch ein robustes Monitoring implementieren, um zu verfolgen, wie Ihre Inhalte in KI-Systemen verwendet werden.
Bot-spezifische Strategien
Jeder KI-Bot hat seine eigenen Stärken und Verbreitungsgrade, was unterschiedliche Strategien erfordern kann:
GPTBot (OpenAI)
Als einer der meistgenutzten KI-Services weltweit hat Ihre Strategie für GPTBot besonders weitreichende Auswirkungen.
Empfehlung: Selektiver Ansatz mit Fokus auf Markenwahrnehmung und korrekte Darstellung Ihrer Kernprodukte, während Sie tiefergehendes Expertenwissen schützen.
ClaudeBot (Anthropic)
Claude wird oft für seine nuanciertere Verarbeitung komplexer Themen geschätzt.
Empfehlung: Erlauben Sie Zugriff auf Inhalte, die von einer detaillierteren und kontextbezogenen Verarbeitung profitieren können.
Google-Extended
Mit der engen Verbindung zur dominierenden Suchmaschine ist dieser Crawler besonders wichtig für Ihre Sichtbarkeit.
Empfehlung: Ausgewogener Ansatz mit Fokus auf SEO-relevante Inhalte, die auch in KI-Antworten Ihre Position stärken können.
Microsoft/Bing
Durch die Integration in Microsoft-Produkte hat dieser Bot erheblichen Einfluss auf Unternehmenskontexte.
Empfehlung: Besonders relevant für B2B-Unternehmen und solche, die mit Microsoft-Ökosystemen arbeiten.
Die Zukunft der KI-Crawler-Landschaft
Die KI-Crawler-Landschaft entwickelt sich rasant weiter. Wir beobachten bereits folgende Trends:
- Spezialisierte Crawler für bestimmte Branchen und Fachgebiete
- Verfeinerte Crawling-Techniken, die über einfaches Textverständnis hinausgehen
- Neue Standards für die Kommunikation zwischen Websites und KI-Systemen
- Rechtliche Entwicklungen zum Schutz von Urheberrechten im KI-Kontext
Mit dem llms-txt-generator.de bleiben Sie an der Spitze dieser Entwicklungen und können Ihre Strategie kontinuierlich anpassen.
In 5 Schritten zu Ihrer optimalen llms.txt
So erstellen Sie Ihre perfekt abgestimmte llms.txt:
- Analyse Ihrer Inhalte – Identifizieren Sie schützenswerte und frei zugängliche Bereiche
- Wettbewerbsanalyse – Verstehen Sie, wie Mitbewerber mit KI-Crawlern umgehen
- Strategieentwicklung – Basierend auf Ihren Geschäftszielen und Inhaltstypen
- Implementierung – Erstellen und Hochladen der llms.txt in Ihrem Root-Verzeichnis
- Monitoring und Anpassung – Beobachten Sie die Auswirkungen und passen Sie bei Bedarf an
Mit unserem llms-txt-Generator vereinfachen wir diesen Prozess erheblich. Geben Sie einfach Ihre URL ein, und wir analysieren Ihre Website automatisch, um eine maßgeschneiderte llms.txt-Datei zu erstellen, die perfekt auf Ihre Inhalte und Ziele abgestimmt ist.
Das KI-Zeitalter bietet enorme Chancen – aber nur für diejenigen, die proaktiv handeln und ihre digitale Präsenz strategisch gestalten. Ihre llms.txt ist nicht nur eine technische Notwendigkeit, sondern ein entscheidendes Instrument für Ihren Geschäftserfolg in einer zunehmend KI-getriebenen Welt.
FAQ: Die wichtigsten KI-Bots im Überblick: GPTBot,...
Was ist der Unterschied zwischen robots.txt und llms.txt?
Kann ich alle KI-Bots blockieren, aber trotzdem in Google erscheinen?
Welcher KI-Bot ist derzeit der wichtigste für meine Website?
Wie erkenne ich, ob KI-Bots bereits meine Website crawlen?
Was passiert, wenn ich keine llms.txt implementiere?
Sollte ich unterschiedliche Regeln für verschiedene KI-Bots festlegen?
Wie oft sollte ich meine llms.txt aktualisieren?
Funktioniert die llms.txt auch bei großen, komplexen Websites?
Wirkt sich die llms.txt auf die Performance meiner Website aus?
Wie steht es rechtlich um KI-Training mit Website-Inhalten?
Gorden Wuebbe
AI Search Evangelist & GEO Tool Entwickler
Ich helfe Unternehmen, dort aufzutauchen, wo ihre Kunden morgen suchen – in ChatGPT, Gemini und Perplexity. Nicht nur gelistet. Zitiert.
Mein Ansatz: Technische SEO trifft Entity-basierte Content-Strategie. Ich baue maschinenlesbare Inhalte, die KI-Systeme tatsächlich verstehen, und Pages, die aus „interessant" ein gebuchtes Gespräch machen.
Was Sie von mir erwarten können: Weniger Theorie, mehr getestete Playbooks. Ich probiere neue Such- und Nutzerverhalten früh aus und teile, was funktioniert – und was nicht.
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