Google-Mueller: LLMs können Websites nicht unterscheiden

Veröffentlicht: 2026-06-16
Autor: Berndt Schwanenmeisterja | Seoholics
Lesezeit: 2 min

Was ist passiert?

Google’s John Mueller hat erklärt, dass die Datei llms.txt Large Language Models (LLMs) nicht dabei helfen kann, zwischen verschiedenen Websites bei der Suche zu unterscheiden. Selbst gemeldete Informationen bieten keine Grundlage für ein Ranking.

Die Fakten

  • Keine Unterscheidung möglich: LLMs können llms.txt nicht nutzen, um zwischen verschiedenen Websites zu differenzieren. Die Datei kann nicht als Rankingfaktor dienen.
  • Selbstberichtende Daten: llms.txt enthält selbstberichtende Informationen, die von der Website stammen, die ausgewählt werden möchte, was die Vertrauenswürdigkeit reduziert.
  • Entdeckung über HTML: Die ursprüngliche Entdeckung und das Crawling von Websites basieren weiterhin auf traditionellen HTML-Seiten und internen Verlinkungen.
  • Vergleich mit Meta Keywords: Mueller vergleicht llms.txt mit dem keywords Meta-Tag, das aufgrund von Spamming seine Relevanz verlor.
  • Kein Zusammenhang mit LLM-Antworten: Eine Analyse von 300.000 Domains durch SE Ranking ergab keinen Zusammenhang zwischen der Verwendung von llms.txt und der Häufigkeit von Zitaten in LLM-Antworten.

Was bedeutet das für Dich?

  1. Fokus auf HTML: Stelle sicher, dass deine Website eine klare und gut strukturierte HTML-Architektur hat. Optimale interne Verlinkung ist entscheidend.
  2. llms.txt nicht priorisieren: Investiere nicht zu viel Zeit und Ressourcen in die Erstellung und Optimierung der llms.txt Datei. Sie bietet derzeit keinen direkten Rankingvorteil.
  3. Qualitativ hochwertiger Content: Konzentriere dich stattdessen auf die Erstellung von qualitativ hochwertigen Inhalten, die für deine Zielgruppe relevant sind.
  4. Navigation optimieren: Stelle sicher, dass die Navigation auf deiner Website für Benutzer und Bots gleichermaßen intuitiv ist. Google Markdown spielt hierbei keine Rolle für das Ranking.

Experten-Meinung

John Mueller betont, dass das Problem nicht nur beim absichtlichen „Gaming“ liegt, sondern in der Natur der selbstberichtenden Daten. „Es ist, als würdest du diesen Systemen sagen: ‚Ich habe die beste Website überhaupt. Hier sind alle Seiten, die jeder besuchen muss.‘ LLM-Systeme können diese Informationen von Natur aus nicht vertrauen, um zwischen verschiedenen Websites zu unterscheiden.“

Daten und Zahlen

Die Analyse von SE Ranking über 300.000 Domains zeigte, dass nur ein kleiner Prozentsatz der Websites (genaue Zahl nicht verfügbar) die llms.txt Datei implementiert hat. Von diesen Websites gab es keinen messbaren Anstieg der Zitationen in LLM-generierten Antworten.

Ausblick

Standards für die Navigation von Agenten auf Websites sind noch nicht etabliert. Mueller schätzt, dass es sechs Monate bis ein Jahr oder länger dauern kann, bis sich agentische Systeme auf ein Format einigen. Der Fokus liegt aktuell auf der Entwicklung von Standards für die Interaktion innerhalb einer Website, nicht für die Entdeckung der Website selbst. Die traditionelle Crawling- und Indexierungsschicht, basierend auf HTML und internen Links, bleibt weiterhin der Schlüssel zur Auffindbarkeit. Es ist wichtig, die Entwicklung rund um Google AI-Suche zu beobachten.

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