Die Rolle von LLMs.Txt und Googles Sichtweise
John Mueller von Google hat sich zuletzt realistisch über die Nützlichkeit von LLMs.txt geäußert und es mit dem Keywords Meta-Tag verglichen. Dieses Keyword-Tag gilt als wenig effektiv und unnötig. Das Gleiche könnte für LLMs.txt gelten.
Was ist LLMs.Txt?
LLMs.txt wird oft als eine Art „Robots.txt für große Sprachmodelle“ betrachtet, was allerdings nicht korrekt ist. Während Robots.txt darauf abzielt, den Crawling-Prozess von Bots zu steuern, soll LLMs.txt Content extrahieren, der speziell für Sprachmodelle optimiert wurde. Der Fokus liegt darauf, den Hauptinhalt einer Website ohne Werbung oder Navigationsbereiche vorzustellen. Dies geschieht in menschlich und maschinenlesbarer Markdown-Filestruktur.
Die Kernpunkte von LLMs.Txt:
- Es dient nicht zur Steuerung von Bots und deren Zugriff.
- Ziel ist es, den Kerninhalt für AI-Bots klar darzustellen.
- Das Konzept ist ein Vorschlag und wurde noch nicht umfassend standardisiert oder akzeptiert.
Ist LLMs.Txt überflüssig?
In einer Diskussion erklärte ein Nutzer, dass er LLMs.txt auf seiner Webseite verwendet, jedoch keine Interaktionen von Bots erkennen konnte. Andere fügten hinzu, dass in großen Netzwerken von Websites nur sehr wenige spezielle Nischen-Bots auf solche Dateien zugreifen.
John Muellers Perspektive:
Muellers Antwort auf Reddit machte klar, dass keine großen AI-Dienste wie OpenAI oder Google angegeben haben, LLMs.txt zu unterstützen. Nach seinen Worten erscheint die Datei ähnlich überflüssig wie das keywords Meta-Tag, das kaum Vertrauen genießt und von Suchmaschinen ignoriert wird. Zudem stellt Mueller infrage, warum ein AI-Bot sich auf eine solche Zusatzdatei verlassen und nicht stattdessen bereits die Webseite selbst analysieren sollte.
Risiken mit LLMs.Txt
Eine größere Sorge besteht darin, dass Websites verschiedene Inhalte in der LLMs.txt-Datei bereitstellen könnten, die von dem abweichen, was Nutzer oder Suchmaschinen sehen. Dies würde einem Cloaking-Ansatz gleichen – etwas, das Suchmaschinen strikt unterbinden.
Zusammengefasst fehlt aktuell nicht nur die Akzeptanz seitens großer Player, sondern auch das Vertrauen in das System. Es bleibt zu beobachten, ob sich dieser Ansatz langfristig etabliert. Dennoch solltest du die potenziellen Schwierigkeiten und Grenzen berücksichtigen, bevor du dich auf LLMs.txt verlässt.
