Was sind LLMs – und wie lassen sich Sprachmodelle auf einer Website nutzen?

Was sind Large Language Models (LLMs)?

Large Language Models, kurz LLMs, sind Computerprogramme, die auf künstlicher Intelligenz basieren und gelernt haben, Sprache zu verstehen und selbst zu formulieren. Man kann sie sich wie eine Art digitales Gehirn vorstellen, das mit riesigen Mengen an Text gefüttert wurde: aus Büchern, Webseiten, Artikeln und vielem mehr. Durch dieses Training erkennen LLMs Muster und Zusammenhänge in der Sprache. Dadurch können sie Fragen beantworten, Texte schreiben, Inhalte zusammenfassen oder auch Vorschläge für Formulierungen machen.

Moderne Modelle wie GPT-5 oder Claude gehen sogar noch weiter: Sie können auf zusätzliches Wissen zugreifen, das ihnen speziell bereitgestellt wird, zum Beispiel Inhalte einer Website. Diese Technik nennt sich Retrieval Augmented Generation (RAG). So kann ein LLM gezielt Informationen aus vorhandenen Texten abrufen, um auf individuelle Fragen passende Antworten zu geben. Das Ergebnis ist ein System, das Sprache nicht nur nachahmt, sondern auch wirklich versteht, was gemeint ist, und das auf eine Weise, die immer natürlicher wirkt.

Wie lassen sich LLMs in eine Website einbinden?

LLMs lassen sich auf zwei Arten in eine Website einbauen: als sichtbare Funktion für Besucherinnen und Besucher oder im Hintergrund für Suchmaschinen und KI-Systeme. Die erste Variante betrifft alles, was man direkt auf der Seite erlebt, etwa Chat-Funktionen, Suchfelder oder Assistenten. Hier reagiert die KI auf Anfragen, beantwortet Fragen oder hilft bei der Orientierung.

Die zweite Variante läuft unsichtbar ab: Dabei geht es darum, Suchmaschinen und KI-Crawlern mitzuteilen, welche Inhalte gelesen, analysiert oder weiterverarbeitet werden dürfen. Beides gehört heute zusammen – die sichtbare Nutzung sorgt für bessere Nutzererlebnisse, während die technische Einbindung hilft, die Kontrolle über Inhalte zu behalten. Auf diese Weise können LLMs sowohl den Service verbessern als auch den Datenschutz und die Sichtbarkeit einer Website stärken.

LLMs als Feature für Besucherinnen und Besucher

Ein LLM kann eine Website viel interaktiver und verständlicher machen. Typisch ist zum Beispiel ein Beratungs- oder FAQ-Chat, der auf Fragen wie „Wie läuft ein Coaching ab?“ oder „Was kostet eine Erstberatung?“ sofort reagiert – und zwar auf Basis der Texte, die schon auf der Seite stehen. Auch eine intelligente Suche ist möglich: Statt nur nach exakten Begriffen zu suchen, versteht die KI, was gemeint ist. Wer also „Chef-Training“ eintippt, findet auch Seiten zum Thema „Führungskräfte-Coaching“. LLMs können außerdem Formulare oder Terminbuchungen vereinfachen, indem sie Nutzer gezielt durch den Prozess führen. Und für lange Texte bieten sich automatische Zusammenfassungen an – praktisch für Menschen, die schnell das Wichtigste erfahren wollen. Technisch lässt sich das auf verschiedene Weisen umsetzen: über ein einfaches Chat-Widget, ein WordPress-Plugin oder eine eigene API-Lösung, bei der die Kommunikation im Hintergrund abläuft. So lässt sich die KI genau an das Design und die Daten einer Website anpassen.

Datenschutz und Qualitätssicherung

Beim Einsatz von KI auf Websites spielt der Datenschutz eine große Rolle. Wichtig ist, dass keine sensiblen oder persönlichen Daten an Dritte weitergegeben werden. Wenn ein externer Anbieter wie OpenAI genutzt wird, sollte ein Vertrag zur Auftragsverarbeitung (DPA) bestehen. Außerdem sollte in der Datenschutzerklärung genau stehen, welche Daten verarbeitet werden und wofür. Auch der Umgang mit den Antworten selbst will bedacht sein:

Ein LLM darf keine rechtlich oder medizinisch verbindlichen Aussagen machen. Darum ist es sinnvoll, einen Haftungshinweis einzubauen und bei komplexen Fragen immer auch einen Kontakt zu einem echten Menschen anzubieten. Damit die Antworten glaubwürdig bleiben, können sie Quellenhinweise enthalten, die direkt auf die passenden Seiten verlinken. So wissen Besucher, woher die Informationen stammen. Insgesamt gilt: Je transparenter die Nutzung erklärt und umgesetzt wird, desto größer ist das Vertrauen in die Technik.

LLMs für SEO und KI-Crawler

Neben den sichtbaren Funktionen spielt auch die technische Einbindung für Suchmaschinen und KI-Crawler eine immer wichtigere Rolle. Sprachmodelle durchsuchen Websites, um neue Informationen zu lernen – ähnlich wie Google-Bots. Mit einer speziellen Datei namens llms.txt lässt sich festlegen, welche Systeme die Inhalte nutzen dürfen. Diese Datei liegt im Hauptverzeichnis der Website und enthält Regeln wie:

„User-Agent: GPTBot / Disallow: /“ – damit wird der Zugriff für diesen Bot gesperrt.
Zusätzlich kann in der robots.txt ein Hinweis auf die llms.txt ergänzt werden. So behalten Website-Betreiber die Kontrolle darüber, ob ihre Texte für KI-Trainings verwendet werden dürfen. Außerdem lohnt sich eine klare Strukturierung der Inhalte: Überschriften, FAQ-Blöcke und strukturierte Daten nach Schema.org helfen Suchmaschinen und LLMs, die Inhalte besser zu verstehen. Je sauberer eine Seite aufgebaut ist, desto wahrscheinlicher wird sie später korrekt in KI-Antworten zitiert oder verlinkt.

Kurzer Guide: Wie eine llms.txt aufgebaut sein sollte

Die Datei llms.txt ist im Prinzip das Gegenstück zur bekannten robots.txt, nur dass sie sich an KI-Systeme und Sprachmodelle richtet. Während robots.txt regelt, welche Seiten klassische Suchmaschinen wie Google oder Bing crawlen dürfen, legt die llms.txt fest, welche Inhalte von LLMs (Large Language Models), etwa ChatGPT, Claude oder Perplexity, gelesen, verwendet oder für Trainingszwecke genutzt werden dürfen.

Hinweis noch zur praktischen Umsetzung:

 Die llms.txt-Datei muss im Hauptverzeichnis der Domain liegen, also direkt unter https://ihre-domain.de/llms.txt. Viele moderne CMS bieten dafür bereits komfortable Lösungen, etwa Webflow, wo sich die Datei ähnlich wie die robots.txt direkt in den Projekteinstellungen hinterlegen lässt. Bei WordPress kann die llms.txt entweder per FTP ins Hauptverzeichnis geladen oder mithilfe eines kleinen Codesnippets virtuell erzeugt werden, sodass sie auch ohne Serverzugriff funktioniert. Entscheidend ist, dass die Datei öffentlich abrufbar ist und den Inhaltstyp „text/plain“ liefert, damit KI-Crawler sie korrekt lesen können. So bleibt die Kontrolle über die eigene Domain auch im Umgang mit Sprachmodellen gewahrt.