LLM-Crawler – wenn KI-Modelle das Web durchsuchen

Was ist ein LLM-Crawler?

Ein LLM-Crawler ist ein Webcrawler, der speziell dazu dient, Inhalte für Large Language Models (LLMs) zu sammeln. LLMs – also KI-Sprachmodelle wie z. B. ChatGPT, Bing Chat oder Google Bard – benötigen riesige Textmengen, um daraus Antworten generieren zu können. Hier kommen LLM-Crawler ins Spiel: Sie durchforsten das Web (ähnlich wie Googlebot), aber nicht primär zum Indexieren für eine Suche, sondern um Wissensdaten für KI aufzubauen oder aktuelle Informationen für Chatbot-Antworten abzurufen.

Ein Beispiel ist Google-Extended: Das ist ein von Google eingesetzter Crawler speziell für KI-Zwecke. Google-Extended lädt Webinhalte herunter, um das hauseigene KI-Modell (z. B. Gemini oder Vertex AI) damit zu füttern. Website-Betreiber können diesen Bot über robots.txt erlauben oder aussperren. Ähnlich nutzt Bing für seinen Chatmodus (Copilot) eine Kombination aus Bing-Index und direkten Crawls (Codename Prometheus) – hier werden Suchtreffer live ausgelesen, um der KI aktuelle Infos zu geben. Auch eigenständige Dienste wie Perplexity oder You.com schicken eigene LLM-Crawler ins Rennen.

Wichtig zu verstehen: Ein LLM-Crawler hat einen anderen Zweck als ein traditioneller Suchmaschinen-Crawler. Er will Inhalte verstehen, nicht ranken. Während Googlebot Seiten crawlt, um sie im Suchindex einzuordnen und später für Rankingzwecke abzurufen, geht ein LLM-Crawler eher qualitativ vor. Er holt sich den reinen Inhalt einer Seite, um ihn einem KI-Modell bereitzustellen, das daraus in natürlicher Sprache antworten will. Ob die Seite schön gestaltet ist oder wo sie in den SERPs steht, interessiert den LLM-Crawler wenig – es zählt der Textinhalt und dessen Verständlichkeit für die Maschine.

Wie unterscheiden sich LLM-Crawler von klassischen Crawlern?

• Keine Indexierung für Suche: Die gesammelten Inhalte wandern nicht in einen öffentlichen Suchindex, sondern in einen Trainings-Korpus oder werden ad hoc für Beantwortungen genutzt.
• Einfache Inhaltsabfrage: In vielen Fällen begnügen sich LLM-Crawler mit dem Roh-HTML einer Seite. Sie rendern kaum JavaScript und ignorieren komplexe Seitenelemente. Wenn Ihre Seite ohne JavaScript keinen Content anzeigt, könnte ein LLM-Crawler womöglich nichts sehen und gleich weiterziehen.
• Andere Prioritäten: Ein Suchmaschinen-Crawler besucht auch Paginations, Kategorien, Login-Pages etc., um eine Seite vollständig zu erfassen. LLM-Crawler interessieren sich vor allem für inhaltstragende Seiten mit viel Text. Navigationsseiten oder technisch unwichtige Seiten könnten sie auslassen, da es ihnen um Informationsextraktion geht.
• Frequenz und Last: Manche Betreiber bemerken plötzlich ungewöhnliche Abrufe in ihren Logs – das können LLM-Crawler sein, die große Mengen an Seiten in kurzer Zeit abrufen. Anders als Googlebot, der meist wohldosiert crawlt, können LLM-Crawls stoßartig auftreten (etwa wenn ein KI-Dienst einen frischen Datenstand ziehen will).
• Nutzung der Inhalte: Besucher bleiben aus. Wenn ein LLM Ihre Inhalte verwendet, präsentiert es die Antwort oft direkt im Chat-Fenster – ohne dass der Nutzer Ihre Seite besucht. Einige LLMs (z. B. Bing Chat) liefern Quellenangaben mit klickbaren Links, andere (ChatGPT) oft nicht. Dieses „Zero-Click“-Phänomen ist neu und sorgt für gemischte Gefühle.

Was bedeutet das für Ihre Website?

• Technische Zugänglichkeit sicherstellen: Stellen Sie sicher, dass Ihre Inhalte ohne große Hürden maschinenlesbar sind. Server-Side-Rendering ist wieder wichtiger geworden. Eine schlanke, schnelle Website mit sauberem HTML hat bessere Chancen, von KI-Crawlern verstanden zu werden.
• Inhalte klar strukturieren: LLMs versuchen, Bedeutung aus Ihren Texten zu ziehen. Eine klare semantische Struktur (Überschriften, Listen, Tabellen) hilft nicht nur dem Leser, sondern auch der KI. FAQ-Sektionen, HowTo-Markup oder andere strukturierte Daten bleiben relevant.
• Qualität und Vertrauenswürdigkeit: KI-Modelle bevorzugen vertrauenswürdige Quellen. Je besser Ihr E-E-A-T und je bekannter Ihre Website als Expertenquelle ist, desto eher landet sie im Trainingsmaterial und in Live-Antworten.
• Überwachung und Steuerung: Behalten Sie Logfiles oder Analytics im Blick, um LLM-Crawler zu erkennen. User-Agent-Namen wie Google-Extended oder ChatGPT weisen darauf hin. Entscheiden Sie bewusst, ob Sie diese Bots zulassen oder per robots.txt einschränken.
• Kein direkter Traffic, aber indirekte Chancen: Auch wenn KI-Antworten nicht immer Klicks bringen, können sie Ihre Markenbekanntheit steigern. Wird Ihre Website als Quelle genannt, positionieren Sie sich als Autorität.
• Content-Strategie anpassen: Setzen Sie verstärkt auf Inhalte mit Tiefe, eigene Daten, Analysen oder Services, die eine KI nicht einfach erzeugen kann. Kurze, oberflächliche Infos lassen sich leichter von LLMs reproduzieren.

Zusammengefasst: LLM-Crawler verändern die Spielregeln der Inhaltsbereitstellung. Indem Sie Ihre Seite KI-freundlich gestalten und hochwertige, gut strukturierte Inhalte liefern, bleiben Sie auch in dieser Evolutionsstufe der Suche sichtbar.