In den letzten Monaten lässt sich ein spannender, aber auch etwas paradox wirkender Trend im digitalen Raum beobachten: Immer mehr Webseiten sperren sogenannte LLM‑Crawling-Bots, also jene automatisierten Systeme, die Daten zum Training großer Sprachmodelle (Large Language Models) sammeln. Gleichzeitig steigt die Aktivität von AI‑Assistenten‑Bots, etwa jenen, die Conversational‑Agents oder Such‑Assistenten wie ChatGPT, Claude oder Siri Search unterstützten. Was auf den ersten Blick wie ein cleverer Schutz der eigenen Inhalte wirkt, könnte sich langfristig – aus SEO‑Sicht und im Hinblick auf Sichtbarkeit in generativen Antworten – rächen.
Warum Unternehmen vermehrt AI‑Crawler blockieren
Viele Unternehmen und Webmaster möchten verständlicherweise Kontrolle über ihre Inhalte bewahren. Seit ChatGPT populär wurde, haben sich Sorgen verstärkt, dass Texte, Produktbeschreibungen oder Blogbeiträge in fremden Modellen landen, die davon profitieren, ohne zurückzuverlinken. Besonders wer viel in einzigartige Inhalte investiert, empfindet den Gedanken unangenehm, dass diese Daten unentgeltlich zum „Futter“ für KI‑Anbieter werden.
Manche blockieren daher Trainings‑Crawler wie OpenAI’s GPTBot oder Meta’s ExternalAgent gezielt über ihre robots.txt‑Datei. Der Effekt: Diese Systeme können die Inhalte der Website nicht mehr auslesen, dürfen also kein neues Wissen daraus ableiten. Zwischen Juni und November 2025 ist laut einer umfangreichen Analyse von Hostinger der Anteil der Webseiten, die den GPTBot zuließen, von über 80 % auf gerade einmal etwa 12 % gefallen. Meta’s Crawling‑Agent sank im selben Zeitraum ebenfalls stark.
Diese Reaktion hat handfeste Gründe. Zum einen steht die Angst vor Urheberrechtskonflikten im Raum: Wenn generative Modelle öffentliche Texte reproduzieren, könnte das dem Originalautor schaden. Zum anderen befürchten viele Unternehmen, dass Nutzer künftig die Antworten bereits direkt in einem KI‑Interface erhalten – ohne je die eigentliche Website zu besuchen.
Der Unterschied zwischen Trainings‑ und „Assistant“-Bots
Man muss hier klar unterscheiden: Trainings‑Bots wie GPTBot dienen dazu, langfristig den Wissensspeicher des Sprachmodells zu erweitern – das sogenannte parametrische Wissen. Dieses Wissen speichert ein Modell dauerhaft in seinen Gewichten. Wenn man einem Modell also während des Trainings Informationen über ein Unternehmen, ein Produkt oder eine Marke bietet, werden diese kontextbezogen im neuronalen Netz verankert. Sie bilden quasi die Grundkenntnisse des Systems.
Assistenten‑Bots – zum Beispiel OpenAI’s SearchBot oder Applebot – arbeiten anders. Sie greifen im Moment einer Suchanfrage live auf Webseiten zu, ähnlich wie klassische Suchmaschinen‑Crawler. Laut Hostinger stieg ihre Reichweite zwischen Sommer und Herbst 2025 deutlich an: Der OpenAI SearchBot erfasste statt 52 % nun rund 68 % der untersuchten Seiten, Applebot verdoppelte seine Coverage.
So ergibt sich das seltsame Bild: Während sich viele Webseiten gegen Trainingszugriff abschotten, öffnen sie gleichzeitig den „Antwort‑Bots“ Tür und Tor. Damit fördern sie den kurzfristigen Informationsabruf – aber das Modell selbst „lernt“ nichts mehr über sie.
Wenn dein Unternehmen aus den neuronalen Erinnerungen verschwindet
In der Praxis bedeutet das: Blockiert eine Website die Trainings‑Crawler, verhindert sie, dass KI‑Modelle während ihrer Lernphase eine verlässliche Vorstellung von ihr aufbauen. Das Modell kennt dann weder das Angebot, noch die Marke, noch die Besonderheiten des Produkts. In späteren generativen Antworten kann das Modell diese Firma also kaum erwähnen – oder es greift auf veraltete, indirekte oder gar falsche Informationen aus Zweitquellen zurück.
Aus meiner Sicht ist das fast so, als würde man einem Journalisten jedes Interview verweigern, ihn aber danach kritisieren, dass er unvollständig berichtet. Wer von der KI‑gestützten „Antwort‑Ökonomie“ profitieren will, braucht zumindest eine minimale Präsenz im Datenhaushalt dieser Systeme.
Gerade für SEO‑ und Branding‑Strategien der kommenden Jahre wird das relevant. Wenn Such‑Assistenten statt klassischer Linklisten direkte Antworten geben, wird entscheidend sein, ob die eigene Marke im inneren Gedächtnis des Modells vorkommt. Fehlt sie dort, existiert sie im neuen Such‑Universum praktisch nicht.
Parametrisches Wissen – kurz erklärt
LLMs speichern Teile ihres Wissens in Form sogenannter Parametervektoren. Diese enthalten Muster, Assoziationen und Fakten, die während des Trainings gelernt wurden. Fragt jemand die KI danach, was beispielsweise eine bestimmte Marke anbietet, ruft das Modell diese gespeicherten Vektoren ab und generiert daraus eine Antwort. Wird der Trainingszugriff jedoch blockiert, kann das Modell nur auf Drittquellen zurückgreifen. Das Ergebnis: verzerrte oder veraltete Angaben, ein schwächeres Marken‑Bild und möglicherweise weniger Erwähnungen in generativen Ausgaben.
Der Widerspruch: Schutz des geistigen Eigentums vs. digitale Unsichtbarkeit
Viele Seitenbetreiber verstehen das Blockieren als Akt der Selbstverteidigung – vollkommen nachvollziehbar. In Foren wie Reddit tauchen regelmäßig Fragen auf wie: „Wie verhindere ich, dass ChatGPT oder Gemini meine Inhalte durchsucht?“ Die Motive reichen von Angst vor Content‑Diebstahl bis hin zur einfachen Skepsis gegenüber Großkonzernen. Manche Betreiber spezialisierter Tech‑Blogs oder Nischen‑Foren berichten sogar, dass LLMs ihre Artikel nahezu wörtlich zitieren. Wer so etwas erlebt, hat natürlich kein großes Interesse, noch mehr Daten freizugeben.
Doch es gibt auch die Kehrseite: Wenn KI‑Assistenten künftig als erste Informationsquelle fungieren, fehlen blockierten Marken schlicht die Erwähnungen, die sonst über organische Suchergebnisse oder SERP‑Features kamen. Besonders problematisch wird es, wenn generative Antworten Produktempfehlungen, Preisvergleiche oder Serviceübersichten liefern – nur eben ohne die Unternehmen, die ihre Daten abgeschottet haben.
Was Hostinger in seinen Daten herausfand
Das Hosting‑Unternehmen analysierte mehr als 66 Milliarden Bot‑Anfragen auf über 5 Millionen Seiten. Dadurch ließ sich sehr genau beobachten, wie sich die Zugriffsmuster der verschiedenen Crawler‑Typen verändert haben.
- OpenAI GPTBot: ging innerhalb von drei Monaten von 84 % auf 12 % der erfassten Seiten zurück – ein drastischer Rückgang.
- Meta ExternalAgent: sank von rund 60 % auf etwa 40 %.
- OpenAI SearchBot: stieg im gleichen Zeitraum von 52 % auf 68 %.
- Applebot: verdoppelte sich nahezu auf 34 % der analysierten Domains.
Diese Zahlen verdeutlichen: Klassische Suchmaschinen bleiben stabil, während die KI‑Assistenten‑Crawler aufholen und die eigentlichen Modelltrainer zurückgedrängt werden.
Die ökonomische Perspektive – oder: Sichtbarkeit hat ihren Preis
Wie wichtig dieser Punkt künftig wird, erkennt man, wenn man sich das Nutzerverhalten anschaut. Je mehr Menschen AI‑Assistenten statt Suchmaschinen verwenden, desto seltener gelangt ein User direkt auf eine Website. Antworten entstehen „im Chat“. Das hat enorme Folgen für alles, was auf Klick‑ und Conversion‑Pfaden beruht: Leadgenerierung, Retargeting, E‑Commerce‑Tracking oder klassische Werbung.
Wenn das LLM bei einer Kaufanfrage Empfehlungen ausspricht, und die eigene Marke taucht darin nicht auf – schlicht, weil sie dem Modell unbekannt ist –, dann verliert man potenzielle Kunden, bevor sie überhaupt nach einem Preis gefragt haben. Marketing‑Teams können dann kaum nachvollziehen, wo der Kontakt verloren ging.
Ein Beispiel: Angenommen, jemand fragt einen AI‑Assistenten nach „den besten Web‑Hostern für kleine Unternehmen“. Nur jene Marken, die dem Modell im Training begegnet sind oder positive Signale aus aktuellen Quellen liefern, erscheinen in der Antwort. Wer sich komplett abgeschottet hat, wird unsichtbar.
Zwischenfazit: Ein Balanceakt
Die zentrale Herausforderung besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen Schutz und Präsenz zu finden. Vollständiges Blockieren schützt zwar kurzfristig vor Datenmissbrauch, kann aber langfristig Markenverblassung auslösen. Auf der anderen Seite heißt uneingeschränkter Zugriff nicht automatisch, dass ein Unternehmen zu den Gewinnern zählt. Wichtig ist, kontrolliert zu entscheiden, welche Teile der Website für Trainingszwecke freigegeben werden sollen – etwa offizielle Produktinformationen, Pressemitteilungen oder „Über uns“-Seiten – und welche, wie firmeninterne Dokumentationen, tabu bleiben.
Ein differenzierter Ansatz könnte aussehen wie: parametric‑friendly = on für strukturierte Daten, Produktfeeds oder Knowledge‑Pages; parametric‑off = für sensible, urheberrechtlich komplexe Inhalte.
Stakeholder‑Meinung aus der Branche
Aus Hostingers Sicht besteht die eigentliche Gefahr nicht darin, dass KI auf Inhalte zugreift, sondern dass Unternehmen dadurch die Kontrolle über ihren Auftritt in generativen Antworten verlieren. Ihr Head of AI drückte es einst so aus: Wenn sich der Informationsfluss zunehmend über Agenten abspielt, entscheidet nicht mehr der Klick, sondern die logische Platzierung im Wissensnetz des Modells. Setzt man auf totale Abschottung, überlässt man diese Platzierung anderen.
Was das für SEO bedeutet
SEO entwickelt sich im Moment von einer reinen Ranking‑Disziplin zu einem breiter gefassten Visibility‑Management. Während früher die obersten Plätze bei Google entscheidend waren, spielt heute die Präsenz in Chat‑Antworten, Smart‑Summaries und Voice‑Ergebnissen eine immer größere Rolle. Wer sein Unternehmen aus dem Lern‑Kreislauf der Modelle ausschließt, muss stattdessen auf strukturierte Daten, Pressearbeit und Partnerschaften setzen, um in Knowledge‑Graphen aufzutauchen.
Beispielsweise könnten Firmen überlegen, offizielle Produktfeeds über semantische Sitemaps oder Schema‑Markups für KI‑Systeme explizit zu öffnen. So behalten sie Kontrolle, ohne sich komplett zu verweigern. Für mich fühlt sich das ein bisschen an wie der Wechsel vom klassischen SEO zu einem ganzheitlichen „Answer Optimization“.
Praktische Überlegungen
- Analysiere, welche Bots aktuell deine Seite besuchen. Serverlogs sind eine Goldgrube dafür.
- Passe deine robots.txt selektiv an: Erlaube bestimmten Agents (z. B. SearchBots), blockiere andere (z. B. Excessive Trainings‑Bots).
- Implementiere strukturierte Metadaten, damit LLMs deine Seiteninhalte sicher und richtig interpretieren können.
- Beobachte, ob deine Marke in KI‑Antworten überhaupt vorkommt – Tools und APIs dafür tauchen bereits auf.
Mein persönliches Fazit
Ich verstehe jeden, der reflexartig auf „Blockieren“ stellt – vor allem aus Prinzip. Aber wie so oft in der digitalen Welt ist die schwarz‑weiße Lösung selten die klügste. Ganz ehrlich: Die eigene Marke bewusst aus lernenden Systemen herauszuhalten, kann zu Kurzsichtigkeit führen. Statt „Nein, ihr bekommt gar nichts von uns“ wäre vielleicht „Ihr bekommt das, was wir euch geben wollen“ die solidere Haltung.
In Zukunft wird nicht nur Google über Besucherströme entscheiden, sondern ein Geflecht aus Chat‑Antworten, sprachgesteuerten Geräten und agentenbasierten Sucherlebnissen. Wer dort nicht vorkommt, verliert Sichtbarkeit – noch bevor der Wettbewerb überhaupt beginnt.
Die Kunst liegt also darin, mit der KI zu verhandeln, nicht sie auszusperren.
