Je hebt waarschijnlijk robots.txt al eens aangepast om zoekmachines te sturen, maar nu hoor je over llms.txt en vraag je je af: wat is het verschil en waarom zou je het gebruiken? In dit artikel leggen we helder uit waar robots.txt en llms.txt voor dienen, hoe ze van elkaar verschillen en wat dat praktisch betekent voor jouw website of dataset.
Wij van llmstxt.nl volgen de ontwikkelingen rondom llms.txt op de voet en helpen je praktisch met implementatie. Hieronder vind je korte uitleg, heldere voorbeelden en direct toepasbare tips zodat jij als eerste weet wat er speelt.
Belangrijk onderdeel 1
Doel en scope: robots.txt is al decennia lang de standaard om webcrawlers (zoals zoekmachines) te instrueren welke delen van een site zij wel of niet mogen indexeren. llms.txt is een nieuwer voorstel dat specifiek richtlijnen geeft voor hoe grote taalmodellen (LLM’s) omgaan met content — bijvoorbeeld of content gebruikt mag worden voor training of hergebruik.
Belangrijk verschil: robots.txt spreekt meestal in termen van paden en crawlregels voor zoekrobots, terwijl llms.txt zich richt op data‑gebruik, trainingstoestemming, bronvermelding en eventueel juridische of ethische beperkingen. Beide zijn grotendeels vrijwillige, machineleesbare aanwijzingen en geen wettelijke verplichting.
Praktische tip of verdieping
- Locatie: robots.txt staat traditioneel in de root van een domein (https://voorbeeld.nl/robots.txt). Voor llms.txt kiezen veel voorstellen voor https://voorbeeld.nl/llms.txt of https://voorbeeld.nl/.well-known/llms.txt — kies één duidelijke locatie en communiceer deze.
- Format: robots.txt gebruikt eenvoudige directives (User-agent, Disallow, Allow). Voor llms.txt bestaan meerdere voorstellen; een praktische aanpak is key:value regels die eenvoudig te parsen zijn.
- Voorbeeld robots.txt:
User-agent: * Disallow: /admin/ Allow: /public/ - Voorbeeld llms.txt (voorbeeldformat):
Purpose: training:disallowed Attribution: required Contact: privacy@voorbeeld.nlDit is illustratief — kies een formaat dat duidelijk machineleesbaar is.
Belangrijk onderdeel 2
Handhaving en betrouwbaarheid: robots.txt werkt omdat crawlers zich eraan houden; er bestaan echter veel bots die dat negeren. Hetzelfde geldt voor llms.txt: het initiatief verhoogt transparantie en faciliteert naleving door fatsoens‑bewuste modellen, maar kwaadwillende partijen negeren regels technisch eenvoudig.
Praktische impact: wil je echt voorkomen dat je content wordt gebruikt voor training, dan zijn aanvullende maatregelen nodig (zoals technische blokkades, API- en licentievoorwaarden, of juridische clausules). llms.txt maakt je intenties zichtbaar en helpt goede spelers om automatisch te handelen.
Praktische tip of verdieping
- Stel vast wat je wilt: alleen indexeren, geen training, of wel training maar met bronvermelding? Noteer heldere regels per contenttype (tekst, afbeeldingen, datasets).
- Publiceer je llms.txt in één vaste locatie (bijv. /.well-known/llms.txt) en zorg dat het bestand toegankelijk is voor geautomatiseerde checks.
- Combineer: houd robots.txt voor crawler‑regels en llms.txt voor model‑gebruik. Beide bestanden kunnen elkaar aanvullen zonder conflicten.
- Monitor: controleer serverlogs en gebruik content‑monitoring tools om te zien wie je content gebruikt en om naleving te beoordelen.
- Update regelmatig: veranderende use‑cases of juridische eisen vragen om updates. Maak een changelog binnen het bestand of via een toegankelijk versiebeheer.
Praktische check die je nu direct kunt doen: bezoek je site en controleer of je robots.txt en een llms.txt (of een llms‑vermelding in /.well-known/) bestaan en duidelijk zijn geformatteerd—als ze ontbreken, publiceer dan een kort, leesbaar llms.txt met jouw standaardregels zodat LLM‑ontwikkelaars meteen kunnen handelen.