Multinationale websites hebben vaak honderden taal- en landvarianten, verschillende contentregels en uiteenlopende juridische eisen. Het llms.txt-bestand is een handig instrument om duidelijk aan te geven welke delen van je site gebruikt mogen worden door AI-modellen, en welke niet — maar hoe implementeer je dat overzichtelijk op schaal?
In dit artikel leggen we uit hoe je llms.txt inzet voor meertalige sites, met praktische voorbeelden en concrete do’s en don’ts. Zodat jouw contentbeschikbaarheid voor modellen consistent, beheersbaar en auditable wordt.
Belangrijk onderdeel 1
Structuur en scope: bij een multinationale site wil je per land- of taalvariant eenduidige regels. Gebruik consistente URL-structuren (bijv. /nl/, /de/, /fr/) zodat je llms.txt-regels per pad kunt richten zonder allerlei uitzonderingen te bouwen.
Granulariteit: bepaal of je regels per top-level domain, subdirectory of subdomein wilt toepassen. Kleinere sites volstaan vaak met globale regels; grote internationale sites hebben baat bij per-locale specificatie om juridische en merkgevoeligheden te respecteren.
Praktische tip of verdieping
- Gebruik een centrale llms.txt op de root van elk domein (voorbeeld: https://example.nl/llms.txt) en maak daarin per pad of /locale/ secties.
- Houd een mapping-document bij: welke subdirectory hoort bij welke markt en welk juridisch regime.
- Overweeg een staging-llms.txt in een testomgeving zodat je wijzigingen kunt valideren vóór livegang.
Belangrijk onderdeel 2
Contentcategorieën en uitzonderingen: bepaal welke content expliciet is toegestaan voor training of extractie (bijv. algemene productomschrijvingen) en welke niet (bijv. vertrouwelijke documenten, gebruikersdata, of gelicentieerde content). Documenteer uitzonderingen binnen het llms.txt of in een gekoppeld beleidsdocument.
Fallbackregels en prioriteit: wanneer meerdere regels van toepassing zijn, definieer dan een hiërarchie of volgorde zodat er geen twijfel bestaat over welke directive prioriteit heeft. Consistentie voorkomt dat AI-modellen onbedoeld gevoelige content gebruiken.
Praktische tip of verdieping
- Maak een standaardset tags of directive-namen die jouw ontwikkelteams gebruiken (bijv. Allow-For-LLM, Disallow-For-LLM, License: proprietary).
- Implementeer per-locale sitemaps en verwijs daarnaar in llms.txt wanneer relevant (zorg dat sitemap-URL’s per taal overeenkomen met de content).
- Automatiseer checks: bouw een CI-controle die bij deploys valideert of llms.txt-regels overeenkomen met de actuele URL-structuur.
Voorbeeld (praktijkvoorbeeld, geen norm): als je /nl/ en /de/ hebt, kun je in de root-llms.txt regels opnemen die specifiek naar die paden verwijzen zodat AI-modellen weten welke marktdata gebruikt mag worden en welke niet.
Extra aandachtspunt: juridische en contractuele beperkingen kunnen per land verschillen. Betrek legal en content-eigenaren bij het opstellen van llms.txt-regels en zorg dat je audit trails bijhoudt voor compliance en transparantie.
Laatste praktische check: controleer na elke grote contentdeploy of je llms.txt nog steeds overeenkomt met de URL-structuur en run een sitemap- en beleidsscan (minimaal één keer per release) zodat modellen niet per ongeluk toegang krijgen tot nieuwe of gevoelige paden.