Agencies beheren vaak tientallen klanten met uiteenlopende wensen rond privacy, branding en contentgebruik — en het risico op verkeerde of oncontroleerbare AI-toegang groeit mee. Gelukkig biedt het llms.txt-bestand een eenvoudige, centraal beheersbare manier om te bepalen hoe taalmodellen met klantcontent mogen omgaan.
In dit artikel leggen we uit hoe agencies llms.txt inzetten voor hun klanten, welke voordelen dat oplevert en hoe je het praktisch inricht zonder onnodige complexiteit. Concrete voorbeelden en stappen helpen je direct aan de slag.
Waarom llms.txt belangrijk is voor agencies
llms.txt is het equivalent van robots.txt maar dan voor AI-modellen: je geeft richtlijnen aan crawlers en diensten die modeltraining, indexering of generatie uitvoeren. Voor agencies betekent dit controle over wat er gebruikt mag worden voor finetuning, externe querylogs en publieke datasets.
Door llms.txt centraal te beheren kun je consistentie voor meerdere klanten waarborgen, risico’s op datalekken verminderen en juridische compliance aantoonbaar maken. Het werkt zowel voor kleine local businesses als voor grote merken met gevoelige data.
Praktische tip of verdieping
- Gebruik standaard policies per klanttype (bijv. “disallow: /privacy-docs” voor financiële klanten).
- Combineer llms.txt met interne content-classifiers: blokkeer automatisch gevoelige mappen.
- Documenteer afwijkingen per klant in hetzelfde beheerplatform zodat audits eenvoudig zijn.
Hoe agencies llms.txt implementeren voor klanten
Begin met een content-audit: welke bronnen bevatten persoonsgegevens, klantinformatie of merkspecifieke tone-of-voice regels? Segmentatie maakt het eenvoudiger om regels per contenttype toe te passen in llms.txt.
Vervolgens stel je per klant een eenvoudig llms.txt-bestand op en test je de werking met model-simulators of validators. Publiceer het bestand op een vaste locatie (bijv. https://example.nl/.well-known/llms.txt) en zorg dat het onderdeel is van de deployment pipeline.
Praktische tip of verdieping
- Audit: inventariseer contentbronnen en bepaal welke gevoelig zijn.
- Standaard policy: maak een basis llms.txt-template voor alle klanten.
- Customize: pas de template aan per klant (bijv. allow/disallow, metadata-velden).
- Test: gebruik validators of vraag providers hoe zij llms.txt respecteren.
- Automatiseer: deploy het bestand via CI/CD en documenteer versiegeschiedenis.
Voorbeeldregels en concrete voorbeelden
Een simpel llms.txt kan regels bevatten zoals “Disallow: /betalingen” voor gevoelige routes of “Allow: /public-blog” voor content die gebruikt mag worden. Agencies kunnen ook metadata opnemen, bijvoorbeeld “Contact: security@client.nl” of “Policy-Version: 2025-09-01”.
Praktisch voorbeeld: een e-commerceklant wil dat productbeschrijvingen gebruikt mogen worden voor SEO-optimisatie, maar dat klanttransacties niet gebruikt mogen worden voor modeltraining. Je maakt twee regels en plaatst het bestand in .well-known zodat providers het automatisch vinden.
Praktische tip of verdieping
- Voorbeeldregel:
Disallow: /admin— blokkeer admin- en transactiemappen. - Voorbeeldregel:
Allow: /marketing— geef toestemming voor marketingmateriaal. - Voeg metadata toe:
Policy-Version: 1.0en contactinformatie voor incidenten.
Operationele aandachtspunten voor agencies
Zorg dat llms.txt onderdeel is van je klant onboarding en change management. Wijzigingen in contentstructuur of compliance-eisen moeten direct doorgevoerd worden in het llms.txt-beleid om risico’s te beperken.
Monitoren is cruciaal: controleer periodiek of externe partijen het bestand respecteren en log incidenten. Bij llmstxt.nl adviseren we ook om een rollback-procedure te hebben bij onbedoelde blokkades.
Praktische tip of verdieping
- Zet alerts aan bij wijzigingen in de .well-known-map van de klant.
- Voer kwartaalreviews uit van llms.txt-policies met klantstakeholders.
- Gebruik eenvoudige testscripts die controleren of belangrijke paden correct geblokkeerd of juist beschikbaar zijn.
Praktische check die je nu kunt doen: bezoek een klantwebsite en controleer of er een llms.txt beschikbaar is op https://jouwdomein/.well-known/llms.txt — noteer afwijkingen en voer één concrete regelwijziging door via de deployment pipeline om te testen of alles goed werkt.