Je merk beschermen tegen ongewenst gebruik in AI-modellen is tegenwoordig geen theoretische discussie meer — het gebeurt elke dag. Het llms.txt-bestand is een lichtgewicht, technische maatregel waarmee merken op een toegankelijke manier kunnen aangeven wat wel en niet toegestaan is met betrekking tot trainingsdata.
In dit artikel leggen we praktisch uit hoe llms.txt kan bijdragen aan merkbeveiliging, welke inhoud effectief is en welke stappen je direct kunt zetten om misbruik tegen te gaan. Geen lange theorieën, alleen concrete toepasbaarheid voor merken en webmasters.
Wat is llms.txt en waarom belangrijk voor merkbeveiliging?
llms.txt is een eenvoudige tekstfile op de root van je website waarin je richtlijnen kunt opnemen voor het crawlen en gebruiken van content door AI-trainers en dataverzamelaars. Net als robots.txt is het een signaal, geen waterdichte blokkade — maar voor merken is het een duidelijk statement richting modeltrainers en platformen.
Door expliciet beperkingen en contactinformatie op te nemen verminder je het risico dat je merkassets onbewust in trainingsdatasets terechtkomen. Dit helpt bij reputatiebeheer, auteursrechtelijke claims en bij het stellen van kaders voor toestemming en licenties.
Praktische tip of verdieping
- Zet llms.txt op een zichtbare locatie: https://jouwdomein.nl/llms.txt. Dit is de basisstap om officieel richtlijnen uit te dragen.
- Schrijf korte, concrete regels: geef aan of trainen is toegestaan, welke delen beschermd zijn en hoe contact kan worden opgenomen bij geschil.
- Voeg een versiedatum en een referentie naar je licentie- of copyright-pagina toe voor juridische duidelijkheid.
Example: # llms.txt - merk X User-agent: * Disallow: /premium-images/ Disallow: /producten/broncode/ Contact: legal@jouwdomein.nl Version: 2025-09-01
Welke onderdelen van je merk kun je beschermen met llms.txt?
Met llms.txt kun je onderscheid maken tussen verschillende soorten content: productfoto’s, technische documentatie, gebruikersdata, en creatieve content. Door selectief toegang te beperken houd je controle over wat mogelijk in trainingsdata belandt.
Bovendien kun je expliciet uitzonderingen aangeven (bijvoorbeeld ‘vrije productteksten voor SEO’) of juist expliciet merken en logo’s uitsluiten. Dat maakt het makkelijker om later bewijs te leveren dat je duidelijk grenzen hebt gesteld.
Praktische tip of verdieping
- Inventariseer eerst welke assets kritisch zijn (beeldbank, R&D-documenten, klantdata).
- Maak per categorie korte regels en plaats die in llms.txt, verwijs waar nodig naar detailpagina’s of licenties.
- Zorg dat er een duidelijk contactpunt in staat (e-mail of formulier) voor verzoeken tot gebruik of verwijdering.
- Publiceer een changelog in het bestand (versiedatum) zodat je wijzigingen aantoonbaar zijn.
Monitoren, handhaven en samenwerken met platforms
llms.txt is een preventief instrument; monitoring en handhaving zijn noodzakelijk om effect te sorteeren. Houd in de gaten welke modellen en diensten je content gebruiken en vraag om verwijdering als dat nodig is.
Werk samen met platforms en juridische adviseurs: sommige AI-leveranciers respecteren llms.txt vrijwillig, andere niet. Documentatie van je llms.txt en verzoeken vergroot je positie bij escalatie.
Praktische tip of verdieping
- Zet eenvoudige notificaties op: zoek op gerelateerde modelpublicaties, dataset-releases en gebruik reverse image search voor merkmateriaal.
- Bewaar correspondentie en screenshots van llms.txt optijdstempels voor bewijsvoering.
- Overweeg technische maatregelen aanvullend: watermerken van beeld, restrictieve licenties, en API-rate-limiting voor gevoelige endpoints.
Laatste praktische check: controleer vandaag nog of je llms.txt op de root van je domein staat, bevat het een duidelijk contactadres en een versiedatum? Voeg ze toe als dat nog ontbreekt — dat is een directe stap voor sterkere merkbeveiliging.