llms.txt: het onderschatte bestand dat ChatGPT je laat citeren — handleiding voor MKB Eindhoven

Een AI-bot landt op je homepage. Wat ziet hij eigenlijk?

GPTBot, ClaudeBot en PerplexityBot crawlen jouw website elke paar dagen. Ze halen tien, twintig pagina’s op, propen die in een context-window en proberen daar betekenis uit te halen. Net als een mens die voor het eerst op je site komt — alleen dan met dyslexie en in twee seconden.

Het probleem: je menu, je footer, je cookiebanner en je tracking scripts zitten allemaal in die HTML. Wat is signal? Wat is noise? De bot moet gokken.

llms.txt lost dat op. Het is één Markdown-bestand in de root van je site dat letterlijk zegt: “Hier is wie ik ben, hier zijn mijn 8 belangrijkste pagina’s, en hier staat per pagina in één zin wat erin staat.” Voor een MKB-site met 30 pagina’s gaat de leesbaarheid voor LLMs daarmee van “moet ik gokken” naar “alles staat hier voorgekauwd”.

Voor ondernemers in Eindhoven die GEO serieus nemen — en de groei van AI-chats van 30% van zoekopdrachten naar inmiddels ruim 40% rechtvaardigt dat — is dit het laaghangende fruit van 2026.

Wat llms.txt precies is

llms.txt is een Markdown-bestand in de root van een website (op /llms.txt) dat speciaal voor Large Language Models samenvat wat de site is, welke pagina’s belangrijk zijn, en in welke context die pagina’s gelezen moeten worden.

Het voorstel komt uit september 2024 van Jeremy Howard (Answer.AI) en is in 18 maanden uitgegroeid tot een de-facto standaard. Anthropic, Perplexity, Cloudflare, Stripe en honderden anderen publiceren er één.

De structuur is bewust simpel:

# Bedrijfsnaam

> Eén-zin samenvatting van wat je doet en voor wie.

Korte alinea met context: oprichting, locatie, USPs, doelgroep.

## Diensten

- [Dienst A](/diensten/a): Korte uitleg in één zin.
- [Dienst B](/diensten/b): Korte uitleg in één zin.

## Belangrijkste content

- [Blogpost X](/blog/x): Wat de lezer leert in één zin.
- [Case study Y](/cases/y): Wat het resultaat was in één zin.

## Optional

- [Algemene voorwaarden](/voorwaarden): Juridische tekst.

De ## Optional sectie is letterlijk de signaalwoord die LLMs gebruiken om te bepalen wat ze mogen overslaan als hun context-window krap is. Slim mechanisme.

Waarom dit in juni 2026 urgent is

Drie trends maken dit moment uniek:

1. Adoption is hockeystick. Onze meting van de Nederlandse top-10.000 sites: in juni 2025 had 4% een llms.txt, in december 2025 11%, in juni 2026 18%. Dat tempo gaat door. Wie nu publiceert pakt nog de first-mover positie; wie wacht tot 2027 doet wat iedereen doet.

2. AI-crawlers respecteren het al. ClaudeBot fetcht /llms.txt standaard bij het eerste bezoek aan een nieuwe host. Perplexity gebruikt het om bron-attributie te verbeteren. GPTBot haalt het op (zichtbaar in serverlogs) ook al heeft OpenAI het nog niet officieel erkend.

3. Voor lokale bedrijven werkt het beter dan voor grote. Een MKB in Eindhoven heeft 20 tot 50 pagina’s; daarmee past je hele “verhaal” in een llms.txt van 3 KB. Een corporate met 5.000 pagina’s moet keuzes maken — jij niet.

Vergelijking	robots.txt	sitemap.xml	llms.txt
Doelgroep	Alle crawlers	Zoekmachines	LLMs / AI-crawlers
Format	Plain text regels	XML	Markdown
Inhoud	Wat mag/mag niet	Lijst URLs	Lijst URLs met context
Verplicht?	Aanbevolen	Aanbevolen	Optioneel — nog

Hoe schrijf je een goede llms.txt? Vier regels

Regel 1: Begin met één zin die je bedrijf samenvat

De eerste blockquote (> ...) wordt vaak letterlijk geciteerd door Claude wanneer iemand vraagt “Wat doet bedrijf X?”. Schrijf dus geen marketingtekst — schrijf de zin die je zou willen horen uit de mond van een AI-chat.

Doe wel: “SiteOptima is een SEO- en GEO-bureau in Eindhoven dat MKB-bedrijven helpt om beter gevonden te worden door Google en geciteerd te worden door ChatGPT, Claude en Gemini.”

Doe niet: “Bij SiteOptima staat passie voor digitale vindbaarheid centraal.”

Regel 2: Eén regel per link, met een werkende beschrijving

De fout die ik in 80% van de bestaande llms.txt-bestanden zie: links zonder beschrijving, of beschrijvingen die alleen de titel herhalen.

# Slecht
- [Onze diensten](/diensten)

# Goed
- [Onze diensten](/diensten): Overzicht van SEO-audits, GEO-optimalisatie en
  Google Ads voor MKB in Brabant, met tarieven vanaf €0.

LLMs gebruiken die beschrijving om te beslissen of ze de pagina nog ophalen. Een lege beschrijving is een gemiste vermelding.

Regel 3: Sorteer op belang, niet op alfabet

Plaats je belangrijkste 3 tot 5 pagina’s bovenaan. AI-crawlers met een krap context-window stoppen halverwege. De pagina onderaan wordt simpelweg niet gelezen.

Voor de meeste MKB-sites is de juiste volgorde:

1. Homepage of “Over ons”
2. Belangrijkste dienst- of productpagina
3. Tweede en derde dienst
4. Case studies of testimonials
5. Belangrijkste blogposts
6. Contact
7. Alles in ## Optional

Regel 4: Houd het onder de 5 KB

Boven de 5 KB beginnen sommige crawlers te truncaten. Boven de 10 KB negeren ze het bestand soms helemaal. Voor MKB Eindhoven met onder de 50 pagina’s is 1 tot 3 KB ruim voldoende.

llms-full.txt: wanneer wel, wanneer niet

Naast llms.txt bestaat ook llms-full.txt: een veel groter bestand met de volledige inhoud van je belangrijkste pagina’s, geconcatteerd. Bedoeld voor documentatiesites zoals Stripe, Anthropic of Vercel waar je hele kennisbank in één keer in een LLM-context geladen kan worden.

Voor 95% van de MKB-sites in Eindhoven is dit overkill:

• Het kost meer onderhoud (bij elke contentwijziging opnieuw genereren).
• Het levert weinig op als je geen technische documentatie hebt.
• Het kannibaliseert de aandacht van crawlers die anders je gewone pagina’s zouden ophalen.

Sla het over tenzij je een softwareproduct, juridische kennisbank, of uitgebreid hulpcentrum hebt.

De 5 meest gemaakte fouten

In 30+ audits die we afgelopen kwartaal deden voor klanten in en rond Eindhoven, zagen we deze fouten steeds terugkomen:

1. Geen llms.txt — punt. Eindhovense bedrijven die actief in GEO investeren maar dit basisbestand niet hebben. Tijdverlies.
2. Llms.txt die alleen je sitemap kopieert. Lijst van URLs zonder beschrijvingen = waardeloos. Beter geen llms.txt dan een lege.
3. Llms.txt geserveerd met de verkeerde Content-Type. Het moet text/markdown of text/plain zijn, niet text/html. Anders denken sommige crawlers dat het een gebroken pagina is.
4. Llms.txt vergeten te updaten bij siteveranderingen. Een dode link in je llms.txt is erger dan geen llms.txt — het schaadt vertrouwen bij de LLM. Plan een driemaandelijkse review.
5. Llms.txt achter een redirect. Hosts als www.bedrijfsnaam.nl/llms.txt die redirecten naar bedrijfsnaam.nl/llms.txt werken in 80% van de crawlers, maar niet in alle. Serveer het op beide hostnames direct.

Stappenplan: jouw eerste llms.txt vandaag publiceren

Praktisch, 60 tot 90 minuten werk:

Stap 1 (15 min) — Inventariseer. Maak een lijst van je 5 tot 10 belangrijkste pagina’s: home, diensten, cases, contact. Schrijf per pagina in één zin wat erin staat.

Stap 2 (20 min) — Schrijf de samenvatting. Eén zin in blockquote-vorm. Daarna 2 tot 3 zinnen context: oprichting, locatie, doelgroep, USP. Gebruik concrete getallen waar mogelijk (“sinds 2018”, “100+ klanten”, “Eindhoven en omstreken”).

Stap 3 (15 min) — Vul de link-secties. Gebruik de template hierboven. Belangrijkste pagina’s bovenaan. Alles wat niet essentieel is onder ## Optional.

Stap 4 (10 min) — Publiceer. Upload het bestand als /llms.txt in de root van je site. Voor WordPress: via FTP of een file-manager plugin. Voor Webflow/Squarespace: via de hosting-instellingen. Controleer met curl https://jouwsite.nl/llms.txt dat het bestand bereikbaar is en Content-Type text/markdown of text/plain is.

Stap 5 (15 min) — Verifieer. Vraag in ChatGPT (met search ingeschakeld) en Claude: “Wat doet [bedrijfsnaam Eindhoven]?”. Als je samenvattende zin letterlijk terugkomt — bingo. Als niet, wacht 2 tot 3 weken en probeer opnieuw.

Hoe weet je of het werkt?

Drie meetpunten, oplopend in moeite:

Server logs. Filter op user-agents GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, OAI-SearchBot. Als je /llms.txt regelmatig (minimaal wekelijks) wordt opgehaald: gelukt.

Brand-monitoring prompts. Vraag elke twee weken in ChatGPT, Claude en Perplexity hetzelfde rijtje vragen: “Welke X zijn er in Eindhoven?”, “Wie is een goede Y voor Z?”. Houd bij of jouw bedrijf wordt genoemd.

GEO-tools. Profound, Otterly.ai en HubSpot’s AI Search Grader meten geautomatiseerd hoe vaak je in AI-antwoorden voorkomt. Vanaf €99/maand. Voor de meeste MKB-bedrijven is handmatig monitoren genoeg.

Tot slot

llms.txt is niet de heilige graal van GEO — dat blijft een combinatie van citeerbare content, Schema.org en autoriteit. Maar het is wel de goedkoopste, snelste tactiek met het hoogste rendement per geïnvesteerd uur die je vandaag kunt uitvoeren.

Eén ochtend werk. Maandenlang effect. Voor MKB Eindhoven dat in 2026 nog niet in AI-antwoorden voorkomt: doe dit deze week.

---

Geen tijd of zin om zelf te schrijven? SiteOptima maakt een op maat gemaakte llms.txt voor jouw bedrijf, inclusief audit en publicatie, binnen 1 werkdag. Vraag een gratis intake aan →