Definition und User-Agents

Anthropic dokumentiert drei User-Agents mit getrennten Zwecken:

Ältere Bezeichnungen wie anthropic-ai und Claude-Web kursieren weiterhin in robots.txt-Vorlagen; maßgeblich ist die aktuelle Anthropic-Dokumentation. Alle Crawler respektieren laut Anthropic die robots.txt und sind über veröffentlichte IP-Bereiche verifizierbar.

Die Sichtbarkeits-Abwägung

Die Trainings-Frage (ClaudeBot) und die Sichtbarkeits-Frage (Claude-SearchBot, Claude-User) sind getrennt zu beantworten. Trainings-Präsenz wirkt langfristig: Inhalte, die in Trainingskorpora einfließen, prägen, was künftige Modell-Generationen über eine Marke „wissen“ — der langsamste, aber nachhaltigste Kanal der LLM-SEO. Such-Zugänglichkeit wirkt unmittelbar auf Zitationen in Claude-Antworten. Eine pauschale Anthropic-Blockade beendet beides zugleich.

# Beispiel: alles erlauben (Sichtbarkeits-Position)
User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: Claude-SearchBot
Allow: /

User-agent: Claude-User
Allow: /

Praxis-Checks

Verwandte Begriffe

ClaudeBot gehört zur Crawler-Policy des Retrieval-Layers neben GPTBot, OAI-SearchBot, PerplexityBot und Google-Extended; kuratierte Hinweise für alle Systeme liefert llms.txt. Modell-spezifische Optimierung: Claude-Citation-Optimierung.

Kern-Aussage

Training und Suche sind zwei Entscheidungen

ClaudeBot füllt Trainingskorpora, Claude-SearchBot den Such-Layer. Wer Anthropic pauschal aussperrt, verzichtet auf beides — Trainings-Präsenz in künftigen Modellen und Zitationen in heutigen Antworten.


FAQ zu ClaudeBot

Was ist der Unterschied zwischen ClaudeBot, Claude-SearchBot und Claude-User?

ClaudeBot sammelt Trainingsdaten für künftige Claude-Modelle. Claude-SearchBot crawlt für die Such-Funktion und bestimmt die zitierbaren Quellen. Claude-User ruft Seiten live ab, wenn Nutzer eine URL oder Recherche anstoßen. Alle drei lassen sich getrennt per robots.txt steuern.

Sollte man ClaudeBot blockieren?

Das ist eine Geschäftsentscheidung zwischen Content-Schutz und Modell-Präsenz: Die Blockade hält Inhalte aus künftigen Trainingskorpora heraus — und verzichtet damit auf den langfristigsten Kanal der Marken-Verankerung in LLMs. Für sichtbarkeitsorientierte Marken überwiegt meist der Nutzen der Öffnung.

Respektieren die Anthropic-Crawler die robots.txt?

Laut Anthropic-Dokumentation ja, für alle drei User-Agents. Zur Verifikation echter Zugriffe veröffentlicht Anthropic IP-Bereiche; Blockaden passieren in der Praxis häufiger unbeabsichtigt durch WAF- und Bot-Schutz-Regeln als bewusst per robots.txt.

Wie prüfe ich meine Darstellung in Claude?

Mit dokumentierten Prompt-Sets: Entity-Prompts („Wer ist …?“) und Fach-Prompts über mehrere Läufe, bewertet gegen verifizierte Fakten. Die Methodik dazu ist in der Entity-Resolution-Studie dokumentiert — sie misst genau diese Trainingsdaten-Ebene.