KI-Scraper sind automatisierte Programme, die Webseiten durchsuchen, Informationen erfassen und diese für KI-Systeme nutzbar machen.
Über 20 relevante Akteure sind inzwischen aktiv und unterscheiden sich darin, wie sie Vorgaben zur Datenerfassung und Zugriffskontrolle berücksichtigen.
So gehst du vor: Prüfe Server-Logs auf verdächtige Zugriffe, passe deine robots.txt regelmäßig an und blockiere unerwünschte Anfragen.
Der Blick in die Serverprotokolle offenbart für zahlreiche Website-Betreiber ein ungewöhnliches Bild: Hunderte Zugriffe eines User-Agents wie ClaudeBot, obwohl keine einzige Anfrage von einem menschlichen Besucher stammt. Dahinter stehen KI-Scraper, automatisierte Programme, die Webseiten systematisch abrufen, relevante Informationen extrahieren und für die Verarbeitung durch KI-Systeme vorbereiten. Der Begriff bezeichnet Bots, die im Auftrag von KI-Unternehmen Texte, Bilder oder strukturierte Daten erfassen. Die gewonnenen Informationen fließen entweder in das Training großer Sprachmodelle ein oder dienen der Beantwortung konkreter Nutzeranfragen in Echtzeit.
Das Ende des klassischen Crawling-Modells
Auf den ersten Blick unterscheiden sich Googlebot und klassische KI-Scraper kaum: Beide rufen Webseiten automatisiert ab und erfassen deren Inhalte. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch in der Verwendung dieser Daten. Während Suchmaschinen-Crawler Informationen für den Suchindex aufbereiten und dadurch Besucher auf Websites leiten, fließen die von KI-Scrapern gesammelten Inhalte häufig in Trainingsdatensätze oder KI-Anwendungen ein. Verlinkungen oder nennenswerter Traffic entstehen daraus in der Regel nicht. Genau dieser fehlende Nutzen für Website-Betreiber macht KI-Scraping für viele zu einem umstrittenen Thema.
Zwei Ansätze der KI-Datenverarbeitung
KI-Scraper erfüllen im Wesentlichen zwei verschiedene Aufgaben.
Crawler wie ClaudeBot sammeln große Mengen an Webinhalten, um neue Versionen ihrer Modelle zu trainieren. Die gesammelten Daten verankern sich dabei dauerhaft in den Modellparametern und beeinflussen so noch lange nach dem eigentlichen Crawling-Vorgang die Antworten des Modells.
Retrieval-Crawler wie PerplexityBot oder OAI-SearchBot rufen Webseiten dagegen erst dann ab, wenn ein Nutzer eine konkrete Anfrage stellt. Die Informationen fließen anschließend unmittelbar in die generierte Antwort des Systems ein und prägen so nur den jeweils aktuellen Moment der Konversation.
Training dominiert das KI-Crawling
Der Wettlauf um immer leistungsfähigere Sprachmodelle hat zu einer starken Zunahme neuer KI-Scraper geführt. Kaum ein KI-Unternehmen verzichtet inzwischen auf eigene Crawler, denn hochwertige und aktuelle Webinhalte gehören zu den wichtigsten Grundlagen für die Entwicklung konkurrenzfähiger Modelle. Wie Cloudflare zeigt, bleibt das Sammeln von Daten für das Training von KI-Modellen dabei der wichtigste Treiber dieser Entwicklung. Gleichzeitig verändert sich die Landschaft rasant: Immer mehr Anbieter setzen zusätzlich Retrieval- und Agenten-Bots ein, um KI-Suchfunktionen und automatisierte Antwortsysteme mit aktuellen Informationen aus dem Web zu versorgen.
Für Website-Betreiber und Publisher entsteht dadurch ein schwieriger Balanceakt. Klassische Suchmaschinen-Crawler sorgen über ihre Suchergebnisse weiterhin für Besucher, während reine Trainings-Crawler Inhalte erfassen, ohne den ursprünglichen Webseiten einen vergleichbaren Mehrwert zu liefern. Entsprechend wächst der Bedarf an Werkzeugen, mit denen sich Bot-Zugriffe gezielt steuern lassen. Entscheidend wird künftig sein, zwischen gewünschter Sichtbarkeit und der Kontrolle über die eigene Inhalte-Nutzung abzuwägen.
Wie funktioniert ein KI-Scraper?
Schritt 1: Die URL-Liste als Ausgangspunkt
Jeder Zugriff eines KI-Scrapers beginnt mit einer Sammlung von URLs, die der Bot automatisiert und systematisch verarbeitet. Nach dem Abruf einer Webseite extrahiert die Software die relevanten Inhalte, entfernt Navigationselemente, Werbeflächen sowie überflüssigen Boilerplate-Code und überführt die gewonnenen Informationen in eine strukturierte Datenform. Anschließend gelangen die bereinigten Inhalte entweder unmittelbar in eine Trainingspipeline oder in einen Index, der später als Grundlage für die Generierung einzelner Antworten dient.
Schritt 2: Die Kennung im User-Agent
Jeder seriöse KI-Scraper weist sich durch einen eindeutigen User-Agent-String aus, der in der Regel den Namen und das verantwortliche Unternehmen des Bots enthält, etwa GPTBot oder ClaudeBot/1.0. Betreiber, die ihre Server-Logs regelmäßig analysieren, können diese automatisierten Zugriffe dadurch zuverlässig erkennen und von menschlichen Besuchern unterscheiden. Schwieriger wird die Einordnung jedoch, wenn einzelne Bots ihre Identität verschleiern oder manipulierte User-Agent-Strings einsetzen, um technische Sperren zu umgehen.
Schritt 3: Die Kontrolle über robots.txt
Für Webmaster dient die robots.txt seit jeher als Standardinstrument, um Bots den Zugriff auf bestimmte Bereiche ihrer Seiten zu erlauben oder zu verweigern. Gerade diese auf Freiwilligkeit beruhende Funktionsweise stellt jedoch zugleich die größte Schwachstelle des Protokolls dar: Eine Sperre greift nur dann, wenn der jeweilige Bot die Vorgaben beachtet. Eine umfangreiche Untersuchung des Data Provenance Institute am MIT zeigt, wie stark sich die Haltung vieler Website-Betreiber innerhalb kurzer Zeit verändert hat. Demnach wurden innerhalb eines Jahres mehr als ein Viertel der Webseiten, die im bekannten C4-Datensatz als Trainingsgrundlage für KI-Modelle enthalten waren, vollständig für automatisierte Zugriffe gesperrt.
Nach dem Crawling: Die Rolle hybrider Scraper
Nicht jeder KI-Scraper dient ausschließlich einem einzigen Zweck. Einige Bots wie PerplexityBot oder Amazonbot werden sowohl für das Training von KI-Modellen als auch für die Bereitstellung aktueller Antworten eingesetzt. Sie übernehmen damit Funktionen, die bei anderen Crawlern häufig getrennt voneinander auftreten. Diese Verbindung mehrerer Aufgaben erschwert Website-Betreibern die Entscheidung über den richtigen Umgang erheblich. Eine Blockierung kann zwar verhindern, dass eigene Inhalte für Trainingszwecke verwendet werden, gleichzeitig aber auch andere Anwendungen beeinträchtigen, die auf Informationen aus dem Web angewiesen sind. Genau diese Vielfalt an Einsatzbereichen macht Hybrid-Bots besonders schwer einzuordnen, weshalb pauschale Sperrstrategien häufig ins Leere laufen.
Diese 20 KI-Scraper solltest du kennen
Die Zahl KI-gestützter Scraper steigt rasant. Im folgenden stelle ich dir die 20 bekanntesten Systeme und ihren Umgang mit indexierbaren Web-Inhalten genauer vor.
1. CCBot (Common Crawl)
Seit über einem Jahrzehnt erfasst die gemeinnützige Organisation Common Crawl mit ihrem Bot CCBot Milliarden von Webseiten und stellt die Inhalte in einem offenen Archiv bereit. Zahlreiche KI-Unternehmen nutzen diese Datensammlung als Grundlage für ihre Modelle, ohne eigene Crawling-Infrastrukturen betreiben zu müssen. Dadurch hat sich CCBot indirekt zu einem der bedeutendsten Datenlieferanten der gesamten KI-Branche entwickelt.
2. Diffbot (Diffbot Technologies)
Statt große Mengen ungefilterter Texte zu sammeln, konzentriert sich Diffbot auf die strukturierte Aufbereitung von Webinhalten. Der Bot extrahiert unter anderem Produktinformationen, Artikeltexte und Entitäten aus Webseiten und überführt diese Daten in Wissensgraphen, die anschließend als Grundlage für verschiedene KI-Anwendungen dienen.
3. Omgilibot (Webz.io)
Omgilibot ist deutlich weniger bekannt als viele große KI-Crawler. Der Bot des Anbieters Webz.io arbeitet weitgehend im Hintergrund und erfasst Webdaten, die anschließend gebündelt an verschiedene KI-Unternehmen weitergegeben oder vermarktet werden.
4. GPTBot (OpenAI)
Im August 2023 führte OpenAI mit GPTBot einen Crawler ein, der die öffentliche Debatte über KI-Scraping maßgeblich prägte. Seine Aufgabe besteht ausschließlich darin, Trainingsdaten für zukünftige GPT-Modelle zu sammeln, während andere Bots wie ChatGPT-User und OAI-SearchBot separate Funktionen übernehmen. GPTBot veröffentlicht seine IP-Bereiche öffentlich und beachtet in der Regel die Vorgaben der robots.txt.
5. Google-Extended (Google)
Hinter Google-Extended verbirgt sich kein eigenständiger Crawler im klassischen Sinne, sondern ein Steuerungstoken innerhalb der robots.txt. Website-Betreiber können damit festlegen, ob bereits durch Googlebot erfasste Inhalte zusätzlich für das Training von Gemini verwendet werden dürfen. Die Funktionsweise der Google-Suche bleibt von dieser Einstellung unberührt.
6. GoogleOther (Google)
Im Gegensatz zu Google-Extended handelt es sich bei GoogleOther um einen eigenständigen Crawler, den Google für interne Forschungszwecke sowie für die Entwicklung von KI-Systemen außerhalb der klassischen Suche einsetzt. Website-Betreiber, die den Zugriff dieses Bots gezielt einschränken möchten, müssen ihn daher in der robots.txt separat von Googlebot adressieren.
7. Bytespider (ByteDance)
Unter den bekannten KI-Scrapern gilt der Bot des chinesischen Konzerns ByteDance als besonders umstritten. Bytespider sammelt Trainingsdaten für die KI-Produkte des Unternehmens hinter TikTok und steht aufgrund zahlreicher Berichte von Website-Betreibern in der Kritik, regelmäßig sowohl Crawl-Vorgaben als auch vollständige Sperren in der robots.txt zu ignorieren.
8. Amazonbot (Amazon)
Amazonbot erfüllt zwei unterschiedliche Funktionen innerhalb der KI-Infrastruktur des Konzerns. Einerseits liefert der Bot Antworten für den Sprachassistenten Alexa, andererseits unterstützt er interne KI-Trainingsprozesse. Damit zählt er zu den klassischen Hybrid-Bots, die mehrere Rollen innerhalb eines KI-Ökosystems übernehmen.
9. PetalBot (Huawei)
Insbesondere auf dem chinesischen und asiatischen Markt nimmt PetalBot eine bedeutende Rolle ein. Der Crawler des Herstellers Huawei erfasst Webseiten sowohl für die hauseigene Suchmaschine Petal Search als auch für das Training interner KI-Modelle. Im Vergleich zu anderen KI-Scrapern wie Bytespider agiert PetalBot dabei deutlich zurückhaltender.
10. ClaudeBot (Anthropic)
Bereits 2024 ersetzte ClaudeBot den User-Agent anthropic-ai vollständig und übernahm fortan die Sammlung von Trainingsdaten für die Claude-Modelle von Anthropic. Besonders hervorzuheben ist eine Eigenschaft, die bei vielen anderen KI-Scrapern fehlt: ClaudeBot hält sich zuverlässig an Vorgaben zur Zugriffshäufigkeit und gibt Website-Betreibern damit die Möglichkeit, die Belastung ihrer Server gezielt zu steuern.
11. Claude-Web (Anthropic)
Sobald Claude innerhalb eines Gesprächs eine einzelne Webseite in Echtzeit abrufen muss, kommt nicht ClaudeBot, sondern der separate Bot Claude-Web zum Einsatz. Diese klare Trennung zwischen Trainings- und Abruffunktion erleichtert es Website-Betreibern, gezielt nur eine der beiden Funktionen einzuschränken.
12. Applebot-Extended (Apple)
Ähnlich wie Google-Extended ist auch Applebot-Extended kein eigenständiger Crawler, sondern ein Steuerungstoken. Website-Betreiber können damit festlegen, ob die von Applebot für die Websuche erfassten Inhalte zusätzlich in das Training von Apple Intelligence einfließen dürfen.
13. cohere-ai (Cohere)
Deutlich weniger Aufmerksamkeit als die Bots der großen US-Anbieter erhält cohere-ai, der Crawler des kanadischen KI-Unternehmens Cohere. Seine Funktion bleibt dabei klassisch: Er sammelt Webinhalte, die anschließend für das Training unternehmenseigener Sprachmodelle genutzt werden.
14. PerplexityBot (Perplexity AI)
PerplexityBot genießt in der SEO-Community einen umstrittenen Ruf. Mehrere unabhängige Analysen zeigen, dass der Bot Inhalte offenbar auch dann abruft, wenn Website-Betreiber den Zugriff über die robots.txt ausdrücklich untersagt haben. Damit hebt er sich deutlich von anderen KI-Scrapern ab.
15. Meta-ExternalAgent (Meta)
Laut Cloudflare entfielen zeitweise 13,9 Prozent des gesamten KI-Bot-Traffics allein auf Meta-ExternalAgent. Gleichzeitig floss kaum messbarer Referral-Traffic an die betroffenen Websites zurück. Dieses Missverhältnis zwischen der Menge der abgerufenen Inhalte und dem daraus entstehenden Nutzen sorgt bis heute bei Publishern für erhebliche Kritik.
16. Meta-ExternalFetcher (Meta)
Im Gegensatz zu Meta-ExternalAgent sammelt Meta-ExternalFetcher keine Trainingsdaten. Der Bot ruft Inhalte ausschließlich dann in Echtzeit ab, wenn eine konkrete Anfrage an Meta AI aktuelle Informationen von einer Webseite erfordert.
17. FacebookBot (Meta)
Ursprünglich für andere Aufgaben innerhalb des Facebook-Ökosystems entwickelt, wird FacebookBot inzwischen zusätzlich für das Training der Llama-Modelle von Meta eingesetzt. Damit gehört er zu den wenigen älteren Crawlern, deren Einsatzbereich nachträglich auf KI-Trainingsprozesseausgeweitet wurde.
18. ChatGPT-User (OpenAI)
Ende 2025 strich OpenAI unauffällig eine Passage aus seiner Dokumentation, die zuvor die Einhaltung von robots.txt-Regeln durch den ChatGPT Browser-Agenten bestätigte. Für Website-Betreiber bedeutet die Änderung: ChatGPT könnte Webseiten künftig auch dann abrufen, wenn diese den Zugriff zuvor eingeschränkt haben.
19. OAI-SearchBot (OpenAI)
Im Gegensatz zu GPTBot sammelt OAI-SearchBot keine Trainingsdaten, sondern liefert aktuelle Webinhalte für die Suche in ChatGPT. Website-Betreiber können OAI-SearchBot zulassen und GPTBot gleichzeitig blockieren. So bleiben ihre Inhalte laut mehreren SEO-Analysen in den ChatGPT-Suchergebnissen sichtbar, ohne für das Training von KI-Modellen verwendet zu werden.
20. YouBot (You.com)
YouBot gehört zum Crawler der KI-gestützten Suchmaschine You.com. Seine Reichweite fällt im Vergleich zu den großen Scrapern zwar geringer aus, dennoch ist auch dieser Retrieval-Crawler inzwischen ein fester Bestandteil des neuen Ökosystems.
Rechtslage und Schutzmaßnahmen
Urheberrecht trifft auf KI
Nach deutschem und europäischem Urheberrecht setzt die Vervielfältigung fremder Inhalte grundsätzlich eine Zustimmung voraus. Eine Ausnahme bildet die im EU-Recht verankerte Regelung zur Text- und Datenauswertung, die unter bestimmten Voraussetzungen die maschinelle Verarbeitung großer Datenmengen, etwa für das Training von KI-Modellen, erlaubt. Website-Betreiber können dieser Verwendung durch einen maschinenlesbaren Vorbehalt in der robots.txt oder in den Nutzungsbedingungen widersprechen. Dieser Opt-out entfaltet jedoch nur Wirkung, wenn der jeweilige Bot die Vorgaben beachtet.
Aktuelle Rechtsprechung in der EU und Amerika
In den USA klagen derzeit mehrere Verlage und Autoren gegen große KI-Unternehmen wegen der Verwendung urheberrechtlich geschützter Werke für das Training ihrer Systeme. Der Ausgang dieser Verfahren könnte die Regeln für die gesamte Branche nachhaltig prägen. In der Europäischen Union schafft zudem die KI-Verordnung neue Transparenzpflichten: Anbieter allgemeiner KI-Modelle müssen künftig offenlegen, aus welchen Quellen ihre Trainingsdaten stammen.
So steuerst du den Zugriff von KI-Scrapern
Website-Betreiber können KI-Scraper auf verschiedene Weise steuern. Über die robots.txt lassen sich einzelne Bots gezielt ausschließen. Spezielle Meta-Tags wie noai ermöglichen es zudem, bestimmte Seiten vom Einsatz für Trainingszwecke auszuschließen. Den stärksten Schutz bieten Maßnahmen auf Serverebene: Firewall-Regeln oder Cloudflare-Konfigurationen können unerwünschte User-Agents bereits blockieren, bevor Daten übertragen werden.
Sichtbarkeit trotz KI-Sperren sichern
Bei der Entscheidung für oder gegen KI-Scraper sollten Website-Betreiber mehrere Interessen gegeneinander abwägen: den Schutz eigener Inhalte, die Belastung der Server und die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten. Wer sämtliche Bots pauschal blockiert, verhindert zwar die Nutzung seiner Inhalte als Trainingsmaterial, verliert jedoch möglicherweise auch die Präsenz in Antworten von ChatGPT, Perplexity oder Gemini. Deshalb setzen viele SEO-Experten inzwischen auf eine differenzierte Strategie: Trainings-Crawler werden ausgeschlossen, während Retrieval-Bots, die Quellen in ihren Antworten ausweisen, gezielt zugelassen werden.
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein KI-Scraper?
Ein KI-Scraper ist ein automatisiertes Programm, das Webseiten besucht und deren Inhalte für KI-Systeme sammelt. Die gesammelten Daten dienen entweder dem Training von Sprachmodellen oder der Beantwortung konkreter Nutzerfragen in Echtzeit. Bekannte Beispiele sind GPTBot von OpenAI, ClaudeBot von Anthropic und PerplexityBot von Perplexity AI. Anders als klassische Suchmaschinen-Crawler liefern KI-Scraper häufig keinen direkten Besucherstrom zurück an die Website.
Welche KI-Crawler gibt es?
Aktuell sind mindestens 20 KI-Crawler aktiv, darunter GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, Bytespider, PerplexityBot und CCBot von Common Crawl. Sie unterscheiden sich stark in Zweck, Unternehmen und Verhalten gegenüber robots.txt. Manche Bots sammeln ausschließlich Trainingsdaten, andere rufen Inhalte in Echtzeit für konkrete Nutzeranfragen ab, wieder andere übernehmen beide Funktionen gleichzeitig.
Wie funktioniert ein KI-Scraper?
Ein KI-Scraper ruft systematisch Webseiten auf, extrahiert den relevanten Textinhalt und entfernt dabei Navigation, Werbung und technischen Code. Der bereinigte Inhalt fließt anschließend entweder in eine Trainingspipeline für Sprachmodelle oder in einen Index für Echtzeit-Antworten. Jeder seriöse Bot identifiziert sich dabei über einen eindeutigen User-Agent-String, der sich in Server-Logs auswerten lässt.
Ist Web-Scraping durch KI legal?
Web-Scraping durch KI ist eine dynamische rechtliche Grauzone. Während in den USA laufende Urheberrechtsklagen die Grenzen des Fair Use beim Modelltraining verhandeln, setzt die EU klare Kriterien: Das automatisierte Auslesen von Inhalten ist grundsätzlich gestattet, solange Website-Betreiber nicht mittels eines maschinenlesbaren Opt-outs – beispielsweise über die robots.txt – aktiv widersprechen. Bei personenbezogenen Daten greift zudem strikt die Datenschutz-Grundverordnung.
Kann ich das Scraping meiner Inhalte verhindern?
Obwohl sich Web-Scraping niemals vollständig verhindern lässt, kannst du deine Inhalte durch eine Kombination aus technischen Schutzmechanismen und rechtlichen Schritten effektiv absichern, um den unbefugten Diebstahl wertvoller Daten zu erschweren. Passe dazu zunächst deine robots.txt an und setze konsequent auf moderne Web Application Firewalls sowie ein zuverlässiges Bot-Management wie Cloudflare. Ergänzend helfen dir Ratenbegrenzungen, IP-Sperren und CAPTCHAs dabei, unerwünschte automatisierte Abfragen dauerhaft zu stoppen. Zuletzt sorgen eindeutige Nutzungsbestimmungen für die nötige juristische Basis gegen exzessive Datenerfassung.
