Kosten für Pay per Crawl – das Ende des Gratis-Contents für KI?

Was ist „Pay per Crawl“?

Pay per Crawl bezeichnet ein potenzielles Abrechnungsmodell, bei dem Website-Betreiber für den Zugriff von Crawlern – insbesondere AI-Bots – Geld verlangen können. Im Kern geht es um eine Monetarisierung des Zugriffs auf Website-Inhalte durch große Sprachmodelle (LLMs).

Die Idee:

• AI-Anbieter (z. B. OpenAI, Google, Anthropic) crawlen riesige Mengen öffentlicher Webseiten, um ihre KI-Modelle zu trainieren.
• Publisher und Website-Betreiber investieren viel in hochwertigen Content – bislang aber ohne direkte Gegenleistung von den AI-Firmen, die diesen Content nutzen.
• Mit Pay-per-Crawl-Modellen könnten Publisher festlegen: „Zugriff auf meine Inhalte kostet Geld.“

Warum wird das diskutiert?

Die Diskussion wurde vor allem im Zuge der rasant wachsenden Nutzung von generativer KI und Large Language Models (LLMs) laut. Unternehmen wie OpenAI und Google haben Milliarden in das Training dieser Modelle gesteckt – oft mit öffentlich zugänglichem Web-Content, ohne dass die Publisher direkt vergütet wurden.

• Publisher wollen verhindern, dass sie kostenlose Zulieferer für KI-Training sind. Stattdessen wollen sie:
• Lizenzgebühren oder API-Zahlungen
• Kontrolle über, wer crawlt und wie oft
• Einnahmen aus der Wertschöpfung ihrer Inhalte

Wer spricht darüber?

• News Media Alliance (USA): Lobbygruppe für Verlage, die Google und OpenAI bereits öffentlich aufgefordert hat, für Crawler-Zugriffe zu zahlen.
• Google selbst: Hat erste technische Ansätze vorgestellt (z. B. robots.txt für AI), die mehr Kontrolle erlauben sollen.
• OpenAI: Verhandelt bereits direkt mit Verlagen über Zahlungen (z. B. Axel Springer-Deal).
• Reuters, Associated Press: Haben bereits Lizenzverträge mit OpenAI abgeschlossen.
• Reddit: Verlangt ab 2024 Geld für Zugriff auf seine Foren-Daten (60-Mio.-Deal mit Google).

Technische Umsetzung: Wie könnte das funktionieren?

Die Idee ist noch nicht standardisiert, aber Ansätze sind:

• robots.txt-Erweiterungen: Publisher könnten explizit crawlen für KI-Training verbieten oder erlauben.
• LLMs.txt oder AI.txt: Neue Standards in Diskussion, um zu definieren, welche Daten für AI-Training freigegeben sind – und zu welchen Konditionen.
• API-basierte Zugriffe: Statt Wild-West-Crawling könnten AI-Anbieter APIs gegen Gebühr nutzen.
• Lizenzverträge: Direkte Deals zwischen AI-Firmen und Verlagen.

Beispielhafte Deals und Modelle

• Reddit & Google: 60 Millionen US-Dollar für API-Zugriff auf Reddit-Inhalte.
• Axel Springer & OpenAI: Lizenzvereinbarung über Zugriff auf journalistische Inhalte für ChatGPT.
• AP & OpenAI: Zugriff auf Nachrichten-Archive gegen Lizenzzahlung.

Diese Deals sind aktuell proprietär, aber sie zeigen: Die Idee von „Pay per Crawl“ wird Realität.

Chancen und Risiken

Vorteile für Publisher:

• Monetarisierung des Contents
• Kontrolle über AI-Nutzung
• Schutz vor ungewolltem Training

Herausforderungen:

• Große Plattformen könnten kleinere Publisher ignorieren
• Riskante Abhängigkeit von wenigen großen AI-Anbietern
• Potenziell technische Hürden bei Implementierung

Warum das für SEO wichtig wird

• Traffic-Verlust: AI-Overviews und Chatbots liefern Antworten direkt, Klicks auf Publisher-Seiten sinken.
• Wert des Contents: Pay-per-Crawl-Modelle könnten ein neues Monetarisierungsmodell sein.
• Strategische Entscheidungen: Publisher müssen abwägen zwischen Reichweite (offen zugänglich) und Einnahmen (restriktiv & bezahlt).
• Brand-Building: Nur wer klar als Quelle gekennzeichnet wird, profitiert vom AI-Traffic.

Fazit

„Pay per Crawl“ ist noch kein Standard, aber es wird kommen. Die Verlage und Content-Publisher wollen mitverdienen, wenn ihre Inhalte KI-Training ermöglichen. Für SEOs bedeutet das:

• Content wird wertvoller Rohstoff für KI.
• Technische Standards wie robots.txt, llms.txt, API-Limits werden entscheidend.
• Monetarisierung von Crawling-Zugriff könnte ein neues Geschäftsmodell für Publisher sein.

Weiterführende Quellen

• The Verge: Pay for Crawl is coming
• Reuters: OpenAI signs deal with Axel Springer
• Reddit API Pricing Announcement
• Google Blog: Giving publishers control over AI training
• Cloudfare

Linda

Linda

Linda ist seit 2022 im SEO-Game aktiv und seit Mai 2023 als Junior Content-Managerin Teil des Backlinked-Teams. Mit ihrer Leidenschaft fürs Schreiben bringt die 29-Jährige frischen Wind in die Redaktion. Wenn sie nicht gerade im Auftrag unserer Kunden unterwegs ist, verbringt sie ihre Freizeit gerne im Gym oder mit ihrem Hund Milka. Linda sorgt dafür, dass ihre SEO-Texte nicht nur den Algorithmen, sondern vor allem den Lesern gefallen.