Yapay Zeka Yüzeyde Gösterme İçin Schema.org: Hangi İşaretlemeler Artık Önemli

Yapay Zeka Yüzeyde Gösterme İçin Schema.org: Hangi İşaretlemeler Artık Önemli

5 Eylül 2026 itibarıyla, yapılandırılmış veri arama motorlarının sayfaları, yazarları, kuruluşları ve olguları anlamasına hala yardımcı olmaktadır. Ancak, yapay zeka yanıtları için doğrudan bir sıralama anahtarı değildir.

Google, sayfaların Yapay Zeka Genel Bakışları veya Yapay Zeka Modu'nda görünmek için özel Schema.org işaretlemesine ihtiyaç duymadığını belirtiyor. Bir sayfa temel olarak taranabilir, dizine eklenebilir, bir arama snippet'i için uygun olmalı ve faydalı içerikle desteklenmelidir. Google ayrıca yapılandırılmış verilerin görünür sayfa içeriğiyle eşleşmesi gerektiğini söylüyor. (developers.google.com)

Bu nedenle en iyi mevcut strateji şunlardır:

1. Sayfayı doğru bir şekilde tanımlamak için yapılandırılmış veri kullanın.
2. İşaretlemeyi sayfanın gerçek amacına uygun hale getirin.
3. Makaleler, yazarlar, kuruluşlar ve konular arasında net ilişkiler kurun.
4. Görünür HTML'de doğrudan, eksiksiz yanıtlar yazın.
5. Yapay zeka alıntılarını geleneksel zengin sonuçlardan ayrı olarak ölçün.

Yönetici kararı

Kapsamlı araştırma bulgusu önemlidir: Yalnızca genel yapılandırılmış veri eklemek, yapay zeka alıntılamalarında tutarlı bir artış sağlamamıştır. Kontrollü bir Ahrefs çalışması, Bağlantılı Veri için JavaScript Nesne Gösterimi ekleyen 1.885 sayfayı izledi ve bunları 4.000 kontrol sayfasıyla karşılaştırdı. Google Yapay Zeka Modu veya ChatGPT alıntılarında anlamlı bir iyileşme bulunamadı. Google Yapay Zeka Genel Bakışı alıntılamaları hafifçe azaldı, ancak araştırmacılar değişikliğin küçük olduğunu ve açıkça işaretlemeye atfedilemeyeceğini belirtti. (ahrefs.com)

Ayrı bir 2026 ön baskısı, Article, Organization, BreadcrumbList ve WebPage gibi genel tiplerin, arama sıralaması ve alan adı yetkisi kontrol edildikten sonra yapay zeka alıntılamalarını bağımsız olarak tahmin etmediğini buldu. En güçlü bulgusu, fiyatlar, derecelendirmeler ve özellikler gibi somut, öznitelik açısından zengin verilere sahip sayfaların, yalnızca genel sayfa etiketlerine sahip sayfalardan daha iyi performans gösterdiğidir. Bu bulgu esas olarak ürün ve inceleme sayfalarına odaklandığından, bu makaledeki herhangi bir tipin bir alıntı avantajı yarattığının kanıtı olarak ele alınmamalıdır. (aixiv.science)

Yapılandırılmış Veri Ne Yapabilir ve Ne Yapamaz

Yapılandırılmış veri, bir sayfanın makine tarafından okunabilir bir açıklamasıdır. Bir arama motoruna şunları söyleyebilir:

• Sayfanın ne tür bir sayfa olduğunu
• Kimin yazdığını
• Hangi kuruluşun yayınladığını
• Hangi soruyu yanıtladığını
• Ne zaman yayınlandığını veya güncellendiğini
• Sayfanın hangi kişi, şirket, terim veya veri kümesini tanımladığını

Google, yapılandırılmış verilerin sistemlerinin sayfa içeriğini anlamasına yardımcı olabileceğini ve sayfaları daha zengin arama özelliklerine uygun hale getirebileceğini söylüyor. Ayrıca Google Arama'nın, bu özellikler görünür bir arama sonucunu tetiklemese bile, anlamak için diğer Schema.org özelliklerini kullanabileceğini belirtiyor. (developers.google.com)

Yapılandırılmış veri şunları garanti etmez:

• Daha yüksek bir organik sıralama
• Bir yapay zeka alıntısı
• Bir zengin sonuç
• Bir bilgi paneli
• Bir yapay zeka yanıtına dahil edilme
• İşaretlemedeki metnin aynen kullanılması

Bing benzer bir rehberlik sunuyor. Mevcut web yöneticisi rehberliği, yapılandırılmış verilerin daha net bir temel sağlamaya yardımcı olabileceğini, ancak görünürlük veya alıntı trafiğini garanti etmediğini belirtiyor. Bing ayrıca yayıncılara, gerçekleri ve tanımları görünür sayfa içeriğinde açıkça belirtmelerini tavsiye ediyor. (bing.com)

Ana Araştırma Sınırlaması

Yapay zeka yanıt panelleri genellikle, o sayfada bulunmuş olabilecek Schema.org tipini değil, kaynak sayfayı gösterir. Google, örneğin, bir sayfanın WebPage yerine Article kullandığı için alıntılandığını belirten bir rapor yayınlamaz.

Bu, üç farklı soru ortaya çıkarır:

1. Sayfa alıntılandı mı?
2. Sayfa yapılandırılmış veri içeriyor muydu?
3. Yapılandırılmış veri alıntıya neden oldu mu?

Çoğu çalışma sadece ilk iki soruyu yanıtlayabilir. Üçüncüyü kanıtlayamazlar.

Bu nedenle, FAQPage işaretlemesine sahip bir sayfa, işaretlemenin nedeni olmaksızın yapay zeka yanıtlarında sıkça görünebilir. Sayfa güçlü içeriğe, yüksek bir arama sıralamasına, birçok bağlantıya veya iyi bilinen bir markaya sahip olabilir.

Şema Tipine Göre Denetim

1. Article

Ne işe yarar

Article, bir makaleyi, haber hikayesini, blog gönderisini veya benzer bir editoryal sayfayı tanımlar. Google, makale türleri olarak Article, NewsArticle ve BlogPosting'i destekler. Google, makale işaretlemesi için zorunlu özellikler listelemez, ancak sayfaya uygulanan özelliklerin eklenmesini önerir. (developers.google.com)

En önemli özellikler

Görünür ve doğru olduklarında bunları kullanın:

• headline
• author
• author.name
• author.url veya author.sameAs
• datePublished
• dateModified
• image
• publisher
• mainEntityOfPage
• about
• inLanguage

Google, yazar için gerçek bir Person (Kişi) veya Organization (Kuruluş) kullanılmasını önerir. Ayrıca, yapılandırılmış verilerdeki tarihlerin görünür yayın ve güncelleme tarihleriyle tutarlı tutulmasını da önerir. (developers.google.com)

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: dolaylı.

Article, sayfa türünü, yazarlığı ve güncelliği belirlemeye yardımcı olur. Bunlar, özellikle olgu sayfaları ve editoryal içeriklerde arama sistemleri için faydalı sinyallerdir. Ancak, mevcut kanıtlar yalnızca Article eklemenin yapay zeka alıntılarını artırdığını göstermemektedir.

Article kontrol listesi

• Sayfa gerçekten bir makaledir.
• Başlık, görünür başlıkla eşleşir.
• Görünür her yazar dahil edilmiştir.
• Her yazarın ayrı bir Person veya Organization nesnesi vardır.
• Yazar adları sadece adları içerir, iş unvanlarını veya yayıncı adlarını değil.
• Yazar, gerçek bir profile veya yazar sayfasına bağlantı verir.
• Yayın ve güncelleme tarihleri sayfada görünürdür.
• Saat dahil edildiğinde tarihler doğru saat dilimini kullanır.
• Resim makaleyi temsil eder.
• Yayıncı site genelinde tutarlı bir şekilde tanımlanmıştır.
• Sayfa gerçekten her iki amaca da hizmet etmediği sürece, makale HowTo gibi farklı bir birincil tür olarak işaretlenmemiştir.

2. WebPage

Ne işe yarar

WebPage genel bir sayfa türüdür. Schema.org, her web sayfasının örtük olarak bir WebPage olarak kabul edildiğini, ancak sayfanın sayfa düzeyinde özellikler veya ilişkiler içerdiğinde açık bir bildirimin yardımcı olabileceğini belirtir. (schema.org)

Faydalı özellikler şunları içerir:

• url
• name
• description
• inLanguage
• dateModified
• breadcrumb
• mainEntity
• about
• isPartOf
• primaryImageOfPage

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: düşük ve dolaylı.

WebPage, bağlantılı bir grafikte dış sayfa katmanı olarak en iyi şekilde kullanılır. Sayfayı ana makalesine, tanımına, veri kümesine, kişiye veya kuruluşa bağlayabilir.

Özel bir yapay zeka optimizasyon türü olarak ele alınmamalıdır. Yalnızca genel bir WebPage nesnesi içeren bir sayfa, ana varlığını açıkça tanımlayan bir sayfadan genellikle daha az faydalı bilgi sağlar.

WebPage kontrol listesi

• Sayfa için tek ve sabit bir @id kullanın.
• Sayfa URL'si olarak kanonik URL'yi kullanın.
• Sayfanın gerçek mainEntity'sini tanımlayın.
• Ana varlığı mainEntityOfPage ile sayfaya geri bağlayın.
• Bilindiğinde inLanguage ekleyin.
• Sayfa adını ve açıklamasını görünür içerikle uyumlu tutun.
• Sayfanın aslında bir makale, profil, veri kümesi veya soru sayfası olduğu gerçeğini gizlemek için WebPage kullanmayın.

3. QAPage

Ne işe yarar

QAPage, tek bir soruya ve yanıtlarına odaklanmış bir sayfa içindir. Google, QAPage olarak işaretlenmiş sayfalardaki Question yapılandırılmış verisini kullandığını ve sayfada yalnızca bir QAPage ve bir ana Question bulunması gerektiğini belirtir. (developers.google.com)

Gerekli özellikler

Mevcut Google soru-cevap uygunluğu için:

• QAPage.mainEntity
• İç içe geçmiş bir Question
• Question.answerCount
• Ya acceptedAnswer ya da suggestedAnswer
• Answer.text

Cevabı olmayan bir soru, zengin sonuç için uygun değildir.

Önemli içerik kuralı

QAPage'i şunlar için kullanmayın:

• Normal bir sıkça sorulan sorular sayfası
• Bir soruyu yanıtlayan bir blog gönderisi
• Bir nasıl yapılır makalesi
• Birçok soru içeren bir ürün sayfası
• Yalnızca site sahibi tarafından yazılmış editoryal bir yanıt

Google, kullanıcıların normal bir QAPage için yanıt gönderebilmesi gerektiğini belirtir. Geçerli örnekler arasında bir forum sorusu veya kullanıcıların yanıt sağlayabileceği bir destek sayfası bulunur. (developers.google.com)

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: orta semantik uyum, kanıtlanmış nedensel artış yok.

Gerçek bir soru-cevap sayfası, bir erişim sistemi için doğal olarak kolay anlaşılır. Ancak, güçlü bir kamu araştırması, QAPage işaretlemesinin yapay zeka alıntılarını artırdığını kanıtlamamıştır.

QAPage kontrol listesi

• Sayfa tek bir soruya odaklanır.
• Sayfa özel bir eğitim soru-cevap deneyimine uygun değilse, kullanıcılar yanıt gönderebilir.
• Sorunun tamamı görünürdür.
• Yanıt metninin tamamı görünürdür.
• answerCount gerçek yanıt sayısıyla eşleşir.
• Kabul edilen ve önerilen yanıtlar doğru şekilde etiketlenir.
• Yorumlar yanıt olarak değil, yorum olarak işaretlenir.
• Sayfa sadece editoryal bir sıkça sorulan sorular sayfası değildir.
• Sayfa birden fazla ilgisiz soru içermez.

QAPage örneği

html

Bu kalıbı yalnızca sayfa gerçekten bir soru-cevap etkileşimini desteklediğinde kullanın.

4. HowTo

Ne işe yarar

HowTo, adım adım talimatları tanımlar. Google bir zamanlar Nasıl Yapılır zengin sonuçlarını destekliyordu, ancak bu arama özelliğini Eylül 2023'te kullanımdan kaldırdı. Google, Nasıl Yapılır sonuçlarının artık masaüstünde görünmeyeceğini ve mobil aramadan zaten kaldırıldığını belirtti. (developers.google.com)

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: Google için düşük.

Görünür adımlar hala kullanıcılara ve erişim sistemlerine yardımcı olabilir. Başlıklar, numaralı adımlar, araçlar, zaman ve uyarılar içeren net bir eğitim okuması ve alıntılanması daha kolaydır. Ancak mevcut kanıtlar, HowTo işaretlemesinin Google Yapay Zeka Genel Bakışları veya Yapay Zeka Modu'nda özel bir avantaj yarattığını göstermemektedir.

Öneri

HowTo'yu yalnızca şu durumlarda kullanın:

• Sayfa gerçekten bir görevi öğretiyorsa.
• Adımlar sayfa içeriğinde görünürse.
• Başka bir arama motoru, platform veya dahili sistem işaretlemeden fayda sağlıyorsa.
• Ekibiniz, çelişkili veri oluşturmadan bunu sürdürebiliyorsa.

Google Arama için güçlü HTML başlıklarına, numaralı listelere, net talimatlara ve faydalı resimlere veya videolara öncelik verin.

Eğitim kontrol listesi

• Sayfa gerçek bir görevi öğretir.
• Görevin sonucu açıktır.
• Her adım görünür ve eksiksizdir.
• Adım adları görünür başlıklarla eşleşir.
• Araçlar ve malzemeler gerçek ve görünürdür.
• Zaman tahminleri doğrudur.
• Gerektiğinde güvenlik uyarıları dahildir.
• İlk bölüm kısa bir yanıt veya sonuç verir.
• Sayfa, talimatları sağlamak için işaretlemeye güvenmez.

5. ClaimReview

Ne işe yarar

ClaimReview, doğrulama içeriği için tasarlanmıştı. Google, arama sonuçlarını basitleştirme çabasının bir parçası olarak 2025 yılında Arama'daki İddia İnceleme desteğini aşamalı olarak kaldırdı. Bu tür, Search Console raporlamasından ve Zengin Sonuçlar Testi'nden kaldırıldı. (developers.google.com)

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: mevcut bir Google avantajı yok.

Yüksek kaliteli bir doğrulama yine de alıntılanabilir, çünkü şunları açıkça belirtir:

• İddia
• Derecelendirme
• Kanıt
• Tarih
• Doğrulama kuruluşu
• Sonucun arkasındaki muhakeme

Bu faydalar esas olarak içeriğin kendisinden gelir, kullanımdan kaldırılmış Google arama özelliğinden değil.

Öneri

Olgu sayfası için:

1. Sayfa editoryal olduğunda Article veya NewsArticle kullanın.
2. İddiayı görünür metinde açıkça belirtin.
3. Birincil kanıtları kaynak gösterin.
4. Yazar ve inceleyen kuruluşu tanımlayın.
5. Yayın ve inceleme tarihlerini ekleyin.
6. ClaimReview'u yalnızca başka bir platform veya veri sistemi özellikle gerektiriyorsa kullanın.

ClaimReview'u yalnızca Google yapay zeka yanıtlarının bunu tercih etmesini beklediğiniz için eklemeyin.

6. FAQPage

Ne işe yarar

FAQPage, sorular ve resmi yanıtlar içeren bir sayfayı tanımlar. Google, 7 Mayıs 2026 tarihinden itibaren Arama'da SSS zengin sonucunu göstermeyi durdurdu ve ilgili belgeleri Haziran 2026'da kaldırdı. (developers.google.com)

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: zayıf ve karışık.

Doksan günlük bir satıcı çalışması, 120 sayfaya FAQPage işaretlemesi ekledi. ChatGPT, Gemini veya Google Yapay Zeka Genel Bakışı alıntılarında güvenilir bir iyileşme bulunamadı. Perplexity küçük bir artış gösterdi, ancak çalışmanın kendisi sonucun platforma özgü olduğunu ve nedenselliği kanıtlamadığını belirtti. (authorityradar.com)

Hali hazırda alıntılanmış 615 sayfanın başka bir çalışması, SSS işaretlemesinin yoğun olarak alıntılanan sayfalarda daha sık göründüğünü buldu. Bu ilişki, aynı yayıncılardan tekrarlanan sayfalar kontrol edildikten sonra kayboldu. Araştırmacılar, kanıtların işaretlemenin kendisinden kaynaklanan bir etkiyi ortaya koymadığı sonucuna vardı. (getintel.ai)

Öneri

Sıkça sorulan soruları okuyucular için sayfayı iyileştirdiğinde kullanın. Yalnızca yapay zeka yanıtlarını hedeflemek için büyük genel soru blokları eklemeyin.

Başka bir arama motoru veya içerik sistemi için FAQPage işaretlemesini koruyorsanız:

• Her soruyu görünür yapın.
• Her yanıtı eksiksiz yapın.
• İşaretlemeyi sayfa ile aynı tutun.
• Aynı soruyu birden fazla şema bloğunda tekrarlamayın.
• Bir Google SSS zengin sonucu beklemeyin.

Google dışı tüketiciler için SSS sayfası örneği

html

Bu, bir Google arama özelliğinin vaadi değil, semantik bir açıklamadır.

7. Organization

Ne işe yarar

Organization, Google'ın bir şirketi, kar amacı gütmeyen kuruluşu, yayıncıyı, okulu veya diğer kuruluşu anlamasına ve ayrıştırmasına yardımcı olur. Google, kuruluş işaretlemesinin Arama'da gösterilen logo ve bazı bilgi paneli bilgileri gibi görsel öğeleri etkileyebileceğini belirtir. Google'ın mevcut kuruluş rehberinde zorunlu özellikler bulunmamaktadır. (developers.google.com)

Önerilen özellikler

Doğru ve görünür olan özellikleri kullanın:

• name
• alternateName
• url
• logo
• sameAs
• description
• telephone
• email
• address
• identifier
• foundingDate
• parentOrganization

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: dolaylı ama faydalı.

Organization şunları bağlayabilir:

• Yayıncıyı bir makaleye
• Şirketi ürünlerine veya hizmetlerine
• Markayı resmi profillerine
• Kuruluşu bilinen bir web kimliğine

Bu, varlık ayrıştırması için faydalıdır. Bir yapay zeka sisteminin sayfayı alıntılayacağını kanıtlamaz.

Organization kontrol listesi

• Tam kuruluş nesnesini ana sayfaya veya kuruluş sayfasına yerleştirin.
• https://www.example.com/#organization gibi sabit bir @id kullanın.
• Tam resmi kuruluş adını kullanın.
• sameAs ile gerçek resmi profillere bağlantı verin.
• Uygun olduğunda doğru kuruluş alt tipini kullanın.
• Kuruluşu temsil eden gerçek bir logo kullanın.
• İletişim bilgilerini güncel tutun.
• Her sayfada çelişkili versiyonlar oluşturmak yerine makalelerden kuruluşa referans verin.

8. Person

Ne işe yarar

Person, bir sayfayı yazan, inceleyen, sahip olan, yöneten veya üzerinde görünen bir kişiyi tanımlar. Genellikle şunlara bağlandığında en faydalıdır:

• Article.author
• QAPage soru veya yanıt yazarı
• ProfilePage.mainEntity
• Organization.employee
• Review.author

Google'ın profil rehberliği, bir profil sayfasının tek bir kişiye veya kuruluşa odaklanması gerektiğini belirtir. ProfilePage nesnesi bir mainEntity gerektirir ve bu varlık bir Person veya Organization olmalıdır. Kişinin veya kuruluşun bir name'i veya adı mevcut olmadığında bir alternateName'i olmalıdır. (developers.google.com)

Önerilen özellikler

• name
• url
• sameAs
• image
• description
• jobTitle
• worksFor
• knowsAbout
• affiliation
• identifier

Yapay zeka etkisi

Kanıt düzeyi: dolaylı.

Kişi işaretlemesi, bir yazarın adını şunlara bağlamaya yardımcı olabilir:

• Bir biyografi
• Bir iş veya rol
• Bir kuruluş
• Yayınlanmış makaleler
• Harici profiller
• Uzmanlık alanları

Kimliği netleştirmek için kullanın, sayfanın desteklemediği bir uzmanlık iddia etmek için değil.

Person kontrol listesi

• Person'ı yalnızca gerçek bir kişi için kullanın.
• Bir şirket veya yayın için Organization kullanın.
• Kişiyi görünür bir yazar sayfasına bağlayın.
• sameAs'i yalnızca doğru, resmi profiller için kullanın.
• İş unvanlarını ve kimlik bilgilerini güncel tutun.
• Yalnızca baş yazarı değil, tüm görünür yazarları ekleyin.
• Makaleler ve profil sayfaları arasında aynı kişi @id'sini kullanın.

Gerekli özellikler matrisi

Google'ın genel rehberliği, eksik işaretlemelerin büyük miktarları yerine eksiksiz ve doğru verileri tercih eder. Ayrıca, yapılandırılmış verilerin görünür içeriği temsil etmesi gerektiğini ve doğru işaretlemenin hala zengin bir sonucu garanti etmediğini de uyarır. (developers.google.com)

Kullanım durumu uygulama kontrol listeleri

Gerçekler sayfaları

En iyi kombinasyon:

• WebPage
• Article veya NewsArticle
• Person
• Organization
• İsteğe bağlı ClaimReview yalnızca başka bir desteklenen tüketici için

Kontrol listesi:

• Ana gerçeği sayfanın üst kısmına yakın bir yere belirtin.
• Gerçeğin kaynağını belirtin.
• Birincil kanıtlara bağlantı verin.
• Yayın ve son inceleme tarihini ekleyin.
• Yazar ve inceleyiciyi tanımlayın.
• Gerçekleri görüşten ayırın.
• Sayfa editoryal olduğunda Article kullanın.
• ClaimReview'u mevcut bir Google Arama taktiği olarak kullanmayın.

Tanım sayfaları

En iyi kombinasyon:

• WebPage
• DefinedTerm
• Sayfa uzun bir editoryal açıklama ise isteğe bağlı Article
• Bir uzman veya yayıncı sorumlu olduğunda Organization veya Person

DefinedTerm, resmi bir tanımı olan bir kelime, ifade, kod veya kavram için tasarlanmıştır. Ana özellikleri arasında name, description, termCode, inDefinedTermSet ve sameAs bulunur. (schema.org)

Kontrol listesi:

• Tanımı ilk paragrafta verin.
• Ana varlık olarak tek, net bir terim kullanın.
• Alternatif adları yalnızca gerçek olduklarında ekleyin.
• Uygun olduğunda güvenilir bir harici tanıma bağlantı verin.
• Terimi sade bir dille açıklayın.
• Örnekler ve sınırlar kullanın.
• İlgisiz terimler listesini tek bir DefinedTerm olarak işaretlemekten kaçının.

Eğitimler

En iyi kombinasyon:

• WebPage
• HowTo yalnızca başka bir tüketicinin ihtiyacı olduğunda
• Eğitim aynı zamanda editoryal bir makaleyse Article
• Yazarlık için Person ve Organization

Kontrol listesi:

• Sonucu adımlardan önce belirtin.
• Numaralı görünür başlıklar kullanın.
• Her adımı tek bir eyleme odaklı tutun.
• Gerektiğinde araçları, malzemeleri, zamanı ve uyarıları ekleyin.
• Yardımcı olduklarında resim veya video ekleyin.
• Adımları yalnızca JSON-LD'de gizlemeyin.
• Google Arama'da Nasıl Yapılır zengin sonuçları beklemeyin.

Veri katalogları

En iyi kombinasyon:

• WebPage
• DataCatalog
• Dataset
• DataDownload
• Organization

Schema.org, Dataset'i yapılandırılmış bir bilgi bütünü olarak tanımlar ve includedInDataCatalog ve distribution gibi ilişkileri destekler. (schema.org)

Google, 2025'in sonlarında, Veri Kümesi yapılandırılmış verilerinin Veri Kümesi Arama tarafından kullanıldığını ve genel bir Google Arama sonuç özelliği olmadığını açıkladı. Bu nedenle, yapay zeka alıntı kısayolu olarak değil, bir veri keşfi ve birlikte çalışabilirlik katmanı olarak ele alınmalıdır. (developers.google.com)

Kontrol listesi:

• Her veri kümesine sabit bir tanımlayıcı verin.
• Konuyu ve kapsamı belirtin.
• Yayıncıyı veya yaratıcıyı dahil edin.
• Verilerin kapsadığı tarih aralığını ekleyin.
• İlgili olduğunda coğrafi kapsamı belirtin.
• Lisansları ve erişim koşullarını açıklayın.
• Her indirilebilir dosyayı bir DataDownload olarak ekleyin.
• Dosya formatını ve indirme URL'sini ekleyin.
• Katalog meta verilerini gerçek dosyalarla senkronize tutun.
• Güncelleme sıklığını ve son güncelleme tarihini belgeleyin.

JSON-LD örneği: gerçekler sayfası

Bu örnek, sayfayı, makaleyi, yazarı, yayıncıyı ve konuyu birbirine bağlar. Her değeri, gerçek sayfada görünen bilgilerle değiştirin.

html

JSON-LD örneği: tanım sayfası

html

Tanım normal sayfa metni olarak da görünmelidir. Tanımı yalnızca yapılandırılmış verilere yerleştirmeyin.

JSON-LD örneği: eğitim

Google'ın Nasıl Yapılır zengin sonucu kullanımdan kaldırıldığı için, bunu diğer sistemler için isteğe bağlı işaretleme olarak değerlendirin. Görünür sayfa hala tam talimatları içermelidir.

html

JSON-LD örneği: veri kataloğu

html

Yaygın uygulama tuzakları

Uyumsuz şema

En ciddi hata, kullanıcıların göremediği içeriği işaretlemektir. Google, yapılandırılmış verilerin sayfanın doğru bir temsili olması gerektiğini ve yanıltıcı veya gizli içeriğin bir sayfayı zengin sonuçlar için uygunsuz hale getirebileceğini belirtir. (developers.google.com)

Yaygın örnekler:

• Gerçek adım içermeyen bir makaleyi HowTo olarak işaretlemek
• Makaleyi bir kişi yazmışken bir şirketi yazar olarak işaretlemek
• Sayfada görünmeyen SSS yanıtları eklemek
• Gelecekteki bir yayın tarihini kullanmak
• Genel bir blog gönderisini QAPage olarak işaretlemek
• Bir görüş makalesine ClaimReview eklemek

Zayıf yanıtlar

Yapılandırılmış veri boş bir sayfayı dolduramaz.

Answer.text veya acceptedAnswer içinde kısa, belirsiz bir yanıt güçlü bir kaynak oluşturmaz. Görünür içerik şunları yapmalıdır:

• Soruyu doğrudan yanıtlamak
• Önemli sınırlamaları ve istisnaları açıklamak
• Kaynakları belirtmek
• Yararlı olduğunda tarihleri, örnekleri veya ölçümleri dahil etmek
• Bağlam dışına kopyalandığında kendi başına ayakta durmak

Google'ın yapay zeka rehberliği, ideal bir sayfa uzunluğu olmadığını ve içeriği yapay zeka sistemleri için küçük parçalara ayırmaya gerek olmadığını belirtiyor. Daha iyi hedef, faydalı, eksiksiz, insan odaklı içeriktir. (developers.google.com)

Yinelenen varlıklar

Aynı kuruluşun, yazarın veya sayfanın birbiriyle çelişen birden çok sürümünü yayınlamaktan kaçının.

Zayıf uygulama:

• Ana sayfada tek bir adla bir Organization nesnesi
• Her makalede farklı bir adla ikinci bir nesne
• Yazar sayfasında @id'si olmayan üçüncü bir nesne

Daha iyi uygulama:

• Kuruluşa sabit bir @id verin
• Her yazara sabit bir @id verin
• Bu nesneleri makalelerden, profillerden ve soru sayfalarından referans alın
• Adı, logoyu, URL'yi ve harici kimlik bağlantılarını tutarlı tutun

Yinelenen sorular

Aynı soruyu şuralarda tekrarlamayın:

• FAQPage
• QAPage
• Makale işaretlemesi
• Birkaç görünür sayfa bölümü
• Birden çok JSON-LD bloğu

Sayfanın ana amacına uygun şema tipini kullanın. Tek, net bir yanıt, birbiriyle çakışan birkaç işaretleme bloğundan daha iyidir.

Yanlış tarihler

Google, yayın ve güncelleme tarihlerini tahmin etmek için çeşitli kaynaklar kullanır. Görünür tarihlerle yapılandırılmış tarihler arasında uyum sağlanmasını önerir ve gelecekteki tarihler veya makalede tartışılan olaylarla ilgili tarihler yerine sayfanın kendisiyle ilgili tarihler kullanılmaması konusunda uyarır. (developers.google.com)

sameAs'i aşırı kullanmak

Bir sameAs bağlantısı, aynı gerçek dünyadaki kişiyi veya kuruluşu tanımlamalıdır. Şunlara bağlantı vermeyin:

• İlgisiz bir sosyal profile
• Bir arama sonuçları sayfasına
• Genel bir dizin listesine
• Farklı bir yazım veya kimliğe sahip bir sayfaya
• Kuruluşun kontrol etmediği bir profile

Yalnızca JavaScript ile işaretleme

Google, işlenmiş sayfaya eklenen yapılandırılmış verileri işleyebilir, ancak yalnızca JavaScript tabanlı bir uygulama diğer tarayıcılar ve denetim araçları için tespiti daha zor olabilir. Sunucu tarafından işlenmiş bir JSON-LD bloğu genellikle test etmesi ve sürdürmesi daha kolaydır. (developers.google.com)

Pratik bir test planı

İşaretlemenin artan bir etkisi olup olmadığını ölçmek için, birkaç manuel aramaya güvenmek yerine kontrollü bir test kullanın.

Değişiklikten önce

Kaydedin:

• Hedef sorgular
• Mevcut organik sıralama
• Bir yapay zeka yanıtının görünüp görünmediği
• Hangi sayfaların alıntılandığı
• Varsa alıntı konumu
• Arama trafiği
• Dönüşümler
• Mevcut yapılandırılmış veri
• Test süresi boyunca yapılan içerik değişiklikleri

Test sırasında

• Bir seferde bir büyük işaretleme değişikliği ekleyin.
• İçeriği, dahili bağlantıları, başlıkları ve geri bağlantıları sabit tutun.
• Değişikliği almayan benzer kontrol sayfaları kullanın.
• Değişikliğin tam yayın tarihini kaydedin.
• Tarama ve yeniden işleme için yeterince bekleyin.

Ahrefs, eşleşen kontrolleri ve bir öncesi-sonrası fark-fark yöntemini kullandı. Yaklaşımı, korelasyonun nedenselliği kanıtladığını varsaymak yerine yapılandırılmış verileri test etmek isteyen kuruluşlar için faydalı bir modeldir. (ahrefs.com)

Değişiklikten sonra

Takip edin:

• Google Search Console yapay zeka performans verileri
• Google Yapay Zeka Genel Bakışı alıntıları
• Google Yapay Zeka Modu alıntıları
• Bing Web Yöneticisi Araçları yapay zeka alıntıları
• İlgili olduğunda ChatGPT, Gemini veya Perplexity alıntıları
• Organik sıralamalar
• Arama tıklamaları
• Destekli dönüşümler

Google, yapay zeka arama trafiğini Search Console performans raporlaması aracılığıyla bildirir. Bing'in yapay zeka performans raporlaması alıntılanan sayfaları ve temel sorguları gösterir, ancak bir sayfanın neden seçildiğini veya bir yanıtta ne kadar önemli olduğunu göstermez. (developers.google.com)

Önerilen uygulama sırası

Çoğu yayıncı için en iyi sıra şöyledir:

1. Önce görünür içeriği düzeltin.
2. Tarama ve dizine eklemeyi güvenilir hale getirin.
3. Gerçek editoryal sayfalar için Article uygulayın.
4. Yazarları Person ve profil sayfalarıyla bağlayın.
5. Yayıncıları Organization ile bağlayın.
6. WebPage'i temiz bir sayfa düzeyinde grafik katmanı olarak kullanın.
7. QAPage'i yalnızca gerçek topluluk soruları için kullanın.
8. Sözlük ve tanım sayfaları için DefinedTerm kullanın.
9. Veri kaynakları için Dataset ve DataCatalog kullanın.
10. FAQPage, HowTo ve ClaimReview'u, Google arama özellikleri kaldırıldığı veya kullanımdan kaldırıldığı için ikincil veya Google dışı işaretleme olarak değerlendirin.

Sonuç

Mevcut en güçlü ders basittir: Schema.org işaretlemesi makinelerin içeriği anlamasına yardımcı olur, ancak yapay zeka yanıtlarına garanti edilmiş bir yol değildir.

En kalıcı uygulama, büyük bir şema tipi koleksiyonu değildir. Küçük, doğru bir varlık grafiğidir:

• Article editoryal sayfayı tanımlar.
• Person yazarı tanımlar.
• Organization yayıncıyı tanımlar.
• WebPage sayfayı ana varlığına bağlar.
• QAPage gerçek bir kullanıcı sorusunu ve yanıtlarını tanımlar.
• DefinedTerm bir tanımı netleştirir.
• Dataset ve DataCatalog yapılandırılmış veri kaynaklarını tanımlar.

Yapılandırılmış verileri, açık anlam kattığı yerlerde kullanın. Zayıf içeriği gizlemek, görünür metni çoğaltmak veya Google'ın artık desteklemediği bir arama özelliğini taklit etmek için kullanmayın. Yapay zeka yüzeyde gösterimi için en değerli çalışma, net yanıtlar, güçlü kanıtlar, doğru varlıklar, güncel bilgiler ve kendi başına ayakta durabilen içerik olmaya devam etmektedir.