Sayfalarınızı makineler için etiketleme: schema türleri, örnekler ve güvenli bir yayın

Yapılandırılmış veri neden AI arama için önemlidir

Hızlı test: Bir sayfa URL'sini Schema.org doğrulayıcısına yapıştırın. Hataları ve uyarıları sayın ve önce hataları düzeltin.

Schema işaretlemesi, bir sayfanın entity'lerini ve ilişkilerini yazılımın yorumlayabileceği bir formatta tanımlar. AI arama bağlamında, bir kuruluşun adı, bir ürünün özellikleri veya bir makalenin yazarı gibi ayrıntıları, her ilişkinin metinden çıkarılmasına bırakmak yerine açık hale getirebilir.

Bu tanım, yalnızca sayfanın kendisini yansıttığında kullanışlıdır. İşaretleme, uzmanlık yaratmaz, metindeki boşlukları doldurmaz veya belirsiz bir teklifi okuyucu için anlaşılır kılmaz. Görünür sayfayla başlayın: ana konusunu, destekleyici bilgilerini ve sayfanın ele aldığı eylemi veya soruyu belirleyin. Ardından bu bilgileri en uygun schema.org türünü kullanarak işaretleyin.

Pratik bir test, sayfayı okuyan bir kişinin işaretlenmiş her iddiayı tanıyıp tanımayacağını sormaktır. Sayfa bir ürün fiyatı göstermiyorsa, yapılandırılmış veriye fiyat koymayın. Bir makale bir yazar adı veriyorsa, sayfada ve işaretlemesinde aynı yazar bilgisini kullanın. Teknik ayrıntıların ötesinde içerik planlaması için AI asistanları için atıf yapılabilir içerik rehberine bakın.

Hangi schema.org türleri önemlidir?

Yararlı schema.org türü, sayfayı doğru şekilde temsil edendir, en etkileyici görünen değil. Her URL'nin birincil amacıyla başlayın ve görünür içeriğine ve site rolüne uyan türleri seçin.

Bunlar başlangıç noktalarıdır, zorunlu bir paket değildir. Bir şirket sitesi uygun bir sayfada Organization ve editöryal sayfalarda Article kullanabilirken, bir ürün sayfası sunduğu ürünü tanımlayabilir. Yalnızca bir rakip kullandığı veya bir oluşturucu sunduğu için tür eklemekten kaçının.

İki tür makul görünüyorsa, sayfanın ana konusunu en iyi tanımlayanı seçin, ardından her özelliğin görünür destekleyici içeriğe sahip olduğunu doğrulayın. İlgili teknik ayrıntılar için teknik AEO: schema, llms.txt ve botlar bölümüne bakın.

Bir işaretleme örneği, satır satır

Yararlı bir örnek küçük, doğru ve görünür sayfa içeriğine bağlıdır. JSON-LD, yapılandırılmış verileri ana gövde metninden ayrı bir script bloğunda sağlamanın bir yoludur; aşağıdaki örnek, sayfanın kendisinin yapmadığı iddiaları eklemeden bir makaleyi tanımlar.

Örnek yapı: @context: https://schema.org; @type: Article; headline: Cüzdan güvenliği için pratik bir rehber; author: Örnek Araştırma Ekibi; about: Cüzdan güvenliği.

Bunu değiştirmeden yapıştırılacak bir kod olarak değil, uyarlanacak bir şablon olarak kullanın. Örnek başlığı ve yazarı, gerçek sayfada görüntülenen ayrıntılarla değiştirin. Yayınlamadan önce URL, başlık, yazar kimliği ve uygulamanızdaki diğer özellikleri doğrulayın. Teknik olarak geçerli ancak yanlış bir alan, yapılandırılmış açıklamayı daha az güvenilir hale getirebilir.

Bir hizmet sayfası için, yalnızca ekstra özellikler eklemek amacıyla onu bir ürün olarak etiketlemeyin. Türü, gerçek teklifle ve sayfanın sunduğu bilgilerle eşleştirin. Resmi Schema.org belgelerinde kelime dağarcığını ve tür tanımlarını inceleyebilirsiniz.

llms.txt mi schema.org mu: hangisi ne işe yarar?

Schema.org ve llms.txt, farklı türde site düzeyinde sinyallerdir. Schema işaretlemesi, sayfa içeriğine yapılandırılmış açıklamalar ekler; bir llms.txt dosyası, dil modeli araçlarına bir web sitesi ve kaynakları hakkında kısa bir yönlendirme sağlamayı amaçlayan bir metin belgesidir. Hiçbiri kullanışlı, erişilebilir sayfaların yerini tutmaz.

Schema için URL URL çalışın: o sayfada temsil edilen makaleyi, kuruluşu veya ürünü tanımlayın. llms.txt için sitenin daha geniş haritasını düşünün: kuruluşu ve içeriğini anlamak için hangi kaynaklar en kullanışlıdır? Dosyayı kısa, doğru ve bakımı kolay tutun. Güncel olmayan URL'leri veya belirtilen amacı desteklemeyen sayfaları listelemekten kaçının.

Her ikisini de yalnızca her birinin net bir işi olduğunda kullanın. Dosyanın amacı ve kurulumu hakkında daha fazla bilgi için llms.txt nedir ve buna ihtiyacınız var mı ile llms.txt ve AI bot kurulum rehberi bölümlerini okuyun.

7 maddelik schema kontrol listeniz

Bu 7 adımı her seferinde bir şablonda uygulayın. Tek bir düzeltilmiş şablon yüzlerce sayfayı onarabilir, bu nedenle en çok kullandığınız şablonla başlayın.

• Sayfa türlerinizi listeleyin ve her biri için bir schema türü seçin.
• JSON-LD'yi görünür işaretlemeden ayrı yazın.
• Yalnızca ziyaretçilerin görebildiklerini işaretleyin.
• Kuruluş adını şablonlar arasında aynı tutun.
• Yayınlamadan önce her şablonu doğrulayın.
• Her site güncellemesinden sonra yeniden doğrulayın.
• Hataları bir sayfaya kaydedin ve haftada 3 tane düzeltin.

Tek satırda terimler

JSON-LD (basitçe: görünür sayfadan ayrı olarak yapılandırılmış veri taşıyan bir script bloğu).

Schema türü, bir sayfanın ne hakkında olduğunu söyleyen Organization veya Product gibi bir etikettir.

Nasıl uygulanır?

Yaygın hata: Görünür olmayan içeriği işaretlemek. Bir ziyaretçi göremiyorsa, etiketlemeyin.

Schema işaretlemesini, her sayfanın görünür içeriğini doğru bir yapılandırılmış açıklamaya bağlayarak ve yayınladıktan sonra sonucu kontrol ederek uygulayın. Küçük, tekrarlanabilir bir iş akışı, şablon hatalarının bir siteye yayılmasını önlemeye yardımcı olur.

Bir sayfa envanteriyle başlayın. URL'yi, sayfa amacını, ana entity'yi ve sayfada açıkça belirtilen bilgileri kaydedin. Ardından her sayfayı uygun bir türle eşleyin ve yalnızca bu içerik tarafından desteklenen özellikleri ekleyin. İşaretlemenin nasıl ekleneceğine karar verin—site platformu, bir şablon veya bir kod değişikliği aracılığıyla—ve sayfa değiştiğinde güncellemeleri kimin inceleyeceğini belirleyin.

Yayınlamadan önce, oluşturulan sayfayı JSON-LD'siyle karşılaştırın. Adların, başlıkların, açıklamaların ve ilişkilerin uyuştuğunu kontrol edin; script'in amaçlanan URL'de bulunduğunu doğrulayın; ve ilgili doğrulama araçlarını kullanarak sözdizimi veya uygunluk sorunlarını arayın. Sayfa şablonunda yapılan değişikliklerden sonra, bu kontrolü temsili URL'lerde tekrarlayın ve birden fazla sayfa türünü inceleyin.

llms.txt'yi nasıl uygulayacağınızı soruyorsanız, bunu ayrı bir görev olarak ele alın: dosyanın amacı üzerinde anlaşın, mevcut yüksek değerli kaynakları toplayın ve güncel tutma sorumluluğunu atayın. Bunu sayfaya özel schema veya net editöryal içeriğin yerine koymayın.

İşaretlemenin yardımcı olup olmadığını kontrol etme

Schema kalitesini iki ayrı incelemeyle kontrol edin: önce kodun doğru ve kullanılabilir olduğunu doğrulayın, ardından önemli sayfaların arama ve AI yanıtlarında doğru şekilde temsil edilip edilmediğini inceleyin. Temiz bir doğrulama sonucu teknik bir kontroldür, tek başına bir sayfanın atıf alacağının kanıtı değildir.

Teknik inceleme için, işaretlemenin amaçlanan sayfada bulunup bulunmadığını, sözdiziminin okunup okunamadığını ve özelliklerinin görünür içerikle eşleşip eşleşmediğini denetleyin. URL, tür, inceleme tarihi, bulunan sorunlar ve herhangi bir düzeltmeden sorumlu kişinin kaydını tutun. Bu, daha sonraki şablon değişikliklerini teşhis etmeyi kolaylaştırır.

Görünürlük incelemesi için, tutarlı bir dizi ilgili soruyu izleyin ve ChatGPT ve Perplexity gibi araçların yanıtlarında hangi sayfaların veya kaynakların göründüğünü not edin. Markanın doğru tanımlanıp tanımlanmadığını, atıf yapılan sayfanın ilgili olup olmadığını ve yanıtların önemli bir bilgiyi atlayıp atlamadığını kaydedin. Bu gözlemleri yönlendirici bir özet olarak ele alın: yanıt ifadeleri ve kaynaklar değişebilir, bu nedenle tek bir yanıt güvenilir bir ölçüm değildir.

İçerik eksik veya yorumlanması zor olduğunda, sayfanın kendisini iyileştirmek için bulguları kullanın. Daha geniş bir değerlendirme için AI arama takibi ve AI yanıtları için SSS optimizasyonu rehberine bakın.

İşaretlemeden ne beklenmeli

Schema işaretlemesi, bir sayfanın ne söylediğini netleştirebilir, ancak zayıf içeriği kullanışlı hale getiremez veya bir AI sisteminin hangi kaynakları kullanacağını belirleyemez. Uygun beklenti, sayfayla uyumlu kalan ve ekibiniz tarafından kontrol edilebilen, daha iyi yapılandırılmış bilgidir.

ChatGPT ve Perplexity, bir sayfayı alıp almamaya, atıf yapıp yapmamaya, özetleyip özetlememeye veya atlayıp atlamamaya bağımsız olarak karar verir ve kaynak seçimleri ile yanıt oluşturmaları sizin kontrolünüz dışındadır. Google da yalnızca bir sayfa yapılandırılmış veri içerdiği için belirli bir arama görünümü vaat etmez. Uygulamayı vaat edilen bir yerleşim yerine doğruluk ve sürdürülebilirlik etrafında inşa edin.

İşaretlemeyi yayınlamadan veya genişletmeden önce şu maddeleri kontrol edin:

• Seçilen tür, sayfanın gerçek amacına uyuyor.
• Her özellik, görünür, güncel içerik tarafından destekleniyor.
• İşaretleme, amaçlanan URL'lerde dağıtılmış ve şablon değişikliklerinden sonra incelenmiş.
• Sayfa bilgileri değiştiğinde onu güncelleyebilecek adlandırılmış bir sorumlu var.

Editöryal bir inceleme için MarketingExtra, bir sayfanın görünür iddialarını yapılandırılmış açıklamasıyla karşılaştırabilir ve ekibiniz için tutarsızlıkları işaretleyebilir. Başlamak için URL'yi ve sayfanın ana kitlesini veya amacını gönderin; bir sonraki adım, görünür bilgileri uygun bir schema türüyle eşlemektir.

Nasıl çalışır

1. Sayfaları envantere alınÖnemli URL'leri listeleyin ve her sayfanın amacını, ana konusunu ve görünür bilgilerini not edin. Sayfa düzeyindeki işaretleme ihtiyaçlarını llms.txt gibi site genelindeki belgelerden ayırın.
2. Uygun bir tür seçinHer sayfayı, gerçek içeriğini tanımlayan bir schema.org türüyle eşleştirin. Yalnızca mevcut oldukları için özellik eklemeyin.
3. JSON-LD taslağı oluşturun ve uygulayınYapılandırılmış açıklamayı sayfada zaten gösterilen bilgilerden oluşturun, ardından uygun site şablonu veya uygulama yolu aracılığıyla ekleyin.
4. Kodu sayfayla karşılaştırınYayınlanan URL'yi, görünür metni ve yapılandırılmış verileri birlikte kontrol edin. Uyuşmayan adları, açıklamaları, ilişkileri veya desteklenmeyen iddiaları düzeltin.
5. Değişikliklerden sonra inceleyinİçerik veya şablon güncellemelerinden sonra etkilenen URL'leri yeniden kontrol edin ve sorunların ve çözümlerinin kaydını tutun. AI yanıtlarını teknik doğrulamadan ayrı olarak izleyin.