Schema işaretlemesi nedir ve yapay zekâ aramasına yardımcı olur mu?
Schema işaretlemesi ya da yapılandırılmış veri, bir sayfadaki, genellikle schema.org sözlüğünü kullanan JSON-LD biçimindeki koddur; sayfa ve konusu hakkındaki bilgileri makinelerin okuyabileceği bir biçimde belirtir. Schema işaretlemesi, bir sayfayla ilgili "bu bir kuruluştur" ya da "bu ürün şu kadardır" gibi bilgileri makinelerin tahmin etmeden okuyabileceği bir biçimde belirtir. Arama motorlarının bir sayfayı anlamasına yardımcı olur. Sizi yapay zekâ yanıtlarına sokan bir anahtar değildir.
Schema işaretlemesi nasıl çalışır?
Google, yapılandırılmış veriyi bir sayfa hakkında bilgi sağlamak ve sayfa içeriğini sınıflandırmak için standartlaştırılmış bir biçim olarak tanımlar. JSON-LD, Microdata ve RDFa'yı destekler, sitenin yapısı izin verdiğinde JSON-LD'yi önerir ve Search'teki yapılandırılmış verilerin çoğunun schema.org sözlüğünü kullandığını belirtir (Google Search Central, güncelleme 10 Aralık 2025).
Bir JSON-LD bloğu sayfadaki bir script etiketinde yer alır ve örneğin sayfanın adı, logosu, URL'si ve resmi profillerine sameAs bağlantıları olan bir Organization'ı tanımladığını söyler.
Schema işaretlemesi yapay zekâ görünürlüğüne yardımcı olur mu?
Google'ın kendi açıklamasına göre özel bir kaldıraç olarak değil. Yapay zekâ özellikleri rehberi, AI Overviews veya AI Mode'da görünmek için eklemeniz gereken özel bir schema.org yapılandırılmış verisi olmadığını söyler ve yapılandırılmış verinin sayfadaki görünür metinle eşleştiğinden emin olmanızı önerir (Google Search Central, okunma tarihi 15 Eki 2026).
Üretken yapay zekâ özellikleri rehberi de bunu tekrarlar: üretken yapay zekâ araması için yapılandırılmış veri gerekmez (Google, güncelleme 10 Temmuz 2026). İşaretleme eklemenin yapay zekâ yanıtlarında sabit yüzdelik artışlar sağladığı yönündeki iddiaları yayımlanmış bir ölçüme dayandıramadık (yazı).
Gerçek bir örnekte bu nasıl görünür?
Herkese açık Tesla örneğinde (4 Ekim 2026), Google AI Overviews "Tesla nedir?" sorusuna şirkete gelmeden önce manyetik birimle başladı. sameAs bağlantıları içeren Organization işaretlemesi, bir siteyi tek bir kimliğe bağlayarak bir sistemin tam da bu tür bir belirsizliği çözmesine yardımcı olur.
Bir yanıtın nasıl başlayacağına ise karar vermez. O örnekteki yanıtlar video, forum ve başvuru sayfalarını tesla.com'dan çok daha fazla alıntıladı; bu yüzden markanın kendi sayfalarındaki işaretleme tablonun yalnızca küçük bir parçası olabilirdi.
Bir marka hangi schema türlerini kullanmalı?
Sayfanın gerçekten gösterdiğini işaretleyin:
- Organization: ana sayfada veya Hakkımızda sayfasında ad, URL, logo ve resmi profillere sameAs bağlantıları.
- Bir sayfanın fiyat belirttiği yerde offers içeren Product veya SoftwareApplication.
- Makalelerde ve rehberlerde yazar ve tarihleri içeren Article.
- Sayfanın sitedeki yeri için BreadcrumbList.
- Sayfada görünmeyen hiçbir şey: Google işaretlemenin görünür metinle eşleşmesini ister.
Proofsource schema işaretlemesine nasıl yaklaşır?
Bir sıralama kaldıracı olarak değil, temel bakım olarak: Proofsource'un açık kaydı, alıntı ve inceleme açıklarının yanında varlık ve makine erişimi kontrollerini de içerir ve bunları beklenen artışa karşı efora göre sıralar. Bu sözlük sayfasının kendisi de görünür metniyle eşleşen DefinedTerm ve FAQPage JSON-LD taşır. Bkz. Opportunities.
Schema işaretlemesi (yapılandırılmış veri) hakkında sık sorulan sorular
AI Overviews'da görünmek için özel bir schema gerekir mi?
Hayır. Google, AI Overviews veya AI Mode için özel bir schema.org işaretlemesi gerekmediğini söyler. Önemli olan, soruyu yanıtlayan, dizine eklenebilir ve snippet'e uygun sayfalardır.
Hangi biçimi kullanmalıyım?
Yapınız izin veriyorsa Google'ın önerdiği JSON-LD'yi. Tek bir script bloğunda durur ve görünür sayfayı değiştirmez.
Yanlış yapılandırılmış veri zarar verebilir mi?
Görünür sayfayla eşleşmeyen işaretleme sayfayı zengin sonuçlar için uygunsuz hâle getirebilir ve yanlış bilgileri makinelerin okuyabildiği bir biçimde belirtmek onları yayar. Doğru tutun.
SSS işaretlemesi yapay zekâ yanıtlarına yardımcı olur mu?
Sorularınızı ve yanıtlarınızı standart bir biçimde belirtir, ancak hiçbir motor bunu yapay zekâ yanıtları için bir gereklilik olarak belgelemez. Önce yanıtı sayfada açıkça yazın.
İlgili terimler
- Varlık
Arama ve yapay zekâda varlık, bir sistemin tanıyabildiği ve benzer adlı şeylerden ayırt edebildiği, şirket, ürün, kişi ya da yer gibi tek, ayrı ve tanımlanabilir bir şeydir.
- Bilgi grafiği
Bilgi grafiği, varlıkların ve onları birbirine bağlayan bilgilerin veritabanıdır; en bilineni, insanlar, yerler ve şeyler hakkında milyonlarca kayıt barındıran Google Knowledge Graph'tır.
- llms.txt
llms.txt, bir web sitesinin kök dizininde yer alan, dil modellerine sitenin ne olduğunu söyleyen ve okunmaya en değer sayfaları listeleyen önerilmiş bir markdown dosyasıdır.
- E-E-A-T
E-E-A-T, deneyim, uzmanlık, otorite ve güvenilirlik anlamına gelir; Google'ın sistemlerinin yararlı ve güvenilir içerikte aradığını söylediği niteliklerdir.
Uygulamalı örnek: Tesla, herkese açık yapay zekâ yanıtları, 4 Eki 2026: Proofsource'un Tesla için yaptığı ilk tarama, 25 alıcı sorusu ve 5 marka sorusu, dört motorun her birinde soru başına bir yanıt. Tek bir markadan küçük bir örnek; bir kıyaslama değil, örnek olarak gösteriliyor.
Yapay zekânın sizi nerede atladığını görün, neyi düzelteceğinizi de.
Hangi alıcı sorularının markanızı andığını, yerinize kimin anıldığını ve neyi düzeltmeniz gerektiğini görün. 200 yanıt. 25 Prompts/soru. En iyi yapay zekâ motorları. 2 gün. Ücretsiz. Kart gerekmez.
Google AI OverviewsGoogle AI Mode
