Yapay zekâ için yapılandırılmış veri (schema) nasıl kullanılır?

Kısa cevap: Yapılandırılmış veri, sayfanızdaki bilgileri schema.org sözlüğüyle, tercihen JSON-LD biçiminde, makinelerin yoruma yer bırakmadan okuyacağı şekilde etiketlemektir. Yapay zekâ görünürlüğü için doğru kullanım; Organization ile markayı, Service veya Product ile teklifleri, FAQPage ile soru-cevapları tanımlamak, bu varlıkları birbirine bağlamak ve işaretlemenin sayfada görünen içerikle birebir aynı olmasını sağlamaktır.

Yapılandırılmış veri nedir?

Yapılandırılmış veri, bir sayfanın “ne hakkında olduğunu” arama motorlarına ve diğer makinelere standart bir dille anlatan etiketler bütünüdür. Bu dilin sözlüğü, büyük arama motorlarının ortaklaşa geliştirdiği schema.org’dur. İşaretleme farklı biçimlerde yazılabilir; Google, sayfanın görünen HTML’inden ayrı bir blok olarak eklenen JSON-LD biçimini önerir. Örneğin “Racoun” kelimesinin bir kişi mi, bir ürün mü yoksa İstanbul’da faaliyet gösteren bir ajans mı olduğunu metinden çıkarmak yoruma açıktır; Organization işaretlemesi ise bunu açıkça söyler.

Yapay zekâ sistemleri schema’dan nasıl yararlanır?

Yapılandırılmış veri, yapay zekâ yanıtlarına çoğunlukla dolaylı yoldan etki eder: arama dizinleri markanızı ve ilişkilerini doğru anlarsa, bu dizinlerden beslenen yanıtlar da daha doğru olur. Google’ın AI Bakışı ve AI Modu Google’ın kendi dizinini, Microsoft Copilot ise web sonuçlarında Bing dizinini kullanır; her iki arama motoru da schema’yı varlıkları ve aralarındaki bağları tanımak için okur. Google temsilcileri AI Bakışı için özel bir işaretleme gerekmediğini, normal SEO uygulamalarının yeterli olduğunu belirtir. Büyük dil modellerinin bir sayfayı doğrudan okurken JSON-LD bloğuna ne kadar ağırlık verdiği ise platformlarca ayrıntılı açıklanmış değil. Bu yüzden schema’yı bir “yapay zekâ hilesi” olarak değil, markanızın makineler için hazırlanmış kimlik belgesi olarak görmek en doğrusudur. Konunun varlık boyutunu varlık (entity) SEO nedir yazımızda açtık.

Hangi schema türleri öncelikli? Karşılaştırma

• Organization: Marka adı, alternatif yazımlar (alternateName), logo, web adresi, kuruluş bilgisi, iletişim noktası ve resmi profillere işaret eden sameAs bağlantıları. Her sitenin temel taşıdır.
• LocalBusiness ve ProfessionalService: Fiziksel adresi olan veya profesyonel hizmet veren işletmeler için adres, çalışma saatleri ve hizmet bölgesi (areaServed).
• Service: Hizmetin adı, kısa tanımı, sağlayıcısı ve sunulduğu bölge. Hizmet sayfalarının makinece anlaşılmasını kolaylaştırır.
• Product ve Offer: Ürün adı, markası, stok durumu ve teklif bilgileri. Ürün önerilerinde doğru eşleşme için kritiktir; ayrıntısı e-ticaret ürünleri yapay zekâda nasıl önerilir yazımızda.
• FAQPage: Sayfadaki soru-cevapları işaretler. Google bu tür için zengin sonuç gösterimini 2023’te büyük ölçüde sınırladı; yine de soru-cevap yapısını açıkça tanımlamanın değeri sürer.
• Article ve Person: Yazar, yayın ve güncelleme tarihleri. Uzmanlık ve güvenilirlik sinyallerini görünür kılar.
• BreadcrumbList: Sayfanın site hiyerarşisindeki yerini gösterir; hizmet ve kategori ilişkilerini netleştirir.

Adım adım uygulama

1. Varlık envanteri çıkarın. Markanızı tek cümleyle tanımlayın; ardından hizmetlerinizi, ürün gruplarınızı, adresinizi, hizmet bölgenizi ve resmi profillerinizi listeleyin.
2. Sayfa tiplerini eşleştirin. Ana sayfa ve iletişim için Organization, hizmet sayfaları için Service, ürün sayfaları için Product, blog için Article gibi bir eşleme tablosu hazırlayın.
3. JSON-LD’yi şablon düzeyinde ekleyin. İşaretlemeyi sayfa sayfa elle yazmak yerine içerik yönetim altyapısının şablonlarına yerleştirin ki içerik değiştiğinde schema da kendiliğinden güncellensin.
4. Varlıkları @id ile birbirine bağlayın. Organization için sabit bir kimlik tanımlayın; Service’in sağlayıcısı, Article’ın yayıncısı aynı kimliğe işaret etsin. Böylece makineler bu parçaların tek bir markaya ait olduğunu anlar.
5. Görünür içerikle eşleştirin. İşaretlenen her bilgi sayfada da okunabilir olmalı; schema’da olup sayfada olmayan bir bilgi risktir.
6. Doğrulayın. Google’ın zengin sonuç test aracı ve schema.org’un doğrulayıcısıyla hataları ve uyarıları giderin.
7. Bakımı planlayın. Adres, telefon, hizmet adı veya yazar değiştiğinde işaretlemenin de güncellendiğini düzenli olarak kontrol edin.

İşaretlenecek soru-cevapların sayfa üzerinde nasıl kurgulanacağını soru-cevap içerik mimarisi yazımızda anlattık.

Örnek: bir hizmet firmasının asgari işaretleme seti

İstanbul’da muhasebe hizmeti veren hayalî bir büro düşünelim. Ana sayfada büronun adı, alternatif yazımları, adresi, telefonu, hizmet bölgesi ve resmi profilleri Organization ile ProfessionalService türleriyle tanımlanır. “Şirket kuruluşu” ve “bordro hizmeti” gibi her hizmet sayfası, sağlayıcı olarak ana sayfadaki kimliğe bağlanan bir Service bloğu taşır. Blog yazılarında yazar Person olarak, yayıncı ise yine aynı kimlikle işaretlenir. Sayfalarda gerçekten soru-cevap bölümü bulunuyorsa FAQPage eklenir. Bu kadar sade bir set bile makinelerin “bu büro kim, ne yapar, nerede hizmet verir” sorularına çelişkisiz cevap bulmasını sağlar.

Sık yapılan hatalar

• Sayfada bulunmayan puan, yorum veya ödül bilgisini işaretlemek. Google’ın yapılandırılmış veri yönergelerine aykırı işaretleme manuel işleme yol açabilir ve markanın güvenilirliğini zedeler.
• Aynı FAQPage bloğunu sitenin her sayfasına basmak.
• Farklı eklentilerin ya da şablonların oluşturduğu, birbirinden farklı adres ve telefon içeren birden fazla Organization bloğunu aynı sayfada bırakmak.
• Schema’yı zayıf içeriğin yerine koymak; işaretleme, ortada anlatılacak net bir bilgi yoksa işe yaramaz.
• Kurulumdan sonra doğrulama yapmamak ve şablon değişikliklerinde bozulan işaretlemeyi aylarca fark etmemek.

Gerçekçi beklenti

Yapılandırılmış veri, makinelerin markanızı yanlış anlama ihtimalini azaltır; tek başına alıntı, sıralama ya da zengin sonuç getirmez. Google, geçerli işaretlemeye sahip bir sayfada bile zengin sonuç göstermeyi kendi takdirine bağlı tutar. Etkisi; içerik kalitesi, teknik SEO ve markanızın başka kaynaklardaki anılmalarıyla birlikte ortaya çıkar. Uzmanlık sinyallerinin bu tabloya katkısını E-E-A-T yapay zekâ aramasını etkiler mi yazımızda tartıştık.

Türkiye’deki durum

Türkiye’deki pek çok KOBİ sitesinde ya hiç yapılandırılmış veri yoktur ya da bir hazır tema eklentisinin ürettiği, çoğu alanı boş bırakılmış temel bir blok bulunur. Türkçeye özgü bir ayrıntı da önemlidir: marka veya ilçe adlarının Türkçe karakterli ve karaktersiz yazımları (ör. “Ataşehir” ve “Atasehir”) alternateName alanında belirtilebilir; bu, farklı yazımlarla yapılan sorgularda eşleşmeyi kolaylaştırır. AI Bakışı ve AI Modu 18 Şubat 2026’dan beri Türkiye’de kullanıldığından, yerel işletmelerin adres ve hizmet bölgesi işaretlemesi artık yalnızca harita sonuçları için değil, yapay zekâ özetleri için de anlam taşıyor. Yerel tarafı yerel işletmeler yapay zekâ aramasında nasıl öne çıkar yazımızda ve yerel SEO hizmet sayfamızda ayrıntılandırdık.

Racoun nasıl yardımcı olur?

Racoun’un yapay zekâ görünürlüğü hizmeti kapsamında Organization, ProfessionalService, FAQPage, Service ve Breadcrumb işaretlemelerini kuruyor; bunları alternatif adlar, kuruluş bilgisi, hizmet bölgesi ve tek cümlelik marka tanımından oluşan marka varlık kartıyla uyumlu hâle getiriyoruz. Hazır tema kullanılmadan Racoun’un kendi altyapısında kodlanan sitelerde işaretlemeyi doğrudan sayfa şablonlarına yerleştirebiliyoruz; yeni bir kurumsal web sitesi projesinde bu yapı baştan kurgulanır. Sonuçları her ay ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Copilot’ta yaptığımız atıf takibiyle izliyoruz. Genel çerçeveyi görmek isterseniz GEO ana rehberimizle başlayabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

Schema eklemek ChatGPT’de görünmemi sağlar mı?

Tek başına sağlamaz. Yapılandırılmış veri, markanızın ve tekliflerinizin makinelerce doğru anlaşılmasına yardım eder; ancak yanıtlarda yer almak içerik kalitesine, teknik erişime ve markanın başka kaynaklardaki anılmalarına da bağlıdır. Hiçbir işaretleme belirli bir yanıtta görünmeyi kesinleştirmez.

JSON-LD mi, mikro veri mi kullanmalıyım?

Google JSON-LD biçimini önerir, çünkü görünür HTML’den ayrı tutulur ve bakımı daha kolaydır. Mikro veri de geçerli bir biçimdir, ancak sayfa tasarımı değiştikçe bozulma riski daha yüksektir. Yeni kurulumlarda JSON-LD tercih etmek genellikle en pratik yoldur.

FAQPage işaretlemesi hâlâ işe yarar mı?

Google bu tür için zengin sonuç gösterimini 2023’te büyük ölçüde sınırladı, bu yüzden arama sonucunda açılır soru-cevaplar artık çoğu sitede görünmez. Yine de sayfadaki soru-cevap yapısını makinelere açıkça tanımlar. İşaretlenen soruların sayfada da görünür olması şarttır.

Racoun ile konuşun: İstanbul merkezli ekibimizle Türkiye genelindeki markalara hizmet veriyoruz. WhatsApp üzerinden yazabilir ya da teklif formunu doldurabilirsiniz. İlk görüşme ücretsizdir.