AI Arama Schema İşaretleme: Türler, Örnekler ve Uygulama

Schema işaretleme AI arama için neyi netleştirir?

Schema işaretleme, bir sayfada temsil edilen entity'leri ve ilişkileri tanımlar. Arama sistemlerine, insan okuyucu için zaten açık olması gereken içerik hakkında yapılandırılmış bağlam sağlar; kullanışlı, doğru sayfa metninin yerini tutmaz.

Örneğin, bir makale sayfası başlığını, yazarını, yayın tarihini ve ana metnini makale özellikleri olarak tanımlayabilir. Bir şirket sayfası, kuruluşu ve resmi web sitesini tanımlayabilir. Bir ürün sayfası, bu ayrıntılar gerçekten mevcut ve güncel olduğunda ilgili ürün özelliklerini kullanabilir. Bu örnekler, mevcut her alanı eklemek için talimatlar değil, başlangıç noktalarıdır.

Pratik bir kural, sayfanın ana konusunu ve yalnızca sayfanın desteklediği ayrıntıları işaretlemektir. Sayfa bir özelliğin belirli bir bölgede mevcut olduğunu söylüyorsa, yapılandırılmış veri daha geniş bir kullanılabilirlik anlamına gelmemelidir. Yazar tanımlanmamışsa, bir alanı doldurmak için bir yazar uydurmayın.

Schema.org kelime dağarcığını sağlar; uygulama yine de sayfayı doğru bir şekilde yansıtmalıdır. Google'ın yapılandırılmış veri dokümantasyonu kendi yapılandırılmış veri kullanımını açıklarken, schema.org türleri ve özellikleri belgeler. Hiçbir kaynak, yalnızca işaretleme eklemenin bir AI tarafından oluşturulan yanıtta yer almayı garanti ettiğini söylemez.

Hangi schema.org türleri en önemlidir ve ne zaman?

Türleri, sayfanın amacına ve bir okuyucunun orada doğrulayabileceği bilgilere göre seçin. Daha küçük, doğru ve ilgili bir işaretleme setinin bakımı, görünüş uğruna eklenen geniş bir tür setinden daha kolaydır.

Bunlar evrensel bir schema kontrol listesi değil, örneklerdir. Bir proje, bir sayfada yalnızca bir ilgili türe ihtiyaç duyabilir ve bazı sayfa şablonları hiç yapılandırılmış veriyi hak etmeyebilir. Bir türü yalnızca bir rakibin kaynak kodunda veya bir işaretleme oluşturucuda göründüğü için eklemeyin.

Önerilen her alan için şunu sorun: bilgi görünür, spesifik ve sorumlu bir kişi tarafından sürdürülüyor mu? Cevap hayırsa, onu dışarıda bırakın veya önce içerik boşluğunu giderin. Tarama erişimini ve llms.txt'yi de kapsayan teknik planlama için bkz. Teknik AEO: schema, llms.txt, tarayıcılar.

LLMs.txt vs schema.org: fark nedir?

Schema.org, yapılandırılmış verideki entity'leri ve özellikleri tanımlamak için bir kelime dağarcığıdır; llms.txt, dil modeli sistemlerine bir site hakkında kısa bir yönlendirme sunmayı amaçlayan ayrı bir düz metin dosyası kuralıdır. Birbirlerinin yerine geçemezler ve biri diğerinin yerini almaz.

Yapılandırılmış veri, tanımladığı sayfa veya site bilgisine aittir. Örneğin, bir sayfanın bir makale olduğunu ifade edebilir veya bir kuruluşun özelliklerini tanımlayabilir. Buna karşılık, bir llms.txt dosyası seçilmiş materyali işaret edebilir veya bir sitenin organizasyonunu metin olarak açıklayabilir. Schema'yı doğrulamaz, belirsiz sayfa içeriğini onarmaz veya bir sayfayı belirli bir sonuç için uygun hale getirmez.

Her iki formatı da yalnızca net bir bakım sahibi ve somut bir bilgi ihtiyacı olduğunda kullanmayı düşünün. llms.txt'yi kısa, doğru ve mevcut site navigasyonuyla uyumlu tutun; schema'yı görünür sayfa gerçekleriyle uyumlu tutun. Her iki formatı da bir erişim kontrol mekanizması veya bir AI sistemine tercih edilen bir sayfayı alıntılamasını söylemenin bir yolu olarak ele almaktan kaçının.

Metin dosyası kuralının ayrı bir değerlendirmesi için llms.txt: nedir ve ihtiyacınız var mı okuyun. Yararlı bir karar, önce belirsiz sayfa yapısını ve gerçek tutarsızlıklarını düzeltmek, ardından her ek formatın tanımlanmış bir sorunu çözüp çözmediğine karar vermektir.

Schema işaretlemeyi nasıl uygulamalı ve gözden geçirmelisiniz?

Sağlam bir uygulama, bir sayfa envanteri ve görünür içerik ile önerilen yapılandırılmış alanlar arasında bir karşılaştırma ile başlar. Bu inceleme, şablonların ölçekte güncel olmayan, desteklenmeyen veya uyumsuz bilgiler yayınlamasını önler.

Pratik bir uygulama sırası şöyledir:

• Öncelikli URL'leri belirleyin ve bunları sayfa şablonu ve amaca göre gruplandırın.
• Her grup için en küçük ilgili schema.org türü setini seçin.
• Her özelliği, sayfadaki veya onaylı bir içerik sistemindeki görünür bir kaynağa eşleyin.
• Sitenin desteklenen yöntemini kullanarak işaretleme ekleyin; platform izin veriyorsa genellikle JSON-LD.
• Temsili sayfaları test edin, uyarıları ve hataları inceleyin ve daha geniş bir sürümden önce uyumsuzlukları düzeltin.
• Şablonlarda veya kaynak içerikte yapılan değişiklikler için sahibi ve inceleme tetikleyicisini kaydedin.

Bir makale örneği için, işaretleme sayfayı bir Article olarak tanımlayabilir ve ziyaretçilere gösterilen aynı başlık ve yazarı yansıtabilir. Bu, içerik ve işaretleme arasındaki ilişkinin bir örneğidir, kopyalanıp yapıştırılmaya hazır bir veri bloğu değildir: gerekli alanlar ve desteklenen özellikler uygulamaya ve arama platformuna göre değişir.

MegaSatoshi'da, Uyumluluk İncelemesi önerilen özellikleri sayfa içeriği ve müşteri tarafından onaylanan gerçeklerle kontrol eder. Kalite Kapısı daha sonra temsili şablonları kontrol eder ve teslimattan önce çözülmemiş sorunları kaydeder. AI arama çalışmalarında daha geniş planlama için bkz. AI arama görünürlüğü ve teknik AEO.

Müşteri ve uygulama ekibi ne hazırlamalı?

Schema çalışması, müşteri ve uygulama ekibi işaretleme eklenmeden önce kaynak gerçekler, sayfa sahipliği ve yayın sorumluluğu konusunda anlaştığında verimli bir şekilde ilerler. Bu kararları netleştirmek için bu kontrol listesini kullanın.

Biz hazırlarız:

• Her sayfanın amacının not edildiği, önceliklendirilmiş bir sayfa ve şablon envanteri.
• Aday schema türleri ve özelliklerinin görünür içeriğe eşlenmesi.
• Sitenin yayınlama sistemine uygun uygulama örnekleri.
• İçerik uyumsuzlukları, şablon davranışı ve teslimat sahipliğini kapsayan bir doğrulama kontrol listesi.
• Onaylanan gerçekleri, kararları, açık sorunları ve inceleme sorumluluklarını kaydeden bir Yönetişim Dosyası.

Müşteri sağlar:

• İlgili site şablonlarına erişim veya değişiklikleri uygulayabilecek bir teknik irtibat kişisi.
• İlgili olduğunda onaylanmış kuruluş, ürün, yazar ve editoryal ayrıntılar.
• Güncel sayfa URL'leri ve devam eden bilinen şablon veya içerik değişiklikleri.
• Gerçek iddiaları onaylayabilecek ve düzeltmelerin nasıl yayınlanacağına karar verebilecek adlandırılmış bir sahip.

Yönetişim Dosyası lansmanın ötesinde de kullanışlıdır: bir ürün ayrıntısı, yazar kaydı veya sayfa yapısı değiştiğinde, sahip hangi özelliklerin gözden geçirilmesi gerektiğini izleyebilir. Bakım planı olmayan ayrı bir elektronik tabloya gerçekleri kopyalamak yerine kanıtı gerçeğin kaynağına yakın tutun. İşaretlemenin bir AI görünürlük programına nasıl uyduğuna dair daha geniş bir bakış için bkz. AI arama optimizasyonu.

Schema işaretleme AI aramada neyi kontrol edemez?

Schema işaretleme bir sayfayı tanımlayabilir, ancak ChatGPT, Perplexity, Google veya başka bir sistemin o sayfayı nasıl keşfettiğini, yorumladığını, seçtiğini veya alıntıladığını kontrol edemez. Bu sistemler kendi kararlarını verir ve arayüzleri ile dokümantasyonları değişebilir.

Buna göre, onaylanan teslimatı doğru uygulama rehberliği, üzerinde anlaşılan işaretleme çalışması ve belgelenmiş doğrulama olarak ele alın—belirli bir yanıt, alıntı, sıralama veya arama görünümü vaadi olarak değil. Google'ın rehberliği ayrıca yapılandırılmış veriyi garantili görüntüleme özelliklerinden ayırır; belirli bir Google özelliğini değerlendirirken mevcut dokümantasyonunu kullanın.

Yayından önce şu kalite kontrolünü kullanın:

• İşaretlenen her gerçek sayfada görünüyor mu veya onaylı, güvenilir bir kaynağa sahip mi?
• Seçilen tür, sayfanın ana amacını arzu edilen bir sonuçtan ziyade tanımlıyor mu?
• Yayın sonrası oluşturulan sayfa ve yapılandırılmış veri uyuşuyor mu?
• İçerik veya şablonlar değiştiğinde işaretlemeyi tekrar ziyaret edecek bir sahip var mı?

Sitenin ana sorunu eksik veya tutarsız entity bilgisi ise, işaretleme işin yalnızca bir parçası olabilir. AI entity optimizasyonu aracılığıyla içerik ve entity sinyallerini teknik uygulamayla birlikte gözden geçirin, ardından sayfanın kendisini iyileştiren düzeltmelere öncelik verin.

Fiyatlar

Başlangıç fiyatları USD'dir. Özel paketler ve hacim indirimleri talep üzerine. Ödeme: USDT, USDC, BTC, ETH, SOL, TON veya proje tokeniniz ile.

Nasıl çalışır

1. Kapsamı belirleyinSiteyi, öncelikli sayfaları ve işaretlemenin netleştirmesine yardımcı olması gereken iş sorularını paylaşın. Temsili şablonları belirler ve kapsamda olanı kararlaştırırız.
2. Onaylanan gerçekleri toplayınMüşteri, mevcut kuruluş, ürün veya editoryal ayrıntıları sağlar ve bunları kimin onaylayabileceğini teyit eder. Alanları önermeden önce kaynak sahipliğini kaydederiz.
3. Türleri içerikle eşleyinAday schema.org türlerini ve özelliklerini, seçilen sayfalarda görünen bilgilerle eşleştirir, desteklenmeyen veya gereksiz alanları hariç tutarız.
4. İnceleyin ve doğrulayınUyumluluk İncelemesi, gerçek uyumunu kontrol eder, ardından temsili sayfalar ve uygulama ayrıntıları üzerinde Kalite Kapısı gelir.
5. Yönetişimi devredinÜzerinde anlaşılan örnekleri, doğrulama notlarını ve Yönetişim Dosyasını sağlarız, böylece sorumlu ekip sayfalar değiştikçe işaretlemeyi sürdürebilir.