Şema ve Yapılandırılmış Veri Oluşturmak için LLM'leri Kullanma

Giriş

Yapılandırılmış veriler artık SEO için "olsa iyi olur" türünden bir şey değil, internetin makine dili haline gelmiştir.

Google'ın Gemini'sinden ChatGPT Search, Perplexity, Copilot, Claude, Apple Intelligence ve hatta açık kaynaklı arama modellerine kadar her yapay zeka sistemi, aşağıdakileri yapmak için yapılandırılmış verilere bağlıdır:

✔ içeriği anlamak

✔ varlıkları sınıflandırmak

✔ gerçekleri doğrulamak

✔ özetler oluşturmak

✔ zengin sonuçları tetiklemek

✔ AI Genel Bakışlarını güçlendirin

✔ ürün özelliklerini tanımlama

✔ ilişkileri anlayın

✔ anahtar özellikleri çıkarın

Ancak çoğu web sitesi hala şemayı ikinci planda tutmaktadır.

İyi haber ne mi? Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) artık doğru, eksiksiz ve bağlam farkında yapılandırılmış veriler üretmede inanılmaz derecede etkilidir. Bunlar arasında şunlar yer alır:

✔ JSON-LD

✔ FAQPage şeması

✔ Ürün şeması

✔ Organizasyon şeması

✔ SoftwareApplication şeması

✔ Nasıl Yapılır şeması

✔ Makale şeması

✔ Etkinlik şeması

✔ İnceleme şeması

✔ Ekmek kırıntısı listesi şeması

✔ Yerel İşletme şeması

Bu kılavuz, ChatGPT, Gemini, Claude veya herhangi bir LLM kullanarak yapılandırılmış verileri nasıl güvenli, doğru ve Ranktracker'ın doğrulama iş akışlarıyla oluşturacağınızı gösterir.

1. LLM'ler Şema Oluşturma İçin Neden Mükemmeldir?

LLM'ler aşağıdaki görevlerde son derece başarılıdır:

• ✔ Yapılandırılmış

Tutarlı JSON-LD kalıplarını takip ederler.

• ✔ Desen tabanlı

Milyonlarca doğru şema örneği görmüşlerdir.

• ✔ Kural tabanlı

Schema.org sözcük dağarcığı öngörülebilirdir.

• ✔ Hiyerarşik

LLM'ler hiyerarşik verilerde (varlıklar → öznitelikler → değerler) mükemmeldir.

• ✔ Tekrarlayıcı

Şema sınırlı değişkenliğe sahiptir ve LLM'ler bunu mükemmel bir şekilde işler.

Şunları üretebilirler:

✔ sözdizimsel olarak geçerli JSON

✔ doğru şekilde iç içe geçmiş nesneler

✔ schema.org uyumlu yapılar

✔ eksiksiz öznitelik listeleri

✔ hatasız işaretleme

✔ bağlamsal doğruluk

Onlara doğru girdiyi verdiğinizde.

2. Altın Kural: LLM'ler Asla Gerçekleri Uydurmamalıdır

LLM'ler şema yapısı oluşturabilir. Ancak şunları YAPMAMALIDIR:

✘ ürün özellikleri uydurmak

✘ fiyatlandırma varsaymak

✘ adres icat etmek

✘ iletişim bilgilerini uydurmak

✘ iş özelliklerini varsaymak

✘ yorumları uydurmak

✘ puanları tahmin etmek

Her zaman gerçekleri kendiniz sağlayın.

Ardından LLM'nin bunları yapılandırılmış verilere dönüştürmesine izin verin.

3. En İyi SEO Ekipleri Tarafından Kullanılan LLM Şema İş Akışı

İşte profesyonel iş akışı:

Adım 1 — Doğru Girişleri Toplayın

Siz şunları sağlarsınız:

✔ ürün detayları

✔ şirket açıklaması

✔ fiyatlandırma

✔ özellikler

✔ yorumlar

✔ SSS

✔ sayfa içeriği

✔ NAP (yerel için)

LLM bunları asla tahmin etmemelidir.

Adım 2 — LLM'ye İstediğiniz Şema Türünü Bildirin

Örnekler:

✔ Ürün

✔ Kuruluş

✔ Yazılım Uygulaması

✔ SSS Sayfası

✔ Makale

✔ Nasıl Yapılır

✔ Yerel İşletme

✔ Kişi

✔ Web Sayfası

✔ Etkinlik

LLM'ler, net bir yapı verildiğinde mükemmel performans gösterir.

Adım 3 — LLM'den Yalnızca Geçerli JSON-LD'yi İsteyin

Kullanım

"Yalnızca geçerli JSON-LD döndür. 

Açıklama yok. Yorum yok. Kod çitlemesi yok."

Bu, metnin işaretlemeyle karıştırılmasını önler.

Adım 4 — Ranktracker Web Denetimi ile Doğrulayın

Ranktracker'ın Web Denetimi şunları algılar:

✔ geçersiz JSON

✔ bozuk iç içe geçme

✔ yanlış şema türleri

✔ eksik zorunlu alanlar

✔ tutarsız NAP

✔ çelişkili sınıflandırmalar

Bu, üretim düzeyinde doğruluğu garanti eder.

Adım 5 — CMS veya Şablonunuza Ekleme

Artık şunlara sahipsiniz:

✔ temiz

✔ geçerli

✔ doğru

✔ LLM tarafından okunabilir

✔ Google dostu

yapılandırılmış veriler.

4. LLM'lerin Neredeyse Mükemmel Doğrulukla Oluşturabileceği 10 Şema Türü

1. Organizasyon Şeması

Markanızın kimliği için.

LLM'ler şunları işler:

✔ isim

✔ sameAs bağlantıları

✔ logo

✔ kurucu

✔ açıklama

✔ tanımlayıcılar

✔ iletişim

LLM'lerde varlık sinyallerini güçlendirmek için mükemmeldir.

2. Ürün Şeması

E-ticaret ve yazılım için.

Şunlar için idealdir:

✔ özellik listeleri

✔ teklifler

✔ derecelendirmeler

✔ teknik özellikler

✔ ürün kategorileri

LLM'ler, kendilerine veriler sağlandığında bunları kolayca üretebilir.

3. Yazılım Uygulama Şeması

Ranktracker gibi SaaS şirketleri için bir zorunluluktur.

İçerir:

✔ işletimSistemi

✔ uygulamaKategorisi

✔ özellikler

✔ fiyatlandırma

✔ teklifler

✔ aynı bağlantılar

LLM'ler son derece temiz sürümler oluşturabilir.

4. SSS Sayfası Şeması

LLM'ye SSS'lerinizi verin → mükemmel JSON-LD elde edin.

5. Makale Şeması

Aşağıdakileri içeren içerik merkezleri için idealdir:

✔ yazar

✔ yayıncı

✔ başlık

✔ kelime sayısı

✔ yayınlanma tarihi

LLM'ler bu konuda kusursuzdur.

6. Yerel İşletme Şeması

Fiziksel ofisler veya coğrafi hedefli kuruluşlar için.

İçerir:

✔ adres

✔ coğrafi koordinatlar

✔ çalışma saatleri

Verileri sağlayın → LLM şemayı yazar.

7. BreadcrumbList Şeması

LLM'ye sayfa hiyerarşisini verirseniz otomatik olarak oluşturulur.

8. HowTo Şeması

Adımları girin → LLM mükemmel bir şekilde biçimlendirir.

9. Event Şeması

Web seminerleri, lansmanlar, eğitim oturumları için mükemmeldir.

10. İnceleme Şeması

Gerçek incelemeleri siz sağlarsınız. LLM bunları biçimlendirir, ancak asla uydurmaz.

5. LLM Şema Komut İstemi Kütüphanesi (Bunları Kaydedin)

Bunlar savaşta test edilmiş istemlerdir.

1. Temel Şema Oluşturucu

"Aşağıdaki ayrıntıları kullanarak [Şema Türü] için geçerli JSON-LD oluşturun. 

SADECE sağlanan bilgileri kullanın. SADECE JSON-LD döndürün, açıklama yapmayın."

2. Yazılım Uygulaması Şeması

“Aşağıdaki SaaS ürünü için eksiksiz bir Yazılım Uygulaması şeması oluşturun. Şunları dahil edin: 

– ad – açıklama – işletimSistemi – uygulamaKategorisi – özellikler – teklifler – fiyatlandırma – aynıOlarak – yayıncı Yalnızca sağlanan bilgileri kullanın."

3. SSS Sayfası Şeması

“Aşağıdaki SSS'leri geçerli SSS Sayfası JSON-LD'ye dönüştürün. Tam olarak aynı soruları ve cevapları kullanın. Bunları yeniden yazmayın.”

4. Makale Şeması

“Aşağıdaki makale için Article şeması oluşturun. Yalnızca sağlanan meta verileri kullanın.”

5. LocalBusiness Şeması

“Bu NAP ve konum verilerini kullanarak Yerel İşletme JSON-LD oluşturun.”

6. Şema Temizleme

“Bu şemayı doğrulayın ve temizleyin, aşağıdakileri sağladığından emin olun: 

– geçerli JSON – doğru schema.org sözlüğünü kullanıyor – gerekli alanları içeriyor – uydurma veriler içermiyor.”

6. LLM'ler Şemayı İnsan Yeteneğinin Ötesinde Nasıl İyileştirir?

LLM'ler, insanların genellikle gözden kaçırdığı şekillerde şemayı geliştirebilir:

• ✔ eksik önerilen alanları ekle

• ✔ öznitelik biçimlendirmesini standartlaştır

• ✔ iç içe geçmeyi düzelt

• ✔ şema türlerini doğrula

• ✔ Anlamsal zenginlik ekle

• ✔ isteğe bağlı ancak yararlı öznitelikleri doldur

• ✔ kanonik ilişkiler oluşturma

• ✔ kullanımdan kaldırılmış alanları kaldır

Ayrıca şunları da gerçekleştirebilirler:

Şema konsolidasyonu

Birden fazla şema türünü temiz bir şekilde birleştirme.

Şema hata ayıklama

Bozuk sözdizimini düzeltme.

Şema optimizasyonu

Yapılandırılmış verileri LLM tarafından daha okunabilir hale getirme.

7. Şema için LLM'leri kullanırken 5 yaygın hatadan kaçının

1. LLM'nin gerçekleri uydurmasına izin vermek

Buna asla izin vermeyin.

2. LLM'ye eksik girdiler vermek

Şema, gerçekleriniz kadar doğrudur.

3. Ranktracker Web Audit ile doğrulama yapmamak

Şema kolayca bozulur — her zaman doğrulayın.

4. Birden fazla şema türünü uygun olmayan şekilde karıştırmak

İç içe geçme uygun değilse ayrı bloklar kullanın.

5. Şema ≠ SEO Sihirbazlığı olduğunu unutmak

Şema, yapay zeka ve arama motorlarına yardımcı olur, ancak gerçeklerle uyumlu olmalıdır.

8. Ranktracker'ın LLM Şema İş Akışlarıyla Entegrasyonu

Web Denetimi

Şema sağlığını doğrular ve hataları vurgular.

SERP Denetleyicisi

Yapılandırılmış verilerin zengin sonuçlarda ve AI Genel Bakışlarında nasıl göründüğünü gösterir.

Anahtar Kelime Bulucu

Gerçek niyetle uyumlu SSS ve konu tabanlı şema oluşturmaya yardımcı olur.

AI Makale Yazarı

JSON-LD ile mükemmel uyum sağlayan yapı dostu içerik üretir.

Ranktracker doğrulama + görünürlüğü yönetir. LLM'ler oluşturma + biçimlendirmeyi yönetir.

Birlikte kusursuz yapılandırılmış veriler üretirler.

Son Düşünce:

LLM'ler Şema Oluşturmayı Hızlandırır — Ancak Doğruluğu Siz Kontrol Edersiniz

LLM'ler, şema oluşturmayı teknik bir görevden yapılandırılmış, ölçeklenebilir bir iş akışına dönüştürdü:

✔ artık elle yazılmış JSON yok

✔ artık sözdizimi hatası yok

✔ artık gerekli alanlar eksik değil

✔ artık güncel olmayan şema türleri yok

✔ tutarsız biçimlendirme yok

Ancak unutmayın:

LLM'ler yapıyı oluşturur. Siz gerçekleri sağlarsınız. Ranktracker çıktıyı doğrular.

Bu, AI dönemi için yeni şema iş akışıdır ve pazarlamacılara ve SEO uzmanlarına, LLM'lerin, arama motorlarının ve üretici sistemlerin içeriklerini nasıl yorumladıkları üzerinde benzeri görülmemiş bir kontrol sağlar.