AI arama için schema markup: türler, örnekler ve uygulama

AI arama için hangi schema.org türleri yararlıdır?

Sayfanın gerçek konusuyla başlayın, ardından onu doğru şekilde tanımlayan en dar türü seçin. Schema.org, yapılandırılmış veri için bir kelime dağarcığı sağlar; yararlı içeriğin, net gezinmenin veya tutarlı entity bilgisinin yerini tutmaz. Teknik bir genel bakış için bkz. teknik AEO: schema, llms.txt ve tarayıcılar.

Kulağa uygun gelen her türü eklemeyin. Bir ürünle ilgili şirket makalesi hâlâ bir makaledir; otomatik olarak ürün sayfası değildir. Bir hizmet sayfası, ziyaretçilerin o sayfada inceleyebileceği hizmeti açıklamalıdır. Özellikleri yalnızca ilgili bilgi görünür olduğunda veya sayfa tarafından gerçekten desteklendiğinde kullanın. Bu basit kural, işaretlemeyi sürdürmeyi kolaylaştırır ve inceleyicilere doğruluğu kontrol etmenin doğrudan bir yolunu sunar.

AI görünürlüğü için schema.org işaretlemesi neye benzer?

• Bir işletme kimliği örneği, bir kuruluşun adını ve site URL'sini açıklayabilir.
• Bir sayfa örneği, bir sayfanın başlığını ve web sitesiyle ilişkisini tanımlayabilir.
• Bir makale örneği, bu ayrıntılar sayfada göründüğünde makale başlığını ve yazarı açıklayabilir.

Örneğin, bir kuruluş için küçük bir JSON-LD nesnesi @context değerini https://schema.org, @type değerini Organization ve name ile url gibi özellikleri kullanabilir. Değerler, ziyaretçinin doğrulayabileceği aynı kimlik ve kurumsal web adresi olmalıdır. Bu yapısal bir örnektir; sitenize uymayan alanları kopyalamak için bir neden değildir.

AI görünürlüğü için yararlı bir schema.org işaretleme incelemesi üç şeyi karşılaştırır: sayfa metni, yapılandırılmış veri ve sitedeki diğer entity ayrıntıları. Sayfa bir ürüne bir ad veriyorsa ve işaretleme başka bir ad kullanıyorsa, daha fazla özellik eklemeden önce uyumsuzluğu çözün. Daha büyük bir JSON-LD bloğunu doğası gereği daha iyi görmekten kaçının. GEO rehberi, teknik netliğin içerik ve kaynak görünürlüğünün yanında nasıl yer aldığını açıklar.

AI SEO için schema.org nasıl uygulanır?

1. Temsil eden bir sayfa seçin ve birincil amacını yazın.
2. Bu amacı doğru şekilde tanımlayan bir schema.org türü seçin.
3. Her önerilen özelliği sayfada görünen bilgiyle eşleştirin.
4. İşaretlemeyi JSON-LD veya sitenizin zaten kullandığı biçimde ekleyin.
5. İşlenmiş sayfayı doğrulayın ve içerik değişikliklerinden sonra tekrar gözden geçirin.

JSON-LD, yapılandırılmış veriyi görünür sayfa işaretlemesinden ayırmak için pratik bir biçimdir, ancak uygulama kalitesi yalnızca biçime değil sonuca bağlıdır. Tür ve özellik tanımları için schema.org sözlüğünü ve Google'a özel yönergeleri kontrol ederken Google'ın yapılandırılmış veri belgelerini kullanın.

Tekrarlanabilir bir uygulama için her sayfanın yanında kompakt bir kayıt tutun: amaçlanan tür, kaynak URL, kullanılan özellikler, her değerin içerik kaynağı ve son doğrulama tarihi. Bir editörün gerçek uyumu doğrulamasını ve bir geliştiricinin işaretlemenin işlenmiş sayfada göründüğünü doğrulamasını sağlayın. Sayfa değiştiğinde, yapılandırılmış veriyi aynı yayınlama görevinde güncelleyin. Bu, bir ürün, yazar veya hizmet ayrıntısı değiştikten sonra eski açıklamaların kalmasını önler.

LLMs.txt vs schema.org: fark nedir?

Bunlar aynı standardın rakip sürümleri değil, farklı araçlardır. Schema.org, türler ve özellikler kullanarak entity'leri ve sayfa ayrıntılarını açıklar. llms.txt, site sahiplerinin yayınlamayı seçebileceği ayrı bir kuraldır; yanlış sayfa içeriğini doğru yapmaz ve schema işaretlemesi değildir. Bir karar çerçevesi ve örnek dosya için bkz. llms.txt: nedir ve ihtiyacınız var mı.

Uygulama süreniz kısıtlıysa, önce sayfayı ve eşleşen yapılandırılmış veriyi düzeltmeye başlayın. Yalnızca bakımı için net bir editöryel amacınız varsa ve referanslarını güncel tutabiliyorsanız bir metin dosyası düşünün. Her iki yapının da bir AI sisteminin hangi materyali aldığını kontrol ettiğini varsaymayın. Kararı bakım kapasitesine bağlı tutun: doğru ve bakımı yapılmış bir sayfa, sahibi olmayan ek bir dosyadan daha yararlıdır.

Schema, ChatGPT ve Perplexity görünürlüğünü iyileştirir mi?

• Kuruluşun veya sayfanın kendi sitenizde tutarlı şekilde açıklandığını kontrol edin.
• Her gözlemlenen yanıt için tam soruyu, tarihi, asistanı ve ifadeyi kaydedin.
• Kaynak alıntısını ad geçmesinden ayırın; bunlar farklı gözlemlerdir.
• Anlamlı sayfa veya işaretleme değişikliklerinden sonra aynı soruları tekrar kontrol edin.

Schema, sayfanızın belirtilen yapısını açık hale getirebilir, ancak ChatGPT veya Perplexity için bir kontrol paneli değildir. Bu nedenle bir karşılaştırma, kullanıcının gözlemleyebileceğine odaklanmalıdır: bir yanıt entity'den bahsediyor mu, bir kaynağa bağlantı veriyor mu ve alıntılanan sayfa yanıtı destekliyor mu? İki asistanın aynı kaynakları kullandığını veya aynı isteme aynı şekilde yanıt verdiğini varsaymayın.

Her seferinde test ifadesini değiştirmek yerine küçük ve istikrarlı bir dizi ilgili soru kullanın. İstemi ve yanıtı tarih ve sayfa URL'siyle birlikte kaydedin, bir alıntı görünürse. Ardından alıntılanan sayfanın soruyu net şekilde yanıtlayıp yanıtlamadığını ve yapılandırılmış verinin onunla eşleşip eşleşmediğini inceleyin. Ayrı bir görünürlük incelemesi için bkz. ChatGPT'de nasıl alıntılanırsınız ve Perplexity görünürlük rehberi.

Hangi takip göstergeleri ve platform sınırlamaları önemlidir?

1. İşaretleme geçerliliği: işlenmiş sayfa ayrıştırılabilir yapılandırılmış veri içeriyor mu?
2. İçerik uyumu: işaretlenen gerçekler görünür sayfayla eşleşiyor mu?
3. Kapsam: inceleme için seçilen sayfalar güncellemelerden sonra kontrol edildi mi?
4. Yanıt gözlemleri: kaydedilen test soruları ilgili bir bahis veya kaynak alıntısı üretiyor mu?

Bu göstergeler, her biri kontrol edilip açıklanabildiği için yararlı bir takip kaydı oluşturur. Schema'nın bir asistanın yanıtında değişikliğe neden olduğunu kanıtlamazlar. Uygulama kontrollerini görünürlük gözlemlerinden ayrı tutun ve AI arama takibi kaydına sayfa düzenlemelerini veya diğer önemli değişiklikleri not edin. Bu, Readout'u tek bir açıklanamayan görünürlük puanından daha yararlı hale getirir.

Google'ın yapılandırılmış veriyi ve arama görünümünü nasıl ele aldığı onun kararıdır; ne schema.org işaretlemesi ne de geçerli bir uygulama, ChatGPT veya Perplexity'nin bir sayfayı bir yanıta dahil edip etmeyeceğini kontrol eder. Bu platformlar kaynak seçimini veya sunumunu değiştirebilir, bu nedenle çalışma, üzerinde anlaşılan işaretlemeyi doğrulayabilir ve gözlemlenen yanıtları raporlayabilir, ancak bir alıntı veya görünüm vaat edemez.

Bir schema incelemesine nasıl hazırlanmalısınız?

1. Sayfayı seçin: sistemlerin anlamasını istediğiniz içeriği temsil eden bir URL gönderin.
2. Konuyu belirtin: sayfanın tanımladığı kuruluşu, ürünü, hizmeti veya makaleyi tanımlayın.
3. Mevcut işaretlemeyi paylaşın: varsa kaynağı veya uygulama ayrıntılarını ekleyin.
4. Kararı belirtin: tür seçimi, tutarlılık kontrolü veya uygulama rehberliği gerekip gerekmediğini açıklayın.

Odaklı bir Spec Review bu girdilerle başlar. Görünür sayfayı yapılandırılmış verisiyle karşılaştırır, uyumsuz veya desteklenmeyen özellikleri not eder ve önerilen türü, korunacak veya revize edilecek özellikleri ve doğrulama kontrollerini belirleyen bir Launch Spec döndürür. Birden çok sayfa şablonu için kısa bir URL envanteri ekleyin ve aynı içerik yapısını paylaşan şablonları işaretleyin.

Proje fiyatı $760 / projeden başlar. Kapsamı belirlemek için AEOTech'e sayfa URL'sini, varsa mevcut işaretlemeyi ve yanıtlanması gereken soruyu gönderin. Uygulamaya başlamadan önce inceleme kapsamını ve teslimatları onaylayacağız.

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. Sayfayı seçinNet bir amacı olan bir sayfa seçin ve tanımladığı entity'yi veya içeriği belirleyin.
2. İçeriği türlerle eşleştirinSayfayı ilgili bir schema.org türüyle eşleştirin ve yalnızca içeriği tarafından desteklenen özellikleri kullanın.
3. Uygulayın ve doğrulayınYapılandırılmış veriyi ekleyin, işlenmiş sayfayı inceleyin ve her değerin ziyaretçilerin okuyabildikleriyle eşleştiğini kontrol edin.
4. Temeli kaydedinSayfa URL'sini, işaretleme sürümünü, doğrulama notlarını ve olası AI yanıt gözlemlerini kaydedin.
5. Düzenlemelerden sonra gözden geçirinÖnemli içerik veya entity ayrıntıları değiştiğinde sayfayı ve işaretlemeyi birlikte yeniden kontrol edin.