Yapay Zeka Arama ve Yapılandırılmış Veri: Schema.org Nasıl Kullanılır?

Schema.org yapılandırılmış verisi, bir sayfanın içeriğini ve varlıklar arasındaki ilişkileri makinelerin işlemesine yardımcı olan standart bir açıklamadır. Ancak JSON-LD eklemek bir sayfanın ChatGPT, Gemini, Perplexity veya Google AI yanıtlarında kaynak gösterilmesini sağlamaz. Google’ın AI arama rehberi, AI Overviews ve AI Mode için özel bir schema.org işaretlemesi gerekmediğini; yapılandırılmış verinin AI arama görünürlüğü için şart olmadığını açıkça belirtiyor. Temel SEO, erişilebilir ve yararlı içerik ile indekslenebilirlik önemini korur. Google’ın AI arama rehberini okuyun.

Yapılandırılmış veriyi, desteklenen Search özelliklerine uygunluk ve sayfa içeriği hakkında açık ipuçları sunmak için kullanın. Google uygun rich result görünümünü garanti etmez; işaretleme sayfada kullanıcıların gördüğü içeriği doğru temsil etmelidir. Genel yapılandırılmış veri yönergeleri Google’ın desteklediği biçimleri ve kalite koşullarını açıklar.

JSON-LD ne zaman yararlıdır?

JSON-LD, structured data eklemenin Google’ın önerdiği biçimidir; Microdata veya RDFa da desteklenir. JSON-LD’nin pratik avantajı, sayfa HTML’sinin içine ayrı bir script bloğu olarak eklenebilmesidir. Bu, JSON-LD’nin kendiliğinden daha hızlı olduğu veya LLM’lerin onu mutlaka daha iyi ayrıştırdığı anlamına gelmez.

Örneğin bir makalede görünür başlık, yazar ve yayın bilgileri varsa, Article işaretlemesi bu alanları sayfayla tutarlı biçimde ifade edebilir:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Görünür sayfa başlığıyla aynı başlık",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Sayfada belirtilen yazar"
  },
  "datePublished": "2026-10-09",
  "dateModified": "2026-10-03",
  "mainEntityOfPage": "https://example.com/blog/ornek-makale/"
}
</script>

Bu yalnızca alanların sayfada gerçekten bulunan bilgilerle nasıl eşleşmesi gerektiğini gösteren örnektir. Kendi URL, tarih, yazar ve içerik değerlerinizi doğrulamadan kopyalamayın. Sayfada gösterilmeyen nitelikleri eklemeyin. Google Article structured data için örnekler ve isteğe bağlı özellikler sunar.

@graph, sameAs, about ve mentions

@graph, tek JSON-LD belgesinde birbirine referans veren birden fazla varlığı ifade etmek için kullanılabilir. @id değerleri aynı belgede tutarlı düğümleri bağlamaya yarar. Bu özellikler veri modellemesi için kullanışlıdır; tek başlarına sıralama veya AI kaynak gösterimi sinyali olarak belgelenmemiştir.

• sameAs: Yalnızca aynı kişi veya kuruluşu gerçekten temsil ettiği doğrulanmış profilleri ekleyin. Benzer isimli profilleri ya da henüz mevcut olmayan Wikidata/Wikipedia kayıtlarını kimlik bağlantısı gibi göstermeyin.
• about ve mentions: Sayfanın konusu veya metinde geçen varlıklar anlamlıysa Schema.org sözlüğüyle ifade edilebilir. İşaretlemeyi görünür içerikle tutarlı tutun ve bu alanların belirli bir arama görünürlüğü sağlayacağını vaat etmeyin.
• Organization ve Person: Kuruluş adı, resmî URL, logo ve yazar bilgilerini doğrulanmış kurumsal kaynaklardan alın. Unvan, uzmanlık veya akademik kimlik uydurmayın.
• isAccessibleForFree: İçerik erişim biçimiyle gerçekten ilgiliyse kullanın; tek başına AI botlarına erişim izni veren bir talimat veya görünürlük ayarı değildir.

Her sameAs URL’sini ve her iddiayı uygulama öncesi doğrulayın. Bir alanın Schema.org sözlüğünde bulunması, Google Search tarafından zengin sonuç için kullanıldığı anlamına gelmez. Google’ın özelliğe özel dokümantasyonu ve genel yönergeleri hangi özelliklerin desteklendiğini belirler.

Uygulama ve doğrulama

1. Sayfada kullanıcıların görebildiği ana bilgileri ve uygun Schema.org türünü belirleyin.
2. Gerçek sayfa URL’si, görünür başlık, yazar, yayın/değişiklik tarihleri ve varsa doğrulanmış kuruluş bilgilerini kullanın.
3. JSON-LD’yi üretim HTML’sinde kontrol edin; aynı varlık için sayfada çelişen veya çoğaltılmış işaretleme olup olmadığını inceleyin.
4. Google’ın desteklediği rich result türleri için Rich Results Test kullanın. Google Search’in desteklemediği Schema.org tipleri ve genel sözlük doğrulaması için Schema.org Validator kullanın.
5. Search Console’da ilgili zengin sonuç raporlarını ve URL Inspection çıktısını izleyin. Sözdizimi doğrulaması, Google’ın bir rich result göstereceğini veya içeriği indeksleyeceğini garanti etmez.
6. AI yanıtlarındaki görünürlüğü ayrı, tarihli gözlem olarak ölçün; bir schema değişikliğinden sonra görülen eşzamanlı değişimi tek başına nedensellik kanıtı saymayın.

Google’ın structured data yönergelerine göre işaretleme ana sayfa içeriğini doğru temsil etmeli ve yanıltıcı ya da kullanıcıdan gizlenmiş bilgiler içermemelidir. JSON-LD rehberimizde teknik doğrulama adımları da yer alıyor.

AI agent uygulama checklist’i

Bir agent bu rehberi site şablonlarına uygularken her URL için şu çıktıları hazırlamalıdır:

1. Sayfanın görünür türünü, başlığını, yazarını ve tarihlerini kaynak HTML ile doğrula.
2. Yalnızca gerçek sayfa içeriğinin desteklediği bir Schema.org türü ve özellik kümesi seç; örnek URL veya kimlikleri üretime kopyalama.
3. sameAs bağlantılarını resmî kurumsal profillerle doğrula; doğrulanamayanları ekleme.
4. Üretim build’inde JSON-LD’nin bir kez ve geçerli biçimde üretildiğini; canonical ve görünür metinle çelişmediğini denetle.
5. Google’ın ilgili Rich Results Test’ini ve Schema.org Validator’ı çalıştır; araç kapsamlarını raporda ayır.
6. Sonucu rich result teknik uygunluğu olarak raporla. GSC verisi veya tarihli AI yanıt gözlemleri yoksa indeksleme, görünürlük ya da AI kaynak gösterimini başarı diye yazma.

Sık sorulan sorular

Microdata veya RDFa yerine neden JSON-LD tercih edilir?

Google üç biçimi de destekler ve JSON-LD’yi önerir. Projenin şablon yapısına, bakım kolaylığına ve doğrulama sürecine göre seçim yapın; format seçimi AI yanıtlarında kaynak gösterimi garantisi sağlamaz.

Şema kodlarını nasıl test ederim?

Google Search’in desteklediği zengin sonuç özelliklerinin uygunluğunu Rich Results Test ile kontrol edin. Schema.org sözlüğüne göre genel doğrulama için Schema.org Validator kullanın. Search Console ve URL Inspection ile üretim URL’sini ayrıca doğrulayın.

Yapılandırılmış veri AI arama için gerekli mi?

Google’ın AI Overviews ve AI Mode rehberine göre özel bir schema işaretlemesi gerekli değildir. Desteklenen Search özellikleri için doğru ve yararlı olduğu yerde structured data kullanmaya devam edin; AI kaynak gösterimi veya sıralama garantisi olarak sunmayın.

Daha kapsamlı destek için SEO Danışmanlığı hizmetimize göz atın.

İlgili yazılar

• Yapay Zeka Mühendisliği (AI Engineering) ve LLM Geliştirme Rehberi
• Görünmez Yapay Zekâ Filigranları ve C2PA Standartları
• E-Ticarette Yapay Zeka Uygulamaları: Görsel Arama, Chatbot ve Dinamik Öneriler
• E-Posta Pazarlamasında Yapay Zeka: Kişiselleştirme ve Tahmine Dayalı Gönderim
• Yapay Zeka Destekli En İyi 5 Sunum Hazırlama Aracı (Gamma, Tome)