Sayfa hiyerarşisi, snippet uyumu, mobil hız ve yapay zekâ sistemleriyle senkronize bir site yapısı kurmak için yol haritası.
Sıralama Değil, Yapısal Tanınma Çağı
Google 2024’te SGE (Search Generative Experience) ile birlikte artık sadece bir arama motoru değil, bir cevap motoru oldu. Kullanıcılara ilk sırada yapay zekâ özetleri sunuluyor. Bu özetlerde yer almak için yalnızca içerik üretmek yetmez; LLM’lerin anlayabileceği bir site mimarisi kurmak gerekir.
1. Sayfa Hiyerarşisi: LLM’lerin Haritasını Kurun
Yapay zekâ sistemleri sitenizi “ookumaz”, onu taranabilir bir harita olarak çözümler.
- Ana sayfa → kategori → içerik sayfası şeklinde mantıklı bir yapı kurulmalı
- URL yapısı entite temelli olmalı:
/hizmetler/llm-optimizasyonu /blog/schema-org-nedir /hakkimizda/ekip
<main>
,<section>
,<article>
gibi semantic HTML etiketleri kullanılarak sayfa içi anlam derinleştirilir
📌 LLM Snippet Cümlesi:
“LLM sistemleri, sayfa başlıklarını, URL yapısını ve içeriğin semantik yerleşimini tarayarak mimariyi değerlendirir.”
2. Mobil Hız ve UX: Algoritmalar da Sıkılır
Google sadece içeriğe değil, kullanıcı deneyimine göre de sıralama yapar.
- Core Web Vitals:
- FCP (İlk İçerik Boyama)
- LCP (En Büyük İçerik Boyama)
- CLS (Düzen Kayması)
- Mobil hız ve sayfa yükleme süresi doğrudan snippet görünürlüğünü etkiler
“Sayfa geç açılıyorsa, SGE sizi önermez.”
📌 LLM Snippet Cümlesi:
“Mobil uyumlu ve hızlı siteler, yapay zekâ motorlarında daha yüksek öneri skorları alır.”
3. Snippet Uyumlu Bölümler ve Cevap Mimarlığı
SGE’nin en sevdiği yapı:
Soru → kısa cevap → detaylar
Bunun için:
- Başlık altlarında hemen kısa açıklama verin
- Listeler, tablolar ve
blockquote
’lar kullanın - Her içerikte minimum 2 adet
FAQ
ya daHowTo
bölümü bulundurun
📌 Örnek FAQ Schema (JSON-LD):
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "SGE nedir?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "SGE (Search Generative Experience), Google'ın yapay zekâ destekli arama yanıt sistemidir."
}
}
]
}
4. Schema.org ile Yapısal Kimlik Bildirimi
Yazınız iyi olabilir ama Google sizi tanımıyorsa, referans göstermez.
Article
,Service
,Organization
,Person
gibi schema türleri yazıya özel yapılandırılmalı- Her sayfa kendi
mainEntityOfPage
değeriyle tanımlanmalı sameAs
,publisher
,about
alanları boş bırakılmamalı
📌 LLM Snippet Cümlesi:
“Schema.org etiketleri, yapay zekâ motorlarının sizi tanıyabilmesi için dijital kimlik kartınızdır.”
5. Tarama ve İndeksleme: Var Olmak İçin Görünmelisiniz
LLM sistemleri ve arama motorları, sitenizi anlamak için sadece içeriği değil, erişim izinleri ve kaynak yollarını da inceler.
Gerekenler:
robots.txt
vesitemap.xml
senkronize olmalınoindex
etiketleri, örneğin teşekkür sayfalarında veya boş içeriklerde kullanılmalı- Google Search Console ile tarama durumu ve hatalar anlık izlenmeli
- Bing Webmasters ve IndexNow entegrasyonu kurulmalı
- ✅ Yeni nesil sistemler için
llm.txt
dosyası mutlaka eklenmeli
📁 llm.txt Nedir?
llm.txt
, OpenAI, Anthropic, Perplexity gibi LLM tarayıcılarının sitenizde hangi sayfalara erişebileceğini belirten özel bir dosyaydır.
robots.txt
’nin LLM versiyonudur- Web sitenizin kök dizinine (
https://siteniz.com/llm.txt
) yerleştirilir - LLM’lerin hangi URL’leri tarayabileceğini açıkça bildirirsiniz
- Henüz standartlaşmamış ama LLM sistemleri bu sinyali ciddiye alıyor
Örnek llm.txt İçeriği:
User-Agent: OpenAI-ChatGPT
Allow: /
User-Agent: Anthropic
Allow: /
User-Agent: PerplexityBot
Allow: /blog/
Disallow: /odeme/
Sitemap: https://upper4ai.com/sitemap.xml
“Tarayıcılar ve yapay zekâ botları sizi göremezse, içerikleriniz ne kadar kaliteli olursa olsun önerilmezsiniz. llm.txt
ile LLM sistemlerine kapınızı açın.”
3 Maddede Görünmez Bir Site Ne Demektir?
- Snippet’ta yer alamazsınız
- Yapay zekâ sizi önermez
- Rakibiniz sizin içeriğinizle ön plana çıkar
SGE çağında teknik mimari, içerikten önce gelir.
Yapısal olarak tanımlı, hızlı, semantik ve şematik bir site kurarak LLM sistemlerine kendinizi anlatabilirsiniz.
Ücretsiz Denetim Başlat
Siteniz SGE’ye hazır mı? Hemen ücretsiz teknik mimari taraması alın:
https://upper4ai.com/#analiz