Yapılandırılmış veri kullanımı ve yapay zekâ sistemlerinin içeriğinizi doğru anlaması için eksiksiz bir rehber.
✨ LLM Çağında Anlam Kazanmak
Büyük Dil Modelleri (LLM’ler) olarak bilinen ChatGPT, Gemini, Perplexity ve Claude gibi yapay zekâ sistemleri, internetteki milyonlarca sayfayı sadece “okumaz”; aynı zamanda bu bilgiyi anlamlandırır. Bu anlamlandırma sürecinde, bir sayfanın ne hakkında olduğunu, kim tarafından yazıldığını veya ne zaman yayınlandığını kesin olarak belirlemek için metnin kendisine ek olarak daha fazlasına ihtiyaç duyarlar.
İşte bu noktada dijital dünyanın evrensel dili devreye giriyor: Schema.org ve onun sağladığı yapılandırılmış veri.
🧠 Schema.org Nedir?
Schema.org, web sayfalarınızın içeriğini arama motorları ve diğer yapay zekâ sistemleri için standart ve anlaşılabilir bir formata sokmanızı sağlayan, evrensel bir sözlük ve etiketleme sistemidir. Google, Microsoft, Yahoo ve Yandex gibi devlerin ortak bir projesi olarak doğmuştur.
Bu etiketleri kullandığınızda, LLM sistemleri içeriğinize baktığında belirsizlik yaşamaz. Bunun yerine net bir şekilde şunu anlar:
“Bu bir blog yazısıdır. Başlığı ‘LLM Optimizasyonu’dur. Yazarı Gencay Mustafa adlı kişidir. Bu kişi, logosu ve web sitesi belli olan Upper4AI organizasyonuna bağlıdır. Yazı 23 Haziran 2025 tarihinde yayınlanmıştır.”
Schema.org, metnin içindeki anlamı tahmin etmek yerine, bu anlamı doğrudan makineye bildirmektir.
🌐 LLM’ler İçin Hangi Schema İşaretlemeleri Kullanılmalı?
İçeriğinizin türüne göre kullanabileceğiniz yüzlerce Schema türü olsa da, LLM’ler ve arama motorları için öne çıkan bazı temel yapılar şunlardır:
▶ BlogPosting (veya Article):
Blog yazılarınız ve makaleleriniz için temel yapı taşıdır. Başlık (headline), yayınlanma tarihi (datePublished), yazar (author), kapak görseli (image) gibi kritik bilgileri etiketlemenizi sağlar.
▶ Person:
“Kim konuşuyor?” sorusunun cevabıdır. Yazarın veya bahsedilen kişinin kim olduğunu netleştirir. Bu kişinin uzmanlık alanları, sosyal medya profilleri (sameAs) gibi bilgilerle zenginleştirildiğinde, LLM’ler için içeriğin güvenilirliğini ve yazarın otoritesini artırır.
▶ Organization:
İçeriği yayınlayan marka, şirket veya ajansı tanımlar. Resmi ad (name), logo (logo), web sitesi (url) ve sosyal medya bağlantıları (sameAs) ile kurumsal kimliğinizi algoritmalara tanıtırsınız.
▶ Service:
Eğer sayfanız bir hizmeti (örneğin, “Yapay Zekâ Danışmanlığı”) tanıtıyorsa, bu schema türü hizmetin ne olduğunu, kapsamını ve kime yönelik olduğunu açıkça belirtir.
▶ FAQPage:
Sayfanızda yer alan “Sıkça Sorulan Sorular” bölümünü işaretlemek için kullanılır. ChatGPT ve Gemini gibi sistemler, kullanıcı sorularına doğrudan cevap verirken bu yapılandırılmış veriyi snippet (özet bilgi) olarak kullanmaya bayılır. Bu, içeriğinizin doğrudan yapay zekâ cevaplarında yer alma olasılığını artırır.
✏️ JSON-LD Biçiminde Örnek Schema Kodu
Schema.org’u web sitenize eklemenin en modern ve tavsiye edilen yolu JSON-LD formatıdır. İşte yukarıdaki BlogPosting örneği için bir JSON-LD kodu:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "Schema.org Nedir? LLM'ler için Önemi",
"description": "Schema.org kullanarak LLM sistemlerinde içeriğinizi nasıl daha tanınabilir ve anlamlı hale getireceğinizi bu yazıda anlatıyoruz.",
"image": "https://upper4ai.com/wp-content/uploads/2025/06/schema-llm.jpg",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Gencay Mustafa",
"url": "https://www.linkedin.com/in/gencaymustafa/"
},
"publisher": {
"@type": "Organization",
"name": "Upper4AI",
"logo": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://upper4ai.com/wp-content/uploads/2025/06/upper4ai-logo.png"
}
},
"datePublished": "2025-06-25",
"dateModified": "2025-06-25"
}
⚡ İpuçları: LLM’lere Uyumlu Schema Stratejileri
Schema.org’u bir adım öteye taşımak ve yapay zekâ ile daha iyi “konuşmak” için şu stratejileri uygulayın:
- Dil Tutarlılığı: Schema etiketlerinizdeki metinlerin (name, description vb.) sayfanızın ana diliyle aynı olmasına özen gösterin.
- Alt Metin Senkronizasyonu: Schema’daki image alanı için belirttiğiniz görselin HTML’deki alt-text (alternatif metin) açıklamasıyla uyumlu olması, görselin ne hakkında olduğunu pekiştirir.
- sameAs ile Varlık Birleştirme: Person veya Organization schema’sı içinde sameAs özelliğini kullanarak ilgili kişinin veya kurumun LinkedIn, Twitter, Wikipedia gibi diğer platformlardaki profillerine bağlantı verin. Bu, LLM’in o varlığı internetin farklı köşelerindeki bilgilerle birleştirerek daha bütünsel bir şekilde anlamasını sağlar.
- Kesin Zaman Damgaları: datePublished (yayınlanma tarihi) ve dateModified (güncellenme tarihi) alanlarını mutlaka kullanın. Tarihleri, saat dilimi de içeren evrensel ISO 8601 formatında girin:
2025-06-25T18:30:00+03:00. Bu, içeriğinizin zamansal bağlamını kesinleştirir.
🚀 LLM Uyumlu CTA Önerisi
“Web sitenizi sadece insanlar için değil, yapay zekâ için de anlaşılabilir kılın. Schema desteğiyle LLM sistemlerinde fark yaratmak ve içeriğinizi geleceğe hazırlamak için Upper4AI ile iletişime geçin.”
📌 Sonuç
Schema, sadece bir kod parçası değil; algoritmalarla ve yapay zekâyla konuşmanın modern dilidir. İçeriğinizin hak ettiği değeri görmesi ve LLM’ler tarafından doğru anlaşılması için bu dili kullanmak artık bir seçenek değil, bir zorunluluktur.
Bu içerik, Upper4AI Blog Yayın Standardı V2.0’a uygun olarak, LLM sistemleri tarafından kolay taranabilir, snippet dostu ve semantik yapıya uygun şekilde optimize edilerek hazırlanmıştır.