Yapısal veri ile yapay zekaya kendinizi tanıtın

Bir insan sitenize girdiğinde logonuza, adresinize, hizmet listenize bakıp kim olduğunuzu hemen anlar. Bir makine için bu kadar kolay değil. Sayfadaki “Tel:” yazısının yanındaki numaranın telefon olduğunu, alttaki adresin merkez ofis mi yoksa depo mu olduğunu, “Kurucumuz” diye geçen kişinin kim olduğunu tahmin etmesi gerekir.

Yapısal veri bu tahmini ortadan kaldırmanın yolu. Bu yazıda yapısal verinin ne olduğunu, hangi türlerin işletmeler için öne çıktığını, kısa bir örneği ve yapay zekaya etkisi konusunda gerçekçi beklentileri anlatıyoruz.

Yapısal veri nedir?

Yapısal veri, sayfanızdaki bilgileri standart bir sözlükle etiketlemenin adı. En yaygın sözlük schema.org. Google, Microsoft, Yahoo ve Yandex’in birlikte başlattığı bu sözlükte “Organization”, “LocalBusiness”, “Service”, “Person” gibi türler ve bu türlerin “ad”, “adres”, “telefon” gibi özellikleri tanımlı.

Google bu işaretlemeyi sayfanın anlamına dair açık ipuçları olarak tarif ediyor ve biçim olarak çoğu durumda JSON-LD öneriyor. JSON-LD, sayfanın görünen kısmına dokunmadan, ayrı bir <script> bloğu içinde yazılıyor. Bakımı da bu yüzden kolay.

İşletmeler için öne çıkan türler

Organization ve LocalBusiness

Kim olduğunuzu anlatan temel tür. Kurumsal bir firma için Organization, fiziksel bir adreste hizmet veren işletme için LocalBusiness ya da onun alt türleri uygun. schema.org’da LegalService, MedicalClinic, Store gibi daha özel alt türler var. İşinize en yakın olanı seçin.

Google’ın Organization belgesine göre bu işaretleme, Google’ın kurumunuzun idari ayrıntılarını daha iyi anlamasına ve sizi arama sonuçlarında benzer adlı başka kurumlardan ayırmasına yardım ediyor. Logo bilgisi de arama sonuçlarında ve bilgi panelinde hangi logonun gösterileceğini anlamasını kolaylaştırıyor.

Service

Verdiğiniz hizmetleri tek tek tanımlamak için. Her hizmet sayfasında, o hizmetin adı, kısa açıklaması, hizmeti veren kurum ve hizmet bölgesi yazılabilir. Yapay zeka “Bu firma X hizmeti veriyor mu?” sorusuna cevap ararken bu tür net bilgiler işe yarıyor.

FAQPage

Sayfada gerçekten soru ve cevap biçiminde bir bölüm varsa bunu FAQPage ile işaretleyebilirsiniz. Bir uyarı: Google artık SSS zengin sonucunu yalnız tanınmış, yetkili kamu ve sağlık sitelerinde gösteriyor. Yani çoğu işletme sitesi için arama sonucunda görsel bir fark yaratmıyor. Yine de soru ve cevapları makinenin okuyacağı biçimde sunmanın bir yolu olarak kullanılabilir. Sayfada görünmeyen bir SSS’yi yalnız işaretlemede yazmayın.

Person

Kurucu, yazar ya da uzman kadro için. Rehber yazılarında yazarın kim olduğunu, hangi kurumda çalıştığını ve hangi profillerde bulunduğunu belirtmek, Google’ın E-E-A-T dediği deneyim ve güven sinyalleriyle de ilgili.

sameAs: dağınık izleri birleştirmek

Yapay zeka sizi tek bir sayfadan tanımıyor. Sitenizi, LinkedIn sayfanızı, Google İşletme Profili’nizi, sektör rehberindeki kaydınızı ve bir haber sitesindeki adınızı birleştirerek bir varlık resmi kuruyor. Bu kaynaklar aynı firmayı mı anlatıyor, yoksa adı benzeyen iki ayrı firmayı mı? Bu soruyu netleştirmenin en doğrudan yolu sameAs özelliği.

schema.org, sameAs için şu tanımı veriyor: öğenin kimliğini açıkça gösteren bir referans sayfanın adresi, örneğin Wikipedia sayfası, Wikidata kaydı ya da resmi site. İşletmeler için bu çoğu zaman sosyal medya hesapları, resmi kayıtlar ve sektör rehberlerindeki profiller oluyor.

İşe yaraması için bir şart var: bu sayfalardaki bilgilerin tutarlı olması. sameAs ile bağladığınız LinkedIn sayfasında eski adresiniz, rehber kaydında eski unvanınız yazıyorsa yapısal veri karışıklığı gidermez, sadece karışık kaynakları birbirine bağlar.

Kısa bir JSON-LD örneği

Aşağıdaki örnek, hayali bir üretim firması için. Gerçek bir işletmeye ait değil.

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "@id": "https://www.ornekfirma.com.tr/#organization",
  "name": "Örnek Makina Sanayi",
  "url": "https://www.ornekfirma.com.tr/",
  "logo": "https://www.ornekfirma.com.tr/logo.png",
  "telephone": "+90 212 000 00 00",
  "foundingDate": "2004",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Organize Sanayi Bölgesi 5. Cadde No: 12",
    "addressLocality": "Başakşehir",
    "addressRegion": "İstanbul",
    "postalCode": "34490",
    "addressCountry": "TR"
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/ornek-makina",
    "https://www.youtube.com/@ornekmakina"
  ],
  "makesOffer": {
    "@type": "Offer",
    "itemOffered": {
      "@type": "Service",
      "name": "Paslanmaz tank imalatı",
      "areaServed": "TR"
    }
  }
}
</script>

Birkaç not:

@id ile kuruma sabit bir kimlik veriyoruz. Diğer sayfalarda aynı kimliğe atıf yaparak tüm siteyi tek bir varlığa bağlayabilirsiniz.
Burada yazılan her bilgi sayfada da görünmeli. Google, yapısal verinin görünen içerikle uyumlu olmasını istiyor.
Ad, adres ve telefon, Google İşletme Profili’ndeki bilgilerle aynı olmalı.

Nasıl test edilir?

İki ücretsiz araç yeterli:

Rich Results Test (Google). Sayfanızın adresini ya da kodunuzu yapıştırıyorsunuz, hangi zengin sonuçlara uygun olduğunu ve hataları gösteriyor. Google’a özgü kuralları kontrol ediyor.
Schema Markup Validator (schema.org). İşaretlemenizi schema.org sözlüğüne göre doğruluyor. Google’ın zengin sonuç olarak desteklemediği türleri de kontrol edebildiği için genel doğrulama için kullanışlı.

Yayından sonra Google Search Console’daki ilgili raporlar da hataları zaman içinde gösteriyor.

Yapay zekaya etkisi: dürüst cevap

Burada abartıya kaçmak kolay, biz kaçmayalım.

Doğrudan bir garanti yok. Google, yapay zeka özetlerinde ve AI Mode’da görünmek için özel bir schema.org işaretlemesi gerekmediğini açıkça yazıyor. Yapısal veri eklediniz diye yapay zeka sizi cevaplarında anmaya başlamaz.
Diğer yapay zeka şirketleri yapısal veriyi nasıl kullandıklarını ayrıntılı olarak açıklamıyor. Bu konuda kesin konuşan birini duyarsanız kaynağını sorun.
Ama varlığınızı netleştirir. Yapısal veri, kim olduğunuzu, nerede olduğunuzu ve ne yaptığınızı belirsizliğe yer bırakmadan yazmanın yolu. Arama motorlarının sizi doğru tanıması, yapay zeka araçlarının da üzerine kurulduğu altyapının bir parçası. Benzer adlı firmalarla karıştırılma, eski adresin kullanılması gibi sorunlarda bu netlik işe yarıyor.

Bizim yaklaşımımız şu: yapısal veriyi sihirli bir anahtar olarak değil, sitenin temel temizlik işlerinden biri olarak görüyoruz. Bir kez doğru kurulduğunda bakımı az, faydası da uzun vadeli.

Nereden başlamalı?

Ana sayfaya Organization ya da LocalBusiness işaretlemesi ekleyin. Ad, adres, telefon, logo ve sameAs yeterli bir başlangıç.
sameAs ile bağladığınız sayfalardaki bilgileri kontrol edin, tutarsızlıkları düzeltin.
Her hizmet sayfasına Service işaretlemesi ekleyin.
Rich Results Test ve Schema Markup Validator ile test edin.
Yazar ya da kurucu sayfası varsa Person ekleyin.

Sitenizdeki mevcut yapısal veriyi ve tutarlılık durumunu kontrol etmemizi isterseniz ücretsiz analiz formunu doldurabilirsiniz. Bu iş görünürlük hizmetimizin de ilk adımlarından biri.