AI arama için schema işaretleme, onayınıza göre düzenlenmiş

Schema, AI'ya yönelik bir sayfa hakkında neyi açıklamalı?

Schema, sayfanın görünür konusunu ve amacını tutarlı, makine tarafından okunabilir bir biçimde tanımlamalıdır. Bir kuruluşu, makaleyi veya yazılım ürününü tanımlayabilir ve bu entity hakkında desteklenen ayrıntıları ifade edebilir. Sayfanın yerini almaz; okuyucular ve arama ürünleri hâlâ yayınlanan içerikle karşılaşır.

Bir Web3 sitesi için, bir ziyaretçinin sayfanın ne işe yaradığını söyleyeceğini not ederek başlayın. Bir ürün genel bakışı, bir editoryal açıklama ve bir kuruluş profili farklı iddialarda bulunur. Schema türü, umulan bir arama görünümünü değil, bu ayrımı yansıtmalıdır. Düşünülmüş bir sayfadan entity'ye eşleme, birisi bir şablonu değiştirmeden önce bu kararları net tutar.

Kurallı URL'yi, sayfanın ana konusunu ve açıklamayı destekleyen görünür gerçekleri kaydedin. Özellikle ürün adları veya kurumsal ayrıntılar değişebileceğinde, bu gerçekleri kimin koruduğunu not edin. Ardından, içeriğe uyan ve sayfada doğrulanabilen özelliklere sahip bir tür seçin. Bu, AI görünürlüğü için schema.org işaretlemesinin pratik temelidir: bir ziyaretçinin okuduklarıyla uyumlu tutarlı bir açıklama.

Seçilen sayfalar ve önerilen ayrıntılar sizin onayınıza hazır olana kadar çalışma kaydını gizli tutun. Bu, ekibinize işaretleme üretime geçmeden önce tutarsız adları veya açıklamaları çözmek için sessiz bir fırsat verir.

Önemli sayfalar için küçük bir tür seti

Uygun schema türü, sayfanın ait olduğu sektörü değil, gerçek amacını takip eder. Birçok proje sitesi için kısa ve doğru bir set, her URL'de geniş işaretlemeden daha kolay yönetilir.

• Organization, o sayfada görüntülenen bir kuruluş profilini ve ayrıntılarını tanımlayabilir.
• Article, yayınlanmış bir rehberi, duyuruyu veya diğer editoryal öğeyi tanımlayabilir.
• SoftwareApplication veya Product, yazılımı veya bir ürünü tanımlayan bir sayfaya uyabilir.
• BreadcrumbList, sitede görünür bir gezinme yolunu tanımlayabilir.
• FAQPage, soruların ve cevapların görünür şekilde sunulduğu bir sayfaya uyabilir.

Bunlar başlangıç noktalarıdır, sabit bir şartname değildir. Bir cüzdan, analytics platformu, token projesi ve merkeziyetsiz uygulama, kendilerini farklı sayfa yapılarıyla açıklayabilir. Sadece sektöre uygun görünüyor diye bir tür eklemeyin. Önce sayfanın entity'yi gerçekten tanımladığını ve özelliklerinin görünür desteğe sahip olduğunu onaylayın.

Göze çarpmayan bir inceleme için, önerilen her türün yanında basit bir kayıt tutun: sayfa URL'si, sayfa amacı, destekleyici ayrıntılar ve güncellemelerden sorumlu kişi. Liste, adlandırılmış bir iletişim ve dahili incelemecileriniz için ortak bir referans sağlar. Uygulamadan önce, açıklanmamış bir kod bloğunu onaylamak yerine, sayfadan türe seçimlerini birlikte onaylayabilirsiniz.

JSON-LD, bir şablona eklenmeden önce gösterildi

JSON-LD, yapılandırılmış verileri sayfanın normal HTML içeriğinden ayrı bir script bloğuna yerleştirir. Bu ayrım, önerilen bir değişikliğin bir içerik sahibi ve geliştirici tarafından yayınlanmadan önce incelenmesini kolaylaştırabilir.

Minimal bir kuruluş örneği, schema bağlamını, Organization türünü, görünür bir adı ve kurallı URL'yi kullanır. Ad ve URL, projeniz için önerilen ayrıntılar değil, açıklayıcı yer tutuculardır. Kompakt formda kayıt, @context: https://schema.org, @type: Organization, name: Example Protocol ve url: https://example.org/ içerir.

Yararlı inceleme, yalnızca kodun ayrıştırılıp ayrıştırılmadığı değildir. Kuruluş adının görünür sayfayla eşleştiğini, URL'nin amaçlanan kurallı adres olduğunu ve eklenen her özelliğin net bir kaynağı olduğunu onaylayın. Aynı disiplin, bir Article başlığı veya ürün açıklaması için de geçerlidir. Önerilen alanlar ve sayfa bağlamı yazılı onayınız için gösterilene kadar hiçbir şey masadan ayrılmamalıdır.

İşaretleme, onayladığınız sayfayı tanımlamalı, daha uygun bir versiyonunu değil.

Uygulama için önce temsili bir URL seçin. Görünür ayrıntıları schema özelliklerine eşleyin, JSON-LD'yi ilgili şablon veya içerik sistemi aracılığıyla ekleyin ve dağıtımdan sonra işlenmiş sayfayı inceleyin. Değişiklik kaydını sayfayı koruyan kişiler için erişilebilir tutun. Bu, daha sonra editoryal veya ürün bilgileri değiştiğinde net bir iz oluşturur.

Farklı görevlere sahip iki ayrı araç

Schema.org ve LLMs.txt farklı dokümantasyon ihtiyaçlarını karşılar. Schema.org, sayfa içeriğini ve entity'leri tanımlamak için bir kelime dağarcığı sağlar; LLMs.txt, dil modeli sistemlerini seçilen kaynaklara yönlendirebilecek önerilen bir düz metin kılavuzudur. Hiçbiri net sayfaların yerini almaz ve birbirlerinin yerine geçebilecek dosyalar olarak ele alınmamalıdırlar.

Ölçülü bir sıra, önemli sayfaları erişilebilir ve tutarlı tutmak, uygun olduğunda doğru schema eklemek ve ardından seçilmiş bir metin dosyasının ayrı bir ihtiyacı karşılayıp karşılamadığını değerlendirmektir. Ekibiniz LLMs.txt ve schema.org arasında bir karar veriyorsa, karar neyi belgelemeniz gerektiğini ve her kaynağı kimin güncel tutacağını yansıtmalıdır. İlgili AI bot kurulum rehberi, dosyayı ayrı bir teknik değerlendirme olarak ele alır.

Bu ayrım ayrıca bakımı kolaylaştırır. Bir schema kontrolü, yapılandırılmış açıklamanın sayfayla eşleşip eşleşmediğini sorar; bir LLMs.txt kontrolü, seçilen kaynaklarının yararlı ve doğru kalıp kalmadığını sorar. Bu onayları ayrı tutun, böylece düzenli bir dosya başka bir dosyadaki bir sorunu gizlemez.

AI arama görünürlüğünü nasıl gözlemlemelisiniz?

AI arama görünürlüğünü, tutarlı bir dizi gerçek kitle sorusunu kontrol ederek ve neyin göründüğünü kaydederek gözlemleyin. İşaretleme doğrulaması ve yanıt gözlemleri farklı kontrollerdir, bu nedenle biri diğerinin yerini almamalıdır.

Potansiyel bir kullanıcının proje, ürün kategorisi veya kullanım durumu hakkında sorabileceği soruları seçin. Sorunun ifadesini, kontrol edilen ürünü, tarihi, yanıtı ve alıntı yapılan kaynakları kaydedin. Aynı kontrolleri daha sonra tekrarlayın ve ilgili sayfa veya işaretleme değişikliklerini not edin. Bu, ekibinize bir ürünün bilgileri nasıl seçtiğini veya sunduğunu bildiğini iddia etmeden, gözlemlediklerinin derlenmiş bir kaydını verir.

Özel bir takip notu, ilgili bir sayfanın görünüp görünmediğini, açıklamanın doğru olup olmadığını ve hangi kaynakların alıntılandığını içerebilir. Bireysel bir yanıtı, bir schema değişikliğinin buna neden olduğunun kanıtı olarak değil, bir gözlem olarak ele alın. Daha geniş bağlam için bkz. teknik AEO: schema, LLMs.txt ve botlar, AI asistanları için alıntılanabilir içerik ve AI yanıtları için SSS optimizasyonu. Her biri işin farklı bir bölümünü ele alır.

ChatGPT ve Perplexity yanıtları farklı sunar, bu nedenle ürünü ve tam soruyu kaydınızda tutun. Adlandırılmış bir iletişim kişisi bu kaydı tutabilir ve önemli değişiklikleri değerlendirmeniz için size getirebilir. Bu, süreci göze çarpmaz ve kullanışlı kılar: ekibiniz neyin kontrol edildiğini, neyin değiştiğini ve hangi sayfanın tekrar bakılmayı hak edebileceğini görür.

Tanımlama ve görüntüleme arasındaki sınır

Schema, sitenizde yayınlanan bilgileri tanımlar; bağımsız bir arama veya yanıt ürününün onu nasıl tarayacağını, yorumlayacağını, seçeceğini veya görüntüleyeceğini yönlendiremez. Geçerli bir JSON-LD kaydı, zengin bir sonuç veya AI alıntısı garanti etmez çünkü uygunluk ve sunum, ilgili platformun kararları olarak kalır.

Bu nedenle sağlam bir uygulama, görünür içeriği, entity ayrıntılarını ve yapılandırılmış açıklamaları uyumlu tutar. JSON-LD'nin amaçlanan işlenmiş sayfada görünüp görünmediğini, özelliklerinin mevcut bilgilerle eşleşip eşleşmediğini ve sayfanın bir şablon veya içerik değişikliğinden sonra doğru kalıp kalmadığını kontrol edin. URL'yi ve düzeltmeleri kaydedin, böylece gelecekteki incelemeciler neyin onaylandığını ve neyin hâlâ ilgi gerektirdiğini görebilir.

Pratik bir sıra için ilk geçişi dar tutun ve yalnızca örnek sağlam olduktan sonra genişletin:

1. Önemli bir sayfayı görünür konusuna ve kurallı URL'sine eşleyin.
2. Önerilen türü ve JSON-LD'yi ilgili incemeciye yazılı onay için gösterin.
3. İşlenmiş sayfayı doğrulayın, düzeltmeleri kaydedin ve ardından incelenen deseni gerçekten uyduğu yerde uygulayın.

İkinci bir göz isterseniz, inceleme sayfa anlamına, tür uyumuna ve uygulama önceliklerine odaklanabilir. Adlandırılmış iletişim kişiniz tartışmayı gizli tutar ve teknik düzeltmeleri AI yanıtlarına ilişkin gözlemlerden ayırır. Yayınlama konusundaki nihai karar sizde kalır. Paylaşılacak ilk ayrıntı, ekibinizin değiştirmeyi planladığı sayfa şablonu olabilir; adlandırılmış iletişim kişiniz onayınız için inceleme noktalarını özetleyecektir.

Nasıl çalışır

1. Sayfaları eşleyinÖnemli URL'leri ve her birinin hizmet ettiği sayfa amacını listeleyin. Görünür gerçekleri ve bunları koruyan kişiyi kaydedin.
2. Uygun türleri seçinHer sayfayı, içeriği tarafından desteklenen bir schema.org türüyle eşleştirin. Desteklenmeyen veya net olmayan özellikleri önerilen işaretlemenin dışında tutun.
3. JSON-LD'yi inceleyinÖnerilen alanları işlenmiş sayfaya ve kurallı URL'ye karşı gösterin. Değişiklik yayınlanmadan önce yazılı onay alın.
4. Doğrulayın ve bakımını yapınİşlenmiş çıktıyı kontrol edin, düzeltmeleri kaydedin ve gelecekteki içerik veya şablon değişiklikleri için bir sorumlu atayın.
5. Yanıtları ayrı gözlemleyinİlgili soruların ve gözlemlenen yanıtların tutarlı bir kaydını tutun. İşaretleme doğrulamasını bir alıntının kanıtı olarak ele almayın.