LLM Anlayışını Güçlendirmek için JSON-LD Kullanımı

Giriş

Şema işaretlemesi, arama motorlarının web sayfalarını anlamasına her zaman yardımcı olmuştur. Ancak 2025 yılında, şemanın amacı geleneksel SEO'nun çok ötesine geçmiştir.

Günümüzde JSON-LD, etkileme konusunda en güçlü araçlardan biridir:

• LLM'ler markanızı nasıl yorumlar?

• üretken motorlar içeriğinizi nasıl kategorize eder

• bilgi grafikleri varlık ilişkilerini nasıl oluşturur

• geri alma sistemleri anlamı nasıl sınıflandırır

• gömme öğelerin kavramlarınıza nasıl bağlandığı

• AI modelleri kimi alıntı yapacaklarına nasıl karar verir

AI çağında, JSON-LD isteğe bağlı bir geliştirme değildir — makine anlayışına yönelik semantik bir işletim sistemidir.

Bu kılavuz, JSON-LD'nin LLM anlayışını nasıl güçlendirdiğini, vektör indekslemeyi nasıl iyileştirdiğini, varlıkları nasıl stabilize ettiğini ve aşağıdaki gibi AI arama sistemlerinde görünürlüğü nasıl artırdığını açıklamaktadır:

• ChatGPT Arama

• Google AI Genel Bakış

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• geri getirme destekli LLM araçları

1. AI çağında JSON-LD'nin önemi

JSON-LD, aşağıdakileri sağlayan tek işaretleme formatıdır:

• ✔ varlıkları açıkça tanımlar

• ✔ özelliklerini tanımlar

• ✔ ilişkilerini netleştirir

• ✔ hem arama motorları hem de LLM'ler tarafından okunabilir

• ✔ doğrudan bilgi grafiklerine eşlenir

• ✔ kanonik anlamı güçlendirir

• ✔ vektör oluşturma sırasında gömülü öğeleri sabitler

LLM'ler, sadece anlamak için değil, anlamsal kesinlik, varlık otoritesi ve geri alma güvenilirliği için de giderek daha fazla yapılandırılmış verilere güvenmektedir.

Basit bir ifadeyle:

JSON-LD, LLM'lere içeriğinizin ne olduğunu söyler — sadece ne dediğini değil.

Bu ayrım her şeydir.

2. JSON-LD'nin LLM İşlemesini Etkileme Şekli (Teknik Açıklama)

Bir LLM veya AI arama tarayıcısı sayfanızı yüklediğinde, JSON-LD dört farklı işleme katmanını etkiler:

Katman 1 — Yapısal Ayrıştırma

JSON-LD aşağıdakiler hakkında açık sinyaller sağlar:

• sayfa türünün ne olduğu

• hangi varlıkları içerdiği

• bu varlıklar arasında hangi ilişkiler var

Bu, ilk ayrıştırmada belirsizliği azaltır.

Katman 2 — Gömme Oluşturma

LLM'ler JSON-LD'yi aşağıdakileri etkilemek için kullanır:

• vektör anlamı

• öznitelik ağırlığı

• varlık algılama

• bağlam sabitleme

JSON-LD olmadan, gömüler tamamen yapılandırılmamış metne bağlıdır. JSON-LD ile gömüler anlamsal iskelet kazanır.

Katman 3 — Bilgi Grafiği Entegrasyonu

Yapılandırılmış veriler LLM'lere şu konularda yardımcı olur:

• varlıklarınızı bilinen düğümlerle hizalayın

• yanlış eşleşmeleri önleme

• benzer varlıkları tekilleştirme

• istikrarlı ilişkiler kurun

Bu, varlık otoritesi için çok önemlidir.

Katman 4 — Üretken Geri Alma ve Alıntı

Sentez sırasında JSON-LD, LLM'lerin şunları belirlemesine yardımcı olur:

• güvenilir bir kaynak olup olmadığınızı

• içeriğinizin alakalı olup olmadığını

• tanımlarınızın önceliklendirilmesi gerekip gerekmediği

• markanızın alıntılanması gerekip gerekmediği

JSON-LD, aşağıdakilerde görünme şansınızı kelimenin tam anlamıyla artırır:

• AI Genel Bakış

• ChatGPT yanıtları

• Perplexity özetleri

• Gemini açıklamaları

3. LLM'nin Anlaması İçin En Önemli JSON-LD Türleri

Birçok şema türü mevcuttur. Sadece birkaçı LLM odaklı keşfi doğrudan etkiler.

İşte en önemlileri.

1. Web Sitesi ve Web Sayfası

Etki alanınızın yapısını tanımlar.

Bunlar LLM'lerin aşağıdakileri anlamasına yardımcı olur:

• sayfanın içeriği

• siteye nasıl uyuyor

• anlamı nasıl kategorize edilir

Bu, vektör gruplandırmasını güçlendirir.

2. Organizasyon

Markanızı istikrarlı bir varlık olarak ilan eder.

Önemli özellikler şunlardır:

• ad

• url

• sameAs (birden fazla otorite kaynağı)

• logo

• kurucu

Bu, aşağıdakileri iyileştirir:

• marka gömülü öğeleri

• bilgi grafiği konumlandırma

• varlık tanıma

3. Kişi (Yazar)

LLM'ler aşağıdakiler için yazar kimliğine ihtiyaç duyar:

• menşe

• güven

• uzmanlık sinyalleri

• varlık belirsizliğinin giderilmesi

Yazar şeması, açıklamalarınızın güvenilirliğini sabitler.

4. Makale

Şunları gösterir:

• konu

• yazar

• tarih

• başlık

• anahtar kelimeler

• sayfanın birincil varlığı

Bu, gömme sırasında parça hassasiyetini artırır.

5. SSS Sayfası

LLM'ler SSS'leri çok tercih ederler çünkü:

• mükemmel arama birimleri oluşturun

• soru tarzı istemlere eşleme

• temiz gömme dilimleri oluşturun

• üretken cevap formatlarıyla uyum sağlama

SSS şeması, modern AI görünürlüğü için zorunludur.

6. Ürün (SaaS için)

Ranktracker gibi platformlar için Ürün şeması:

• özellik tanımlarını netleştirir

• fiyatlandırmayı açıklayın

• ürün varlıklarını stabilize eder

• marka-ürün ilişkilerini sabitler

• karşılaştırma sorgularını destekler

Üretken arama motorları karar verirken Ürün şemasına güvenir:

• hangi araçların alıntılanacağını

• hangi özelliklerin listeleneceği

• rakip platformları nasıl tanımlayacak

4. Varlık Sabitleyici Olarak JSON-LD

Varlıklar, tutarlı bir destek olmadan bozulur.

JSON-LD, aşağıdakilerle varlık kararlılığını güçlendirir:

1. Kanonik Tanımlar Oluşturma

Kararlı bir varlık şunları içerir:

• tek bir isim

• tutarlı bir açıklama

• öngörülebilir özellikler

• siteler arası uyum

JSON-LD bu yapıyı uygular.

2. Varlıkları Yüksek Otorite Düğümlerine Bağlama

sameAs bağlantılarını kullanarak:

• Wikipedia

• Crunchbase

• LinkedIn

• GitHub

• ProductHunt

• resmi sosyal medya hesapları

Modeller bunları şu şekilde yorumlar:

"Bu varlık gerçek, doğrulanmış ve tutarlıdır."

Bu, güveni artırır.

3. İlişkileri Açıkça Tanımlama

Örnekler:

• Kurucu → Kuruluş

• Ürün → Kuruluş

• Makale → Yazar

LLM'ler, iç bilgi grafikleri oluşturmak için ilişkilerin netliğine güvenir.

4. Varlık Çakışmalarını Azaltma

İki şeyin adı benzer ise:

• JSON-LD hangisinin size ait olduğunu netleştirir

• gömme çakışmasını önler

• belirsizlikleri giderir

Bu, genel isimlere sahip markalar için çok önemlidir.

5. JSON-LD'nin Parçalama ve Vektör Sınırlarını Etkileme Şekli

LLM'ler tanımlanmış yapıyı tercih eder.

JSON-LD şu şekilde yardımcı olur:

• ✔ bölüm anlamını belirler

• ✔ net konu sınırları sağlar

• ✔ her parçanın temsil ettiği şeyi pekiştirir

• ✔ içerik türlerini etiketleme (tanımlar, SSS'ler, adımlar)

• ✔ ayrı anlamsal birimler oluşturmak

Bu, gömme doğruluğunu artırır — bu da geri alma ve üretken kullanımı iyileştirir.

6. JSON-LD, LLM'lerin Markanız Hakkında Halüsinasyonlar Görmesini Nasıl Önler?

Önemli bir gizli fayda:

JSON-LD halüsinasyonları azaltır.

Çünkü:

• varlıkları kesin olarak tanımlar

• gerçekleri tutarlı bir şekilde yapılandırır

• kanonik ilişkiler ekler

• site dışı kaynaklarla uyumlu hale getirir

• marka kimliğini güçlendirir

LLM'ler markalar hakkında halüsinasyon gördüğünde, bunun nedeni genellikle şudur:

• şema mevcut değildir

• varlık tanımları çelişir

• site dışı sinyaller tutarsız

• yetkili yapı yok anlamı güçlendirir

JSON-LD, gerçeklik dayanağı görevi görür.

7. Üretken Arama için JSON-LD: Her Motorun Kullanım Şekli

Google AI Genel Bakış

JSON-LD'yi şu amaçlarla kullanır:

• varlık doğrulama

• gerçek sınırlar

• parça çıkarma

• konu uyumu

Google, güçlü yapılandırılmış verilere sahip sayfalara öncelik verir.

ChatGPT Arama

JSON-LD'yi şu amaçlarla kullanır:

• sayfa türlerini sınıflandırma

• varlık kimliğini onaylama

• geri alma kümeleri oluşturma

• kanonik ilişkiler kurma

Özellikle önemli: Kişi + Kuruluş şemaları.

Perplexity

Aşağıdakiler için büyük ölçüde JSON-LD'ye dayanır:

• yüksek otoriteye sahip kaynakları tespit etme

• tanımları eşlemek

• yazarlığı doğrulamak

• atıfları yapılandırmak

Perplexity, zengin SSS ve Makale şemasına sahip sayfaları tercih eder.

Gemini

Gemini, Google'ın Bilgi Grafiği ile derin bir şekilde bağlantılı olduğundan, JSON-LD aşağıdakiler için çok önemlidir:

• grafik hizalama

• belirsizlik giderme

• anlamsal bağlantı

• alıntı doğruluğu

8. JSON-LD Optimizasyon Çerçevesi (Blueprint)

LLM görünürlüğü için JSON-LD'yi optimize etmenin tam süreci aşağıda açıklanmıştır.

Adım 1 — Birincil Varlıkları Açıkça Beyan Edin

Organizasyon, Ürün, Kişi ve Makale şemalarını kullanın.

**Adım 2 — Grafik Uyumunu Güçlendirmek için sameAs Ekleyin

Daha fazla kaynak = daha yüksek varlık güveni.

Adım 3 — Yüksek Değerli Sorular için FAQPage Şemasını Kullanın

Bu, geri alma mıknatısları oluşturur.

Adım 4 — Otoriteyi Güçlendiren Özellikler Ekleyin

Örneğin:

• ödül

• inceleme

• kuruluş tarihi

• bilgi

Modeller bunları gerçek puanlama için kullanır.

Adım 5 — Bağlamı Açıklığa Kavuşturmak için Breadcrumb Şemasını Kullanın

Bu, LLM'lerin konu hiyerarşisini anlamasına yardımcı olur.

Adım 6 — Şemayı Tüm Sayfalarda Tutarlı Tutun

Açıklamaları değiştirmeyin — tutarlılık çok önemlidir.

Adım 7 — Yapılandırılmış Veri Test Aracını Kullanarak Doğrulayın

Çakışan varlıklar olmadığından emin olun. Çakışmalar gömülü öğeleri zayıflatır.

Son Düşünce:

JSON-LD Artık SEO İşaretlemesi Değil — Makineleri Nasıl Eğittiğiniz Önemli

2025 yılında, yapılandırılmış veriler sıralamalarla ilgili olmayacak.

Şu anlama gelir:

• varlık netliği

• anlamsal yapı

• bilgi grafiği dahil etme

• gömme doğruluğu

• geri alma puanlaması

• üretken görünürlük

JSON-LD, makinelerin markanızı anlamak için kullandığı dildir.

Bunu stratejik olarak uygularsanız, sadece SEO'yu iyileştirmekle kalmazsınız — LLM ekosistemindeki konumunuzu da güçlendirirsiniz.

Çünkü AI'da görünürlük, en iyi içeriğe sahip olmakla ilgili değildir. En net anlama sahip olmakla ilgilidir.

JSON-LD size bu netliği sağlar.