LLM Keşfi için Şema, Varlıklar ve Bilgi Grafikleri

Giriş

LLM'ler, Google'ın yaptığı gibi içerik keşfetmez. Anahtar kelime eşleştirmesine veya geleneksel sıralamaya dayanmazlar. Bunun yerine, anlamı netleştiren yapılandırılmış verilerle desteklenen varlıklar, anlamsal ilişkiler ve bilgi grafiklerine dayanırlar.

Bu, şema, varlıklar ve bilgi grafiklerini LLM keşfinin omurgası haline getirir:

• Google AI Genel Bakış

• ChatGPT Arama

• Perplexity

• Gemini

• Copilot

• model düzeyinde akıl yürütme

Bu yeni ekosistemde içerik "indekslenmez". Anlaşılır.

Bu kılavuz, şema işaretlemesi, varlık optimizasyonu ve bilgi grafiklerinin nasıl birbirine bağlı olduğunu ve LLM odaklı aramada alıntı, geri getirme ve görünürlüğü nasıl artırdığını açıklamaktadır.

1. Üretken Aramada Varlıklar Neden Anahtar Kelimelerden Daha Önemlidir?

Arama motorları eskiden anahtar kelimelere dayanırdı. Üretken motorlar ise anlamlara dayanır.

Varlık şudur:

• bir kişi

• bir marka

• bir ürün

• bir kavram

• bir konum

• bir fikir

• bir kategori

• bir süreç

LLM'ler bunları vektörlere, yani anlamların matematiksel temsiline dönüştürür.

Markanızın görünürlüğü şunlara bağlıdır:

• ✔ modelin varlıklarınızı tanıyıp tanımadığı

• ✔ bu varlıkların ne kadar güçlü tanımlandığı

• ✔ web'in bunları ne kadar tutarlı bir şekilde tanımladığı

• ✔ içerik kümelerinizle nasıl ilişkili oldukları

• ✔ şema bunları ne kadar iyi pekiştiriyor

Varlık gücü = LLM anlayışı = AI görünürlüğü.

Varlıklarınız zayıf, belirsiz veya tutarsızsa → alıntılanmazsınız.

2. Schema'nın LLM Keşfi için Yaptıkları

Schema işaretlemesi, LLM'ler için üç önemli şey yapar:

1. Anlamı netleştirir ("Bu sayfa şununla ilgilidir.")

Şema, AI sistemlerine şunları söyler:

• bir sayfanın neyi temsil ettiği

• onu kim yazmış

• hangi kuruluşun sahibi olduğu

• hangi ürünün tanımlandığı

• hangi soruların yanıtlandığı

• ne tür bir içerik olduğu

LLM'ler için şema, SEO süslemesi değildir — anlamsal bir hızlandırıcıdır.

2. Güvenilir Makine Yapısı Sağlar

LLM'ler yapılandırılmış verileri tercih eder, çünkü:

• öngörülebilir parçalar oluşturur

• varlıkları açıkça eşler

• belirsizliği ortadan kaldırır

• güven puanlamasını iyileştirir

• konsensüsü güçlendirir

Şema, LLM'lerin içeriği doğru bir şekilde çıkarmasına ve yerleştirmesine yardımcı olur.

3. Web'deki Varlıkları Birbirine Bağlar

Şemanız başkaları tarafından kullanılan şema ile eşleştiğinde, modeller şu sonuca varır:

• varlık ilişkileri daha güçlü

• daha net konu kümeleri

• daha istikrarlı marka kimliği

• daha iyi konsensüs uyumu

Şema, LLM'lerin sentez sırasında dayandığı grafik düzeyinde netlik sağlar.

3. Bilgi Grafiği: Anlam Haritası

Bilgi grafiği:

AI sistemlerinin akıl yürütmek için kullandığı varlıkların ve ilişkilerin yapılandırılmış ağıdır.

Google'da bir tane vardır. Perplexity'de bir tane vardır. Meta'da birkaç tane vardır. OpenAI ve Anthropic'in tescilli olanları vardır. LLM'ler ayrıca gömülü öğelerinin içinde örtük bilgi grafikleri oluşturur.

Bir bilgi grafiği şunları içerir:

• düğümler (varlıklar)

• kenarlar (ilişkiler)

• özellikler (nitelikler)

• menşe (kaynak özgünlüğü)

• ağırlıklandırma (güven düzeyleri)

Hedefiniz, boşlukta yüzen bir sayfa değil, güçlü bağlantılara sahip bir düğüm haline gelmektir.

4. Şema, Varlıklar ve Bilgi Grafiklerinin Birbirine Bağlantısı

Bu üç sistem, anlamsal bir boru hattı oluşturur:

Şema → Varlıklar → Bilgi Grafiği → LLM Keşfi

Şema

İçeriğinizi tanımlar ve yapılandırır.

Varlıklar

İçeriğinizdeki anlamı temsil eder.

Bilgi Grafiği

Varlıklar arasındaki ilişkileri düzenler.

LLM Keşif

Grafik + gömülü öğeleri kullanarak üretilen cevaplarda hangi markaların alıntılanacağını seçer.

Bu süreç şunları belirler:

• bulunabilir olup olmadığınız

• güvenilir olup olmadığınız

• referans gösterilip gösterilmediğiniz

• AI Genel Bakışlarında görünüp görünmediğiniz

• LLM'lerin markanızı doğru temsil edip etmediği

Şema olmadan → varlıklar belirsiz hale gelir. Varlıklar olmadan → bilgi grafikleri sizi hariç tutar. Bilgi grafiği dahil edilmeden → LLM'ler sizi görmezden gelir.

5. LLM'ler için Varlık Optimizasyon Çerçevesi

Varlıkları optimize etmek artık isteğe bağlı değildir — LLM görünürlüğünün temelidir.

İşte tam sistem.

Adım 1 — Kanonik Tanımlar Oluşturun

Her önemli varlığın ihtiyacı:

• tek ve net bir tanım

• ilgili sayfaların en üstüne yerleştirilmiş

• tutarlı bir şekilde tekrarlanmış

• dış kaynaklarla uyumlu

Bu, gömme bağlantınız olur.

Adım 2 — Her Yerde Tutarlı Adlandırma Kullanın

LLM'ler marka çeşitliliğini cezalandırır. Tek bir kesin form kullanın:

• Ranktracker

• NOT Rank Tracker

• NOT RankTracker.com

• DEĞİL RT

Tutarlılık, kimliğinizi tek bir varlık vektöründe birleştirir.

Adım 3 — Varlıkları Açıkça Beyan Etmek İçin Şema Kullanın

Ekle:

• Organizasyon şeması

• Ürün şeması

• Makale şeması

• SSS şeması

• Yazarlar içinkişi şeması

• Ekmek kırıntısı şeması

• Web sitesi şeması

Şema, varlıklarınızı makine tarafından işlenebilir hale getirir.

Adım 4 — Anahtar Varlıklar Etrafında Konu Kümeleri Oluşturun

LLM'ler ilişkiler aracılığıyla anlam oluşturur.

Kümeler şunları içermelidir:

• tanımlar

• açıklayıcılar

• karşılaştırmalar

• nasıl yapılır kılavuzları

• destekleyici makaleler

• Sıkça sorulan sorular

Kümeler = varlığınız için anlamsal otorite.

Adım 5 — Varlıklar Arası İlişkiler Oluşturun

Gösterilmek için iç bağlantıları kullanın:

• ürün → kategori

• kurucu → marka

• marka → kavramlar

• özellikler → kullanım örnekleri

• küme → küme

Bu, sitenizin içinde mini bir bilgi grafiği oluşturur.

Adım 6 — Varlıkları Dışarıdan Güçlendirin

LLM'ler aşağıdakiler arasında uzlaşmaya güvenir:

• haber siteleri

• yetkili bloglar

• dizinler

• inceleme siteleri

• röportajlar

• basın bültenleri

Başkaları sizi tutarlı bir şekilde tanımlarsa → model bunu kanonik hale getirir.

7. Adım — Gerçeklerin İstikrarını Koruyun

LLM'ler şunları cezalandırır:

• güncel olmayan bilgiler

• çelişkili iddialar

• değiştirilmiş tanımlar

• tutarsız açıklamalar

Gerçeklerin istikrarı = daha yüksek güven puanı.

6. LLM Keşfi için En Önemli Şema Türleri

Düzinelerce şema türü vardır, ancak sadece birkaçı LLM görünürlüğü için gereklidir.

1. Organizasyon

Şirketinizi bir varlık olarak tanımlar.

Yardımcı olur:

• bilgi grafiği bağlantısı

• varlık istikrarı

• marka gömme

2. Web Sitesi + Web Sayfası

Açıklığa kavuşturur:

• amaç

• yapı

• ilişkiler

Arama ve indekslemeyi destekler.

3. Makale

Yazarlık, tarihler ve konuları tanımlar.

Önemli olduğu alanlar:

• menşe

• güven sinyalleri

• cevap atıf

4. SSS Sayfası

LLM'ler SSS'leri sever çünkü:

• Q&A yapısını yansıtıyorlar

• parça dostudurlar

• doğrudan üretken cevaplara eşlenirler

SSS şeması, üretken çıkarmayı önemli ölçüde iyileştirir.

5. Ürün

Şunlar için gereklidir:

• SaaS platformları

• özellik açıklamaları

• karşılaştırma sorguları

Daha iyi ürün tanımları → daha iyi varlık netliği.

6. Kişi (Yazar)

Bu, 2025 yılında her zamankinden daha önemli hale gelecektir.

LLM'ler şunları değerlendirir:

• yazar kimliği

• uzmanlık

• çapraz alan varlığı

Yazar şeması güveni artırır.

7. Bilgi Grafikleri Güvenilecek Varlıkları Nasıl Seçer?

Bilgi grafikleri sekiz temel güven sinyali kullanır:

• ✔ varlık istikrarı

• ✔ dış konsensüs

• ✔ şema doğruluğu

• ✔ alan otoritesi

• ✔ olgusal tutarlılık

• ✔ ilişki gücü

• ✔ kaynak netliği

• ✔ güncelleme tazeliği

Varlığınız:

• iyi yapılandırılmış

• tutarlı bir şekilde tanımlanmış

• dışarıdan güçlendirilmiş

• zengin bağlantılar

• sık sık güncellenen

…üretken cevaplarda tercih edilen bir düğüm haline gelirsiniz.

Değilse, grafik rakiplere öncelik verir.

8. LLM'ler Cevap Üretimi Sırasında Bilgi Grafiklerini Nasıl Kullanır?

Bir kullanıcı bir soru sorduğunda, sistem:

1. Sorguyu varlıklar olarak yorumlar

2. Anlamsal olarak ilgili varlıkları alır

3. Bağlam için bilgi grafiğini kontrol eder

4. Bu varlıklarla bağlantılı içerik parçalarını çeker

5. Bir cevap oluşturur

6. İsteğe bağlı olarak güvenilir düğümlerden alıntılar ekler

Varlığınız grafikte yoksa → alıntı yapılmaz.

Varlığınız zayıfsa → yanlış temsil edilirsiniz.

Şemanız ve içeriğiniz güçlü ise → varsayılan kaynak olursunuz.

Son Düşünce:

AI çağında, şema ve varlıklar SEO geliştirmeleri değildir — arama sistemidir

Google belgeleri sıraladı. LLM'ler bunları anlar.

Google sayfaları indeksler. LLM'ler bunları yerleştirir.

Google bağlantıları ödüllendirdi. LLM'ler anlamsal netliği, fikir birliğini ve varlık otoritesini ödüllendirir.

Şema yapı sağlar. Varlıklar anlam sağlar. Bilgi grafikleri bağlam sağlar.

Birlikte, sizin şu hale gelip gelmeyeceğinizi belirlerler:

✔ alıntılanan bir kaynak

✔ güvenilir bir marka

✔ bilinen bir varlık

✔ tercih edilen bir kaynak

—veya içeriğinizin AI katmanında görünmez olup olmayacağını belirler.

Şemayı ustalaştırın. Varlıkları stabilize edin. Bilgi grafiğinizi bağlayın.

İşte 2025 ve sonrasında LLM keşiflerinde hakimiyet kurmanın yolu budur.