Yapay Zeka Bağlamını Güçlendirmek için Şema ve Varlıkları Kullanma

Giriş

Üretici motorlar, anahtar kelimelerden anlam çıkarmazlar — varlıklardan ve yapılandırılmış ilişkilerden anlam çıkarırlar.

LLM'ler, web sitenizi iki güçlü sinyal kullanarak yorumlar:

• Şema — içeriğinizin ne olduğunu açıklayan, makine tarafından okunabilir bir işaretleme

• Varlıklar — içeriğinizdeki "şeyler" ve bunların birbirleriyle nasıl ilişkili olduğu

Şema ve varlıklar birlikte AI'ya şunları söyler:

• kim olduğunuz

• ne yaptığınız

• hangi kategoriye ait olduğunuz

• içeriğinizin neyi temsil ettiği

• sizin kavramlarınızla ilişkili kavramlar

• markanızın daha geniş bilgi grafiğine nasıl uyduğu

Şemanız eksik, yanlış veya yoksa, AI içeriğinizi yanlış anlar.

Varlık sinyalleriniz zayıf, tutarsız veya belirsizse, AI markanızı yanlış sınıflandırır.

AI, anlamınızı yanlış anlar veya yanlış sınıflandırırsa, şunlardan kaybolursunuz:

• üretken özetler

• öneri blokları

• karşılaştırmalar

• kategori tanımları

• "en iyi araçlar" listeleri

• alternatif sayfalar

• gerçeklere dayalı cevap panelleri

Bu kılavuz, GEO'nun temeli olan AI bağlamını güçlendirmek için şema ve varlık optimizasyonunun nasıl kullanılacağını açıklamaktadır.

Bölüm 1: Şema ve Varlıklar Neden SEO'dan Daha Çok GEO'da Önemlidir?

Geleneksel SEO, şemayı zengin snippet'leri geliştirmek için kullanırdı.

GEO, şemayı bir doğruluk kaynağı olarak kullanır.

Üretici motorlar şemaya şu amaçlarla güvenir:

• anlam belirsizliğini giderme

• gerçek ilişkilerin doğrulanması

• varlık hiyerarşilerini tanımlama

• içerik türünü doğrulama

• açık öznitelikleri ayıklama

• kavram sınırlarını sabitlemek

Bu arada, varlık sinyalleri yapay zekaya şunları söyler:

• her sayfanın konusu

• konuların birbirleriyle ilişkisi

• markanızın kategoriye nasıl uyduğu

• içeriğin nasıl gruplandırılması gerektiği

• özetlerin nasıl oluşturulması gerektiği

Üretken çağda:

Varlıklar anlamı oluşturur. Şema anlamı doğrular. AI her ikisinden de bağlam oluşturur.

Bölüm 2: Üretici Motorlar Şemayı Nasıl Kullanır?

Üretici motorlar şemayı inceleyerek şunları anlar:

1. İçerik Türü

Bu:

• bir tanım?

• bir makale?

• nasıl yapılır?

• Sıkça sorulan sorular?

• bir ürün sayfası?

Doğru tür etiketleme, özetin doğruluğunu artırır.

2. Yazarlık ve Uzmanlık

Şema, yapay zekaya şunları söyler:

• sayfayı kim yazdı

• güvenilirlikleri

• rolü

• bağlantıları

Bu, güven sinyalleri oluşturur.

3. Kuruluş Kimliği

Kuruluş şeması şunları netleştirir:

• marka adı

• marka kategorisi

• logoları

• resmi URL

• varlık ilişkileri

Bu, AI'nın markanızı doğru bir şekilde kümelemesine yardımcı olur.

4. Ürün veya Özellik Nitelikleri

AI, ayrıntıları çıkarır:

• özellikler

• yetenekler

• fiyat aralıkları

• desteklenen platformlar

• temel işlevsellik

Bunlar genellikle özet maddeler haline gelir.

5. Makale İlişkileri

Breadcrumb ve Makale şeması, AI'nın anlamasına yardımcı olur:

• hiyerarşik ilişkiler

• içerik bağlamı

• konu kümeleri

Bu, üretken yorumlamayı iyileştirir.

6. SSS ve Nasıl Yapılır Blokları

Bunlar, yüksek oranda çıkarılabilir formatlardır.

AI, özetlere doğrudan şunları ekler:

• sorular

• kısa cevaplar

• adım listeleri

doğrudan özetlere aktarır.

Bölüm 3: Üretken Motorlar Varlıkları Nasıl Kullanır?

Varlıklar, AI'nın bilgiyi yapılandırma şeklidir.

Bir varlık:

• bir kişi

• bir marka

• bir ürün

• bir kavram

• bir kategori

• bir özellik

• bir konum

• bir yöntem

• bir süreç

AI, anahtar kelimelerden çok varlıkları önemser.

Varlıklar şunları tanımlar:

• kategori sıralamanız

• rakipleriniz

• ilgili kavramlarınız

• özellik ilişkilendirmeleriniz

• bağlamsal kardeşleriniz

• konu derinliğiniz

Güçlü varlık sinyalleri = güçlü bağlam.

Bölüm 4: Şema Yoluyla AI Bağlamını Güçlendirme

Aşağıda, GEO için en önemli şema türleri yer almaktadır.

Şema Türü 1: Kuruluş

Tanımlamak için kullanın:

• marka adınız

• yasal adınız

• logonuz

• sameAs URL'leri

• marka türü

• ana sayfa

• ürün kategorileri

Bu, varlığınızı AI bilgi grafiklerinde sabitler.

Şema Türü 2: Ürün

Aşağıdakiler dahil olmak üzere her ürün veya araç için Ürün şemasını kullanın:

• açıklama

• özellikler

• desteklenen platformlar

• fiyatlandırma unsurları

• marka ilişkileri

• kategori yerleştirme

AI, markanızın sunduğu ürünleri anlamak için Ürün şemasını kullanır.

Şema Türü 3: Makale

Blog ve içerik sayfaları için şunları ekleyin:

• başlık

• açıklama

• yazar

• kelime sayısı

• yayın tarihi

• değiştirilme tarihi

• sayfanın ana varlığı

Bu, gerçeklerin netliğini ve güncelliği artırır.

Şema Türü 4: SSS Sayfası

Aşağıdakiler için son derece değerlidir:

• cevap çıkarma

• parça segmentasyonu

• üretken dahil etme

SSS'ler, LLM'lere temiz, son derece yapılandırılmış bir anlam verir.

Şema Türü 5: HowTo

Şunlar için mükemmeldir:

• adım tabanlı akıl yürütme

• talimat tarzı özetler

• sorun giderme cevapları

AI, HowTo adımlarını sık sık aynen tekrarlar.

Şema Türü 6: BreadcrumbList

Bu, AI'ya şu şekilde yardımcı olur:

• site hiyerarşisini anlama

• küme ilişkilerini haritalama

• sayfa anlamını bağlamsallaştırma

Breadcrumbs, konu yapınızı güçlendirir.

Bölüm 5: Varlık Optimizasyonu Yoluyla AI Bağlamını Güçlendirme

Varlıklar şunlar olmalıdır:

• tanımlanmış

• tutarlı

• birbirine bağlı

• güçlendirilmiş

• istikrarlı

• belirsiz olmayan

İşte bunları optimize etmenin yolu.

Adım 1: Kanonik Varlık Tanımları Oluşturun

Her varlık şunlara sahip olmalıdır:

• açık bir tanım

• kısa bir giriş paragrafı

• tutarlı bir ifade

• öngörülebilir kullanım

Bu, AI'nın kullandığı "resmi" anlam haline gelir.

Adım 2: Site genelinde tutarlı terminoloji kullanın

Markanızı sayfalar arasında farklı şekilde tanımlıyorsanız:

• AI, varlığınızı böler

• kümeler kararsız hale gelir

• özet dahil etme düşüşü

LLM'ler dilbilimsel istikrar gerektirir.

Adım 3: Net Varlık İlişkileri Oluşturun

Markanızı şunlara bağlayın:

• kategorisi

• özellikleri

• kullanım örnekleri

• rakip ürünler

• sektör terimleri

Dahili bağlantılar bu ilişkileri güçlendirir.

Adım 4: Varlık Merkezleri Oluşturun (Sözlükler ve Tanımlar)

AI, sözlük tarzı içeriğe büyük ölçüde dayanır.

Sözlük merkezleri şunları güçlendirir:

• küme netliği

• tanım tutarlılığı

• çıkarılabilirlik

• bağlamsal ilişkiler

Sözlük girişleri genellikle kanonik AI tanımları haline gelir.

Adım 5: Tekrarlanan, Tutarlı Varlık Bahisleri Kullanın

LLM'ler, görünen varlıklara güvenir:

• birden fazla sayfada

• istikrarlı ifade

• net bağlam içinde

• gerçeklere dayalı ayrıntılarla desteklenen

Tekrar, önemi gösterir.

Bölüm 6: Şema + Varlıklar = AI Bağlamını Güçlendirme

Birleştirildiğinde, şema ve varlıklar şunları oluşturur:

markanızın anlamının eksiksiz, makine tarafından okunabilir bir haritasını oluşturur.

Şema şunları sağlar:

• yapısal netlik

• açık tanımlar

• düzenli ilişkiler

Varlıklar şunları sağlar:

• kavramsal anlam

• kategori yerleştirme

• bağlamsal önem

Birlikte, AI'nın şunları yapmasını sağlar:

• içeriğinizi yorumlayın

• sayfalarınızı sınıflandırın

• tanımlarınıza güvenin

• markanızı doğru şekilde kümeleyin

• açıklamalarınızı yeniden kullanın

• sizi üretken özetlere dahil edin

Şema kimliğinizi doğrular. Varlıklar kimliğinizi tanımlar. AI bağlamı her ikisine de bağlıdır.

Bölüm 7: Schema + Varlık Optimizasyonu Planı

Bu planı tüm önemli sayfalara uygulayabilirsiniz:

1. Kuruluş ve Ürün şeması ekleyin

Marka ve ürün kimliğini netleştirin.

2. Makale şeması ekleyin

İçerik yapısını ve meta verileri netleştirin.

3. SSS sayfası ve Nasıl Yapılır şeması ekleyin

Çıkarılabilirliği ve özet kullanımını iyileştirin.

4. Sözlük girişleri oluşturun

Her önemli kavramı tanımlayın.

5. Terminolojiyi normalleştirin

Her varlık için tek bir ifade kullanın.

6. Varlık kümeleri oluşturun

İlgili sayfaları birbirine bağlayın.

7. Kanonik tanımları güçlendirin

Sayfalar arasında aynı ifadeleri kullanın.

8. Güncelliği koruyun

Şema zaman damgalarını ve içeriği düzenli olarak güncelleyin.

Bu plan, AI'nın bağlamı anlamasını en üst düzeye çıkaracaktır.

Sonuç: Şema ve Varlıklar, Üretken Görünürlüğün Omurgasını Oluşturur

GEO çağında, görünürlük kavrayışa bağlıdır.

AI şunları yapamazsa:

• varlıklarınızı tanıyın

• markanızı sınıflandırın

• tanımlarınızı anlayın

• anlamınızı bağlayın

• ilişkilerinizi doğrular

• yapınıza güvenin

...sizi üretken özetlere dahil edemez.

Şema, yapısal iskeleti sağlar. Varlıklar, anlamsal anlamı sağlar. Birlikte, görünürlüğünüzün bağlı olduğu AI bağlam katmanını oluştururlar.

Şema ve varlık optimizasyonunda ustalaşan markalar hakimiyet kuracaktır:

• üretken öneriler

• kategori tanımları

• özet eklemeler

• bağlamsal yerleştirmeler

• Cevap Paylaş

Üretken aramada, markanız sıralamalar için rekabet etmez — anlayış için rekabet eder.

Şema ve varlıklar, AI'nın sizi rakiplerinizden daha iyi anlamasını sağlar.