AEO için Yapılandırılmış Veri: Eksiksiz 2025 Kılavuzu

Giriş

2025 yılında, yapay zeka destekli aramada görünürlük, anahtar kelimeler veya geri bağlantılardan daha fazlasına bağlıdır - makinelerin içeriğinizi nasıl yorumladığına bağlıdır.

Google'ın AI Overview, Bing Copilot ve Perplexity.ai gibi arama motorları ve yanıt motorları artık anlamı, ilişkileri ve güveni anlamak için yapılandırılmış verilere güveniyor.

Siteniz yapılandırılmış verileri doğru şekilde kullanmazsa, yapay zeka içeriğinizin neyi temsil ettiğini belirleyemez ve markanız yeni nesil aramalarda kaybolma riskiyle karşı karşıya kalır.

Bu kılavuz, Ranktracker'ın SEO ve AEO araçlarını kullanarak pratik adımlarla, şema işaretlemenin temellerinden gelişmiş varlık eşlemeye kadar, Yanıt Motoru Optimizasyonu ( AEO ) için Yapılandırılmış Veriler hakkında bilmeniz gereken her şeyde size yol gösterecektir.

Yapılandırılmış Veri Nedir (ve AEO için Neden Önemlidir)?

Yapılandırılmış veriler, arama motorlarının ve yapay zeka sistemlerinin içeriğinizin yalnızca ne dediğini değil, ne anlama geldiğini de anlamasına yardımcı olan makine tarafından okunabilir kodlardır.

Genellikle Schema.org kelime dağarcığı kullanılarak yazılır ve web sayfalarınıza JSON-LD formatında eklenir.

Örneğin:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Makale", "Başlık": "AEO için Yapılandırılmış Veri: Eksiksiz 2025 Kılavuzu", "yazar": {"@type": "Kişi", "isim": "Felix Rose-Collins" }, "yayıncı": { "@type": "Organizasyon", "isim": "Ranktracker", "url": "https://www.ranktracker.com" } }

Bu basit işaretleme, yapay zekaya sayfanın bir Makale olduğunu, kimin yazdığını ve hangi kuruluşun yayınladığını söyler.

Ancak AEO'da yapılandırılmış veriler çok daha fazlasını yapar - içeriğinizi varlıklara bağlar, güven grafikleri oluşturur ve markanızın yapay zeka tarafından oluşturulan yanıtlarda görünmesini sağlar.

Yapılandırılmış Veri Neden AEO'nun Temelidir?

Yapılandırılmış veriler makinelerin dilidir.Yapay zeka sistemleri insanlar, ürünler ve kavramlar hakkındaki anlayışlarını bu şekilde oluşturur.

Fayda	SEO Etkisi	AEO Etkisi
Gelişmiş Görünürlük	Zengin snippet'leri ve arama özelliklerini geliştirir	Yapay zeka yanıtının dahil edilmesini sağlar
Varlık Tanıma	İçeriğinizin neyi temsil ettiğini tanımlar	Markanızı bilgi grafiklerine bağlar
İçerik Kategorizasyonu	Google'ın konuları sınıflandırmasına yardımcı olur	Yapay zekanın anlamsal bağlantı kurmasına yardımcı olur
Güven Sinyalleri	E-E-A-T doğrulamasını iyileştirir	Yapay zeka atıf güvenini artırır
Tutarlılık	Web genelinde veri bütünlüğü sağlar	Cevaplar arasında otoriteyi güçlendirir

Başka bir deyişle:

SEO _rank._ için yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyar AEO _exist._ için yapılandırılmış veriye ihtiyaç duyar

AEO için Yapılandırılmış Verinin Üç Katmanı

Cevap Motoru Optimizasyonunda başarılı olmak için, yapılandırılmış veriler birbirine bağlı üç katmanda çalışmalıdır:

1. Varlık Düzeyinde Şema (Kim ve Ne)

Kişileri, kuruluşları ve kavramları tanımlar. Örnekler: Organizasyon, Kişi, Ürün, Etkinlik.

Amaç: Yapay zekanın kim olduğunuzu ve neyi temsil ettiğinizi bilmesine yardımcı olmak.

2. İçerik Düzeyi Şema (Nasıl ve Neden)

İçerik formatını ve amacını tanımlar. Örnekler: Makale, SSS Sayfası, Nasıl Yapılır, İnceleme.

Amaç: Yapay zekanın ne tür bir içerik okuduğunu bilmesine yardımcı olmak .

3. İlişki Şeması (Bağlantılar ve Bağlam)

Varlıkların birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini veya ilişki kurduğunu tanımlar. Örnekler: sameAs, about, mentions, isPartOf, mainEntityOfPage.

Amaç: Yapay zekanın her şeyin birbiriyle nasıl bağlantılı olduğunu haritalandırmasına yardımcı olmak .

Bu katmanlar bir araya geldiğinde markanızın semantik çerçevesini oluşturur - yapay zekanın bilgilerinize atıfta bulunmasını ve güvenmesini sağlayan yapılandırılmış bir temel.

2025'te AEO Başarısı için Temel Şema Türleri

AEO'ya hazır her web sitesinin kullanması gereken temel şema türlerini inceleyelim.

1. Organizasyon Şeması

Marka varlığınızı tanımlar - güven grafiğinizin çapası.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Organizasyon", "isim": "Ranktracker", "url": "https://www.ranktracker.com", "logo": "https://www.ranktracker.com/images/logo.png", "sameAs": [ "https://twitter.com/ranktrackercom", "https://www.linkedin.com/company/ranktracker" ] }

AEO İpucu:Yapay zekanın marka varlığınızı web üzerinden birbirine bağlamasına yardımcı olmak için doğrulanmış sosyal veya harici profillerinize aynı şekilde bağlantılar ekleyin.

2. Kişi Şeması

E-E-A-T'yi güçlendirerek uzman yazarları ve katkıda bulunanları tanımlar.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Kişi", "isim": "Felix Rose-Collins", "jobTitle": "CEO & Kurucu Ortak", "worksFor": { "@type": "Organization", "name": "Ranktracker" }, "sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/felixrosecollins/" ] }

AEO İpucu:İçeriği güvenilir bir varlığa bağlamak için her makalede tutarlı yazar şeması kullanın.

3. Makale Şeması

Bloglar ve kılavuzlar için gerekli olan editoryal içeriğinizi tanımlar.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Makale", "başlık": "AEO için SEO İçeriği Nasıl Yeniden Kullanılır", "author": { "@type": "Kişi", "isim": "Felix Rose-Collins" }, "yayıncı": { "@type": "Organizasyon", "isim": "Ranktracker" }, "mainEntityOfPage": "https://www.ranktracker.com/blog/repurpose-seo-content-for-aeo" }

AEO İpucu:Makaleyi doğrudan birincil varlığına (konu) bağlamak için mainEntityOfPage kullanın.

4. SSSSayfası Şeması

Kullanıcı sorularını netleştirerek yanıt çıkarma ve yapay zeka görünürlüğünü artırır.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "SSSPage", "mainEntity": [ { "@type": "Soru", "isim": "Yapılandırılmış veri nedir?", "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Yapılandırılmış veri, yapay zekanın ve arama motorlarının içeriğin anlamını anlamasına yardımcı olan koddur." } }, { "@type": "Soru", "isim": "Yapılandırılmış veriler AEO için neden önemlidir?", "acceptedAnswer": { "@type": "Cevap", "metin": "Yapay zekanın varlıkları ve ilişkileri tanımlamasını sağlayarak yapay zeka yanıtlarında alıntılanma şansınızı artırır." } } ] }

AEO İpucu:SSS'leri izole etmek yerine uzun biçimli içeriğe entegre edin - bu hem kullanıcı değeri hem de anlamsal derinlik oluşturur.

5. Ürün Şeması

Araçlar veya yazılımlar sunuyorsanız, Ürün şeması işlevselliği ve yetkiyi tanımlar.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Ürün", "isim": "Ranktracker Keyword Finder", "description": "SEO ve AEO stratejileri için yüksek değerli anahtar kelimeleri keşfedin.", "brand": { "@type": "Organizasyon", "isim": "Ranktracker" }, "teklifler": { "@type": "Teklif", "priceCurrency": "USD", "fiyat": "29.00", "url": "https://www.ranktracker.com/seo-tools/keyword-finder/" } }

AEO İpucu:Ürün şeması, yapay zekanın yalnızca söylediklerinizi değil, yaptıklarınızı da anlamasına yardımcı olur.

6. BreadcrumbList Şeması

İçeriğinizin mantıksal yolunu gösterir - navigasyon ve varlık bağlamı için gereklidir.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "BreadcrumbList", "itemListElement": [ { "@type": "ListItem", "position": 1, "isim": "Blog", "item": "https://www.ranktracker.com/blog/" }, { "@type": "ListItem", "position": 2, "isim": "AEO için Yapılandırılmış Veri", "item": "https://www.ranktracker.com/blog/structured-data-for-aeo/" } ] }

AEO İpucu:Breadcrumb şeması, yapay zekanın varlıklar ve sayfalar arasındaki ilişkileri çıkarmak için kullandığı bir hiyerarşi sağlar.

AEO için Gelişmiş Yapılandırılmış Veri Teknikleri

**1. Bağlam Netliği için hakkında ve bahseden ifadeleri kullanın

Bu özellikler AI'ya içeriğinizin hangi varlıklarla ilgili olduğunu söyler.

Örnek:

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Article", "about": { "@type": "Şey", "isim": "Cevap Motoru Optimizasyonu" }, "bahsedenler": [ { "@type": "Organizasyon", "isim": "Google" }, { "@type": "Organizasyon", "isim": "Ranktracker" } ] }

Bu, yapay zekanın makalenizi daha geniş kavramlarla ilişkilendirmesine yardımcı olur - varlık ilişkilerini güçlendirir.

**2. sameAs ve mainEntityOfPage Kullanarak Sayfalar Arasında Varlıkları Bağlayın

Birleşik bir bilgi grafiği oluşturmak için:

• Markanızı doğrulanmış harici profillere bağlamak için sameAs kullanın.

• Her bir makaleyi tanımlayıcı kavramına bağlamak için mainEntityOfPage kullanın.

Bu ilişkiler ağı, markanızın yapay zeka özetlerindeki görünürlüğünü artırır.

3. Yapılandırılmış Verileri Düzenli Olarak Doğrulayın ve İzleyin

Yapılandırılmış verilerdeki küçük hatalar bile yapay zekanın kavrayışını bozabilir.

Ranktracker'ın Web Denetimini kullanın:

• Eksik veya geçersiz şema alanlarını tespit edin.

• Bağlantısız varlık bahsini tanımlayın.

• Tutarlı yazar ve organizasyon işaretlemesi sağlayın.

Şema sağlığını korumak ve veri kaymasını önlemek için üç ayda bir denetimler gerçekleştirin.

4. Makalelerin Ötesinde İçerik Türü Şemasından Yararlanın

Yapay zeka sadece blogları okumakla kalmaz, her türlü veriyi ayrıştırır.

Bunun için şema eklemeyi düşünün:

• Videolar VideoObject
• Podcastler: PodcastEpisode
• Veri kümeleri: Veri Kümesi
• Yazılım Araçları: YazılımUygulama

Bu, yapay zekanın yalnızca metni değil, uzmanlığınızın tüm biçimlerini tanıyabilmesini sağlar.

AEO'ya Zarar Veren Yaygın Yapılandırılmış Veri Hataları

Hata	Neden Acıyor	Düzeltme
Eksik organizasyon şeması	Yapay zeka, içeriği marka varlığınıza bağlayamaz	Global Organizasyon şeması ekleyin
Tutarsız yazar işaretlemesi	E-E-A-T sinyallerini zayıflatır	Kişi şemasını tüm makalelerde standartlaştırın
Geçersiz veya tamamlanmamış JSON-LD	Yapay zeka içeriğinizi ayrıştıramıyor	Ranktracker'ın Web Denetimini kullanarak doğrulayın
İzole SSS sayfaları	Bağlamsal otorite kaybı	SSS'leri konu kümeleri içine yerleştirin
Güncel olmayan şema sözlüğü	Schema.org gelişiyor	Şema türlerini üç ayda bir gözden geçirin

Bu hatalardan kaçınmak, yapılandırılmış verilerinizin yapay zeka anlayışını engellemek yerine geliştirmesini sağlar.

Yapılandırılmış Veriler Ranktracker Araçlarıyla Nasıl Etkileşime Girer?

Ranktracker, yapılandırılmış veri yönetimini büyük ölçekte basitleştirir:

• Web Denetimi: Sitenizi eksik, bozuk veya geçersiz şemalara karşı tarar.

• Yapay Zeka Makale Yazıcısı: Otomatik olarak şemaya hazır içerik oluşturur.

• Anahtar Kelime Bulucu: SSS şeması için ideal olan soru tabanlı konuların belirlenmesine yardımcı olur.

• SERP Denetleyicisi: Yapılandırılmış içeriğinizin zengin snippet'lerde ve AI özetlerinde nasıl göründüğünü ortaya çıkarır.

• Backlink Monitörü: Varlık otoritesini güçlendiren bahsedenleri izler.

• Sıralama İzleyici: Yapılandırılmış veri güncellemelerinden kaynaklanan sıralama ve görünürlük değişikliklerini ölçer.

Bu araçlar birlikte, yapılandırılmış verilerinizin yalnızca teknik olarak geçerli olmasını değil, aynı zamanda AEO performansı için stratejik olarak optimize edilmesini sağlar.

AEO'da Yapılandırılmış Verinin Geleceği

2025 yılına kadar yapay zeka sistemleri sadece veri odaklı değil, bağlam odaklı hale geliyor. Sadece şemaya bakmakla kalmıyor, güven hiyerarşileri oluşturmak için şemayı yorumluyorlar.

Bu, yapılandırılmış verilerinizin de böyle olması gerektiği anlamına geliyor:

• Varlıklar arasındaki net ilişkileri güçlendirin.

• Doğrulanmış yazarlık yoluyla uzmanlığı gösterin.

• Yeni Schema.org türleri ve AI veri modelleri ile gelişin.

Yapılandırılmış verilerini sürekli olarak iyileştiren markalar hem arama sonuçlarına hem de AI alıntılarına hakim olacak.

Son Düşünceler

Yapılandırılmış veriler artık isteğe bağlı değil - görünürlüğün temel dili.

Yanıt Motoru Optimizasyonu dünyasında, yapay zeka sistemleri neyin güvenilir, bağlantılı ve alınabilir olduğuna bu şekilde karar veriyor.

Yapılandırılmış verileri tutarlı bir şekilde uygulayarak, düzenli olarak doğrulayarak ve varlık haritanızla uyumlu hale getirerek, web sitenizi yapay zeka güdümlü keşif için hazır bir anlamsal güç merkezine dönüştürürsünüz.

Ranktracker'ın eksiksiz AEO araç seti ile şemanızı her sayfada kolayca denetleyebilir, izleyebilir ve optimize edebilirsiniz; böylece içeriğinizin her zaman açık, tutarlı ve makineler tarafından anlaşılabilir olmasını sağlarsınız.

Çünkü 2025'te başarı taranmaktan değil, anlaşılmaktan geliyor.