Yapay Zeka Keşfi için Yapılandırılmış Veri Setleri Oluşturma

Giriş

LLM'ler, Google'ın yaptığı gibi markaları keşfetmez.

Her şeyi taramazlar. Her şeyi indekslemezler. Her şeyi saklamazlar. Her şeye güvenmezler.

Yapılandırılmış verileri (temiz, etiketlenmiş, makine dostu formatlarda düzenlenmiş gerçek bilgiler) alarak markaları keşfederler.

Yapılandırılmış veri kümeleri artık etkileme konusunda en güçlü araçtır:

• ChatGPT Arama

• Google Gemini AI Genel Bakış

• Bing Copilot + Prometheus

• Perplexity RAG geri alma

• Claude 3.5 akıl yürütme

• Apple Intelligence özetleri

• Mistral/Mixtral kurumsal yardımcı pilotlar

• LLaMA tabanlı RAG sistemleri

• dikey AI otomasyonları

• sektöre özgü ajanlar

Yapılandırılmış veri kümeleri oluşturmazsanız, AI modelleri:

✘ tahmin yapmak zorunda kalır

✘ markanızı yanlış yorumlar

✘ özelliklerinizi yanlış yorumlar

✘ karşılaştırmalardan sizi çıkarır

✘ rakipleri seçmek zorunda kalır

✘ içeriğinizi alıntılamamak

Bu makale, AI motorlarının sevdiği veri kümelerini nasıl tasarlayacağınızı açıklıyor — tüm LLM ekosisteminde görünürlük, güven ve alıntı olasılığını artıran veri kümeleri.

1. Yapılandırılmış Veri Kümeleri AI Keşfi İçin Neden Önemlidir?

LLM'ler yapılandırılmış verileri tercih eder, çünkü bunlar:

• ✔ belirsiz olmayan

• ✔ gerçekçi

• ✔ yerleştirilmesi kolay

• ✔ parçalara ayrılabilir

• ✔ doğrulanabilir

• ✔ tutarlı

• ✔ çapraz referanslanabilir

Yapılandırılmamış içerik (blog gönderileri, pazarlama sayfaları) dağınıktır. LLM'ler bunu yorumlamak zorundadır ve genellikle yanlış yorumlar yaparlar.

Yapılandırılmış veri kümeleri, AI'ya aşağıdakileri sağlayarak bu sorunu çözer:

• özellikleriniz

• fiyatlandırmanız

• kategoriniz

• tanımlarınız

• iş akışlarınız

• kullanım örnekleriniz

• rakipleriniz

• ürün meta verileriniz

• marka kimliğiniz

—açık, makine tarafından okunabilir formatlarda.

Bu, aşağıdakilerde görünme olasılığınızı önemli ölçüde artırır:

✔ AI Genel Bakışları

✔ Karmaşıklık Kaynakları

✔ Copilot alıntıları

✔ "en iyi araçlar..." listeleri

✔ "alternatifleri..." sorguları

✔ varlık karşılaştırma blokları

✔ Siri/Spotlight özetleri

✔ kurumsal copilotlar

✔ RAG boru hatları

Yapılandırılmış veri kümeleri, LLM ekosistemini doğrudan besler.

2. AI Motorlarının Tükettiği 6 Veri Kümesi Türü

AI keşiflerini etkilemek için, markanızın altı tamamlayıcı veri kümesi türü sağlaması gerekir.

Her biri farklı motorlar tarafından kullanılır.

Veri Kümesi Türü 1 — Anlamsal Gerçekler Veri Kümesi

Kullanıldığı yerler: ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot

Bu, aşağıdakilerin yapılandırılmış temsilidir:

• kim olduğunuz

• ne yaptığınız

• hangi kategoriye ait olduğunuz

• sunduğunuz özellikler

• hangi sorunu çözüyorsunuz

• rakipleriniz kimler

Biçim: JSON, JSON-LD, yapılandırılmış tablolar, cevap blokları, sözlük listeleri.

Veri Kümesi Türü 2 — Ürün Özelliği Veri Kümesi

Kullanıcılar: Perplexity, Copilot, kurumsal copilotlar, RAG

Bu veri kümesi şunları tanımlar:

• özellikler

• yetenekler

• teknik özellikler

• sürüm

• sınırlamalar

• kullanım gereksinimleri

Biçim: Markdown, JSON, YAML, HTML bölümleri.

Veri Kümesi Türü 3 — İş Akışı ve Nasıl Çalışır Veri Kümesi

Kullanıcılar: Claude, Mistral, LLaMA, kurumsal copilotlar

Bu veri kümesi şunları içerir:

• adım adım iş akışları

• kullanıcı yolculukları

• onboarding dizileri

• kullanım senaryosu akışları

• giriş→çıkış eşlemeleri

LLM'ler bunu şu konularda akıl yürütmek için kullanır:

• ürününüz

• uygun olduğunuz yer

• nasıl karşılaştırılırsınız

• sizi tavsiye edip etmeme

Veri Kümesi Türü 4 — Kategori ve Rakip Veri Kümesi

Kullanıcılar: ChatGPT Search, Gemini, Copilot, Claude

Bu veri kümesi şunları belirler:

• kategoriniz

• ilgili kategoriler

• ilgili konular

• rakip kuruluşlar

• alternatif markalar

Bu, şunları belirler:

✔ karşılaştırma sıralaması

✔ "en iyi araçlar" sıralaması

✔ AI cevaplarında bitişiklik

✔ kategori bağlamı oluşturma

Veri Kümesi Türü 5 — Belgeleme Veri Kümesi

Kullanıldığı yerler: RAG sistemleri, Mixtral/Mistral, LLaMA, kurumsal yardımcı pilotlar

Buna şunlar dahildir:

• yardım merkezi

• API belgeleri

• özellik ayrıntıları

• sorun giderme

• örnek çıktılar

• teknik özellikler

Harika dokümantasyon = yüksek geri alma doğruluğu.

Veri Kümesi Türü 6 — Bilgi Grafiği Veri Kümesi

Kullanıcılar: Gemini, Copilot, Siri, ChatGPT

Buna şunlar dahildir:

• Wikidata

• Schema.org

• kanonik tanımlar

• bağlantılı açık veri

• tanımlayıcılar

• sınıflandırma düğümleri

• dış referanslar

Bilgi grafiği veri kümeleri sizi şunlara bağlar:

✔ AI Genel Bakışları

✔ Siri

✔ Copilot

✔ Varlık tabanlı arama

3. LLM Yapılandırılmış Veri Kümesi Çerçevesi (SDF-6)

AI keşfi için mükemmel veri kümeleri oluşturmak için bu altı modüllü mimariyi izleyin .

Modül 1 — Kanonik Varlık Veri Kümesi

Bu, ana veri kümenizdir — AI'nın markanızı nasıl algıladığının DNA'sıdır.

Şunları içerir:

• ✔ kanonik tanım

• ✔ kategori

• ✔ ürün türü

• ✔ entegre ettiğiniz varlıklar

• ✔ size benzer varlıklar

• ✔ kullanım örnekleri

• ✔ sektör segmentleri

Örnek:

{
  "entity": "Ranktracker",
  "type": "SoftwareApplication",
  "category": "SEO Platform",
  "description": "Ranktracker, sıralama takibi, anahtar kelime araştırması, SERP analizi, web sitesi denetimi ve geri bağlantı araçları sunan hepsi bir arada bir SEO platformudur.",
  "competitors": ["Ahrefs", "SEMrush", "Mangools", "SE Ranking"],
  "use_cases": ["anahtar kelime izleme", "SERP istihbaratı", "teknik denetim"]
}

Bu veri kümesi, tüm modellerde marka hafızası oluşturur.

Modül 2 — Özellikler ve Yetenekler Veri Kümesi

LLM'ler açık ve yapılandırılmış özellik listelerine ihtiyaç duyar.

Örnek:

{
  "product": "Ranktracker",
  "features": [
    {"name": "Rank Tracker", "description": "Tüm arama motorlarında anahtar kelime konumlarının günlük takibi."},
    {"name": "Keyword Finder", "description": "Arama fırsatlarını belirlemek için anahtar kelime araştırma aracı."},
    {"name": "SERP Checker", "description": "Sıralama zorluğunu anlamak için SERP analizi."},
    {"name": "Website Audit", "description": "Teknik SEO denetim sistemi."},
    {"name": "Backlink Monitor", "description": "Backlink izleme ve otorite analizi."}
  ]
}

Bu veri kümesi şunları besler:

✔ RAG sistemleri

✔ Perplexity

✔ Copilot

✔ kurumsal copilotlar

Modül 3 — İş Akışı Veri Kümesi

Modeller yapılandırılmış iş akışlarını sever.

Örnek:

{
  "workflow": "how_ranktracker_works",
  "steps": [
    "Etki alanınızı girin",
    "Anahtar kelimeleri ekleyin veya içe aktarın",
    "Ranktracker günlük sıralama verilerini alır",
    "Dashboard'larda hareketleri analiz edersiniz",
    "Anahtar kelime araştırması ve denetimini entegre edersiniz"
  ]
}

Bu, aşağıdakileri sağlar:

✔ Claude muhakemesi

✔ ChatGPT açıklamaları

✔ Copilot görev dökümleri

✔ kurumsal iş akışları

Modül 4 — Kategori ve Rakip Veri Kümesi

Bu veri kümesi, AI modellerine sizin uygun olduğunuzu öğretir.

Örnek:

{
  "category": "SEO Araçları",
  "subcategories": [
    "Sıra Takibi", 
    "Anahtar Kelime Araştırması", 
    "Teknik SEO", 
    "Backlink Analizi"
  ],
  "competitor_set": [
    "Ahrefs", 
    "Semrush", 
    "Mangools", 
    "SE Ranking"
  ]
}

Bu, aşağıdakiler için çok önemlidir:

✔ AI Genel Bakışları

✔ karşılaştırmalar

✔ alternatif listeleri

✔ kategori yerleştirme

Modül 5 — Belgeleme Veri Kümesi

Parçalı dokümantasyon, RAG'nin bilgi erişimini büyük ölçüde iyileştirir.

İyi formatlar:

✔ Markdown

✔ Temiz <h2> içeren HTML

✔ Etiketli JSON

✔ Yapısal mantık için YAML

LLM'ler, bloglardan daha iyi dokümantasyon alırlar çünkü:

• gerçeklere dayalı

• yapılandırılmış

• istikrarlıdır

• belirsiz değildir

Dokümantasyon şunları destekler:

✔ Mistral RAG

✔ LLaMA dağıtımları

✔ kurumsal yardımcı pilotlar

✔ geliştirici araçları

Modül 6 — Bilgi Grafiği Veri Kümesi

Bu veri kümesi, markanızı harici bilgi sistemlerine bağlar.

İçerir:

✔ Wikidata öğesi

✔ Schema.org işaretlemesi

✔ varlık tanımlayıcıları

✔ yetkili kaynaklara bağlantılar

✔ tüm yüzeylerde aynı tanımlar

Bu veri kümesi aşağıdakiler için ağır işi yapar:

✔ ChatGPT varlık hatırlama

✔ Gemini AI Genel Bakışları

✔ Bing Copilot alıntıları

✔ Siri ve Spotlight

✔ Karmaşıklık doğrulama

Bu, tüm AI varlığınızın anlamsal dayanağı dır.

4. Yapılandırılmış Veri Kümelerini Web'de Yayınlama

AI motorları, birden fazla konumdan veri kümelerini alır.

Keşifleri en üst düzeye çıkarmak için:

Şu yerlerde yayınlayın:

✔ web sitenize

✔ dokümantasyon alt etki alanı

✔ JSON uç noktaları

✔ site haritası

✔ basın kitleri

✔ GitHub depoları

✔ genel dizinler

✔ Wikidata

✔ App Store meta verileri

✔ sosyal profiller

✔ PDF teknik raporları (yapılandırılmış düzen ile)

Biçimler:

✔ JSON

✔ JSON-LD

✔ YAML

✔ Markdown

✔ HTML

✔ CSV (ince ayar için)

Ne kadar çok yapılandırılmış yüzey oluşturursanız, AI o kadar çok öğrenir.

5. Veri setlerinde en sık yapılan hatadan kaçının: Tutarsızlık

Yapılandırılmış veri kümeleriniz çelişki içeriyorsa:

• web siteniz

• Schema'nız

• Wikidata girişiniz

• basında yer alan haberleriniz

• belgeleriniz

LLM'ler düşük varlık güvenilirliği atayacak ve sizi rakiplerinizle değiştirecektir.

Tutarlılık = güven.

6. Ranktracker Yapılandırılmış Veri Kümeleri Oluşturmaya Nasıl Yardımcı Olur?

Web Denetimi

Eksik şema, bozuk işaretleme ve erişilebilirlik sorunlarını algılar.

AI Makale Yazarı

Yapılandırılmış şablonları otomatik olarak oluşturur: SSS, adımlar, karşılaştırmalar, tanımlar.

Anahtar Kelime Bulucu

Niyet eşlemesi için kullanılan soru veri kümeleri oluşturur.

SERP Denetleyicisi

Kategori/varlık ilişkilendirmelerini gösterir.

Geri Bağlantı Denetleyicisi ve İzleyicisi

AI doğrulaması için gerekli olan harici sinyalleri güçlendirir.

Sıra Takipçisi

Yapılandırılmış veriler AI görünürlüğünü iyileştirdiğinde anahtar kelime değişikliklerini algılar.

Ranktracker, yapılandırılmış veri seti mühendisliği için ideal altyapıdır.

Son Düşünce:

Yapılandırılmış Veri Kümeleri, Markanız ve AI Ekosistemi Arasındaki API'dir

AI keşfi artık sayfalarla ilgili değildir. Gerçekler, yapılar, varlıklar ve ilişkilerle ilgilidir.

Yapısal veri kümeleri oluşturursanız:

✔ AI sizi anlar

✔ AI sizi hatırlar

✔ AI sizi geri getirir

✔ AI sizi alıntı yapar

✔ AI sizi önerir

✔ AI sizi doğru kategoriye yerleştirir

✔ AI sizi doğru bir şekilde özetler

Eğer yapmazsanız:

✘ AI tahmin eder

✘ AI yanlış sınıflandırır

✘ AI rakipleri kullanır

✘ AI özelliklerinizi düşürür

✘ AI ayrıntıları yanlış yorumlar

Yapılandırılmış veri kümeleri oluşturmak, LLM optimizasyonunun en önemli adımıdır — AI odaklı keşif çağında her markanın görünürlüğünün temelidir.