Şema işaretlemesi gerçekten yapay zeka arama optimizasyonuna fayda sağlıyor mu? Bazıları, alıntılarınızı 3 kat artırabileceğini veya yapay zeka görünürlüğünü önemli ölçüde artırabileceğini öne sürüyor. Ancak kanıtları incelediğinizde, resim çok daha inceliklidir.
Bilineni varsayılandan ayıralım ve şemanın aslında bir yapay zeka arama stratejisine nasıl uyduğuna bakalım.
Şema şimdi yapay zeka aramasına nasıl uyuyor?
Arama, mavi bağlantılarla bir serp ortaya çıkarmaktan AI Genel Bakışlarına, üretken cevaplara ve bağlantılara ek olarak içeriği harmanlayan sohbet tarzı özetlere geçiyor.
İçeriğinizin bu modelde görünmesi için sitenizinvarlık— bir kişi, yer veya olay gibi tekil, benzersiz şeyler veya kavramlar — ve sadece metin dizileri değil, aralarındaki ilişkiler.
ŞemaBiçimlendirme sEO'ların bu varlıkları ve ilişkileri bir yapay zeka için açık ve anlaşılır hale getirmek için sahip oldukları birkaç araçtan biridir: Bu bir kişidir, bu kuruluş için çalışırlar, bu ürün bu fiyata sunulur, bu makale o kişi tarafından yazılmıştır, vb.
Yapay zeka için en önemli üç unsur:
- Kuruluş tanımı:Sayfada hangi markalar, yazarlar, hizmetler veya SKU'lar var.
- Özellik netliği:Hangi mülklerin hangi kuruluşa ait olduğu (örneğin, fiyatlar, kullanılabilirlik, derecelendirmeler, iş unvanları).
- Kuruluş ilişkileri:Kuruluşlar nasıl bağlanır (ör.
offeredByNo mess 'all." ifadesinde kullanıldığında, "Her şeyi temizledim.worksFor, authoredBy vesameAsşema etiketleri).
Şema kararlı değerlerle uygulandığında (Kimlik) ve bir yapı (GRAFİĞİ), küçük bir iç gibi davranmaya başlarbilgi çizgesi.
Yapay zeka sistemlerinin kim olduğunuzu ve içeriğinizin birbirine nasıl uyduğunu tahmin etmesi gerekmeyecek ve markanız, yazarlarınız ve konularınız arasındaki açık bağlantıları takip edebilecektir.
Daha çok araştırVarlık yetkisi neden yapay zeka arama görünürlüğünün temelidir?
Yapay zeka arama platformları şemayı nasıl kullanır?
İki büyük platform, şema işaretlemenin yapay zekalarının içeriği anlamasına yardımcı olduğunu doğruladı. Bu platformlar için spekülasyon değil, onaylanmış altyapıdır.
- Google AI Genel Bakış:Nisan 2025'te Google Arama ekibi şunları söyledi:Yapılandırılmış veriler avantaj sağlararama sonuçlarında.
- Microsoft Bing Yardımcı Pilotu:Microsoft Bing'in baş ürün müdürü Fabrice Canel, Mart 2025'te şunları doğruladı:şema işaretlemesi Microsoft'un Yüksek Lisans'larının içeriği anlamasına yardımcı olurYardımcı Pilot için.
ChatGPT, Perplexity ve diğer yapay zeka arama platformları ne olacak?
Bu platformların şemayı nasıl kullandığını henüz bilmiyoruz. Web taraması sırasında şemayı koruyup korumadıklarını veya çıkarma için kullanıp kullanmadıklarını genel olarak doğrulamadılar. Yüksek Lisans'ların yapılandırılmış verileri işlemesine yönelik teknik yetenek mevcuttur, ancak bu, arama sistemlerinin bunu yaptığı anlamına gelmez.
Daha çok araştırSEO için bilgi grafikleri ve varlıkları ne zaman ve nasıl kullanılır?
Şema ve yapay zeka üzerine araştırma
Burada şemanın yapay zeka aramasına nasıl fayda sağlayabileceğini gösteren birkaç çalışma bulunmaktadır.
Alıntı oranları
Arama/Atlas'tan Aralık 2024'te yapılan bir araştırma bulunduşema işaretleme kapsamı ile alıntı oranları arasında korelasyon yok. Kapsamlı şemaya sahip siteler, minimum düzeyde şema işaretlemesi olan veya hiç şema işaretlemesi olmayan sitelerden tutarlı bir şekilde daha iyi performans göstermedi.
Bu, şemanın işe yaramaz olduğu anlamına gelmez; şemanın tek başına alıntıları yönlendirmediği anlamına gelir. Yüksek Lisans sistemleri, içeriğin yapılandırılmış işaretlemeye sahip olup olmadığına göre alaka düzeyine, güncel otoriteye ve anlamsal açıklığa öncelik veriyor gibi görünmektedir.
Ekstraksiyon doğruluğu
Şubat 2024'te Nature Communications'ın yaptığı bir araştırma şunu ortaya koydu:Yüksek Lisans'lar, tanımlanmış alanlarla yapılandırılmış bilgi istemleri verildiğinde bilgileri daha doğru bir şekilde çıkarıryapılandırılmamış "önemli olanı çıkarın" talimatlarına karşı.
Başka bir deyişle, Yüksek Lisans'lar, onlara boş bir tuval değil, doldurmaları için yapılandırılmış bir form verdiğinizde en iyi performansı gösterir. Modellerden önceden tanımlanmış alanlara çıkarma yapması istendiğinde, basitçe "önemli olanı çıkarmaları" söylendiğinde olduğundan daha az hata yaparlar.
Bir sayfadaki şema işaretlemesi, bu formun web eşdeğeridir: her şeyi yapılandırılmamış düzyazıdan çıkarmak yerine, bir sistemin eşleyebileceği bir dizi açık varlık, marka, ürün, fiyat, yazar ve konu alanları.
Araştırma bize ne söylüyor
Bu bize LLM'lerin yapılandırılmış verileri yapılandırılmamış metinlerden daha doğru bir şekilde işleme konusunda teknik yeterliliğe sahip olduğunu söylüyor.
Ancak bu bize, AI arama sistemlerinin web taraması sırasında şema işaretlemesini koruyup korumadığını, bunu web sayfalarından ayıklamayı yönlendirmek için kullanıp kullanmadığını veya bunun daha iyi görünürlükle sonuçlanıp sonuçlanmadığını söylemez.
"LLM'ler yapılandırılmış verileri işleyebilir"den "web şeması işaretlemesi AI arama görünürlüğünü artırır"a geçiş, çoğu platform için doğrulayamayacağımız varsayımları gerektirir.
Microsoft Bing ve Google AI Genel Bakışları için şema, onu kullandıklarını doğruladıkları için muhtemelen çıkarma doğruluğunu artıracaktır. Diğer platformlar için fiili uygulamaya ilişkin onayımız yok.
Daha çok araştırVarlık öncelikli SEO: İçerik Google'ın Bilgi Grafiğiyle nasıl uyumlu hale getirilir?
Şema ve yapay zeka araması hakkında bilmediklerimiz
Yapay zeka araması o kadar yeni ki (örneğin, ChatGPT araması yalnızca Ekim 2024'te başlatıldı) şirketler indeksleme yöntemlerini açıklamadı. Belirleyici olmayan yapay zeka yanıtlarıyla ölçüm yapmak zordur. Doğrulayabileceğimiz şeylerde önemli boşluklar var.
Bugüne kadar şemanın AI arama görünürlüğü üzerindeki etkisine ilişkin hakemli bir çalışma veya LLM alıntı davranışı ve şema işaretlemesi üzerine kontrollü deneyler bulunmamaktadır.
OpenAI, Anthropic, Perplexity ve Microsoft veya Google dışındaki diğer platformlar indeksleme yöntemlerini yayınlamadı.
Bu boşluk, yapay zeka aramasının gerçekten yeni olması (ChatGPT araması Ekim 2024'te başlatıldı), şirketlerin indeksleme yöntemlerini açıklamaması ve deterministik olmayan yapay zeka yanıtlarıyla ölçümün zor olması nedeniyle ortaya çıkıyor.
Şema bir varlık grafiğini nasıl oluşturur?
Geleneksel SEO'da birçok uygulama eklemeyi bırakırMaddeveyaOrganizasyonizolasyonda işaretleme. Yapay zeka araması için daha kullanışlı olan model, düğümleri tutarlı bir grafiğe bağlamaktır.Kimlik. Örneğin:
- Yıl
Organizasyonkararlı bir düğümKimlikbu markanızı temsil eder. - A
KişiKuruluşunuz için çalışan yazar için düğüm. - Yıl
MaddedüğümYazan:o kişi veyayınlayanBu kuruluş, ana konularını beyan eden özellikleriyle ilgili.
{
"@bağlam": "https://schema.org",
"@grafik": [
{
"@id": "https://example.com/#organization",
"@type": "Kuruluş",
"name": "Örnek Dijital"
},
{
"@id": "https://example.com/#person-jane-doe",
"@type": "Kişi",
"isim": "Jane Doe",
"worksFor": { "@id": "https://example.com/#organization" }
},
{
"@type": "Makale",
"@id": "https://example.com/blog/schema-markup-ai-search",
"headline": "AI Arama için Şema İşaretlemesi",
"yazar": { "@id": "https://example.com/#person-jane-doe" },
"yayıncı": { "@id": "https://example.com/#organization" }
}
]
}Bu bağlantılı model, şemanızı bir dizi bağlantısız ipucundan yeniden kullanılabilir bir varlık grafiğine dönüştürür. JSON-LD'yi koruyan herhangi bir yapay zeka sistemi için, sayfa düzeninin veya kopyanın zaman içinde nasıl değiştiğine bakılmaksızın içeriğe hangi markanın sahip olduğu, bundan hangi kişinin sorumlu olduğu ve hangi üst düzey konularla ilgili olduğu çok daha net hale gelir.
| Bakış açısı | Geleneksel SEO şeması | Varlık grafiği şeması |
| Yapı | Bekar@tipsayfa başına nesne | GRAFİĞİbirbirine bağlı düğüm dizisi |
| Varlık Kimliği | Yok (anonim) | StabilKimlikSite genelinde yeniden kullanılacak URL'ler |
| İlişkiler | İç içe, tek yönlü (yazar: “isim”) | Çift yönlüKimlikreferanslar (worksForNo mess 'all." ifadesinde kullanıldığında, "Her şeyi temizledim. Yazan:) |
| Birincil fayda | Zengin snippet'ler, SERP TO'su | Yapay zeka için varlık belirsizliğinin giderilmesi, çıkarma doğruluğu |
| Yapay zeka etkisi | Minimal (tokenizasyon genellikle şeritlenir) | Korunması halinde siteyi birleşik bir bilgi grafiği kaynağı haline getirir |
| Uygulama | Kolay, sayfa sayfa | Site çapında gerektirir@İDtutarlılık |
Daha çok araştırYapılandırılmış veriler Google ve AI genelinde yerel görünürlüğü nasıl destekler?
Yapay zeka araması için şemanın uygulanmasına yönelik öneriler
Yapay zeka araması için şemayı şu anda konumlandırmanın en iyi yolu şudur:
- Yapılandırılmış verileri koruyan ve kullanan platformlar için varlıkları ve ilişkileri makine tarafından okunabilir hale getirin (Bing Copilot ve Google AI Genel Bakışları için onaylanmıştır).
- Çıkarma işleminin daha temiz ve daha tutarlı olması için marka, yazar ve ürün kimliği etrafındaki belirsizliği azaltın.
- Konunun derinliğini, otoritesini ve net marka sinyallerini tamamlayın, bunların yerini almayın.
Aşağıdakiler için şema işaretlemesini kullanın:
- Bing Copilot'ta görünürlüğü artırma.
- Google AI Genel Bakışlarına dahil edilmenin desteklenmesi.
- Geleneksel SEO'yu geliştirmek.
- İçeriğin ayrıştırılmasını kolaylaştırmak (AI'dan bağımsız olarak iyi bir uygulama).
- Platformlar geliştikçe potansiyel avantaj sağlayan düşük maliyetli bir uygulamayı sürdürmek.
Ancak şunları beklemeyin:
- ChatGPT veya Perplexity'de garantili alıntılar.
- Yalnızca şemadan dramatik bir görünürlük artışı.
- Zayıf içeriği veya düşük otoriteyi telafi edecek şema.
Öncelik şeması türleri (platform rehberliğine dayalı olarak) şunları içerir:
Organizasyon(marka varlığı kimliği).MaddeveyaBlogYayınlama(içerik atıf ve yazarlık)Kişi(yazar yetkisi ve varlık bağlantıları).ÜrünveyaHizmet(ticari varlık netliği).SSS Sayfası(Soru-Cevap içerik formatları).
Daha çok araştırVarlık ana sayfası: Aramanın, yapay zekanın ve kullanıcıların markanızı nasıl gördüğünü şekillendiren sayfa
Yapay zeka arama şemasını bugün uygulayın
Şema işaretlemesi sihirli bir değnek değil, altyapıdır. Bu, mutlaka daha fazla alıntı almanıza neden olmaz, ancak Bing ve Google AI Genel Bakış gibi platformların açıkça kullandığı, kontrol edebileceğiniz birkaç şeyden biridir.
Gerçek fırsat tek başına şema değildir. Yapılandırılmış verilerin uygun varlık ilişkileri, yüksek kaliteli, konu açısından yetkili içerik, açık varlık kimliği ve marka sinyalleri ile stratejik kullanımıyla birleşimidir.GRAFİĞİ ve Kimlikvarlık bağlantıları oluşturmak için.
