Schema.org yapılandırılmış veri: makineler şirketinizi buradan okur
Yapılandırılmış veri, sayfadaki bilgiyi makinelerin tek anlamda okuyabileceği bir grafa çevirir. Zengin sonuç uygunluğu bunun yalnızca bir çıktısıdır; asıl kazanç, arama ve üretken motorların şirketinizin ne olduğunu tahmin etmek yerine okumasıdır. Bu hizmet o grafı kurar, doğrular ve bozulmaya karşı korur.
Schema.org yapılandırılmış veriyi kim yazar?
CEVAP
Çoğu kurumsal projede kimse yazmıyor. Pazarlama ajansı içerik ve kampanya tarafında durur; yazılım ajansı sözleşmede geçmediği için grafa dokunmaz. Sayfa yayına girer, yapılandırılmış veri hiç kurulmaz. Biz bu satırı sözleşmeye yazıyoruz: schema mimarisi, doğrulaması ve yayın sonrası regresyon kontrolü tek tarafın sorumluluğundadır.
| Sorumluluk | Pazarlama ajansı | Yazılım ajansı | Baki Bilişim |
|---|---|---|---|
| Sayfa tipine uygun schema tipini kim seçer? | Kapsam dışı | Kapsam dışı | Kapsam içinde |
| Varlık ilişkilerini ve @id grafını kim kurar? | Kapsam dışı | Kısmen | Kapsam içinde |
| İçerik güncellemesinden sonra grafın bozulmadığını kim doğrular? | Kapsam dışı | Kapsam dışı | Kapsam içinde |
Tablo rakip firmaları değil, kategorileri tarif eder. Bu ayrımın tamamı ve neden tek sözleşmede topladığımız: Neden Baki Bilişim.
Yapılandırılmış veri olmadan tam olarak ne kaybediliyor?
CEVAP
Yapılandırılmış veri yoksa motorlar şirketinizi sayfa metninden tahmin eder. Tahmin ederken adı, adresi, hizmetleri ve sayfalar arasındaki ilişkiyi karıştırabilir; zengin sonuç uygunluğu hiç oluşmaz; üretken motorlar özet üretirken hangi bilginin size ait olduğunu ayıramaz. Kayıp sıralamada değil, tanınmada yaşanır.
Üç somut kayıp
- Varlık belirsizliği. Benzer isimli firmalarla, eski unvanla veya farklı şehirdeki bir şubeyle karıştırılırsınız. Motor için siz bir varlık değil, birbirinden kopuk sayfa yığınısınız.
- Uygunluk hiç oluşmaz. Sıkça sorulanlar, adım adım anlatım, ürün ve işletme bilgisi gibi zengin sonuç biçimleri için sayfa aday listesine bile girmez; bu bir sıralama sorunu değil, kayıt sorunudur.
- Alıntıda kaynak kayması. Üretken motor cevabı üretirken bilgiyi sizden alır, kaynağı başkasına yazar. Şirketi tanımlayan düğümler yoksa atıf yapılacak varlık da yoktur.
Yapılandırılmış veri
Bir sayfadaki bilgiyi arama motorlarının ve dil modellerinin tek anlamda okuyabileceği standart bir sözlükle (schema.org) etiketleme yöntemi. Kurumsal sitelerde JSON-LD biçiminde, sayfanın kaynak koduna gömülü bir graf olarak uygulanır.
Neden önemli: görünür içeriğinizi değiştirmeden, makinelerin okuduğu katmanı tanımlar. AEO ve GEO çalışmalarının üzerine kurulduğu temel budur.
2011
schema.org sözlüğünün Bing, Google ve Yahoo! tarafından ortak başlatıldığı yıl; Yandex aynı yıl katıldı.
Kaynak: schema.org — Hakkında · Erişim: 2026-07-29 · schema.org/docs/about (yeni sekmede açılır) ↗
3
Google’ın desteklediği yapılandırılmış veri biçimi sayısı: JSON-LD, Microdata ve RDFa. Önerilen biçim JSON-LD’dir.
Kaynak: Google Search Central — Yapılandırılmış veriye giriş · Erişim: 2026-07-29 · developers.google.com (yeni sekmede açılır) ↗
Bu hizmet tam olarak neyi teslim eder?
CEVAP
Dokuz kalem teslimat: mevcut graf envanteri, varlık haritası, @id mimarisi, sayfa tipi eşleme matrisi, şablon seviyesinde JSON-LD uygulaması, çok lokasyonlu ve çok dilli graf yapısı, doğrulama raporu, yayın öncesi regresyon kontrolü ve devir dokümanı. Her kalemin formatı ve teslim haftası aşağıdaki cetvelde yazılıdır.
| # | Teslimat | Format | Ne zaman |
|---|---|---|---|
| 01 | Mevcut graf envanteri ve hata dökümü | Tablo + doğrulayıcı çıktısı | 1. hafta |
| 02 | Varlık (entity) haritası | Diyagram + ilişki tablosu | 1.–2. hafta |
| 03 | @id mimarisi ve graf tasarımı | Teknik doküman | 2. hafta |
| 04 | Sayfa tipi – şema eşleme matrisi | Matris tablosu | 2. hafta |
| 05 | Şablon seviyesinde JSON-LD uygulaması | Şablon dosyaları (kod) | 3.–4. hafta |
| 06 | Çok lokasyonlu ve çok dilli graf yapısı | Kod + doküman | 4. hafta |
| 07 | Doğrulama raporu | Rapor (doğrulayıcı + Rich Results Test) | 4.–5. hafta |
| 08 | Yayın öncesi regresyon kontrolü | Kontrol betiği + liste | 5. hafta |
| 09 | Devir dokümanı ve içerik ekibi eğitimi | Doküman + canlı oturum | 5.–6. hafta |
@id mimarisi, sayfalara schema yapıştırmaktan neden farklı?
Sayfa sayfa eklenen işaretleme, aynı şirketi her sayfada yeniden ve biraz farklı tanımlar: birinde unvan kısaltılmış, diğerinde adres eksik, üçüncüsünde telefon başka biçimde yazılmıştır. @id mimarisinde her varlık bir kez tanımlanır, kalıcı bir kimlik alır ve diğer sayfalardan yalnızca referansla çağrılır. Sonuç: tek şirket, tek adres, tek kimlik — site ne kadar büyürse büyüsün.
Kurumsal graf çekirdeği
Bu blok tüm sayfalarda aynı kalır. Şirketin tek tanımıdır; her sayfada yeniden yazılmaz, referans edilir.
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Organization",
"@id": "https://ornek.example/#organization",
"name": "Örnek Metal Sanayi A.Ş.",
"url": "https://ornek.example/",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "1. OSB 3. Cadde No 12",
"addressLocality": "Gebze",
"addressRegion": "Kocaeli",
"addressCountry": "TR"
}
},
{
"@type": "WebSite",
"@id": "https://ornek.example/#website",
"url": "https://ornek.example/",
"publisher": { "@id": "https://ornek.example/#organization" },
"inLanguage": "tr-TR"
}
]
}
Sayfa tipine özel düğümler
Her şablon yalnızca kendi düğümünü ekler ve çekirdeğe referans verir. Şirket bilgisi ikinci kez yazılmadığı için güncelleme tek yerden yapılır.
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{
"@type": "Service",
"@id": "https://ornek.example/hizmet/lazer-kesim/#service",
"name": "Lazer sac kesim",
"serviceType": "Metal işleme",
"provider": { "@id": "https://ornek.example/#organization" },
"areaServed": { "@type": "Country", "name": "TR" }
},
{
"@type": "WebPage",
"@id": "https://ornek.example/hizmet/lazer-kesim/#webpage",
"url": "https://ornek.example/hizmet/lazer-kesim/",
"isPartOf": { "@id": "https://ornek.example/#website" },
"about": { "@id": "https://ornek.example/#organization" },
"dateModified": "2026-07-29"
}
]
}
Bu sayfanın kaynak kodundaki JSON-LD bloğu da aynı yöntemle üretildi; tarayıcıda kaynağı görüntüleyip doğrulayıcıya yapıştırabilirsiniz.
Schema çalışması hangi aşamalardan geçiyor?
CEVAP
Altı aşamada ilerliyor: envanter, varlık haritası, graf tasarımı, şablon uygulaması, doğrulama ve regresyon koruması. Her aşamanın teslimatı, ölçüm kriteri ve sorumlu tarafı baştan yazılır; hiçbir aşama beyanla kapanmaz, doğrulanabilir bir çıktıyla kapanır. Tipik süre kapsama göre üç ile altı hafta arasındadır.
-
Envanter ve mevcut graf dökümü
Yayındaki tüm sayfa tipleri çıkarılır, mevcut yapılandırılmış veri toplanır ve doğrulayıcıdan geçirilir. Çıktı: hangi sayfada hangi düğümün olduğu, nerede hata verdiği ve hangi sayfa tipinde hiç graf bulunmadığı.
-
Varlık haritası
Şirket, tüzel kişilikler, lokasyonlar, kişiler, hizmetler ve ürünler tek bir haritada ilişkilendirilir. Hangi varlığın hangi tiple modelleneceğine ve hangi dış kaynakların (kurumsal profiller, resmi kayıtlar) sameAs olarak bağlanacağına burada karar verilir.
-
@id mimarisi ve graf tasarımı
Her varlığa kalıcı ve tekil bir @id verilir; tekrarlanan bilgi kopyalanmak yerine referansla çağrılır. Kanonik biçim (protokol, alan adı, sondaki eğik çizgi) tüm site için sabitlenir; böylece aynı varlık iki farklı kimlikle iki kez var olmaz.
-
Sayfa tipi eşlemesi ve şablon uygulaması
Her şablona hangi düğümlerin ekleneceği matrisle belirlenir ve JSON-LD tekil sayfaya değil şablona yazılır. Çok lokasyonlu yapılarda lokasyon başına LocalBusiness, çok dilli yapılarda dil sürümleri ve hreflang ile tutarlı graf burada kurulur.
-
Doğrulama
Schema.org doğrulayıcısı, Google Rich Results Test ve Search Console geliştirme raporları birlikte çalıştırılır. Her sayfa tipinden örnek alınır; hata ve uyarılar tekil sayfada değil, kaynağı olan şablonda kapatılır.
-
Regresyon koruması ve devir
Asıl risk ilk kurulumda değil, sonraki içerik güncellemelerindedir. Yayın öncesi kontrol, bozuk veya eksik grafla çıkışı engeller; içerik ekibine hangi alanın hangi düğümü beslediği yazılı olarak devredilir.
Hangi kriterler karşılanmadan iş teslim edilmiş sayılmaz?
CEVAP
Yedi kriter: doğrulayıcıda sıfır hata, her şablonda geçerli öğe, varlık başına tekil @id, schema ile görünür içeriğin birebir eşleşmesi, zorunlu alanlarda tam doluluk, Search Console geliştirme raporlarında kritik hata bulunmaması ve bozuk grafla yayına çıkışı engelleyen regresyon kontrolü. Eşikler ve araçlar tabloda.
| Kriter | Eşik | Ölçüm aracı |
|---|---|---|
| Doğrulayıcı hata sayısı | 0 | Schema.org doğrulayıcısı |
| Hedeflenen sayfa tipinde geçerli öğe | Her şablonda en az 1 | Google Rich Results Test |
| @id tekilliği ve tutarlılığı | Varlık başına tek @id, tüm sayfalarda aynı biçim | Graf denetim betiği |
| Schema – görünür içerik eşleşmesi | Ad, adres, telefon ve tarihlerde birebir | Örneklemeli manuel kontrol + betik |
| Zorunlu alan kapsamı | Hedef tipin gerekli alanlarında tam doluluk | Google Rich Results Test |
| Yayın sonrası geliştirme raporu | 28 gün sonra 0 kritik hata | Google Search Console |
| Regresyon kontrolü | Bozuk grafla yayına çıkış sayısı 0 | Yayın öncesi kontrol adımı |
Zengin sonuç gösterimi taahhüt edilmez, uygunluk taahhüt edilir: işaretlemenin geçerliliği bizim işimizdir, gösterim kararı arama motorunundur.
Hangi şirket yapılarında en çok fark yaratıyor?
CEVAP
Yapılandırılmış veri, aynı bilginin çok sayıda sayfada tekrarlandığı yapılarda fark yaratır: çok lokasyonlu ağlar, çok dilli katalog siteleri, geniş ürün ailesi olan üreticiler ve birden fazla tüzel kişiliği bulunan holdingler. Beş sayfalık bir sitede kazanç sınırlıdır; yüzlerce lokasyon sayfası olan bir ağda belirleyicidir.
- 01 Üretim ve fabrika Ürün ailesi, teknik özellik tabloları ve kapasite bilgisi Product ve ItemList düğümleriyle modellendiğinde, satın alma tarafındaki arama tek üründe değil tüm katalogda karşılık bulur.
- 02 Mağaza zincirleri ve perakende Her mağaza için ayrı LocalBusiness ve çalışma saati düğümü, mağaza bulucuyu yerel aramada okunabilir hale getirir; site, uygulama ve işletme profili aynı veriyi okur.
- 03 Bayilik ve franchise ağları Merkez markanın tek Organization düğümü altında yüzlerce bayi lokasyonunun tutarlı biçimde tanımlanması, NAP tutarsızlığını kaynağında engeller.
- 04 İhracatçı sanayi Çok dilli sürümlerde dil başına doğru inLanguage ve hreflang ile tutarlı graf, yabancı alıcının aradığı sürümün doğru pazarda görünmesini sağlar.
- 05 Kurumsal holding Holding, iştirakler ve markalar arasındaki ilişki subOrganization ve parentOrganization düğümleriyle yazıldığında, motorlar hangi haberin hangi şirkete ait olduğunu ayırt eder.
Bu hizmet hangi çalışmalarla birlikte alınır?
CEVAP
Yapılandırılmış veri tek başına da alınabilir; ancak en yüksek getiriyi AEO ve GEO ile birlikte verir, çünkü üçü de makine okunabilirliği üzerine kurulur. Yeni bir kurumsal site veya bayi ağı projesinde ise graf, şablonlarla aynı anda kurulduğunda sonradan eklemeye göre daha ucuza mal olur.
- 01 AEO — Answer Engine Optimization Birlikte alınır: FAQPage ve HowTo düğümleri, cevap-önce yazılmış pasajların makine tarafında karşılığıdır. İşaretleme ile içerik yapısı aynı anda kurulmazsa ikisi de yarım kalır.
- 02 GEO — Generative Engine Optimization Birlikte alınır: üretken motorlarda doğru tanıtılmanın temeli varlık netliğidir. sameAs ağı, tutarlı kimlik sinyalleri ve graf, GEO çalışmasının girdisidir.
- 03 Kurumsal web sitesi Birlikte alınır: graf şablon seviyesinde kurulduğu için yeni site projesinde ek maliyeti düşüktür; yayındaki bir siteye sonradan eklemek her zaman daha pahalıdır.
- 04 Bayi ve şube ağı dijital yönetimi Birlikte alınır: lokasyon sayfası mimarisi ile çoklu LocalBusiness grafı aynı veriyi kullanır; ikisi ayrı ajanslarda yürütülürse NAP tutarsızlığı kaçınılmaz olur.
Konunun teknik arka planı için: Schema.org ve JSON-LD rehberi · Terimler için: dijital görünürlük sözlüğü.
Yapılandırılmış veri hakkında en çok sorulan yedi soru
Yapılandırılmış veri nedir?
Yapılandırılmış veri, bir sayfadaki bilgiyi arama motorlarının ve dil modellerinin tek anlamda okuyabileceği standart bir sözlükle (schema.org) etiketleme yöntemidir. Kurumsal sitelerde JSON-LD biçiminde, sayfanın kaynak koduna gömülü bir graf olarak uygulanır. Görünür içeriği değiştirmez; onu makineler için açık hale getirir.
Hangi schema tipini kullanmalıyım?
Tip seçimi sayfa tipine göre yapılır: kurumsal kimlik için Organization, fiziksel adresi olan işletme için LocalBusiness, hizmet sayfaları için Service, ürün için Product, soru-cevap bölümü için FAQPage, adım adım anlatım için HowTo, rehber içerik için Article veya TechArticle. Tüm sayfalarda tekrar eden çekirdek düğümler bir kez tanımlanır ve diğer sayfalardan @id ile çağrılır.
Schema sıralamayı doğrudan etkiler mi?
Google, yapılandırılmış veriyi doğrudan bir sıralama faktörü olarak tanımlamaz; onu içeriği anlamak ve zengin sonuç üretmek için kullanır. Dolaylı etkisi ölçülebilir: doğru kurulmuş bir graf sayfanın hangi soruya cevap verdiğini netleştirir, zengin sonuç biçimlerine uygunluk sağlar ve üretken motorların alıntı yaparken şirketi doğru tanımlamasını kolaylaştırır.
Zengin sonuç garantisi var mı?
Yok. Geçerli yapılandırılmış veri, zengin sonuç için uygunluk şartıdır; gösterim kararı arama motorunundur. Bu yüzden sözleşmede zengin sonuç değil, uygunluk taahhüt edilir: doğrulayıcıda sıfır hata, hedeflenen tipte geçerli öğe ve Search Console geliştirme raporlarında kritik hata bulunmaması.
Schema hataları nasıl bulunur ve düzeltilir?
Üç katman kullanılır: Schema.org doğrulayıcısı sözdizimi ve tip hatalarını, Google Rich Results Test zengin sonuç uygunluğunu, Search Console geliştirme raporları ise yayındaki tüm sayfalardaki toplu hataları gösterir. Düzeltme tekil sayfada değil şablon seviyesinde yapılır; bir şablonda kapanan hata, o şablonu kullanan tüm sayfalarda kapanır.
Eklenti ile eklenen schema yeterli mi?
Küçük sitelerde başlangıç için iş görür; kurumsal yapılarda üç noktada yetersiz kalır. Eklentiler genellikle her sayfada birbirine bağlanmayan kopuk düğümler üretir ve @id grafını kurmaz, çok lokasyonlu veya çok dilli yapıları modelleyemez, içerik güncellemelerinde sessizce bozulur. Mevcut eklenti çıktısını denetleyip devralmak da bir seçenektir; sıfırdan yazmak zorunlu değildir.
Yapay zekâ motorları schema’yı okuyor mu?
Üretken motorlar sayfanın HTML kaynağını işlerken JSON-LD bloklarını da alır; ancak hiçbiri schema varsa alıntılarım garantisi vermez. Yapılandırılmış verinin buradaki işlevi varlık netliğidir: şirket adı, adres, kurucu, hizmet ve sayfa ilişkileri tek ve tutarlı biçimde tanımlandığında model şirketi tahmin etmek yerine okur. Bunu AEO ve GEO çalışmalarıyla birlikte ölçüyoruz.
Mevcut dijital varlığınızın ölçülmüş durumunu 5 iş günü içinde görün.
Denetim ücretsizdir ve karşılığında bir çalışma zorunluluğu doğurmaz. Raporda AEO cevaplanabilirliği, yapay zekâ tarayıcı erişimi, Core Web Vitals, yapılandırılmış veri geçerliliği ve WCAG 2.1 AA eksikleri madde madde yer alır.
Kurumsal ölçekte, çok lokasyonlu veya çok dilli yapılarla çalışıyoruz. Tek seferlik küçük işler kapsamımız dışında; bu durumda daha küçük ölçekli stüdyolara yönlendiriyoruz.