FAQPage, Schema ve Yapılandırılmış Veri: LLM'lere Ne Ulaşır?

Yapılandırılmış veri, sayfada zaten yazılı olan bilgiyi makinelerin okuyabileceği biçimde tekrar eder; yeni bilgi eklemez ve yapay zekâ cevabında görünmeyi tek başına sağlamaz. Google, yapay zekâ özellikleri için özel bir işaretleme gerekmediğini açıkça belirtiyor ve FAQ zengin sonuçlarını Mayıs 2026’da tamamen kaldırdı. En değerli teknik adım, markayı tekil bir varlık olarak tanıtan Organization işaretlemesidir. En güvenilir sinyal ise hâlâ sayfa metninde açıkça yazan bilgidir.

Yapay zekâ görünürlüğü konuşulduğunda sık duyulan bir öneri var: “Sitenize FAQPage schema ekleyin, LLM’ler sizi okusun.” Basit, uygulaması kolay ve somut bir iş gibi hissettiriyor. Bu yüzden yayılıyor.

Gerçek tablo daha karmaşık ve 2026’da belirgin biçimde değişti. Yapılandırılmış verinin bazı etkileri iyi belgelenmiş; bazıları tahmin; bazıları ise artık geçerli değil. Bu yazı hangisinin hangisi olduğunu ayırmaya çalışıyor.

Yapılandırılmış veri ne işe yarar?

Schema.org işaretlemesi, sayfadaki bilgiyi makinelerin kolay okuyabileceği bir formatta tekrar eder: Bu bir kurumdur, adı budur, adresi budur; bu bir üründür, fiyatı budur; bu yazıyı şu kişi yazmıştır. Arama motorları bu işaretlemeyi uzun süredir kullanıyor ve bazı türler için zengin sonuç gösteriyor.

Kritik nokta: Yapılandırılmış veri yeni bilgi eklemez. Sayfada zaten olan bilgiyi daha okunur hale getirir. Google’ın yönergeleri, işaretlemenin sayfada görünen içerikle uyumlu olmasını şart koşar; sayfada olmayan bir bilgiyi yalnızca Schema ile vermek yönergelere aykırıdır ve güveni zayıflatır.

FAQ zengin sonuçlarına ne oldu?

Süreç iki adımda gerçekleşti. Ağustos 2023’te Google, FAQ zengin sonuçlarını “iyi bilinen, otoriter devlet ve sağlık siteleri” ile sınırladı. 7 Mayıs 2026’da ise FAQ zengin sonuçlarının artık Google Arama’da görünmediğini dokümantasyonuna ekledi. Google aynı duyuruda Search Console’daki FAQ raporunun ve Rich Results Test desteğinin Haziran 2026’da, Search Console API desteğinin Ağustos 2026’da kaldırılacağını açıkladı.

Google aynı notta, FAQPage işaretlemesinin sayfada kalabileceğini belirtiyor; FAQPage geçerli bir Schema.org türü olmaya devam ediyor. Yani işaretleme zarar vermiyor, ama aramada artık görsel bir karşılığı yok.

Bu, SSS içeriğini değersiz kılmıyor. Açık bir soruya doğrudan cevap veren kısa paragraflar, yapay zekâ özetlerinin alıntılayabileceği türden metinlerdir. Değerli olan SSS bölümünün kendisi; işaretleme ikincil bir katman.

Google yapay zekâ özellikleri için ne diyor?

Google Search Central’ın “AI features and your website” rehberi net: AI Overviews ve AI Mode’da görünmek için ek bir gereklilik, özel bir Schema türü ya da ayrı bir indeks yok. Temel SEO ilkeleri geçerli: Sayfaların taranmasına izin vermek, içeriği iç linklerle bulunabilir kılmak, önemli bilgiyi metin olarak sunmak ve yapılandırılmış veriyi görünen içerikle uyumlu tutmak.

Yapılandırılmış veri bu çerçevede “yardımcı” bir sinyal: Google’ın içeriği ve kurumu doğru anlamasına katkı verebilir, ama AI Overviews’a girmeyi garanti etmez.

Diğer LLM’ler Schema okuyor mu?

Dürüst cevap: Tam olarak bilinmiyor. İki durumu ayırmak gerekiyor.

Arama indeksine dayanan cevaplar. Google’ın yapay zekâ özellikleri gibi bir arama indeksine dayanan sistemlerde, arama motorunun yapılandırılmış veriden çıkardığı anlam cevaba dolaylı yoldan taşınabilir. Özellikle kurum ve ürün bilgisinde doğru işaretleme, markanın doğru tanınmasına yardım eder.

Modelin kendi bilgisi ve doğrudan tarama. Büyük dil modeli sağlayıcılarının JSON-LD işaretlemesine özel ağırlık verdiğine dair açık bir kamu açıklaması yok. Tarayıcılar sayfanın HTML’ini okurken işaretlemeyi görebilir, ama cevaba etkisinin ne kadar olduğu belirsiz.

Bu belirsizlik karşısında makul yaklaşım: Yapılandırılmış veriyi yapın, ama görünürlük stratejisini onun üzerine kurmayın.

Hangi işaretleme türleri öncelikli?

Tür	Ne katkı verir	Öncelik
Organization (sameAs ile)	Markanın tekil bir varlık olarak tanınması; resmi profillerin bağlanması	Yüksek
Product / Service	Ürün ve hizmet özelliklerinin net tanımı	Yüksek (ürün satan markalar için)
Article + Person (yazar)	İçeriğin yazarına ve uzmanlığına bağlanması	Orta
BreadcrumbList	Site yapısının anlaşılması	Düşük
FAQPage	SSS yapısının makinelere netleşmesi; aramada görsel karşılığı yok	Düşük

Organization işaretlemesindeki sameAs alanı özellikle değerli. Markanın LinkedIn, dizin ve diğer resmi profillerini tek bir varlığa bağlar. LLM görünürlük zincirinde varlık tanınırlığı halkasını güçlendiren az sayıdaki teknik adımdan biridir.

llms.txt gerçekten işe yarıyor mu?

llms.txt, Answer.AI’ın kurucu ortağı Jeremy Howard’ın 3 Eylül 2024’te önerdiği bir dosya formatı: Sitenin kök dizininde, dil modellerine sitenin özetini ve önemli sayfalarının markdown sürümlerini sunan bir dosya. Asıl hedefi, kodlama asistanlarının yazılım dokümantasyonuna hızlı erişmesiydi.

Google’ın tutumu açık: Google Arama ekibi llms.txt’yi kullanmadığını, AI Overviews dahil hiçbir arama özelliğinde dikkate almadığını belirtti; John Mueller dosyayı eski “keywords” meta etiketine benzetti. Stripe, Vercel, Cloudflare ve Anthropic gibi şirketler dosyayı yayımlıyor, ama bunu geliştiricilerin kullandığı kodlama ajanları için yapıyor. B2B bir marka için bugün yapay zekâ görünürlüğüne ölçülebilir katkısı gösterilmiş değil. Maliyeti düşük olduğu için eklenebilir; öncelik listesinde üst sıralarda yer alması için yeterli neden yok.

Asıl sinyal ne?

Yapay zekâ görünürlüğünde en güvenilir sinyal, sayfa metninde açıkça yazan ve soruya doğrudan cevap veren bilgidir. Sertifika kapsamı, ürün kapasitesi ya da bir hizmetin fiyatlandırma modeli sayfa metninde yazıyorsa, model onu işaretleme olsa da olmasa da bulma şansına sahiptir. Sayfada yazmıyorsa, işaretleme bu açığı kapatamaz.

Sahada gördüğümüz tablo da aynı yönü gösteriyor. Görünürlük açıklarının çok küçük bir kısmı işaretleme eksikliğinden kaynaklanıyor; büyük kısmı İçerik, İletişim ve Otorite GAP’lerinden.

Recro yapılandırılmış veriyi nasıl ele alıyor?

Recro İçgörü Modeli, teknik sinyalleri zincirin erişilebilirlik ve varlık tanınırlığı halkalarında kontrol eder. Yapılandırılmış veri önerisi, yalnızca bu halkalarda somut bir açık görüldüğünde aksiyon planına girer. Önceliği her zaman sayfa metnindeki eksik bilgi alır.

Tek simülasyon · 4 kilit sütun · 90+ adım

Recro’yu ayıran, her marka için sıfırdan kurulan dört sütundur. Dördü, 90+ adımlı tek bir simülasyonun ayaklarıdır; her sütun bir sonrakinin girdisini üretir.

Persona oluşturucu: Markanın gerçek alıcılarını temsil eden, sektörüne ve satış yapısına özel karar verici profilleri.
Soru oluşturucu: Bu kişilerin satın alma yolculuğunda yapay zekâya soracağı, markaya özel karar soruları.
Rapor oluşturucu: Cevapları markanın hedefleri ve rakipleriyle birlikte, dayandıkları kaynaklarla okuyan rapor.
Aksiyon önerisi oluşturucu: Sektöre özgü sinyal açıklarını kapatan, önceliklendirilmiş aksiyon listesi.

Teknik sinyaller açısından fark şurada: Recro, “hangi işaretleme eksik?” sorusundan değil, “alıcının sorusunda hangi bilgi cevaba taşınmıyor?” sorusundan başlar.

Rapor oluşturucu, konuşmaya kaynak veren bağlantıları çıkarır: Markanın sayfaları alıntılanıyor mu, alıntılanıyorsa hangi bilgisiyle? Sayfa alıntılanıyor ama marka yanlış tanımlanıyorsa, varlık işaretlemesi gündeme gelir.
Aksiyon önerisi oluşturucu, sektör kırılımlı LLM sinyal listesinde yapılandırılmış veriyi doğru yerine koyar: Organization ve sameAs gibi yüksek getirili adımlar öne alınır; tek başına fark yaratmayan işaretlemeler, içerik aksiyonlarının önüne geçmez.

Yönetici özeti

Yapılandırılmış veri sayfadaki bilgiyi makineler için okunur kılar; yeni bilgi eklemez. Google, yapay zekâ özellikleri için özel işaretleme gerekmediğini belirtiyor.
FAQ zengin sonuçları 7 Mayıs 2026’da tamamen kalktı. SSS içeriğinin kendisi değerini koruyor; işaretleme ikincil.
Öncelik sırası: Sayfa metnindeki bilgi, Organization ve sameAs, Product, yazar işaretlemesi. llms.txt bugün öncelik değil.

Sık sorulan sorular

FAQPage işaretlemesini kaldırmalı mıyız?

Gerek yok. Google işaretlemenin kalabileceğini belirtiyor ve sayfa yapısını netleştiriyor. Ancak artık aramada zengin sonuç üretmediği için yeni yatırım yapmaya değmez.

En önemli işaretleme türü hangisi?

Çoğu B2B marka için sameAs alanıyla birlikte Organization işaretlemesi. Markanın farklı platformlardaki profillerini tek bir varlığa bağlar.

Rank Math gibi eklentilerle yapılandırılmış veri eklemek yeterli mi?

Temel türler için genellikle evet. Eklentinin ürettiği işaretlemenin sayfadaki bilgilerle tutarlı olduğunu ve Organization bilgilerinin eksiksiz doldurulduğunu kontrol etmek gerekir.

llms.txt dosyası eklemeli miyiz?

Maliyeti düşük olduğu için eklenebilir. Ancak Google kullanmadığını açıkça belirtiyor ve diğer yapay zekâ araçlarında etkisi kanıtlanmış değil. Öncelik listesinde üst sıralarda olmamalı.

Yapılandırılmış verinin etkisini nasıl ölçeriz?

Doğrudan ölçmek zor. Dolaylı bir yol, işaretleme öncesi ve sonrası varlık tanınırlığı sorularını (“[Marka] nedir, ne yapar?”) tekrarlı olarak çalıştırıp cevapların doğruluğunu karşılaştırmaktır.

Görünürlük açığınız işaretlemede mi, sayfada eksik bilgide mi? Recro, markanıza özel simülasyonla teknik ve içerik sinyallerini birlikte ölçer ve önceliği doğru yere koyar.

Demo içgörü raporu isteyin →

Kaynaklar

Bu yazı yapay zekâ desteğiyle hazırlanmış ve Mehmet Semih İpek kontrolünde yayınlanmıştır.