JSON-LD’de Entity ve Property Kullanımı İçin Temel Kurallar
- serpgezgini
- 5 Mar
- 12 dakikada okunur
Güncelleme tarihi: 22 dakika önce
Semantik web teknolojilerinin temel yapı taşlarından biri olan JSON-LD’de entity ve property kullanımı özel bir dikkat gerektirmekte. Bu konuda temel kuralları bilirseniz hazırlayacağınız scriptler semantik açıdan çok daha anlamlı hale gelir. 2024 yılında ChatGPT’ye eklenen Search özelliği ve ardından AI Search platformlarının güçlenmesiyle botlar artık sadece metinleri incelemiyor. Sayfalardaki veriler ve veri kümeleri arasındaki ilişkileri de inceliyor. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar ile siz de web sitenizin semantik bütünlüğünü artırıp özellikle AI Search’te önemli avantajlar elde edebilirsiniz.
JSON-LD ile Semantik Veri Yapıları ve Bağlantılı Veri Üretimi
Dijital bilgilerin anlamlandırılması, günümüz bilgi ekosisteminin temelini oluşturmakta. Web teknolojilerinin ilk dönemlerinde dijital verilerin merkezinde kullanıcılar vardı. Bu nedenle web sayfalarının insanlar tarafından okunabilir içerikler sunması bekleniyordu. Buna paralel şekilde, SEO çalışmaları için stratejiler kapsamında kullanıcı odaklılık önemliydi. Oysa, yeni nesil web teknolojilerinde artık yalnızca kullanıcı odaklı içerik üretimi yeterli değil. Aynı zamanda bilgi çıkarım algoritmaları ile yapay zeka uygulamaları için de içerik ve anlam ilişkisi kurmak gerekmekte. Bu nedenle semantik veri yapıları artık hem web SEO hem de AI SEO için oldukça önemli.
Bağlantılı veri üretiminde JSON-LD formatı, birçok bakımdan önemli avantajlar sağlamakta. Nitekim, JavaScript Object Notation for Linked Data ifadesinin ilk harflerinden gelen bu format, bağlantılı veri üretimini ciddi ölçüde kolaylaştırmakta. Semantik uyumlu veri gösterimini daha işlevsel hale getirmesi, JSON-LD’nin öne çıkmasını sağlamakta. Tabii, JSON-LD’nin önemli bir özelliği de schema.org ile semantik veri yapıları konusunda temel standartları oluşturmasıdır. Böylelikle web üzerindeki nesneler (entity) ile bu nesnelere ilişkin özellikler (property) için bağlantılı veri üretimi hem kolaylaşmakta. Hem de ilişkilerin standart bir model içinde tanımlanması sağlanmakta.
Kısaca ifade edecek olursak semantik web, Tim Berners-Lee tarafından ortaya atıldığı şekliyle, web içeriğinin yalnızca insanlara değil, aynı zamanda makinelere de anlamlı biçimde sunulmasını amaçlayan bir paradigmadır. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında öncelikle bunu unutmamalısınız. Nitekim bu paradigma, RDF (Resource Description Framework), OWL (Web Ontology Language) ve çeşitli ontolojik çerçeveler üzerine kuruludur. JSON-LD ise en genel anlamıyla, RDF’in temel ilkelerini JSON biçimi üzerinden uygulayan bir “seri hale getirme” (serialization) yöntemidir. Bu yöntemde;
Bağlamsal açıklama (@context): Kullanılan terimlerin hangi sözlükten geldiğini ifade eder.
Nesne tiplerinin açıklanması (@type): Her nesne için semantik bir sınıf ataması sağlar.
Özelliklerin tanımlanması (properties): Varlıkların niteliğini oluşturan alanları belirtir.
Birlikte çalışabilirlik (interoperability): Farklı verilerin uyumlu biçimde yorumlanmasını mümkün kılar.
JSON-LD’de Entity Nedir?
Kısaca ifade edecek olursak JSON-LD’de entity, belirli bir “şey”in semantik olarak temsil edilen kavramsal modelidir. Bu “şey”, fiziksel bir varlık (örneğin, belli bir kişi veya organizasyon ya da herhangi bir ürün) olabilir. Veya soyut bir kavram ya da dijital bir nesne olabilir. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında bu noktaya özellikle dikkat etmelisiniz. Çünkü aslında özellik olan bir şeyi entity olarak işaretlemek JSON-LD formasyonunda majör bir hatadır. En çok kullanılan entitylere şu örnekler verilebilir:
"@type": "Person"
"@type": "Organization"
"@type": "Article"
"@type": "Product"
"@type": "Event"
Semantik web kapsamında JSON-LD ve entityler, nesnelerin “ne olduğunu” tanımlayan hafif, okunabilir ve esnek bir veri biçimi sağlar. Böylelikle botlara sadece metni değil, sayfadaki nesnelerin türlerini, ilişkilerini ve niteliklerini de açıklayarak bilgi içeriklerini makineler için de anlamlı hale getirir. Makine tarafından yorumlanabilir bilgi modellemesi içinde ontolojik hiyerarşiler kaynağını schema.org sözlüğünden alır. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında unutmamanız gereken bir noktadır. Genel olarak ifade edecek olursak, JSON-LD’de entity temel olarak şu özelliklere sahiptir:
Bir sınıfa (class) aittir ve kavramların sınıflandırılmasını sağlar.
@type aracılığıyla tanımlanır ve bir varlığı diğerlerinden ayırır.
Sözlükte (vocabulary) karşılığı vardır.
Ontolojik bir hiyerarşi içinde konumlanır.
Veri modelinin iskeletini oluşturur.
Bu bakımdan entity, belli bir ontolojik fonksiyonu yerine getirir. Örneğin:
Thing → Organization → EducationalOrganization
Bu hiyerarşi, bilginin anlamını koruyan sınıf-tür ilişkisini oluşturur. İşte, JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında bu nokta kritik önemde. Semantik web için script yazarken bu hiyerarşiyi kesinlikle gözetmelisiniz. Aksi durumda ne yazık ki semantik açıdan anlamlı bir script oluşmaz. Bu konuda schema.org sözlüğü temel standartlar için genel bir taksonomi sunmakta. Nitekim bu taksonomi, bilginin hem insanlar hem de makineler tarafından yorumlanmasını kolaylaştırmakta. Örneğin:
Thing
├── Person
├── Organization
│ ├── MedicalOrganization
│ └── EducationalOrganization
├── CreativeWork
│ ├── Article
│ └── ResearchProject
└── Place
JSON-LD’de Property Nedir?
Kısaca ifade etmek gerekirse property, bir entitynin niteliklerini tanımlayan anlamsal alanlardır. Yani property, entitynin sahip olduğu özellikleri ifade eder. Her entity, en az bir property ile kendi karakterini kazanır. Entitynin bilgisi ve değeri property aracılığıyla tanımlanır. Dolayısıyla propertyler kendi başlarına var olamazlar, entitylere bağlanarak belli bir değer ve anlam kazanırlar. Entity ile ilişki kuran propertyler bilgi modelini zenginleştirir. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında önemli bir noktadır. Böylelikle SEO’da uzun içerikler veya veri kümeleri botlar tarafından daha hızlı taranıp yorumlanır.
Semantik web teknolojilerinde propertyler 3 farklı yapıya sahiptir. Kısaca ifade edecek olursak;
Basit değerler: Metin veya sayı gibi atomik veri tipleri.
Liste yapıları: Birden fazla değerin bir arada kullanılması.
Başka bir entity: İlişkisel veri modelinin kurulmasını sağlar.
Bağlamsal veri tanımlamada her üç property yapısı da önemlidir. Basitten zora doğru bu yapılar, ilişkilendirilmiş veri yaklaşımını daha güçlü hale getirir. JSON-LD’nin teknik işleyişi ve bilgi gösterimi ilkeleriyle property yapıları semantik bütünlüğü adım adım inşa eder. En sık kullanılan propertylere birkaç örnek şu şekilde verilebilir:
"name"
"description"
"image"
"url"
"address"
"price"
"startDate"
"studySubject"
Entity ve property kullanımına basit bir örnek olarak şu verilebilir:
{
"@type": "Person",
"name": "Ali Öztürk",
"jobTitle": "Araştırmacı"
}
Bu örnekte Ali Öztürk’ün adını ve ünvanını name ve jobTitle propertyleriyle ifade etmiş oluyoruz. Bu tür anlamsal ilişkiler ve çıkarımlar, Google SGE optimizasyonu ile birlikte web dünyasında her geçen gün daha da önemli hale gelmekte.
Diğer taraftan, JSON-LD’de bir entitynin içinde başka bir entity, property olarak yer alabilir. Böylelikle en karmaşık verileri bile sade bir modelle açıklamak kolaylaşır. Örneğin:
{
"@type": "Person",
"name": "Ali Öztürk",
"worksFor": {
"@type": "Organization",
"name": "Örnek Üniversite"
}
}
Bu yapı şunları söylemekte:
Ali Öztürk bir kişidir (entity).
Örnek Üniversite bir organizasyondur (entity).
Ali Öztürk, Örnek Üniversite’de çalışmaktadır.
Bu yapıdaki worksFor property değeri başka bir entity içermektedir.
JSON-LD’de Entity ve Property Kullanımına İlişkin 14 Temel Kural
JSON-LD’de hiyerarşik yapıların semantik bütünlük oluşturması için entity ve propertylerin mutlaka doğru kullanılması gerekmekte. Uygulamada oluşan çeşitli hatalar maalesef semantik yapıya zarar vermekte. Google ve diğer arama motorları ile AI platformları DOM manipülasyonundan bağımsız olduğu ve hata oranı düşük olduğu için JSON-LD’yi tercih etmekte. Fakat entity ve property kullanımına dair temel kurallarda eksik veya hata olduğunda scriptiniz maalesef istediğiniz etkiyi göstermez. Bu nedenle, JSON-LD’de entity ve property kullanımıyla ilgili en önemli noktaları ve doğru kullanım şekillerini aşağıda 14 maddede kısaca ele almak isterim.
1- Her entitynin kendine ait property kümesi vardır.
JSON-LD’de her entity, yalnızca kendi ontolojik bağlamında anlamlı propertyler taşır. Örneğin, worksFor yalnızca Person entitysi ile uyumludur. Fakat price, ürün veya ekonomik değeri olan entityler için geçerlidir. Yanlış property kullanımı, semantik bütünlüğü bozar. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında bunu asla unutmamalısınız. Hangi propertynin hangi entity ile kullanılacağını belirlemek için temel rehber schema.org sözlüğüdür.
2- Propertyler entitynin ontolojik sınıfına uygun olmalıdır.
Her property, ait olduğu entitynin türüyle uyumlu olmalıdır. Ontolojik uyumsuzluk, veri yapısının yanlış yorumlanmasına neden olur. Örneğin, bir Person entitysine founder property verilemez. Bunun yerine Organization gerekir. Bu gibi ontolojik sınıflara dikkat etmek semantik bütünlüğün korunmasını ve botlar tarafından anlaşılmasını sağlar. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında bunu kesinlikle unutmamalısınız.
3- Hiyerarşiyi bozan eşleştirmeler anlamlı değildir.
Entity-property eşleşmeleri hiyerarşik olarak anlamlı olmalıdır. Aksi durumda ne yazık ki semantik bütünlüğe zarar verir. Örneğin, Offer için priceCurrency veya lowPrice propertyleri doğru bir hiyerarşi kurar. Oysa hiyerarşiye uymayan eşleşmeler semantik hatalara yol açar. Ve bu tür hatalar hem veri doğruluğunu hem de kullanıcı deneyimini olumsuz etkiler. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında bunu da unutmamalısınız.
4- Yanlış eşleşmeler semantik hata sınıfına girer.
Entity ve propertyler yanlış eşleştirildiğinde bu durum semantik açıdan bir hata oluşturur. Arama motorları ve uygulamalar bu hatalı eşleşmeleri genellikle görmezden gelir. Ancak bu durum sayfanın özellikle AI Search tarafında görünürlüğünü ve otoritesini olumsuz etkiler. Dahası, yanlış eşleştirmeler bilgi grafiğinde yanlış bağlamlar oluşturur. Bu da ilgili aramalarda özellikle kullanıcı tarafında güven sarsıcı bir durum yaratır. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında bunu da unutmamalısınız.
5- Bağlam (@context) mutlaka tanımlı olmalıdır.
JSON-LD’de entity-property eşleştirmeleri semantik olarak anlam kazanmak için bağlam gerektirir. Ve bu bağlam @context ile sağlanır. Bağlam tanımlanmadığında veriler doğru şekilde yorumlanamaz. Bu bakımdan, ileri düzey SEO teknikleri kapsamında script oluştururken bağlam belirtmeyi kesinlikle unutmamalısınız. Nitekim, her JSON-LD scriptinin ilk satırında şu ifade yer alır:
"@context": "https://schema.org"
Bu bağlam sayesinde scriptteki tüm entity ve propertyler, tüm semantik web teknolojileri için global olarak geçerli bir anlam kazanır. Dolayısıyla JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında bu da önemli bir özelliktir.
6- Property değerleri doğru tipte olmalıdır.
JSON-LD’de her property, beklenen veri tipine uygun değer almalıdır. Örneğin, image alanına nesne yazmak ontolojik uyumsuzluk yaratır. Yanlış tip kullanımı ise semantik hatalara yol açar. Bu bağlamda script yazarken mutlaka string, number veya boolean gibi uygun tipleri tercih etmek gerekir. Nitekim JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında tipli literal (@type) kullanımı tip karmaşasını önler.
7- Doğru entity seçimi semantik bütünlük sağlar.
JSON-LD’de doğru entity seçimi semantik bütünlük açısından kritik önemdedir. Bu bağlamda bilerek veya bilmeyerek birçok hata yapılmakta. Örneğin, sayfanız eğer canlı güncellemelerle olay veya etkinlik takibi gerçekleştirmiyorsa LiveBlogPosting entitysini kullanmamalısınız. Bunun yerine BlogPosting veya Article kullanabilirsiniz. İçeriğiniz anlık olarak güncelleniyorsa bunu LiveBlogPosting entitysi ile işaretleyebilirsiniz. Bu durumda içeriğinizin Search’te ve Discover’da zengin sonuç olarak çıkma şansı artar. Hileli kullanımlar ise sayfa otoritesi ve güvenilirlik skorunuzu düşürür. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında bunu da unutmamalısınız.
8- Literaller ve tiplenmiş literaller doğru kullanılmalıdır.
Property değerleri string, number veya boolean gibi basit tiplerden oluşmalıdır. Fakat gerektiğinde @type ile tiplenmiş literal kullanmalısınız. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında önemli bir noktadır. Örneğin, datePublished için tipli literal;
{ "@value": "2025-01-01", "@type": "xsd:date" }
doğru bir kullanımdır. Bu kullanım şekli, JSON-LD’de veri doğruluğunu ve semantik anlaşılabilirliği artırır. Ayrıca veri tutarlılığı ile AI platformlarının veriyi yeniden üretme becerisini de artırır.
9- Node kimliği (@id) belirtilmelidir.
JSON-LD’de entitynin bir @id ile benzersiz kimliğe sahip olması tavsiye edilir. Eğer entity başka dokümanlardan referanslanacaksa bu durumda @id kullanmak zorunludur. Nitekim, bu tür bir kimlik atamasıyla veri entegrasyonu ve yeniden kullanım kolaylaşır. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında önemli bir diğer noktadır. Benzersiz @id kimliği, semantik tutarlılık için kritik öneme sahiptir.
10- Blank node kullanımı sınırlı olmalıdır.
JSON-LD’de kimliği olmayan (blank) nodelar yalnızca geçici veya alt objeler için kullanılır. Fakat ana entitynin kimliğini mutlaka @id ile vermek gerekir. Aksi takdirde veri yeniden kullanılabilirliğini kaybeder. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında son derece önemlidir. Çünkü, semantik bütünlüğü ve AI sistemlerinin yeni veriler oluşturma becerisini artırmak için blank node kullanımını sınırlı tutmak gerekir. Web siteler için GEO çalışması yaparken bu noktaya özellikle dikkat etmek gerekir.
11- Çok dilli yapılarda dil etiketli literaller kullanılmalıdır.
Birden fazla dilde yayın yapan veya uluslararası hedeflemeleri olan siteler için yapısal veri işaretlemelerinde dil etiketli literaller kritik önemdedir. Bu sayede modelin semantik tutarlılığı farklı dil yapıları için de daha güçlü hale gelir. Nitekim, içeriğinizde bir property için birden fazla dilde sunum yapmak istiyorsanız mutlaka @language veya language map kullanmalısınız. Örneğin:
"name": { "en": "table", "tr": "masa" }
Dil etiketli literaller sayesinde sayfanızın semantik bütünlüğü hem daha güçlü hale gelir. Hem de sayfanız çok dilli veri işleyen sistemlerle daha kolay etkileşim kurar. JSON-LD’de dil etiketli literaller, arama motorlarının veri işleme becerisini ve kullanıcı deneyimlerini artırır. Bu yüzden, JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında buna da dikkat etmelisiniz.
12- Gereksiz nested objectlerden kaçınılmalıdır.
Basit property değerleri için string veya number gibi atomik tipler her zaman için daha iyi bir seçimdir. Yapısal veri oluşturma süreçlerinde gereksiz object yapıları scriptte ciddi bir karmaşa yaratır. Örneğin;
"headline": { "text": "Makale Başlığı" }
ifadesinin yerine;
"headline": "Makale Başlığı"
daha iyi bir kullanım şeklidir. Böylelikle hem scriptinizin veri boyutu küçülür. Hem de validator uyumluluğu artar. Karmaşık veriler söz konusu olduğunda da yine ilke olarak atomik tipleri tercih etmelisiniz. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında önemli bir diğer püf noktasıdır. Kullanacağınız her gereksiz nested object yapısı scriptte veri yoğunluğunun artmasına yol açar ve karmaşa riski yaratır.
13- @graph yapısı gerektiğinde kullanılmalıdır.
JSON-LD’de birden çok entity veya alt entity tanımlarken @graph kullanmak gerekir. Nitekim, bu yapı sayesinde tüm entitylerin birbirinden bağımsız olarak tanımlanması sağlanır. Üstelik @graph ile veri organizasyonu kolaylaşır. Ki bu da özellikle karmaşık veri setlerinde semantik bütünlüğü korumak için kritik önemdedir. JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar kapsamında bunu da unutmamalısınız. Google ve AI platformları için yapısal veri üretiminde @graph ile organize edilmiş veriler stratejik açıdan daha kullanışlıdır.
14- JSON-LD ile hazırlanan script Validator ile test edilmelidir.
JSON-LD ile hazırladığınız scriptinizi sayfanızın kaynak kodlarına eklemeden önce Validator ile mutlaka test etmelisiniz. Ki bu da JSON-LD’de entity ve property kullanımı için temel kurallar bağlamında önemli bir diğer püf noktasıdır. Bu test aracına ulaşmak için;
adresini ziyaret edebilirsiniz. Böylelikle entity ve property kullanımıyla ilgili olası hata ve yanlışları kolayca görüp scriptinizi revize edebilirsiniz. JSON-LD’de küçük bir hata bile zengin snippet veya bilgi grafiği sonuçlarını bozar. Oysa Validator ile scripti test etmek, semantik bütünlüğü ve veri kalitesini güvence altına alır.
Doğru Tanımlanmış Entity ve Propertylerin SEO ve AI Search İçin Faydaları Nelerdir?
Arama motorlarına doğru bilgi aktarımı sağlar: Doğru entity ve property kullanımı, sayfa içeriğinin arama motorları ve AI platformları tarafından hatasız anlaşılmasını sağlar. Bu durum, sayfaların indekslenme ve sıralamaları ile mentionları ve citationları artırır.
Zengin sonuçlarda çıkmayı kolaylaştırır: Sayfalarda entity ile property yapısal veri işaretlemeleri, zengin sonuçlar için işlevsel bir öneme sahiptir. Doğru şekilde yapılan eşleştirmeler daha yüksek görünürlük ve trafik şansı sağlar.
İçeriğin E-E-A-T sinyallerini artırır: Doğru entity-property eşleşmeleri, içeriklerin deneyim, uzmanlık, yetkinlik ve güvenilirlik sinyallerini güçlendirir. Arama motorları bunu en etkili E-E-A-T sinyalleri kapsamında olumlu bir durum olarak değerlendirir.
Arama motorlarında ve AI platformlarında içerik sınıflandırmasını kolaylaştırır: Doğru entity ve property kullanımı, sayfanın hangi kategoriye ait olduğunu netleştirir. Bu durum hem web aramalarında hem de AI Search’te içeriklerin daha güçlü anlamsal sınıflamalar oluşturmasını kolaylaştırır.
Yapay zeka tarayıcılarının içerikleri daha iyi anlamasını sağlar: AI tabanlı arama ve öneri sistemleri, doğru JSON-LD yapıları sayesinde içerik bağlamını kolayca çıkarır. Bu durum, LLM’ler ve semantik algoritmaların daha doğru sonuçlar üretme becerisini geliştirir.
Kullanıcı deneyimi odaklı arama sonuçlarında görünürlük sağlar: Doğru yapılandırılmış veriler, arama motorlarının kullanıcı odaklı ve anlamlı snippetler göstermesine yardımcı olur. Kullanıcılar böylelikle aradıkları bilgilere daha hızlı ve kolay şekilde ulaşır.
Sayfa bileşenlerinin anlaşılabilirliğini artırır: Web sayfaları arama motorları ve AI botları için sadece metinden ibaret değildir. Botlar, sayfalardaki farklı yapıları ve aynı zamanda da semantik anlam ilişkilerini analiz eder. Doğru entity ve propertyler görsel, video veya tablo gibi öğelerin de anlamlı biçimde yorumlanmasını kolaylaştırır.
Bilgi grafik sistemlerinin tutarlılığını ve verimliliğini artırır: Doğru tanımlanmış entity ve propertyler, Knowledge Graph veya bilgi tabanlarının oluşturulmasında temel yapı taşlarıdır. Böylelikle sayfalar semantik web için daha anlamlı hale gelir. Hem de bağlamsal bağlantılar ve semantik tutarlılık konusunda daha güçlü referanslar oluşturur.
Bilgi çıkarımını kolaylaştırarak citationları ve mentionları artırır: Doğru planlanmış entity ve property kullanımı, arama motorları ile AI sistemlerinin içerikten ek bilgiler türetmesini kolaylaştırır. Bu sayede sayfa özetleme ve bağlamsal bağlantılar daha doğru şekilde ve hızlıca oluşturulur. Bu da sayfanın daha fazla alıntılanmasını ve anılmasını sağlar.
Sıkça Sorulan Sorular
JSON-LD kısaca nedir ve SEO için neden önemlidir?
Kısaca ifade etmek gerekirse JSON-LD, verileri arama motorlarına ilişkisel biçimde tanımlayan bir yapısal veri formatıdır. Google tarafından önerildiği için SEO’da en çok tercih edilen işaretleme yöntemidir. İçeriğin semantik olarak anlaşılmasını sağlayarak daha doğru indekslenme imkanı yaratır. Üstelik AI platformlarının içeriği bulmasını, görüntülemesini ve kullanmasını kolaylaştırır.
Entity ne anlama gelir?
Entity, gerçek dünyadaki bir varlığın (kişi, ürün, kuruluş, işletme vb.) semantik temsilidir. Nitekim schema.org’daki ontolojik sınıfların her biri bir entity türüdür. JSON-LD sayesinde bu varlıklar arama motorlarına yapısal biçimde tanıtılır.
Property nedir ve ne işe yarar?
Property, bir entitynin sahip olduğu özellik veya ilişkidir. Örneğin, Person için "name" veya Product için "sku" bir propertydir. Tüm propertyler, ait oldukları entitylerin anlam alanlarını belirginleştirip içeriğin daha doğru sınıflandırılmasını ve botlar tarafından daha kolay anlaşılmasını sağlar.
Entity ve property neden uyumlu olmalıdır?
Her property yalnızca uygun ontolojik sınıfta kullanılabilir. Yanlış eşleştirmeler semantik hatalara yol açar. Arama motorları yanlış eşleşmeler nedeniyle scripti görmezden gelir. Oysa semantik açıdan uyumlu eşleştirmeler, içeriğin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır. Bu da özellikle AI platformlarında içeriğin daha başarılı olmasını sağlar.
Semantik web için @context neden önemlidir?
@context yapısı, scriptte kullanılan sözlüğün hangi ontolojik kaynağa dayandığını belirtir. Böylelikle arama motorları ve AI botları entity ve propertyleri doğru anlamlandırır ve yorumlar. Bağlam olmadan kullanılan entity ve propertyler semantik web için “anlamsız” yapılardır.
Bir sayfada birden fazla entity kullanmak doğru mudur?
Evet, doğrudur. Ancak her sayfada bir ana entitynin olması ve diğer entitylerin bu ana entity ile ilişkisel olarak bağlı olması daha doğru bir yaklaşımdır. Aksi durumda model dağınık görünür ve bu durum, arama motorları ile botların sayfayı anlamasını zorlaştırır.
JSON-LD’de ontolojik uyumsuzluk nedir?
Ontolojik uyumsuzluk, bir JSON-LD modelinde en temelde, belli bir propertynin yanlış bir entitye atanmasından kaynaklanır. Örneğin, Person entity için "price" kullanmak tipik bir ontolojik uyumsuzluktur. Bu tür kullanımlar, işaretlemenin güvenilirliğini ve verimliliğini olumsuz etkiler.
Entity ve propertyler için schema.org sözlüğü neden önemlidir?
JSON-LD’de varlıkları ve özelliklerini standart bir şekilde göstermek için schema.org sözlüğünün kurallarına göre hareket etmek gerekir. Nitekim bu sözlük, internet üzerindeki varlıkları standart olarak tanımlamak için en yaygın kabul görmüş ontolojidir. Başta Google olmak üzere tüm arama motorları ve AI platformları bu sözlüğü desteklemekte. Dolayısıyla schema.org sözlüğü hem arama sorgularında hem de semantik web teknolojileri için temel zemini oluşturmakta.
JSON-LD işaretlemeleri AI Search için neden kritik hale geldi?
LLM tabanlı arama modelleri, ilişkisel verileri daha öncelikli biçimde işlemekte. JSON-LD modelleri içeriği net, bağlamsal ve yapısal hale getirerek yapay zeka araçlarının çıkarım becerisini güçlendirmekte. Bu da JSON-LD ile yapısal veri üretimi gerçekleştiren sitelerin özellikle AI sonuçlarında daha görünür olmasını sağlamakta.
Hatalı JSON-LD modelleri arama motorlarına zarar verir mi?
Hatalı eşleşmeler veya yanlış yapılar, arama motorları tarafından tamamen yok sayılır. Bu gibi durumlarda sayfa, yapılandırılmış veri avantajlarını kaybeder. Ayrıca yoğun hata tespiti, sitenin güvenilirlik skorlarını düşürür. Bu da özellikle AI platformlarında görünürlüğünü ciddi ölçüde olumsuz etkiler.
JSON-LD ile entity ve property işaretlemesi her içerik türü için kullanılabilir mi?
Evet, schema.org sözlüğünde JSON-LD’yle işaretleme yapmak için yüzlerce entity ve property mevcut. Bunlar arasında uygun olanları, ilgili içerikleri işaretlemede kullanılabilir. Örneğin Article, Product, Event, Recipe, MedicalWebPage, FAQ gibi yüzlerce içerik türü için sözlükte uygun propertyler mevcut. Ancak bunları doğru şekilde kullanmalı, her türün kendine özgü property seti olduğunu unutmamalısınız.
