llms.txt, Schema.org ve benzeri: Web siteniz yapay zekâ arama sistemleri tarafından nasıl alıntılanır

ChatGPT, Perplexity veya Google AI Overviews gibiweb sitelerini teknik olarak erişebildikleri, içeriklerini anlayabildikleri ve güvenilir olarak değerlendirebildikleri alıntılar. Bunun için üç seviye önemlidir: taranabilirlik ve hız, doğrudan yanıtlar içeren açık yapılandırılmış içerikler ve Schema.org'a göre yapılandırılmış veriler. Bir llms.txt eklenebilir, ancak resmi bir standart değildir – ve Google, bunu kullanmadığını açıklamıştır.

Bu yazı, GEO statt SEO ve GEO Uygulama Kılavuzu. GEO’nun temel olarak ne anlama geldiğini sözlük maddesi açıklar Generative Engine Optimization.

Seviye 1: Yapay zeka tarayıcıları için erişilebilirlik

Bir yapay zeka sistemi içeriğinizi alıntılayabilmeden önce, onu okuyabilmesine izin verilmeli ve bunu yapabilmelidir. Üç noktayı kontrol edin:

• robots.txt: GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), PerplexityBot veya Google-Extended gibi crawler’lar engelleniyor mu? Birçok web sitesi bunları farkında olmadan genel kurallarla engeller.
• Sunucu taraflı renderlama: Yalnızca JavaScript ile tarayıcıda oluşan içerikleri birçok crawler göremez. Önemli metinler doğrudan sunulan HTML içinde yer almalıdır.
• Hız ve erişilebilirlik: Yavaş veya hatalı sayfalar daha seyrek ve eksik şekilde taranır.

Kendi web sitemizden bir örnek: Açılır kapanır FAQ yanıtları eskiden yalnızca JavaScript ile gösteriliyordu – bu nedenle tarayıcılar yanıtların yalnızca küçük bir kısmını görebiliyordu. Yerel HTML öğelerine geçişten bu yana tüm yanıtlar doğrudan kaynak kodunda yer alıyor.

Seviye 2: Alıntılanabilir içerikler

Yapay zeka sistemleri, bir soruyu doğrudan ve kendi içinde tamamlanmış şekilde yanıtlayan bölümleri tercih eder. Buradan basit yazım kuralları çıkar:

• Önce yanıt:Temel soru ilk iki, üç cümlede yanıtlanır, ardından ayrıntılandırma gelir.
• Ara başlık olarak sorular: İnsanların bir sohbet botuna soracağı şekilde.
• Kaynaklı somut bilgiler: Sayılar, süreler, koşullar – belgeli ve tarih bilgisiyle.
• Listeler ve tablolar:Karşılaştırmaları ve adımları akış metni içinde gizlemek yerine yapılandırılmış şekilde sunun.
• Açık terimler: Teknik terimleri bir kez açıklayın, ardından tutarlı biçimde kullanın.
• Tanınabilir yazar: Kim yazıyor, hangi deneyimle? Bu bir güven sinyalidir.

Seviye 3: Schema.org’a göre yapılandırılmış veriler

Yapılandırılmış veriler içerikleri JSON-LD formatında makine tarafından okunabilir şekilde tanımlar. Arama motorlarının kimin bir şey sunduğunu, neyin bir sayfa olduğunu ve hangi soruları yanıtladığı. Kurumsal web siteleri için önemli türler:

• Organization / LocalBusiness: Ad, adres, iletişim bilgileri, diğer ağlardaki profiller (sameAs).
• Person: Yazarlar ve yazarlar, nitelikleriyle birlikte.
• Hizmet: Sağlayıcı ve kullanım alanı ile birlikte hizmetler.
• Makale / BlogPosting: Yazar, tarih ve güncelleme bilgisiyle birlikte yazılar.
• FAQPage: Sorular ve cevaplar.
• BreadcrumbList: bir sayfanın web sitesi yapısı içindeki konumlandırılması.

Önemli: Yapılandırılmış veriler görünür içerikle uyumlu olmalı ve eksiksiz olmalıdır. Örneğin fiyat içermeyen bir ürün işaretlemesi, Google Search Console'da hata oluşturur – fiyat yayınlamayanlar tekliflerini daha iyi bir hizmet olarak tanımlar.

Peki ya llms.txt?

Die llms.txt bir, 2024 yılında önerilen ve bir web sitesinin kök dizininde yer alan bir metin dosyasıdır; yapay zeka sistemlerine sitenin ne hakkında olduğunu ve hangi sayfaların en önemli olduğunu kısa ve öz biçimde açıklar – daha fazlası sözlükte llms.txt altında. Bu, resmi bir standart değildir. Google temsilcileri kamuoyuna Google Search’ün bunları kullanmadığını açıkladı; diğer yapay zekâ sağlayıcılarının bunları nasıl ve kullanıp kullanmadığı güvenilir biçimde belgelenmiş değildir.

Değerlendirmemiz: Bir llms.txt zarar vermez ve hızlıca oluşturulabilir, ancak ilk önlem olmamalıdır. Tarama yapılabilirlik, iyi içerikler ve doğru yapılandırılmış veriler kanıtlanabilir şekilde etki eder – llms.txt ise küçük bir ek unsurdur.

Yedi maddelik kontrol listesi

1. robots.txt dosyasını engellenmiş yapay zekâ tarayıcıları açısından kontrol edin.
2. Yalnızca JavaScript ile değil, teslim edilen HTML içinde önemli içerikler.
3. Her sayfada net bir H1 ve ara başlık olarak sorular.
4. Önce ilk cümlelerde yanıt verin.
5. Organization, Service, Article ve FAQPage şemalarını kontrol edin ve Search Console’daki hataları giderin.
6. Yazarları görünür hale getirin, tarih ve güncelleme bilgisini belirtin.
7. İsteğe bağlı: en önemli sayfaları içeren bir llms.txt oluşturun.

Kendi web sitenizin KI arama sistemleri için ne kadar iyi yapılandırılmış olduğunu ücretsiz SEO-/GEO-Check birkaç dakika içinde gösterir.

Bir llms.txt dosyasının nasıl yapılandırıldığı

Öneri, /llms.txt altında basit bir Markdown dosyası öngörür:

• web sitesinin veya şirketin adıyla bir başlık
• tek paragrafta kısa bir özet
• bağlantı ve bir cümlelik açıklama içeren, en önemli sayfaların listelendiği bölümler
• isteğe bağlı olarak daha fazla içerik içeren daha ayrıntılı bir sürüm (llms-full.txt)

llms.txt oluşturanlar bunu güncel tutmalıdır – güncel olmayan bağlantılar ve açıklamalar, hiç dosya olmamasından daha kötüdür. bettersorted.de böyle bir dosya sunar, ancak bunu optimizasyonun çekirdeği değil, bir tamamlayıcı olarak görür.

E-E-A-T: neden güven sinyalleri önemlidir

Google bunu şu şekilde açıklar: E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) içerik kalitesinin değerlendirildiği sinyallerdir. Yapay zekâ araması için de benzer ölçütler geçerlidir: Sistemler, güven duydukları kaynakları öncelikli olarak alıntılar. Somut olarak şunlar yardımcı olur:

• Tanınabilir yazarlar profil ve niteliklerle
• Pratik bağlantı: kendi deneyimler, örnekler, referanslar
• Kanıtlar: Kaynaklar ve olgular için tarih bilgisi
• Yasal bildirim, iletişim, gizlilik politikası eksiksiz ve kolayca bulunabilir
• Diğer web sitelerindeki bahsetmeler: Dizinler, uzman portalları, basın, ağlar

KI sistemlerinin sitenizi alıntılayıp alıntılamadığını nasıl ölçersiniz

1. Hedef kitlenizin ChatGPT, Perplexity ve Google’daki tipik sorularını sorun ve hangi kaynakların belirtildiğini kontrol edin.
2. Web analizinde KI hizmetlerinden gelen ziyaretleri (yönlendiren alan adları) izleyin.
3. Google Search Console’da soru aramalarına ait gösterimleri takip edin.
4. Yanıtlar değişebileceği için kontrolü düzenli aralıklarla tekrarlayın.

Sık görülen teknik hatalar

• KI tarayıcıları yanlışlıkla robots.txt veya güvenlik duvarı ile engellenmiş
• Önemli içerikler yalnızca görsellerde veya PDF'lerde
• Yanıtlar, yalnızca JavaScript ile yüklenen açılır öğelerde
• Hatalı veya eksik yapılandırılmış veriler
• Canonical belirtimi olmayan yinelenen sayfalar

Sıkça sorulan sorular

llms.txt nedir?

Bir web sitesinin kök dizininde bulunan, yapay zekâ sistemlerine sitenin ne hakkında olduğunu ve hangi sayfaların önemli olduğunu kısa ve öz biçimde açıklayan bir metin dosyasıdır. 2024’te önerilmiştir ve resmi bir standart değildir.

Google llms.txt kullanıyor mu?

Hayır. Google temsilcileri, Google Search’ün llms.txt’yi kullanmadığını açıklamıştır. Google için taranabilirlik, içerik ve yapılandırılmış veriler önemlidir.

Yapay zekâ araması için en önemli yapılandırılmış veriler hangileridir?

Şirket için Organization veya LocalBusiness, yazarlar için Person, hizmetler için Service, yazılar için Article, sorular için FAQPage ve sayfa yapısı için BreadcrumbList.

KI tarayıcılarına robots.txt içinde izin vermeli miyim?

İçeriklerinizin yapay zeka yanıtlarında görünmesini istiyorsanız, evet. GPTBot, ClaudeBot veya PerplexityBot’u engelleyenler, bu sistemler tarafından alıntılanamaz. Karar, görünürlük ile kendi içerikleri üzerindeki kontrol arasında bir dengedir.

Durum: Ekim 2026.