Schema Markup ve llms.txt: AI Görünürlük İçin Teknik Altyapı

Schema Markup ve llms.txt: AI Görünürlük İçin Teknik Altyapı

AI platformlarında görünür olmak yalnızca iyi içerik üretmekle mümkün değildir. İstatistik eklemek AI görünürlüğünü +37% artırırken, kaynak göstermek +40% artırıyor (Princeton GEO Study, KDD 2024). Ancak bu verilerin AI tarafından doğru okunabilmesi için teknik altyapı şarttır. Google aramalarının %45'inde AI Overviews görünüyor (Semrush, 2025) ve işletmelerin %84'ü AI platformlarındaki marka görünürlüğünü ölçemiyor (Sheltron, 2026). Bu rehberde, AI görünürlüğünüzün teknik temelini oluşturan schema markup ve llms.txt'in ne olduğunu, nasıl kurulacağını ve Next.js'te nasıl implemente edileceğini kod örnekleriyle anlatıyoruz.

Schema markup nedir ve AI'a nasıl katkı sağlar?

Schema markup, web sayfanızdaki bilgileri yapılandırılmış veri formatında (JSON-LD) tanımlayan ve hem arama motorlarının hem de AI platformlarının içeriğinizi doğru anlamasını sağlayan bir standarttır.

Geleneksel HTML'de "Sheltron Teknoloji" sadece bir metin parçasıdır. Schema markup ile bu metnin bir şirket adı olduğunu, şirketin adresini, hizmetlerini ve iletişim bilgilerini yapılandırılmış olarak tanımlarsınız. AI modelleri bu yapılandırılmış veriyi metin içeriğinden çok daha güvenilir bulur.

Schema markup'ın AI görünürlüğüne 3 temel katkısı:

1. Kimlik doğrulama: AI, markanızın gerçek bir kuruluş olduğunu Organization schema'dan doğrular
2. İçerik sınıflandırma: Article schema, AI'a içeriğinizin ne hakkında olduğunu ve ne zaman yayınlandığını söyler
3. Soru-cevap eşleştirme: FAQPage schema, AI'ın kullanıcı sorularına doğrudan yanıt bulmasını kolaylaştırır

GEO nedir? sayfamızda GEO'nun temellerini anlattık. Schema markup, GEO stratejisinin teknik katmanıdır.

Zorunlu schema türleri: Organization, Article, FAQPage

AI görünürlüğü için her web sitesinde bulunması gereken 3 temel schema türü vardır:

Organization Schema

Organization schema, şirketinizin kimliğini AI platformlarına tanıtır. Bu schema olmadan AI, web sitenizdeki bilgileri bir kuruluşla ilişkilendiremez.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Sheltron Teknoloji",
  "url": "https://sheltron.com.tr",
  "logo": "https://sheltron.com.tr/logo.png",
  "description": "Türkiye'nin ilk GEO (Generative Engine Optimization) teknoloji şirketi. AI platformlarında marka görünürlüğü çözümleri.",
  "foundingDate": "2024",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "İstanbul",
    "addressCountry": "TR"
  },
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "contactType": "customer service",
    "url": "https://sheltron.com.tr/iletisim"
  },
  "sameAs": [
    "https://www.linkedin.com/company/sheltron",
    "https://twitter.com/sheltrontech"
  ]
}

Article Schema

Article schema, blog yazılarınızın ve rehberlerinizin AI tarafından doğru indekslenmesini sağlar. Yazar bilgisi, yayın tarihi ve konu E-E-A-T sinyalleri taşır.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Schema Markup ve llms.txt: AI Görünürlük İçin Teknik Altyapı",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Eren Cop",
    "jobTitle": "GEO Stratejisti",
    "worksFor": {
      "@type": "Organization",
      "name": "Sheltron Teknoloji"
    }
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Sheltron Teknoloji",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://sheltron.com.tr/logo.png"
    }
  },
  "datePublished": "2026-04-06",
  "dateModified": "2026-04-06"
}

FAQPage Schema

FAQPage schema, AI'ın soru-cevap çiftlerini doğrudan snippet olarak kullanmasını sağlar. Her SSS sayfası ve blog sonundaki SSS bölümü için zorunludur.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Schema markup AI görünürlüğü nasıl artırır?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Schema markup, AI platformlarının web sitenizi yapılandırılmış veri olarak okumasını sağlar. Organization schema kimlik doğrulama, Article schema içerik sınıflandırma, FAQPage schema ise soru-cevap eşleştirmesi yapar."
      }
    }
  ]
}

Yapay zeka çözümleri sayfamızda schema markup'ın AI çözümleri içindeki yerini detaylı anlattık.

llms.txt nedir ve robots.txt'ten farkı ne?

llms.txt, web sitenizin kök dizinine yerleştirilen ve AI modellerine sitenizin ne hakkında olduğunu, hangi hizmetleri sunduğunuzu ve nasıl iletişime geçileceğini anlatan Markdown formatında bir dosyadır.

robots.txt vs llms.txt karşılaştırması:

Kritik fark: robots.txt "şu sayfaya girme" der. llms.txt ise "ben buyum, şunları yapıyorum, şu kaynaklara bak" der. İkisi birbirini tamamlar, biri diğerinin yerine geçmez.

Sheltron'un kendi llms.txt dosyasını sheltron.com.tr/llms.txt adresinde inceleyebilirsiniz.

llms.txt adım adım nasıl oluşturulur?

llms.txt dosyası oluşturmak 30 dakikadan kısa sürer ve sıfır maliyet gerektirir. İşte adım adım rehber:

Adım 1: Dosya yapısını belirleyin

llms.txt 4 temel bölümden oluşur:

# Şirket Adı

> Kısa ve net açıklama (1-2 cümle)

Temel Hizmetler

• Hizmet 1: Açıklama ve URL
• Hizmet 2: Açıklama ve URL

Öne Çıkan İçerikler

• İçerik Başlığı: Kısa açıklama
• İçerik Başlığı: Kısa açıklama

İletişim

• Web: https://siteniz.com
• E-posta: info@siteniz.com
• Adres: Şehir, Türkiye

### Adım 2: İçeriği yazın

- Şirket açıklaması net ve özlü olmalı (1-2 cümle)
- Hizmetler bölümünde her hizmet için URL ekleyin
- İçerikler bölümünde en değerli 5-10 sayfanızı listeleyin
- İletişim bilgilerini eksiksiz yazın

### Adım 3: Dosyayı yerleştirin

3 yöntem:

**Statik dosya (en kolay):** `public/llms.txt` olarak kaydedin. Tüm platformlarda çalışır.

**Next.js Route Handler (dinamik — önerilen):**

```typescript
// src/app/llms.txt/route.ts
export async function GET() {
  const content = [
    "# Şirket Adı",
    "> Açıklama",
    "",
    "## Hizmetler",
    "- **Hizmet 1**: Açıklama",
  ].join("\n")

  return new Response(content, {
    headers: { "Content-Type": "text/plain; charset=utf-8" }
  })
}

WordPress: FTP ile /public_html/llms.txt olarak yükleyin.

Adım 4: Test edin

Tarayıcıda https://siteniz.com/llms.txt adresine gidin. Dosya düz metin olarak görünmeli.

Schema test araçları

Schema markup'ınızın doğru çalıştığını test etmek için 3 araç:

1. Google Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results): Schema'nızın Google tarafından tanınıp tanınmadığını gösterir
2. Schema.org Validator (validator.schema.org): JSON-LD syntax hatalarını yakalar
3. Google Search Console: Sitenizde bulunan tüm schema türlerini ve hataları raporlar

Her schema ekledikten sonra bu 3 araçla test edin. Hatalı schema, hiç schema olmamasından daha kötü olabilir.

ChatGPT'de neden görünmüyorsunuz? yazımızda teknik sorunların AI görünürlüğüne etkisini anlattık.

Next.js'te JSON-LD nasıl eklenir?

Next.js App Router ile JSON-LD schema markup eklemek oldukça kolaydır. İşte adım adım yöntem:

Sayfa bazlı schema (layout.tsx veya page.tsx)

// src/app/page.tsx
const jsonLd = {
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  name: "Şirket Adı",
  url: "https://siteniz.com",
  logo: "https://siteniz.com/logo.png",
  description: "Şirket açıklaması",
}

export default function HomePage() {
  return (
    <>
      <script
        type="application/ld+json"
        dangerouslySetInnerHTML={{
          __html: JSON.stringify(jsonLd)
        }}
      />
      {/* Sayfa içeriği */}
    </>
  )
}

Blog sayfaları için Article schema

Her blog sayfasına Article schema ekleyin. Yazar, yayın tarihi ve başlık bilgilerini dinamik olarak doldurun.

SSS bölümleri için FAQPage schema

Blog sonundaki SSS bölümlerini FAQPage schema ile işaretleyin. Bu, AI'ın soruları doğrudan eşleştirmesini sağlar.

AI görünürlük auditi rehberimiz ile mevcut teknik altyapınızı test edebilirsiniz. SEO mu GEO mu karşılaştırması yazımız strateji kararınıza yardımcı olabilir.

5 kritik teknik hata

Schema ve llms.txt implementasyonunda en sık yapılan hatalar:

1. Schema'yı sadece ana sayfaya eklemek: Organization schema site genelinde, Article schema her blog sayfasında, FAQPage schema her SSS bölümünde olmalı.

2. robots.txt'te AI botlarını engellemek: GPTBot, PerplexityBot ve ClaudeBot'a erişim izni vermeyen siteler AI'da görünmez. robots.txt'i kontrol edin.

3. llms.txt'i statik bırakmak: Yeni içerik eklendiğinde llms.txt güncellenmiyor. Next.js Route Handler ile dinamik üretim en iyi çözüm.

4. Schema'da hatalı tarih formatı: datePublished ISO 8601 formatında olmalı (2026-04-06). Yanlış tarih formatı schema'yı geçersiz kılar.

5. Eksik sameAs linkleri: Organization schema'da LinkedIn, Twitter ve sektör dizini URL'lerini eklememek. AI bu linkleri cross-reference için kullanır.

SSS sayfamızda teknik GEO hakkında daha fazla soruyu yanıtladık. Hızlı değerlendirme ile sitenizin teknik GEO durumunu ücretsiz kontrol edebilirsiniz.

Teknik GEO Altyapınızı Bugün Kurun

Schema markup ve llms.txt, AI görünürlüğünüzün teknik temelini oluşturur. Bu iki bileşen olmadan içerik yatırımınız yarı etkili kalır. Sheltron ücretsiz teknik GEO denetimi ile sitenizin mevcut durumunu kontrol edin. thegeoauthority.com üzerinde schema ve llms.txt hakkında daha derinlemesine teknik araştırmalarımızı takip edebilirsiniz.

İleri seviye schema türleri: LocalBusiness, Product, HowTo

Temel 3 schema türünün ötesinde, sektörünüze göre ek schema türleri AI görünürlüğünüzü daha da artırır:

LocalBusiness Schema

Fiziksel lokasyonu olan işletmeler için LocalBusiness schema, AI'ın sizi yerel sorgularda önermesini sağlar. "İstanbul'da yapay zeka danışmanlık firması" gibi sorgularda LocalBusiness schema'sı olan firmalar avantajlıdır.

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "LocalBusiness",
  "name": "Firma Adı",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "Adres",
    "addressLocality": "İstanbul",
    "addressCountry": "TR"
  },
  "geo": {
    "@type": "GeoCoordinates",
    "latitude": "41.0082",
    "longitude": "28.9784"
  },
  "openingHours": "Mo-Fr 09:00-18:00"
}

Product Schema

E-ticaret siteleri ve ürün/hizmet sayfaları için Product schema, AI'ın ürünlerinizi doğru tanımlayıp önermesini sağlar.

HowTo Schema

"Nasıl yapılır?" içerikleri için HowTo schema, adım adım rehberlerinizin AI tarafından yapılandırılmış olarak okunmasını ve step-by-step olarak kullanıcılara sunulmasını mümkün kılar.

robots.txt AI bot yapılandırması

AI görünürlüğü için robots.txt dosyanızda şu botlara erişim izni vermelisiniz:

# AI Bot Erişim İzinleri
User-agent: GPTBot
Allow: /

User-agent: ChatGPT-User
Allow: /

User-agent: PerplexityBot
Allow: /

User-agent: ClaudeBot
Allow: /

User-agent: Claude-Web
Allow: /

User-agent: Google-Extended
Allow: /

User-agent: Bytespider
Disallow: /

Kritik not: Birçok CMS ve hosting sağlayıcısı varsayılan robots.txt'te AI botlarını engelliyor. Hosting panelinizden veya CMS ayarlarından robots.txt'i kontrol edin.

Implementasyon kontrol listesi

Schema markup ve llms.txt implementasyonunu tamamlamak için kontrol listesi:

Hafta 1: Temel Schema

• Organization schema (site geneli, layout.tsx)
• Article schema (her blog sayfası)
• FAQPage schema (SSS bölümleri olan her sayfa)
• Google Rich Results Test ile doğrulama

Hafta 2: İleri Schema + robots.txt

• LocalBusiness schema (fiziksel lokasyon varsa)
• Product schema (ürün/hizmet sayfaları)
• robots.txt AI bot izinleri
• Schema.org Validator ile syntax kontrolü

Hafta 3: llms.txt

• llms.txt içeriğini yazın
• Next.js Route Handler veya statik dosya olarak yerleştirin
• https://siteniz.com/llms.txt adresinde erişilebilirliği test edin
• Her yeni içerik eklendiğinde güncelleme planı oluşturun

Hafta 4: Test ve Optimizasyon

• ChatGPT'de 10 hedef sorguyu test edin
• Perplexity'de 10 hedef sorguyu test edin
• Google Search Console'da schema hatalarını kontrol edin
• Baseline ölçümü kaydedin

Bu kontrol listesini tamamladığınızda AI görünürlüğünüzün teknik temeli hazır demektir. GEO nedir? sayfamızda bundan sonraki adımları — içerik stratejisi ve ölçüm — detaylı anlattık.

llms.txt en iyi uygulama örnekleri

Etkili bir llms.txt dosyası yazarken dikkat edilmesi gereken en iyi uygulamalar:

Doğru uzunluk: 500-3.000 kelime arası ideal. Çok kısa llms.txt yeterli bağlam sağlamaz, çok uzun llms.txt ise AI'ın odağını dağıtır.

Hiyerarşik yapı: H1 (#) şirket adı, H2 (##) ana bölümler, H3 (###) alt bölümler. Bu hiyerarşi AI'ın bilgiyi yapılandırılmış şekilde işlemesini sağlar.

URL zenginliği: Her hizmet, ürün ve içerik parçası için tam URL ekleyin. AI bu URL'leri doğrudan kaynak olarak kullanabilir.

Güncelleme sıklığı: Yeni blog yazısı, yeni hizmet veya önemli değişiklik olduğunda llms.txt güncellenmelidir. Next.js Route Handler ile dinamik üretim bu sorunu otomatik çözer.

Dil yönetimi: Çok dilli siteniz varsa her dil için ayrı bölüm ekleyin. Türkçe hizmetler Türkçe, İngilizce hizmetler İngilizce açıklanmalı.