Arama Yap Mesaj Gönder
Biz Sizi Arayalım
+90
X
X
X
X

Bize Ulaşın

Konum Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
Makine Okunabilir Dosyalar ve Entity Tutarlılığı

llms.txt ve Schema Yapay Zekâ Görünürlüğünü Artırır mı?

llms.txt, AI sistemlerine site içeriği için düzenli bir rehber sunmayı öneren topluluk teklifidir; genel web standardı veya Google AI görünürlük gereksinimi değildir. Google Search, llms.txt dosyasını özel biçimde kullanmadığını ve AI özellikleri için özel schema bulunmadığını belirtir. Schema yine desteklenen rich result ve entity tutarlılığı için değerlidir.

llms.txtSchemaJSON-LDEntity SEOSameAs
AI Visibility Diagnostics
llms.txt → community proposal
Google Search → no special use
No special AI schema
Structured data must match visible content
Entity consistency matters
01Platform, bot ve indeks erişimini doğrulayın
02İçerik, entity, kanıt ve teknik sinyalleri inceleyin
03Citation, gösterim, referral ve dönüşümü ayırın
04Sonucu Search Console, Bing ve analitikte izleyin
01
Kanıta dayalı GEO yaklaşımı

llms.txt, Schema ve Entity SEO nasıl analiz edilir?

llms.txt, AI sistemlerine site içeriği için düzenli bir rehber sunmayı öneren topluluk teklifidir; genel web standardı veya Google AI görünürlük gereksinimi değildir. Google Search, llms.txt dosyasını özel biçimde kullanmadığını ve AI özellikleri için özel schema bulunmadığını belirtir. Schema yine desteklenen rich result ve entity tutarlılığı için değerlidir.

01

Başlangıç görünürlüğünü kaydedin

Marka, sorgu, platform, kaynak URL ve ölçüm tarihini standart biçimde kaydedin.

02

Bot ve teknik erişimi test edin

Robots, WAF, canonical, indeks, structured data ve HTTP yanıtlarını kontrol edin.

03

Platform ve metriği ayırın

Mention, citation, impression, referral ve conversion değerlerini aynı metrik gibi yorumlamayın.

04

Kontrollü deney uygulayın

Baseline, değişiklik günlüğü ve tekrar ölçümle hangi hipotezin çalıştığını doğrulayın.

llms.txt dosyasını Google sıralama faktörü ya da kaynak gösterimini garanti eden araç olarak sunmayın.

02
Canlı hata ve durum sözlüğü

GEO terimleri, botlar ve ölçüm mesajları

01uyari

llms.txt standart sanılıyor

Anlamı: Dosya öneri/proposal niteliğindedir.

Muhtemel neden: Yeni GEO terminolojisi.

02kritik

Google için zorunlu llms.txt

Anlamı: Google Search bu dosyayı özel görünürlük gereksinimi olarak kullanmaz.

Muhtemel neden: Yanlış SEO iddiası.

03kritik

Özel AI schema

Anlamı: Schema.org üzerinde garantili AI citation tipi yoktur.

Muhtemel neden: Pazarlama efsanesi.

04uyari

Schema görünür içerikle uyuşmuyor

Anlamı: Structured data yanıltıcı olabilir.

Muhtemel neden: Gizli FAQ, sahte rating veya farklı fiyat.

05uyari

Entity adları tutarsız

Anlamı: Marka farklı sayfalarda farklı isim, adres veya URL ile geçiyor.

Muhtemel neden: Dağınık kurumsal veri.

06uyari

SameAs rastgele profiller

Anlamı: Markayla ilgisiz veya sahip olunmayan profiller bağlanmış.

Muhtemel neden: Entity manipülasyonu.

07uyari

Çift Organization schema

Anlamı: Tema ve eklenti birden fazla çelişkili kuruluş üretir.

Muhtemel neden: Schema sağlayıcı çakışması.

08bilgi

llms.txt deneysel kullanım

Anlamı: Bazı araç veya crawlerlar dosyayı okuyabilir.

Muhtemel neden: Ekosistem deneyi.

Bu ifadeyle eşleşen kayıt bulunamadı.

03
Kopyalanabilir kontroller

robots.txt, WAF, log ve analitik testleri

llms.txt response

curl -sSI https://example.com/llms.txt | grep -iE '^HTTP|content-type|location:'

Deneysel dosyanın erişimini kontrol eder.

Structured data blokları

curl -sL https://example.com | grep -o 'application/ld+json' | wc -l

Ana sayfadaki JSON-LD blok sayısını gösterir.

Entity türleri

curl -sL https://example.com | grep -oE '"@type"\s*:\s*"[^"]+"' | sort -u

JSON-LD içindeki entity türlerini listeler.

SameAs

curl -sL https://example.com | grep -oE '"sameAs"[^]]*]' | head -n 5

SameAs profil bağlantılarını arar.

Çift marka adları

grep -RhoE 'Eka ?Sunucu|Eka ?Yazılım|EKA ?SUNUCU' . --include='*.php' --include='*.json' | sort | uniq -c

Marka adı varyasyonlarını bulmaya yardımcı olur.

Schema görünürlük kontrolü

curl -sL https://example.com/urun | grep -iE 'price|availability|aggregateRating|reviewCount' | head -n 40

Schema alanlarının görünür içerikte bulunma izlerini kontrol eder.

04
Doğru ve riskli uygulama

GEO stratejisi karşılaştırmaları

llms.txt

Yanlış / Riskli
Dosyayı ekledim, Google AI’da kesin çıkacağım
Doğru Yaklaşım
Dosyayı deneysel ek olarak gör; Google görünürlüğünü SEO ve içerikle yönet

Schema

Yanlış / Riskli
Görünmeyen 100 FAQ ve sahte puan ekle
Doğru Yaklaşım
Yalnız kullanıcıya görünen gerçek bilgiyi desteklenen schema ile işaretle

Entity

Yanlış / Riskli
Her template farklı şirket adı ve telefon kullansın
Doğru Yaklaşım
Tek kuruluş kaynağından ad, logo, URL, adres ve profilleri üret

Sitemap farkı

Yanlış / Riskli
llms.txt sitemap yerine geçsin
Doğru Yaklaşım
Sitemap URL keşfi, robots crawl tercihi, llms.txt deneysel rehber olarak ayrı kalsın
06
Platform ve altyapı

Google, ChatGPT, Bing, Perplexity ve altyapı

Google

Google özel AI schema veya llms.txt gerektirmediğini açıklar.

  • Structured data klasik desteklenen kullanım içindir.
  • Schema görünür içerikle eşleşmelidir.
  • Googlebot ve indeks erişimi temel kalır.

Entity SEO

Tutarlı kurum, kişi, ürün ve yerel işletme bilgileri anlam belirsizliğini azaltır.

  • Sabit @id kullanın.
  • Yazar ve kuruluş ilişkisini belirtin.
  • Resmî profilleri sameAs ile bağlayın.

Deneysel llms.txt

Bazı AI araçları için içerik haritası olarak denenebilir.

  • Bakım sorumlusu belirleyin.
  • Eski URL bırakmayın.
  • Sonuç gözlemlenmeden garanti vermeyin.
Yanlış vaat ve ölçüm riski

Kesinlikle yapmayın

  • llms.txt dosyasını Google sıralama faktörü ya da kaynak gösterimini garanti eden araç olarak sunmayın.
  • Görünür olmayan, sahte veya yanıltıcı structured data üretmeyin.
  • Markayla ilgisiz profilleri sameAs alanına eklemeyin.
  • Schema sayısını içerik kalitesinin yerine koymayın.
İşlem sonrası kontrol

Çözümü doğrulayın

  • Schema türleri desteklenen kullanım ve görünür içerikle uyumlu.
  • Organization ve yazar entity bilgileri tutarlı.
  • llms.txt varsa deneysel statüsü ve bakım süreci belgeli.
  • Sitemap, robots ve canonical işlevleri ayrı ve doğru.
07
İç SEO içerik kümesi

İlgili GEO ve AI SEO rehberleri

08
Birincil kaynaklar

Platformların resmî arama ve crawler belgeleri

09
Sık sorulan sorular

llms.txt, Schema ve Entity SEO hakkında merak edilenler

llms.txt, Schema ve Entity SEO çalışması kesin sonuç verir mi?

Hayır. Teknik uygunluk, erişim, içerik kalitesi ve ölçüm geliştirilebilir; kaynak gösterimi ve AI cevabı platformların dinamik sistemlerine bağlıdır.

GEO klasik SEO’nun yerine geçer mi?

Hayır. Crawl, indeks, canonical, içerik kalitesi ve site güvenilirliği GEO çalışmalarının temelidir.

llms.txt dosyası zorunlu mu?

Hayır. Topluluk önerisidir; Google Search özel görünürlük sinyali olarak kullanmadığını belirtir.

Özel AI schema var mı?

Google AI özellikleri için özel schema yoktur. Desteklenen structured data, görünür içerikle uyumlu biçimde kullanılmalıdır.

AI botlarına izin vermek citation garantisi verir mi?

Hayır. Bot erişimi yalnız keşif ve retrieval uygunluğu sağlar; kaynak seçimi garanti edilmez.

GEO nasıl ölçülür?

AI impression, mention, citation, cited URL, referral, assisted conversion ve cevap doğruluğu birlikte ölçülmelidir.

Ne kadar sürede sonuç alınır?

Sabit süre yoktur. Crawl yenilemesi, platform kapsamı, içerik değişikliği ve kullanıcı talebine göre farklılık gösterir.

EKA YAZILIM VE BİLİŞİM SİSTEMLERİ

GEO görünürlüğünü teknik veri ve kontrollü deneylerle geliştirelim

Google AI, ChatGPT Search, Bing Copilot ve Perplexity için bot erişimi, içerik, entity, citation ve ölçüm süreçlerini denetliyoruz. Kesin kaynak gösterimi veya sıralama garantisi vermiyoruz.

GEO ve AI SEO DesteğiWhatsApp
Top