---
title: "llms.txt, Schema.org ve Yapısal Veri: Web Sitenizi Yapay Zekâya Okutmak"
description: "Yapay zekâ modelleri bir web sitesini insan gibi \"görmez\"; ham HTML'i, yapısal veriyi ve varsa makineye yönelik yüzeyleri okur. llms.txt, Schema.org JSON-LD şemaları ve içeriklerin markdown sürümleri, sitenizi bu okumaya…"
url: https://galata.nopticaret.com/blog/llms-txt-schema-org-yapisal-veri-web-sitenizi-yapay-zekaya-okutmak
type: article
image: https://galata.nopticaret.com/Upload/blog/1b25f07b-67ab-4ed8-91c4-2d0c622ff87b.webp
date: 2026-09-17
modified: 2026-09-17
author: Galata360 Ekibi
category: GEO & AI Görünürlüğü
tags:
  - llms.txt
  - schema.org
  - JSON-LD
  - yapısal veri
  - markdown
  - GEO
  - teknik SEO
lang: tr-TR
---

# llms.txt, Schema.org ve Yapısal Veri: Web Sitenizi Yapay Zekâya Okutmak

![Yarı saydam bir belgeden altın bloklar halinde cam bir merceğe akan yapısal veri — llms.txt ve Schema.org](https://galata.nopticaret.com/Upload/blog/1b25f07b-67ab-4ed8-91c4-2d0c622ff87b.webp)

> Yapay zekâ modelleri bir web sitesini insan gibi "görmez"; ham HTML'i, yapısal veriyi ve varsa makineye yönelik yüzeyleri okur. llms.txt, Schema.org JSON-LD şemaları ve içeriklerin markdown sürümleri, sitenizi bu okumaya hazırlayan üç temel araçtır. Bu yazı her birini örnekle anlatır ve on maddelik teknik kontrol listesiyle biter.

Bir yapay zekâ asistanı sitenize geldiğinde tasarımınızı, animasyonlarınızı ya da hero görselinizi görmez; ham metni, başlık yapısını, JSON-LD bloklarını ve sunduğunuz makine yüzeylerini okur. Sitenin "güzel" olması insan için yeterlidir; "okunabilir" olması ise yapay zekâ cevaplarında kaynak olmanın ön koşuludur.


Bu yazı teknik ekipler ve içerik sorumluları için yazıldı: önce modelin siteyi nasıl okuduğunu, sonra üç aracı — llms.txt, Schema.org ve markdown sürümleri — örneklerle anlatıyoruz. Stratejik çerçeve için GEO nedir? yazısına bakabilirsiniz.


Yapay zekâ sitenizi nasıl okur?


Yapay zekâ modelleri siteyi iki yoldan okur: tarayıcı botlarıyla (GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot, ClaudeBot) sayfaları toplar ve cevap anında bir arama katmanı üzerinden ilgili sayfaları çekip metni çıkarır. Her iki yolda da model, sayfanın ilk HTML'indeki metni, başlık hiyerarşisini, listeleri, tabloları ve yapısal veriyi kullanır; JavaScript ile sonradan yüklenen içerik, görsellerin içindeki yazılar ve PDF içindeki tablolar çoğunlukla okunmaz ya da düşük güvenle okunur.


Bu yüzden teknik hazırlık üç soruya cevap vermekle başlar: bot sayfaya girebiliyor mu (robots.txt ve hız), metin ilk HTML'de mi (sunucu taraflı render), sayfadaki varlıklar makine için tanımlı mı (şema). Üçü de "evet" ise içerik kalitesi devreye girer; biri "hayır" ise içerik ne kadar iyi olursa olsun görünmez.


Botların davranışı da farklıdır. GPTBot ve ClaudeBot sayfayı periyodik olarak tarayıp model eğitimi ve arama dizini için saklar; ChatGPT'nin anlık web araması ve Perplexity ise cevap anında sayfayı yeniden çeker. Google-Extended, Google'ın yapay zekâ ürünleri için ayrı bir izin anahtarıdır; onu engellemek klasik aramayı etkilemez ama AI Overviews'ta kaynak olma şansını azaltır. Hangi botu engellediğinizi bilinçli seçin: çoğu site için hepsine izin vermek doğru karardır, çünkü görünürlük kaybı veri kaybından daha pahalıdır.


Bir de "okunabilirlik" kavramını netleştirelim: model sayfayı insan gibi yukarıdan aşağıya okumaz; parçalara böler, her parçayı başlığıyla etiketler ve soruya en yakın parçayı seçer. Bu yüzden iyi başlıklanmış kısa bölümler, uzun ve başlıksız bir metinden her zaman daha fazla alıntılanır. Yapısal veri ise bu parçalara "bu bir hizmet", "bu bir fiyat", "bu bir soru-cevap" etiketini ekleyerek seçimi kolaylaştırır.


llms.txt nedir, nasıl yazılır?


llms.txt, sitenin kök dizininde yayınlanan ve yapay zekâ ajanlarına sitenin ne hakkında olduğunu, hangi sayfaların önemli olduğunu ve her birinin ne anlattığını kısa biçimde söyleyen düz metin (markdown) bir dosyadır. robots.txt'nin "nereye girme" demesi gibi, llms.txt "önce şunları oku" der. Henüz resmî bir standart değildir ama hızla yaygınlaşmaktadır ve maliyeti sıfıra yakındır.


Dosya kısa olmalıdır: bir başlık, tek paragraflık açıklama, ardından bölümler halinde sayfa listeleri. Her satır bir link ve tek cümlelik özet taşır. Büyük siteler için ayrıntılı bir llms-full.txt de sunulabilir. Örnek:


 # Galata360
> İstanbul merkezli 360° dijital performans ajansı: web sitesi ve e-ticaret, dijital pazarlama, marka tescil, sosyal medya yönetimi.
## Hizmetler
- [Web Sitesi & E-Ticaret](https://galata360.com/hizmet/web-e-ticaret): Kurumsal site ve e-ticaret altyapısı, entegrasyonlar, bakım.
- [Dijital Pazarlama & Performans](https://galata360.com/hizmet/dijital-pazarlama): Google Ads, Meta, SEO ve GEO yönetimi.
## Rehberler
- [GEO nedir?](https://galata360.com/blog/geo-nedir-yapay-zeka-aramalarinda-gorunurluk-2026): Yapay zekâ aramalarında görünürlük rehberi.
## Diğer
- [İletişim](https://galata360.com/iletisim): Beylikdüzü / İstanbul ofisi, telefon ve form. 


Dosyayı yazarken üç kurala uyun: yalnızca gerçekten önemli sayfaları listeleyin (tüm sitemap'i değil), özetleri sayfanın ilk paragrafıyla tutarlı tutun ve içerik değiştikçe dosyayı güncelleyin. Bu sitede /llms.txt ve bölüm bazlı dosyalar (hizmetler, blog, kurumsal) otomatik üretilir; panelden eklenen her hizmet ve yazı dosyaya kendiliğinden girer.


Schema.org ile varlıkları tanımlayın


Schema.org, sayfadaki "şeyleri" — kurum, hizmet, ürün, yazı, soru-cevap — makinenin anlayacağı ortak bir sözlükle etiketleme standardıdır; JSON-LD, bu etiketleri sayfanın head bölümüne küçük bir betik bloğu olarak eklemenin en temiz yoludur. Şema olmadan model "Galata360" kelimesinin bir ajans adı mı, bir yer adı mı olduğunu tahmin eder; şemayla bunu bilir.

 
 Şema tipi Nerede kullanılır Ne sağlar 
 
 Organization / LocalBusiness Tüm sayfalar (site geneli) Ad, logo, adres, telefon, sosyal profiller — marka varlığının çekirdeği 
 Service Hizmet sayfaları Hizmetin adı, tanımı, sağlayıcısı, hizmet bölgesi 
 Product / Offer Ürün sayfaları Ürün adı, fiyat, stok, marka, yorum puanı 
 Article / BlogPosting / TechArticle Blog ve rehberler Başlık, yazar, yayın ve güncelleme tarihi, kategori 
 FAQPage SSS blokları olan sayfalar Soru-cevap çiftleri — doğrudan cevap kaynağı 
 HowTo Adım adım rehberler Adımların sırası ve her adımın metni 
 BreadcrumbList Tüm iç sayfalar Sayfanın site içindeki yeri ve hiyerarşisi 
 
 

Şemalarda üç hata sık görülür: sayfada görünmeyen bilgiyi şemaya yazmak (model tutarsızlığı fark eder ve güveni düşürür), aynı varlığı her sayfada farklı yazmak (ad, telefon, adres birebir aynı olmalı) ve şemayı bir kez ekleyip hiç doğrulamamak. Her yayından sonra bir şema doğrulayıcıyla kontrol edin; hatalı şema yok şemadan kötüdür.


Başlangıç için öncelik sırası şöyle olmalı: önce site geneli Organization/LocalBusiness, sonra en çok ziyaret edilen hizmet ya da ürün sayfalarının tipine uygun şema, ardından SSS bloklarına FAQPage. Blog ve breadcrumb şemaları çoğu içerik yönetim sisteminde otomatik üretilir; yoksa şablona bir kez eklenir ve tüm sayfalara yayılır.


Markdown sürümleri ve temiz HTML


Bir içeriğin markdown sürümü, menü, reklam, betik ve stil gürültüsünden arınmış saf metnidir; aynı adresin sonuna .md eklenerek sunulur ve modele "işte sayfanın özü" der. Bu sitede her hizmet ve blog yazısının markdown sürümü vardır: örneğin bu rehberin .md sürümü aynı içeriği başlık hiyerarşisi korunarak düz metin olarak verir. HTML tarafında ise kural basittir: tek h1, sıralı h2/h3, anlamlı listeler ve tablolar, inline stil ve gereksiz sarmalayıcı etiketlerden kaçınma.


Markdown yüzeyi ayrıca "canonical" ilişkisini de korumalıdır: .md sürümü HTML sayfayı işaret etmeli, arama motorları için indekslenmemeli (noindex) ama yapay zekâ botları için erişilebilir olmalıdır. Böylece aynı içerik iki kez indekslenmez, ama model istediğinde temiz metne ulaşır.


Temiz HTML için en sık düzelttiğimiz üç şey: içerik yönetim sistemlerinin editörlerinden gelen boş paragraflar ve inline stiller, menü ve footer'ın ana içerikle aynı etikette karışması (main, article, aside etiketlerini kullanın) ve görsel içinde yazılmış başlıklar. Bu üçü temizlendiğinde markdown çıktısı da kendiliğinden düzelir; çünkü markdown dönüşümü HTML'in yapısını birebir izler.


Teknik kontrol listesi


Aşağıdaki on madde, bir siteyi yapay zekâ okumasına hazırlarken sırayla kontrol ettiğimiz listedir.

 
 
robots.txt'te GPTBot, Google-Extended, PerplexityBot ve ClaudeBot engellenmemiş

 
Ana içerik sunucu taraflı render ediliyor; ilk HTML'de metin var

 
Her sayfada tek h1, sıralı h2/h3 ve anchor'lı başlıklar

 
Organization/LocalBusiness şeması site genelinde, tutarlı ad-adres-telefon ile

 
Hizmet, ürün ve yazı sayfalarında tipine uygun şema (Service, Product, Article)

 
SSS bloklarında FAQPage; adım listelerinde HowTo

 
Yayın ve güncelleme tarihleri hem görünür hem şemada

 
Görsellerde alt metin, width/height ve lazy-load; Core Web Vitals yeşil

 
llms.txt kökte yayında ve güncel; içeriklerin .md sürümleri erişilebilir

 
Sitemap, RSS/Atom ve canonical kuralları temiz; yinelenen sayfa yok

 

Bu site ne yapıyor?


Galata360'ın kendi altyapısı bu listenin tamamını uygular, çünkü müşterilerimize kurduğumuz sitelerde de aynı standardı kullanıyoruz. Site genelinde Organization ve LocalBusiness şeması, hizmet sayfalarında Service ve FAQPage, blogda Article/HowTo ve BreadcrumbList otomatik basılır; llms.txt ve bölüm dosyaları panelden eklenen içerikle kendiliğinden güncellenir; her içeriğin .md sürümü vardır; görseller otomatik WebP ve duyarlı varyantlarla sunulur.


Aynı altyapıyı kendi siteniz için istiyorsanız web ve e-ticaret hizmetimize göz atın; ürün sayfalarını yapay zekâ alışveriş asistanlarına hazırlamak için e-ticaret için GEO yazısı bu rehberin devamı niteliğindedir.

## Sıkça Sorulan Sorular

### llms.txt zorunlu mu?

Hayır, resmî bir standart ya da zorunluluk değildir; ancak maliyeti neredeyse sıfır, faydası ise yapay zekâ ajanlarına sitenin haritasını ve önceliklerini doğrudan vermektir. Kök dizine kısa bir markdown dosyası koymak yeterlidir; içerik değiştikçe güncellenmelidir.

### Schema eklemek sıralamayı doğrudan yükseltir mi?

Şema tek başına sıralama faktörü değildir; ancak arama motorlarının zengin sonuçlar (SSS, yıldız puanı, breadcrumb) göstermesini ve yapay zekâ modellerinin sayfadaki varlıkları doğru tanımasını sağlar. Dolaylı etkisi — daha yüksek tıklama oranı ve daha doğru alıntılanma — ölçülebilir düzeydedir.

### JSON-LD mi microdata mı?

JSON-LD. Google ve diğer motorlar JSON-LD'yi önerir; HTML'den bağımsız tek bir blokta durduğu için bakımı kolaydır ve tasarım değişikliklerinden etkilenmez. Microdata ve RDFa hâlâ desteklenir ama yeni projelerde tercih edilmez.

### Markdown sürümünü nasıl üretirim?

İçerik yönetim sisteminiz HTML'i markdown'a çeviren bir uç nokta sunabilir (bu sitede /blog/{slug}.md ve /hizmet/{slug}.md böyle çalışır). Bu mümkün değilse, en önemli sayfalar için elle hazırlanmış .md dosyaları yayınlamak ve llms.txt'ten bağlamak da yeterli bir başlangıçtır.