John Flaxman's randoms

Rakiplerin ne yayınladığını takip etmenin en sessiz ve en ucuz yolu sitemap'leridir. Yeni bir kategori açtıklarında, bir içerik serisine başladıklarında ya da toplu olarak sayfa sildiklerinde bu değişiklik ilk önce sitemap'e yansır. Bunun için ücretli bir izleme aracına gerek yok; günde bir kez çalışan kısa bir PHP betiği yeterli.

Aşağıdaki betik bir sitemap'i (sitemap index ve gzip dahil) okuyor, her URL'nin loc ve lastmod değerini bir JSON anlık görüntüsüne yazıyor ve bir önceki günün görüntüsüyle karşılaştırıyor. Sonuçta yeni eklenen, kaldırılan ve lastmod'u değişen URL'lerin listesi çıkıyor.

Yapılandırılmış veri konusunda en sık gördüğüm hata, schema.org'daki her türün Google'da bir görsel karşılığı olduğunu varsaymak. Schema.org yüzlerce tür tanımlar; Google ise bunların sadece bir kısmını belirli zengin sonuçlar için kullanır. Üstelik bu liste sabit değil: son birkaç yılda bazı popüler türler kaldırıldı, bazıları dar bir site grubuyla sınırlandı.

Bu yazıda yazıyı yazdığım dönemde (2026) hangi türlerin hâlâ görünür bir sonuç ürettiğini, hangilerinin artık boşuna emek olduğunu genel hatlarıyla topladım. Kesin ve güncel liste için her zaman Google'ın Search Gallery sayfasına bakmanız gerektiğini baştan söyleyeyim.

Bir sitenin kim tarafından yayınlandığı ve yazıları kimin yazdığı, Google'ın sayfayı değerlendirirken baktığı sinyallerden biri. Bu bilgi elbette önce sayfada, okuyucunun gördüğü yerde olmalı: hakkımızda sayfası, yazar kutusu, iletişim bilgileri. Yapılandırılmış veri ise aynı bilgiyi makinenin hatasız okuyacağı biçimde tekrar eder.

Çoğu sitede sorun işaretlemenin olmaması değil, dağınık olması. Tema bir Organization basıyor, SEO eklentisi başka bir tane, makale şablonu yazarı düz metin olarak veriyor. Bu yazıda kurum ve yazar kimliğini tutarlı bir yapıya nasıl oturttuğumu anlatıyorum.

E-ticaret sitelerinde ürün işaretlemesi genellikle bir eklentiye ya da temaya bırakılır ve bir daha kimse bakmaz. Zengin Sonuçlar Testi yeşil yandığı sürece her şey yolunda sanılır. Oysa testten geçen bir işaretleme de yanlış fiyat gösterebilir, sayfada olmayan puanları taşıyabilir ya da iki farklı eklentinin birbirini tutmayan iki Product bloğundan oluşabilir.

Aşağıda ürün ve inceleme işaretlemesinde en sık karşılaştığım hataları, sebepleriyle ve düzeltme yollarıyla topladım. Sonunda da referans olarak kullanabileceğiniz doğru bir JSON-LD örneği var.

AI Overviews çıktığından beri en sık duyduğum soru şu: "Bizim sayfa neden kaynak olarak gösterilmiyor da rakibinki gösteriliyor?" Bu sorunun kesin bir cevabı yok, çünkü Google bu kutuya hangi sayfaların neden seçildiğini ayrıntılı olarak açıklamıyor. Ama elimizde iki şey var: Google'ın resmi belgeleri ve alıntılanan sayfalara bakınca göze çarpan ortak noktalar.

Ben ikisini ayrı tutuyorum. Google'ın söylediğini Google'ın söylediği olarak, kendi gözlemlerimi de gözlem olarak yazıyorum. Ortada "AI Overviews'ta alıntılanmanın 7 sırrı" gibi bir çalışma yok; olduğunu iddia eden içeriklere de temkinli yaklaşmanızı öneririm.

"Yapay zekâyla yazılan içerik Google'dan ceza alır mı?" sorusu hâlâ çok soruluyor. Kısa cevap hayır: Google içeriğin nasıl üretildiğine değil, ne kadar faydalı olduğuna bakıyor. Uzun cevap ise biraz daha karışık, çünkü yapay zekâ kötü içeriği çok hızlı ve çok ucuz üretmeyi mümkün kılıyor. Sorun da tam olarak burada başlıyor.

Ben yapay zekâ araçlarını her gün kullanıyorum; araştırma, kod ve düzeltme için. Ama yayımladığım hiçbir metin, üzerinden geçmediğim ham bir çıktı değil. Aradaki farkı aşağıda somut olarak anlatmaya çalıştım.

Yapay zekâ botları konusunda iki ayrı soru sıkça birbirine karışıyor. Birincisi, "Sitemi yapay zekâ araçlarına nasıl daha iyi anlatırım?" sorusu; llms.txt bu soruya verilmiş bir cevap. İkincisi, "Hangi bot içeriğimi hangi amaçla alıyor ve bunu nasıl sınırlarım?" sorusu; bunun cevabı hâlâ robots.txt.

İkisinin durumu çok farklı. robots.txt, yıllardır kullanılan ve artık bir RFC ile standartlaştırılmış bir protokol. llms.txt ise bir öneri. Aşağıda ikisini de elimden geldiğince dürüst bir şekilde anlatıyorum.

E-E-A-T hakkında yazılanların çoğu iki uçta kalıyor. Ya "Google'ın gizli puanı" gibi anlatılıyor ya da "deneyim, uzmanlık, otorite, güvenilirlik" diye dört kelime sıralanıp bırakılıyor. İkisi de bir sayfada neyi değiştirmeniz gerektiğini söylemiyor.

Ben E-E-A-T'yi bir kontrol listesi olarak kullanıyorum: okur bu sayfayı kimin yazdığını, neden ona güvenmesi gerektiğini ve bilginin nereden geldiğini görebiliyor mu? Aşağıda bu soruyu somut sayfa öğelerine dönüştürdüm.

Birkaç yıllık her blogda aynı tablo var: bir zamanlar iyi trafik alan yazılar yavaş yavaş düşüyor, bazıları artık yanlış bilgi içeriyor, bazıları da birbirinin kopyası haline gelmiş. Çoğu site bu sorunu ya görmezden geliyor ya da yayın tarihini değiştirip "güncelledik" diyor.

İkisi de işe yaramıyor. Eski içerik yönetimi, sayfa sayfa karar verilmesi gereken bir iş. Benim uyguladığım yöntem şu: önce düşen sayfaları veriyle bulmak, sonra her biri için dört seçenekten birini seçmek.

Bir blogda aynı konu hakkında yirmi yazı olup hiçbirinin iyi sıralama alamaması çok sık görülen bir durum. Genellikle sebep yazıların kalitesi değil, düzensizliği: yazılar birbirine bağlanmıyor, birkaçı aynı soruyu cevaplıyor ve hangisinin ana sayfa olduğu belli değil.

Konu kümesi (topic cluster) modeli bu düzensizliği gidermek için kullanılan bir yöntem. Sihirli bir tarafı yok; sadece içerikleri bir plana göre yazmayı ve birbirine bağlamayı sağlıyor. Ben de yeni bir konuya girerken önce bu haritayı çıkarıyorum.