Bir müşteri artık ürününüzü bulmak için yalnızca Google'a yazıp on mavi linke bakmıyor. 2026'da arama deneyiminin merkezinde Google AI Overviews (yapay zekâ özetleri) ve ChatGPT, Gemini gibi büyük dil modelleri (LLM) var. Bu sistemler bir kullanıcı "500 TL altında en iyi puanlı kablosuz kulaklık hangisi, şu an stokta mı?" diye sorduğunda, cevabı sayfanızın görsel tasarımından değil, sayfanıza gömdüğünüz yapılandırılmış veriden (structured data) okuyor.
İşin can alıcı noktası şu: AI modelleri sayfanızı bir insan gibi gözleriyle taramıyor; arka plandaki makine-okunur etiketleri ayrıştırıyor. Eğer ürün sayfanızda fiyat, stok durumu, puan ve yorum sayısı düzgün bir JSON-LD schema ile işaretlenmemişse, ürününüz bu yeni arama dünyasında büyük ölçüde görünmez kalır. Bu yazıda, bir e-ticaret satıcısı olarak ürünlerinizi hem klasik Google aramasında hem de AI özetlerinde öne çıkaracak schema yapılandırmasını adım adım kuruyoruz.
JSON-LD ve Product Schema: Temel Nedir, Hangi Alanlar Şart?
Schema markup, sayfadaki bilgiyi arama motorlarının ve yapay zekânın net biçimde anlayacağı standart bir sözlükle (schema.org) etiketleme yöntemidir. Birden fazla biçimi olsa da Google'ın açıkça önerdiği ve LLM'lerin en kolay ayrıştırdığı format JSON-LD'dir. JSON-LD, sayfanın görünen içeriğini bozmadan, <script type="application/ld+json"> etiketi içinde HTML'in başına veya sonuna eklenen bir veri bloğudur.
Bir ürün sayfası için temel yapı taşı Product tipidir. Bir ürünü tanımlarken bazı alanlar tavsiye, bazıları ise zengin sonuçlarda (rich results) çıkabilmek için fiilen zorunludur:
- name — Ürün adının tam ve net hali. Sayfadaki başlıkla birebir tutarlı olmalı.
- image — Yüksek çözünürlüklü, ürüne ait gerçek görsel URL'leri. AI özetlerinde görsel seçimini etkiler.
- description — Ürünün özgün açıklaması; tedarikçiden kopyalanmış jenerik metin değil.
- brand — Marka bilgisi; AI'ın "hangi markanın ürünü" sorusuna cevap vermesini sağlar.
- sku / gtin — Stok kodu ve barkod (GTIN/EAN). LLM'lerin aynı ürünü farklı satıcılarda eşleştirmesinde kritik.
- offers — Fiyat, para birimi ve stok durumunu taşıyan iç nesne (bir sonraki bölümde detaylı).
En sık yapılan hata, schema içindeki verinin sayfada görünen veriden farklı olmasıdır. Örneğin schema'da 299 TL yazıp sayfada 349 TL göstermek. Google buna "yanıltıcı yapılandırılmış veri" der ve sonucu cezalandırır; AI modelleri ise tutarsızlığı tespit edince ürünü tamamen görmezden gelebilir. Altın kural: schema her zaman sayfadaki gerçek, güncel veriyi yansıtmalı.
Yapay zekâ, sayfanızın ne kadar şık göründüğünü umursamaz; veriyi ne kadar net etiketlediğinizi umursar. Güzel bir ürün sayfası, kötü yapılandırılmış veriyle AI aramasında kaybolur.
aggregateRating: "4.8 Yıldız, 2.341 Yorum" Nasıl AI'da Görünür?
Müşterilerin satın alma kararındaki en güçlü etkenlerden biri sosyal kanıttır. Bir ürünün altındaki "4.8 yıldız, 2.341 değerlendirme" ibaresi, hem Google arama sonucundaki yıldızlı zengin görünümü hem de AI özetinin "en çok beğenilen ürün" önerisini doğrudan besler. Bu bilginin AI tarafından okunabilmesi için Review ve aggregateRating schema'sı şarttır.
aggregateRating, tekil yorumların özetidir ve şu alanları taşır:
- ratingValue — Ortalama puan (ör. 4.8).
- reviewCount veya ratingCount — Toplam yorum/değerlendirme sayısı (ör. 2341).
- bestRating / worstRating — Skala (genelde 5 ve 1).
Burada Türkiye bağlamında dikkat edilmesi gereken kritik bir nokta var: Trendyol veya Hepsiburada'daki yorumlar pazaryerinin mülküdür; bunları kendi sitenize kendi puanınızmış gibi kopyalayamazsınız. Schema'ya yalnızca kendi web sitenizde gerçekten toplanmış, doğrulanabilir yorumları girin. Sahte veya şişirilmiş puan girmek, manuel yaptırıma ve uzun vadede güven kaybına yol açar.
Self-serving review tuzağı
Google, bir markanın kendi ürününe kendi sitesinde verdiği nota "self-serving" (kendine hizmet eden) yorum der ve bunların yıldız olarak gösterilmesine sıcak bakmaz. Doğru yaklaşım, bağımsız müşteri yorumlarını toplamak ve yalnızca bu gerçek verilerle aggregateRating üretmektir. AI modelleri de zaten çok sayıda kaynağı çapraz kontrol ettiği için, tutarsız puanlar güvenilirliğinizi düşürür.
Fiyat ve availability: "Bu Ürün Şu An Sipariş Alıyor Mu?"
AI Overviews'ın en sık cevapladığı sorulardan biri stok ve fiyat sorusudur. Bir kullanıcı "X ürünü stokta mı, kaç para?" diye sorduğunda model, offers nesnesi içindeki üç alana bakar:
- price ve priceCurrency — Güncel satış fiyatı ve para birimi (Türkiye için
TRY). KDV dahil görünen fiyatla tutarlı olmalı. - availability — Stok durumu. En çok kullanılanlar:
https://schema.org/InStock(stokta),OutOfStock(tükendi),PreOrder(ön sipariş),BackOrder(temin edilecek). - priceValidUntil — Fiyatın geçerli olduğu son tarih; özellikle kampanya fiyatlarında önemlidir.
Buradaki en büyük operasyonel risk, schema'daki stok bilgisinin gerçek stoğunuzla senkron olmamasıdır. Ürün tükendiği halde schema hâlâ InStock diyorsa, AI o ürünü önermeye devam eder, müşteri tıklar ve hayal kırıklığı yaşar. Birden fazla pazaryerinde ve kendi sitenizde satış yapıyorsanız bu senkronizasyon hatta kritik hale gelir; bu konuda stok senkronizasyonu ve aşırı satış riskini detaylı incelemenizi öneririz. Çok kanallı satışta stok tutarlılığını sağlamak için çoklu pazaryeri yönetimi yaklaşımını da gözden geçirin.
Fiyatı ve KDV'yi doğru göstermek
Türkiye'de tüketiciye gösterilen fiyat KDV dahil olmalıdır. Schema'ya da KDV dahil son fiyatı yazın; ayrı bir vergisiz fiyat göstermek AI ve müşteri için kafa karışıklığı yaratır. Kâr hesabınızı bu fiyat üzerinden kurarken kâr marjı ve sağlıklı marj mantığını da göz önünde bulundurun; schema'daki fiyat, gerçek marjınızı koruyan, tutarlı bir rakam olmalı.
Breadcrumb Schema: Kategori Yapısını AI'a Açmak
BreadcrumbList schema, ürününüzün site içindeki konumunu (ör. Ana Sayfa > Elektronik > Kulaklık > Kablosuz Kulaklık) makine-okunur biçimde tanımlar. Bu, hem kullanıcıya arama sonucunda temiz bir gezinme yolu gösterir hem de AI algoritmalarına ürünün hangi kategoride konumlandığını net anlatır.
Neden önemli? Çünkü LLM'ler bir ürünü öneri listesine alırken bağlamı doğru kurmak ister. "Mutfak için" mi yoksa "ofis için" mi bir ürün olduğunu breadcrumb yapısı netleştirir. İyi kurgulanmış bir kategori hiyerarşisi, ürünlerinizin doğru sorgularda eşleşmesini artırır. Breadcrumb schema'da her basamak için name (kategori adı), item (URL) ve position (sıra numarası) tanımlanır.
Doğrulama: Rich Results Test ve Schema Validator
Schema yazmak işin yarısı; doğru yazıldığını kanıtlamak diğer yarısıdır. Tek bir eksik virgül veya yanlış alan adı, tüm bloğun yok sayılmasına yol açabilir. Doğrulama için iki temel araç vardır:
- Google Rich Results Test — URL'nizi veya kodunuzu girip Google'ın hangi zengin sonuçları çıkarabileceğini ve hangi hataları gördüğünü gösterir.
- Schema.org Validator (validator.schema.org) — Schema'nın standartlara teknik uygunluğunu denetler; Google'a özel olmayan genel hataları yakalar.
Ayrıca Google Search Console içindeki "Geliştirmeler" (Enhancements) raporları, sitenizin tamamındaki ürün, yorum ve breadcrumb işaretlemelerinde tekrarlayan hataları toplu gösterir. Bu, tek tek sayfa kontrol etmeye göre çok daha verimlidir.
Sık karşılaşılan hatalar ve çözümleri
| Hata | Anlamı | Çözüm |
|---|---|---|
| Missing field "price" | offers içinde fiyat tanımlı değil | price ve priceCurrency alanlarını ekleyin |
| Invalid value in "availability" | Geçersiz stok URL'i (ör. yazım hatası) | schema.org/InStock gibi tam ve doğru URL kullanın |
| Mismatched price | Schema fiyatı sayfadaki fiyattan farklı | İkisini de aynı dinamik kaynaktan besleyin |
| Self-serving aggregateRating | Markanın kendi yorumu işaretlenmiş | Yalnızca bağımsız müşteri yorumlarını kullanın |
| Missing "name" in breadcrumb | Kategori basamağında ad eksik | Her position için name ve item ekleyin |
E-Ticaret İçin Schema Kontrol Listesi
Her ürün sayfasını yayına almadan önce aşağıdaki tabloyu bir kontrol listesi gibi kullanın:
| Schema Tipi | Zorunlu Alanlar | AI/Arama Faydası |
|---|---|---|
| Product | name, image, description, brand, sku | Ürünün AI tarafından tanınması ve eşleştirilmesi |
| Offer | price, priceCurrency, availability | "Fiyatı ne, stokta mı?" sorusuna cevap |
| aggregateRating | ratingValue, reviewCount | Yıldızlı görünüm ve "en beğenilen" önerisi |
| BreadcrumbList | name, item, position | Kategori bağlamının netleşmesi |
| Organization | name, logo, url | Marka güvenilirliği ve kimlik doğrulama |
Pratik bir öneri: Bu schema bloklarını tek tek elle yazmak yerine, ürün verinizi (fiyat, stok, puan) tek bir merkezi kaynaktan dinamik olarak üreten bir altyapı kurun. Böylece fiyat veya stok değiştiğinde schema da otomatik güncellenir; manuel hatalar ortadan kalkar. Tekciro gibi merkezi stok ve sipariş yönetimi sunan araçlar, bu tek-kaynak tutarlılığını sağlamayı kolaylaştırır.
Sıkça Sorulan Sorular
Schema markup eklersem Google sıralamam doğrudan yükselir mi?
Schema doğrudan bir sıralama faktörü değildir; ancak sayfanızın zengin sonuçlarda (yıldız, fiyat, stok) görünmesini ve AI özetlerine girmesini sağlar. Bu da tıklama oranını ve görünürlüğü artırarak dolaylı olarak performansı yükseltir.
Trendyol'daki yorumları kendi sitemin schema'sına koyabilir miyim?
Hayır. Pazaryerindeki yorumlar o platforma aittir ve kendi sitenizin aggregateRating'i olarak işaretlemek yanıltıcı kabul edilir. Schema'da yalnızca kendi sitenizde toplanmış, doğrulanabilir yorumları kullanın.
Stok bilgisi schema'da yanlış kalırsa ne olur?
AI ve Google, tükenmiş ürünü stokta gibi önermeye devam eder; müşteri tıklayıp ürünü bulamayınca güveni sarsılır ve tekrar yaptırım riski doğar. Schema'daki availability alanını gerçek stoğunuzla otomatik senkron tutmak şarttır.
JSON-LD'yi sayfanın neresine eklemeliyim?
JSON-LD bloğu, sayfanın <head> bölümüne veya <body> içine eklenebilir; Google her ikisini de okur. Önemli olan geçerli bir script etiketi içinde ve sayfadaki görünür veriyle tutarlı olmasıdır.
Schema eklediğimi nasıl test ederim?
Google Rich Results Test ve schema.org validator ile sayfanızı kontrol edin, ardından Google Search Console'daki Geliştirmeler raporlarından site genelindeki hataları izleyin. Yayına almadan önce her ürün şablonunu mutlaka test edin.
Sonuç
2026'da arama artık linklerden değil, yapay zekânın okuduğu yapılandırılmış veriden geçiyor. Product, Offer, aggregateRating ve BreadcrumbList schema'larını doğru, gerçek ve senkron verilerle kurmak; ürünlerinizi hem Google'ın zengin sonuçlarında hem de AI Overviews ile ChatGPT yanıtlarında görünür kılar. Eksik veya tutarsız schema, bu yeni vitrinden dışlanmak demektir. İşe ürün sayfalarınızı Rich Results Test'ten geçirerek başlayın; tespit ettiğiniz her hatayı kapattıkça AI aramasındaki görünürlüğünüz somut biçimde artacaktır.
