LLMs.txt ve Schema.org Farkları: Bölgesel Web Siteleri İçin Her Biri Ne İşe Yarar

LLMs.txt ve Schema.org arasındaki fark nedir?

LLMs.txt ve Schema.org farklı bilgi ihtiyaçlarını karşılar. Bir LLMs.txt dosyası, bir web sitesindeki yararlı materyallere işaret edebilen, insan tarafından okunabilir bir rehberdir; Schema.org ise varlıkları ve içeriği yapılandırılmış verilerle tanımlamak için kullanılan bir kelime dağarcığıdır. Biri editoryal bir harita, diğeri ise bilgiyi etiketlemenin bir yoludur.

Bir site, genellikle /llms.txt olarak kök dizininde, seçilmiş sayfalara kısa açıklamalar ve bağlantılar içeren bir LLMs.txt dosyası yayınlayabilir. Yararlılığı, bir ziyaretçinin veya sistemin ona danışmayı seçip seçmediğine bağlıdır. Schema.org işaretlemesi, genellikle JSON-LD kullanılarak sayfa içeriğine eklenir, böylece desteklenen tüketiciler bir sayfanın tanımladığı şeylerin türlerini yorumlayabilir. Kelime dağarcığı Schema.org adresinde belgelenmiştir.

Her birini, erişilebilir ve iyi organize edilmiş sayfaların yerine geçen değil, destekleyici bir katman olarak ele alın. Daha geniş bir uygulama görünümü için teknik AEO bölümüne bakın.

Bölgesel web siteleri her iki yaklaşımı nasıl kullanmalı?

Bölgesel web siteleri, her dil veya pazar sürümünü kendi başına anlaşılır hale getirmeli, ardından bu içeriği desteklemek için LLMs.txt ve yapılandırılmış verileri kullanmalıdır. Gerçek kitle ihtiyaçlarına cevap veren sayfalarla başlayın: örneğin, yerelleştirilmiş bir ürün sayfası, bölgesel iletişim bilgileri veya pazara özel hizmet bilgileri.

Seçilen her sayfa için, dil sürümünün eksiksiz olduğunu ve bilgilerin güncel olduğunu doğrulayın. Dosyanın açıklamalarını ve bağlantılarını, bir okuyucunun bir sayfanın hangi kitleye hizmet ettiğini anlayabileceği kadar spesifik tutun. Yapılandırılmış veriler, sayfalar aynı şablonu paylaştığı için başka bir pazardan ayrıntıları kopyalamak yerine, o sürümde gerçekte görüntülenen içeriği tanımlamalıdır.

Yayınlamadan önce bu kontrol listesini gözden geçirin:

• Sayfa sahibini ve bölgesel iddiaları onaylamaya yetkili kişiyi belirleyin.
• Hedeflenen dil sürümünün erişilebilir olduğunu ve sitenin navigasyonuna veya yerelleştirme yapısına bağlı olduğunu doğrulayın.
• İsimlerin, hizmet açıklamalarının ve iletişim bilgilerinin görünür sayfayla eşleştiğini kontrol edin.
• Sayfalar taşındığında veya değiştiğinde LLMs.txt bağlantılarını kimin koruyacağına karar verin.
• Hangi yapılandırılmış veri türlerinin kullanımda olduğunu ve hangi sayfa içeriğinin bunları desteklediğini kaydedin.

İşaretleme çalışmalarına odaklanmış bir genel bakış için AI arama için Schema markup bölümünü okuyun.

LLMs.txt, Schema.org işaretlemesinin yerini alır mı?

Hayır. LLMs.txt, Schema.org işaretlemesinin yerini almaz çünkü ikisi bilgiyi farklı şekilde sunar ve farklı amaçlara hizmet eder. Önemli sayfaların kısa bir dizini, yapılandırılmış verilerle aynı sayfa düzeyinde açıklamaları ifade etmez ve yapılandırılmış veriler, bir metin dosyasıyla aynı seçilmiş genel bakışı sağlamaz.

Sitedeki yetkili kaynaklara kısa ve kullanışlı bir rehber sağlayabiliyorsanız LLMs.txt kullanın. Bir sayfa, uygun bir yapılandırılmış açıklamayla doğru bir şekilde temsil edilebilecek bilgiler içerdiğinde Schema.org kullanın. Her birinin net bir sahibi ve farklı bir işi olduğunda her ikisini de kullanın. Zayıf veya eksik bölgesel içeriği kullanışlı hale getirmek için hiçbiri gerekli değildir; önce kaynak sayfaları iyileştirmek gelir.

Pratik bir karar sırası şöyledir:

1. Önemli bölgesel sayfaların yayınlandığından, erişilebilir olduğundan ve doğru olduğundan emin olun.
2. Kısa bir site rehberinde yer almayı hak eden sayfaları seçin.
3. Yapılandırılmış verilerle sadık bir şekilde temsil edilebilecek sayfa içeriğini belirleyin.
4. Her katman için inceleme ve bakım sorumluluğu atayın.

Metin dosyasının tek başına siteniz için değerli olup olmadığı sorusu için, LLMs.txt: nedir ve ihtiyacınız var mı bu kararı daha ayrıntılı olarak ele alır.

Bölgesel bir ekip uygulamadan önce ne hazırlamalı?

Her iki katmanı düzenlemeden önce kontrollü bir gerçeklik kaynağı hazırlayın. Bu, pazarlama, yerelleştirme ve web ekiplerinin sayfa kopyasında, yapılandırılmış verilerde ve LLMs.txt'de çelişen açıklamalar sürdürmek yerine aynı bölgesel gerçekleri onaylamasını sağlar.

Uygulama ekibi bir sayfa envanteri, önerilen bir dizi yapılandırılmış açıklama, bir taslak LLMs.txt taslağı ve bir inceleme kaydı hazırlamalıdır. Her pazar için sayfa sahibini, dili, kanonik hedefi ve onay durumunu not edin. Dosyayı kısa tutun: sitedeki her URL'yi değil, dışarıdan bir okuyucu için kullanışlı kalacak bağlantıları ekleyin. İşaretleme, sayfanın gerçek konusuna ve içeriğine karşılık gelmelidir.

Müşteri şunları sağlamalıdır:

• Onaylanmış bölgesel sayfa URL'leri ve hedef kitleleri.
• Her dil için güncel, yetkili ürün, şirket ve iletişim bilgileri.
• Uygulama talep edildiğinde ilgili içerik yönetimi veya dağıtım iş akışına erişim.
• Yasal, düzenleyici veya pazara özel ifadeler için belirlenmiş bir inceleyici.
• Sayfalar, teklifler veya bölgesel ayrıntılar değiştiğinde gelecekteki güncellemelerden sorumlu kişi.

Yararlı bir teslimat, taslak dosyayı, sayfadan işaretlemeye envanteri, doğrulama bulgularını ve çözülmemiş onay sorularını içerir. Bu, kapsamı görünür kılar ve müşteriye işi kabul etmesi için net bir temel sağlar.

LLMs.txt ve yapılandırılmış verileri yayınlamadan önce nasıl gözden geçirebilirsiniz?

Her iki katmanı da yalnızca bir taslak belgeye karşı değil, canlı bölgesel sayfalara karşı gözden geçirin. Temel kalite testi tutarlılıktır: seçilen bağlantılar hedeflenen içeriğe ulaşmalı ve yapılandırılmış açıklamalar, bir ziyaretçinin ilgili sayfada görebileceklerini yansıtmalıdır.

LLMs.txt için dosyanın amaçlanan konumunda erişilebilir olduğunu, net açıklamalar kullandığını ve güncel olmayan veya yönlendirilmiş hedefler içermediğini kontrol edin. Taslağı hazırlamamış bir inceleyiciden bağlantıları takip etmesini ve dosyanın sitenin önceliklerini doğru bir şekilde temsil edip etmediğini belirlemesini isteyin. Schema.org için uygun bir araç kullanarak sözdizimini doğrulayın, ardından her alanın görünür içerikle desteklendiğini doğrulamak için sayfanın kendisini inceleyin. Sözdizimi doğrulaması teknik sorunları belirleyebilir; bir iddianın doğruluğunu veya uygunluğunu onaylayamaz.

Her öğe için üç sonucu olan bir yayın kontrol listesi kullanın: onaylandı, düzeltme gerekiyor veya sahip bekleniyor. Sayfa dilini, hedefini, gerçek doğruluğunu, işaretleme geçerliliğini ve sorumlu onaylayıcıyı gözden geçirin. Dağıtımdan sonra, değişen URL'leri ve bölgesel iddiaları aynı iş akışıyla tekrar ziyaret edin. AI arama görünürlük merkezi, daha geniş bir inceleme planlayan ekipler için ilgili çalışmaları özetler.

Bu sinyaller ne yapabilir ve kontrolünüz dışında ne kalır?

LLMs.txt ve Schema.org, bir okuyucu veya desteklenen bir sistem bunları kullandığında seçilen bilgilerin bulunmasını veya yorumlanmasını kolaylaştırabilir, ancak herhangi birini yayınlamak, bir AI asistanının dosyaya danışacağını, işaretlemeyi amaçlandığı gibi yorumlayacağını veya belirli bir sayfayı göstereceğini garanti etmez. Her platform kendi desteğini ve sunumunu kontrol ederken, bölgesel iddialar müşterinin onayına ve yayınlanan kaynak içeriğe tabidir.

Bu nedenle sağlam bir plan, her ikisini de bakımı yapılan web sitesi varlıkları olarak ele alır. Sahipler atayın, yayın için onaylanan sayfaları ve açıklamaları kaydedin ve bölgesel içerik her değiştiğinde bunları tekrar ziyaret edin. Bir dosyayı yerelleştirmenin yerine geçen veya işaretlemeyi bir iddianın kanıtı olarak tanımlamayın; bu kararlar hala editoryal ve uyumluluk incelemesi gerektirir.

Teknik değişiklikleri kitleye yönelik içeriğe bağlama konusunda yardıma ihtiyaç duyan bölgesel siteler için çok dilli bölgesel topluluklar ilgili bir hizmettir. MegaSatoshi, belirlenmiş bir bölgesel içerik incelemesiyle başlar: onaylanan sayfa envanterini önerilen LLMs.txt girişleri ve yapılandırılmış açıklamalarla karşılaştırır, ardından müşterinin belirlenmiş inceleyicisine uyumsuzlukları işaretler. Hedef pazarları, sayfa URL'lerini ve mevcut onay kişilerini gönderin; kapsamlı bir inceleme planı ve uygulamaya hazır olanı belirleyen bir yanıt döndüreceğiz.