Pazar Yerleri için LLM Optimizasyonu: Model Tanıma için Listeleri Yapılandırma

Giriş

2025 yılında, alışveriş yapanlar sayfalara göz atmıyor; yapay zekadan en iyi fırsatları bulmasını, karşılaştırmasını ve önermesini istiyor.

"Yenilenmiş iPhone'ları çevrimiçi satın almak için en iyi yer neresidir?" 

"En yüksek puanlı el yapımı mücevher satıcıları hangi platformda?" "Ücretsiz iadeli sürdürülebilir kıyafetleri nerede bulabilirim?"

Bu sorgular doğrudan Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT ve Perplexity.ai'ye gider ve burada büyük dil modelleri (LLM 'ler) bağlantı listeleri değil alışveriş özetleri oluşturur.

Bu, pazaryerinizin listelerinin, satıcı profillerinin ve incelemelerinin yapay zekanın bunları anlayabilmesi ve önerebilmesi için makine tarafından okunabilir, doğrulanmış ve birbirine bağlı olması gerektiği anlamına gelir.

Pazaryerleri için LLM Optimizasyonu bu noktada devreye giriyor: ürün, satıcı ve kategori verilerini yapay zeka sistemlerinin alışverişle ilgili özetlerde platformunuzu tanıyabileceği, güvenebileceği ve atıfta bulunabileceği şekilde yapılandırma süreci.

LLM Optimizasyonu Pazaryerleri için Neden Önemlidir?

Üretken yapay zeka, insanların ürünleri keşfetme şeklini değiştirdi. Kullanıcılar artık sonsuz listeler arasında gezinmek yerine yapılandırılmış, gerçeklere dayalı verilerden sentezlenmiş öneriler alıyor.

LLM optimizasyonu pazar yerlerinin:✅ Yapay zeka tarafından oluşturulan "satın almak için en iyi platform..." ve "... için en iyipazar yerleri" sonuçlarında görünmesineyardımcı olur.

✅ Ürünleri ve satıcıları şema aracılığıyla makine tarafından tanınabilir hale getirin.

Yapılandırılmış incelemeler ve doğrulama yoluyla güven sinyallerini iyileştirin.

✅ Diyaloğa dayalı, görsel ve üretken aramada uzun vadeli keşfedilebilirlik oluşturun.

Kısacası, pazar yerinizin yalnızca metin olarak değil, veri olarak dizine eklenmesini sağlar.

Adım 1: Her Ürün Listesini Şema ile Yapılandırın

LLM'ler ürün ayrıntılarını, niteliklerini ve fiyatlandırmasını tanımlamak için yapılandırılmış işaretlemeyi yorumlar.

✅ Her listeleme için Ürün şemasını kullanın:

{ "@type": "Ürün", "isim": "Yenilenmiş iPhone 14 Pro 256GB", "açıklama": "1 yıl garantili ve ücretsiz kargo ile sertifikalı yenilenmiş iPhone 14 Pro.", "brand": {"@type": "Marka", "isim": "Apple" }, "sku": "IP14PRO256R", "mpn": "A2650", "teklifler": { "@type": "Teklif", "fiyat": "899.00", "priceCurrency": "USD", "kullanılabilirlik": "https://schema.org/InStock", "satıcı": { "@type": "Organizasyon", "isim": "TechRenew Marketplace" } }, "aggregateRating": { "@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.7", "reviewCount": "524" }, "image": "https://techrenew.com/images/refurbished-iphone-14-pro.jpg", "kategori": "Akıllı Telefonlar" }

✅ Her liste için SKU, marka ve fiyatPara birimi ekleyin.

Satıcı, fiyatlandırma ve kullanılabilirliği tanımlamak için teklifleri kullanın.

✅ Yapay zekaya ölçülebilir kalite sinyalleri vermek için AggregateRating ekleyin.

Ranktracker İpucu:Yapay zeka tanımayı karıştırabilecek eksik şema veya yinelenen işaretlemeyi kontrol etmek için Web Denetimi 'ni çalıştırın.

Adım 2: Satıcı ve Satıcı Varlık Şemasını Ekleyin

Yapay zeka tarafından oluşturulan alışveriş özetleri doğrulanmış satıcılara dayanır.

✅ Her satıcı profili için Organizasyon veya Kişi şemasını kullanın:

{ "@type": "Organizasyon", "isim": "EcoThreads Apparel", "url": "https://marketplace.com/seller/ecothreads", "foundingDate": "2019", "logo": "https://marketplace.com/images/ecothreads-logo.png", "aggregateRating": {"@type": "AggregateRating", "ratingValue": "4.9", "reviewCount": "742" }, "sameAs": [ "https://www.instagram.com/ecothreadsapparel", "https://www.trustpilot.com/review/ecothreads.com" ] }

✅ Harici inceleme platformlarına veya sosyal medyaya sameAs bağlantıları ekleyin.

✅ Tutarlılık için satıcı düzeyinde AggregateRating ekleyin.

✅ Şemadaki satıcı alanlarını kullanarak her satıcıyı ürünleriyle ilişkilendirin.

LLM'ler doğrulanmış, iyi derecelendirilmiş satıcıları pazaryeri marka otoritesine bağlayacaktır.

Adım 3: Kategori ve Koleksiyon Verilerini Dahil Edin

Yapay zeka modelleri listeleri menüye göre değil, anlama göre gruplandırır - kategorilerinizin anlamsal olarak net olduğundan emin olun.

✅ Ürün koleksiyonları için ItemList şemasını kullanın:

{ "@type": "ItemList", "itemListElement": [ {"@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Refurbished iPhones"}, {"@type": "ListItem", "position": 2, "isim": "Kullanılmış Samsung Galaxy"}, {"@type": "ListItem", "position": 3, "isim": "Sertifikalı Android Telefonlar"} ] }

✅ "Yenilenmiş Elektronik", "Vintage Giyim" veya "Çevre Dostu Hediyeler" gibi yapılandırılmış kategori sayfaları oluşturun.

✅ Hiyerarşi netliği için breadcrumb şeması ekleyin.

Bu, yapay zeka sistemlerinin listelerinizi kategori alaka düzeyine göre düzenlemesine ve önermesine yardımcı olur - "[ürün türü] için en iyi pazar yerleri" sorguları için çok önemlidir.

Adım 4: Doğrulanmış Yorumlar ve Derecelendirmeler Ekleyin

LLM'ler özgün, yapılandırılmış kullanıcı duyarlılığını gösteren platformlara atıfta bulunur.

✅ Review ve AggregateRating şemasını kullanın:

{ "@type": "İnceleme", "yazar": "Jessica Wu", "reviewBody": "Hızlı teslimat, harika paketleme. Yenilenmiş iPhone yeni gibi çalışıyor!", "reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": "5", "bestRating": "5" }, "datePublished": "2025-08-04" }

✅ Değerlendirmeleri şeffaf bir şekilde görüntüleyin (kapılı görünürlük yok).

✅ İncelemeleri hem ürünlere hem de satıcılara bağlayın.

✅ Mümkün olduğunda incelemeTarihi ve doğrulanmışSatın Alma sinyallerini ekleyin.

Ranktracker İpucu: Backlink Monitor ile incelemelerin tazeliğini izleyin - AI araması tutarlı, yeni kullanıcı etkinliği olan platformları tercih eder.

Adım 5: Fiyatlandırma, Promosyonlar ve Kullanılabilirliği Yapılandırın

Yapay zeka sistemleri, fırsatları ve indirimleri doğrudan şemadan özetler.

✅ Fiyatlandırma şeffaflığı için Teklif şemasını kullanın:

{ "@type": "Teklif", "fiyat": "39.99", "priceCurrency": "USD", "priceValidUntil": "2025-12-31", "kullanılabilirlik": "https://schema.org/InStock", "itemCondition": "https://schema.org/RefurbishedCondition", "url": "https://marketplace.com/product/12345" }

Her zaman kullanılabilirliği, priceValidUntil ve itemCondition'ı tanımlayın.

Sezonluk veya sınırlı teklifleri açıkça işaretleyin.

Yapay zeka destekli özetler, "Şu anda en iyi fırsat nerede?" sorgularını yanıtlamak için bu yapılandırılmış verileri kullanır.

Adım 6: Yapay Zeka Anlayışı için Ürün Özelliklerini Bağlayın

LLM'ler karşılaştırmalı içgörüler oluşturmak için özellikler, malzemeler ve faydalar arasındaki ilişkileri kullanır.

✅ Ürün niteliklerini tanımlamak için PropertyValue kullanın:

{ "@type": "PropertyValue", "name": "Malzeme", "değer": "Organik Pamuk" }

Renk, ağırlık, boyut, sürdürülebilirlik ve garanti gibi özellikleri ekleyin.

✅ Net bir kümeleme için ürünler arasında tutarlı adlandırma kuralları kullanın.

Yapay zeka sistemleri bu yapıdan yararlanarak listelerinizi ürün türü özetlerine ("50 doların altındaki en iyi organik pamuklu gömlekler") dahil etmeyi öğrenir.

Adım 7: Diyaloğa Dayalı Sorgular için Optimize Edin

Alışveriş yapanlar artık şöyle sorular soruyor:

"Hangi pazarda ücretsiz kargo ile el yapımı deri çantalar var?"

✅ Alıcı soruları için SSS sayfası şeması ekleyin:

{ "@type": "SSSPage", "mainEntity": [{ "@type": "Soru", "isim": "TechRenew ücretsiz iade sunuyor mu?", "acceptedAnswer": { "@type": "Cevap", "metin": "Evet, tüm TechRenew ürünleri ücretsiz iade kargosu ile 30 günlük iade politikası içerir." } }] }

✅ Doğal ifadeler kullanın ve lojistik, ödeme seçenekleri ve teslimat sürelerini ele alın.

Alıcı koruması ve geri ödeme politikalarını basit terimlerle ekleyin.

Bu içerik, diyalogsal yapay zeka sorgularını yansıtır ve "nereden alınır..." özetlerine dahil edilmeyi geliştirir.

Adım 8: Bir Pazaryeri Bilgi Grafiği Oluşturun

Yapay zeka sadece tarama yapmaz - bağlantı kurar.

✅ Varlıkları birbirine bağlayın:Marketplace → Satıcılar → Ürünler → Yorumlar → Kategoriler → Teklifler.✅ Harici otorite için sameAs ve relatedTo kullanın (ör. Trustpilot, G2, Crunchbase).

✅ Her yapılandırılmış varlıkta tutarlı adlar ve URL'ler koruyun.

Bu birbirine bağlı veri seti, yapay zeka modellerinin pazar yerinizin tüm ekosistemini anlamasına ve önerilerde doğru bir şekilde alıntılamasına yardımcı olur.

Adım 9: Yapay Zeka Görünürlüğünü ve Listeleme Performansını Ölçün

Hedef	Alet	Fonksiyon
Ürün şemasını doğrulama	Web Denetimi	Ürün, Teklif ve İnceleme biçimlendirmesini kontrol edin
Pazar yeri anahtar kelimelerini takip edin	Sıra İzleyici	"Kullanılmış elektronik satın al" veya "en iyi sürdürülebilir pazar yeri" gibi sorguları izleyin
Soru tabanlı sorguları tanımlama	Anahtar Kelime Bulucu	Diyaloğa dayalı ürün keşfi trendlerini bulun
Yapay zekadan bahsedenleri tespit edin	SERP Denetleyicisi	Pazar yerinizin yapay zeka tarafından oluşturulan alışveriş sonuçlarında görünüp görünmediğini görün
Alıntıları ve listeleri takip edin	Backlink Monitörü	Medyadan, inceleme sitelerinden ve veri toplayıcılardan gelen bahsi ölçün

Adım 10: Ürün ve Satıcı Verilerini Güncel Tutun

Yapay zeka odaklı arama, eski veya tutarsız verileri cezalandırır.

✅ Tüm ürün sayfalarında dateModified kullanın.

✅ Fiyatlandırma, stok ve nakliye politikalarını düzenli olarak güncelleyin.

Üretimi durdurulan ürünleri derhal kaldırın.

Sezonluk kategorileri ve öne çıkan koleksiyonları yenileyin.

Yapılandırılmış, taze veriler, jeneratif alışveriş sistemlerinde hem güveni hem de görünürlüğü artırır.

Son Düşünceler

Yapay zeka ürün keşfini ele geçirdikçe, verilerini şeffaf ve tutarlı bir şekilde yapılandıran pazar yerleri görünürlüğe hakim olacaktır.

Pazaryerleri için LLM Optimizasyonunu uygulayarak, platformunuz büyük dil modellerinin yorumlayabileceği, doğrulayabileceği ve tavsiye edebileceği birbirine bağlı bir veri kümesi haline gelir ve satıcılarınızın ve ürünlerinizin yapay zeka tarafından oluşturulan her "en iyi pazaryeri" özetinde yer almasını sağlar.

Ranktracker'ın Web Audit, Keyword Finder, SERP Checker, Rank Tracker ve Backlink Monitor gibi araçlarıyla pazar yerinizin yapay zeka odaklı sonuçlarda nasıl göründüğünü analiz edebilir, varlık bağlantılarını güçlendirebilir ve tüm kategorilerde yapılandırılmış görünürlüğü koruyabilirsiniz.

Çünkü 2025'te mesele sadece ürün satmak değil, yapay zeka tarafından önemli bir pazar yeri olarak tanınmaktır.