FAQ Schema vs Q&A Schema 2026 Doğru Markup | Geo Builder
Teknoloji
geo
ai-gorunurluk
FAQ Schema vs Q&A Schema 2026: Doğru Markup Seçimi Rehberi
FAQ Schema (FAQPage) ve Q&A Schema (QAPage) arasındaki schema.org farkını, hangi sayfada hangisinin uygun olduğunu, Google 2026 rich result politikasını ve AI cevap motorlarının davranışını JSON-LD örnekleriyle işliyoruz.
FAQPage ve QAPage iki farklı schema.org tipi: birincisi sayfa sahibinin yazdığı tek kanonik cevaplı SSS için, ikincisi topluluk soru-cevap için. Google rich snippet'i çoğu siteden kaldı ama AI Overviews, ChatGPT, Gemini ve Perplexity her iki tipi de structured answer corpus olarak okuyor. Yanlış tip seçimi politika ihlali ve bozuk AI sinyali demek.
Ana Çıkarımlar
•FAQPage sayfa sahibinin yazdığı tek kanonik cevaplı SSS sayfaları için kullanılır; QAPage topluluk Q&A sayfaları için.
•Google 2023'ten itibaren FAQ rich snippet'i çoğu siteden kaldırdı ama AI cevap motorları FAQPage markup'ı yapısal sinyal olarak okumaya devam ediyor.
•Princeton GEO çalışmasına göre soru-cevap formatlı yapılandırma AI görünürlüğünü +37 puan artırıyor.
•FAQPage'e suggestedAnswer eklemek veya QAPage'e array mainEntity eklemek geçersiz schema; AI sinyali bozulur.
•Blog yazısının tamamını FAQPage olarak işaretlemek yaygın hata — yazının ana schema'sı Article, SSS bölümü için ayrı FAQPage bloğu kullanılır.
FAQ Schema vs Q&A Schema 2026: Doğru Markup Seçimi Rehberi
FAQ Schema (FAQPage) ve Q&A Schema (QAPage) birbirinin yerine kullanılamayan iki farklı schema.org tipi. Kısa cevap: kendi yazdığınız "soru → kanonik cevap" çiftleri için FAQPage, kullanıcıların soru sorup birden çok cevap geldiği topluluk sayfaları için QAPage kullanılır. Google bu iki tipi 2023'ten itibaren rich result olarak yalnızca dar bir senaryoda gösteriyor — yetkili hükümet ve sağlık siteleri dışında FAQPage rich snippet kaldırıldı. Ama AI cevap motorları (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews) hâlâ her iki tipi de "structured answer corpus" olarak okuyor ve doğrudan kotasyon kaynağı yapıyor.
Bu yazıda schema.org spec'inin iki tip arasındaki teknik farkı, Google'ın 2026 rich result kuralları çerçevesinde hangi sayfaya hangisi uygundur kararını, üç yaygın markup hatasını ve doğru/yanlış JSON-LD bloklarını işleyeceğiz. Sonunda Sheltron'un Schema Markup Üreticisi ile FAQPage / QAPage yapılandırmasını dakikalar içinde nasıl üreteceğinizi göstereceğiz.
FAQPage Nedir, QAPage Nedir: schema.org Spec'inde Tam Tanım
FAQPage: çoğul soru, her birine tek kanonik cevap
FAQPage, schema.org tarafından "soru ve tek bir kanonik cevap çiftlerinden oluşan bir sayfayı tanımlayan WebPage alt tipi" olarak tanımlanır. Sayfa sahibi her soru için doğru kabul edilen tek bir cevap yazar; bu yapı bir SSS sayfasıdır. Tipik kullanım: "İade politikası", "Kargo süreleri", "Şirket hakkında SSS", "Ürün spesifikasyonları".
QAPage ise "kullanıcının soru sorduğu ve birden fazla kullanıcı cevabının verildiği sayfayı tanımlayan WebPage alt tipi". Cevap çoğul, oylanabilir, "best answer" seçilebilir; yapı bir topluluk Q&A platformudur. Tipik kullanım: Stack Overflow, Quora, Reddit Q&A, forum konuları, "bir kullanıcı sordu — N kullanıcı cevapladı" sayfaları.
İki tip arasındaki tek başına en kritik teknik fark cevap kardinalitesidir:
Kriter
FAQPage
QAPage
Soru sayısı
Çok (sayfa boyunca SSS listesi)
Tek (sayfanın asıl konusu)
Cevap kardinalitesi
Her soruya tek kanonik cevap
Soruya birden fazla cevap (suggestedAnswer + acceptedAnswer)
Cevap sahibi
Sayfa sahibi / kurum
Topluluk üyeleri / kullanıcılar
Soru-cevap tipi
mainEntity: [Question] array
mainEntity: Question (tekil)
Question içinde acceptedAnswer
1 adet Answer
1 adet Answer (best)
Question içinde suggestedAnswer
Yok
N adet Answer (diğer cevaplar)
Tipik sayfa
"SSS / İade Koşulları"
"Stack Overflow sorusu"
Bu yapısal fark schema.org tarafından zorlanır ve Google validator (Rich Results Test) yanlış tip kullanımında uyarı verir. FAQPage'e suggestedAnswer eklemek geçersizdir; QAPage'e tek Answer bağlayıp sayfa boyunca 12 soru listelemek de geçersizdir.
Google 2026 Rich Result Politikası: Yetkili Site Sınırlaması
QAPage: tek soru, birden fazla kullanıcı cevabı
Google, 8 Ağustos 2023'te FAQ rich result'larını kademeli olarak kısıtlamaya başladı; 2024 başında genel sitelere FAQPage rich snippet'i göstermeyi durdurdu. 2026 itibarıyla FAQPage rich result'ı yalnızca yetkili hükümet (.gov) ve sağlık (resmi tanınan kurum) sitelerinde gösteriliyor (Google Search Central güncel kaynak, 2026). QAPage rich result'ı ise hâlâ aktif ama "user-generated question and answer page" tanımına sıkı sıkıya uyan sayfalar için.
Bu kısıtlama "FAQPage markup'ı artık işe yaramaz" anlamına gelmiyor — anlam tam tersi:
Google klasik SERP: FAQ rich snippet'i çoğu site için kaybolmuş durumda. Sayfa kayboldu değil, accordion görseli kaldırıldı.
Google AI Overviews + AI Mode: FAQPage markup'ı içerikte yapılandırılmış soru-cevap olarak işleniyor ve doğrudan AI Overviews'da snippet kaynağı oluyor.
ChatGPT, Gemini, Perplexity: Princeton GEO çalışmasının (KDD 2024) bulgusu çerçevesinde, soru-cevap formatlı içerik AI cevap motorlarında görünürlüğü +%37 artırıyor. FAQPage yapısı bu sinyali tetikleyen schema'dır.
Voice search: Google Assistant, Siri, Alexa gibi sesli arama sistemleri FAQPage markup'ı olan sayfaları doğrudan "soruya cevap" olarak okuyor.
Pratik anlam şu: SSS sayfaları için FAQPage markup'ı eskisinden daha kritik, çünkü AI cevap motorları için structured answer corpus rolü oynuyor. Rich snippet kaybı kozmetik; AI görünürlük kazancı substantive.
Hangi Sayfa Hangisi: Karar Matriksi
Hangi tipi kullanacağınız sayfanın yapısına bağlı, içeriğine değil. Karar matriksi:
FAQPage kullanın eğer:
Sayfada 3+ soru ve her birine sizin yazdığınız tek bir doğru cevap varsa
Tipik örnek: ürün/hizmet SSS sayfası, /sss URL'si, blog yazısı sonundaki SSS bölümü, kategori sayfası SSS accordion
İçerik tipi: "Kargo nasıl gönderilir?" → şirket cevabı (tek)
QAPage kullanın eğer:
Sayfa tek bir kullanıcı sorusu etrafında kurulu ve birden çok cevap içeriyorsa
Tipik örnek: forum thread'i, "topluluk sorusu" sayfası, helpdesk ticket public görüntüsü, support topluluk soruları
İçerik tipi: "Sheltron platformuyla X yapılır mı?" → 5 kullanıcı cevap yazdı, biri "kabul edildi"
Hiçbiri kullanmayın eğer:
Sayfa SSS değil, açıklayıcı içerik (genel blog yazısı). FAQ bölümü varsa SSS bölümü için ayrı FAQPage markup ekle ama tüm sayfayı FAQPage olarak işaretleme.
Soru-cevap içeriği reklam, ücretli ürün lansmanı veya kurmaca soru-cevap formatlı reklam içeriyor. Google bu kullanımı politika ihlali olarak işaretliyor.
Soru zaten H2 başlığı ama altında 2-3 paragraf gelişim içeriği var (gerçek soru-cevap formatı değil).
Sheltron'un Schema Markup Üreticisi formu bu karar matriksini interaktif olarak işletir: "Sayfanız ne tip?" seçimine göre FAQPage veya QAPage JSON-LD'yi üretir, validator-temiz çıktı verir.
Doğru FAQPage JSON-LD Bloğu
Validator-temiz schema AI-friendly schema değil her zaman
Aşağıdaki blok 2026 Google ve AI cevap motoru spec'lerine uyumlu bir FAQPage örneğidir. Bu yazının altındaki SSS bölümü için de kullanılabilir yapı:
JSONKod Örneği
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [
{
"@type": "Question",
"name": "FAQPage ve QAPage arasındaki temel fark nedir?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "FAQPage, sayfa sahibinin yazdığı soru ve tek kanonik cevap çiftlerini içerir. QAPage ise kullanıcının sorduğu bir soruya birden fazla kullanıcının cevap verdiği sayfayı tanımlar. FAQPage çoğul soru içerir; QAPage tek soru çoğul cevap içerir."
}
},
{
"@type": "Question",
"name": "Google'ın 2026 rich result politikası FAQPage'i etkiliyor mu?",
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Evet. Google 2023'ten itibaren FAQPage rich snippet'i çoğu siteden kaldırdı; sadece yetkili hükümet ve sağlık sitelerinde gösteriyor. Ancak FAQPage markup'ı AI Overviews ve diğer AI cevap motorları için yapısal sinyal olarak hâlâ çok değerli — Princeton GEO çalışmasına göre soru-cevap yapısı AI görünürlüğünü +37 puan artırıyor."
}
}
]
}
Geçerli FAQPage bloğunun zorunlu yapısal kuralları:
mainEntity mutlaka array, içinde Question objeleri
Her Question içinde name (soru metni) ve acceptedAnswer (tek Answer) zorunlu
Answer içinde text plain text veya minimal HTML (<a>, <strong>, <em>, <ol>, <ul>, <li>)
Question.suggestedAnswer FAQPage için geçersiz (sadece QAPage'de)
Aynı soru-cevap içeriği sayfanın görünür HTML'sinde de bulunmalı; markup-only FAQ politika ihlali
Doğru QAPage JSON-LD Bloğu
QAPage tek bir soru ve birden çok cevap içerir. Topluluk forum thread'i için tipik yapı:
JSONKod Örneği
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "QAPage",
"mainEntity": {
"@type": "Question",
"name": "Sheltron AiSEO platformu Shopify ile entegre çalışıyor mu?",
"text": "Shopify e-ticaret mağazam var, Sheltron AiSEO platformunu ürün katalogu için kullanabilir miyim? Migration süreci nasıl işliyor?",
"answerCount": 4,
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Mehmet K."
},
"acceptedAnswer": {
"@type": "Answer",
"text": "Evet, AiSEO platformu Shopify ile native entegre çalışıyor. Shopify product API üzerinden katalog senkronizasyonu otomatik kuruluyor; her ürün sayfası için Schema.org Product + Offer + AggregateRating bloku Sheltron tarafında üretilip Shopify metafield'lara yazılıyor.",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Sheltron Destek"
},
"upvoteCount": 24,
"dateCreated": "2026-03-15T14:22:00Z"
},
"suggestedAnswer": [
{
"@type": "Answer",
"text": "Ben 3 ay önce taşıdım. Shopify'a Sheltron app'ini kurduktan sonra 1 saat içinde 1200 ürün senkronize oldu. Sadece ürün açıklamalarını AI-rewrite için tek tek onaylamam gerekti.",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Ayşe T."
},
"upvoteCount": 8,
"dateCreated": "2026-03-16T09:10:00Z"
},
{
"@type": "Answer",
"text": "Migration adımları için Sheltron dökümantasyonuna bak. Shopify webhook'ları setup ediliyor, sonra background sync başlıyor.",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Can D."
},
"upvoteCount": 5,
"dateCreated": "2026-03-16T11:45:00Z"
}
]
}
}
Geçerli QAPage bloğunun zorunlu yapısal kuralları:
mainEntitytekil (array değil) — tek soru içerir
Question.name soru başlığı (kısa), Question.text sorunun tam metni
acceptedAnswer opsiyonel (best answer seçildiyse), suggestedAnswer array zorunlu
Her Answer içinde text, author, upvoteCount, dateCreated AI cevap motorları için kritik sinyaller
Sayfa gerçek topluluk Q&A olmalı; kurmaca soru-cevap reklamı için QAPage politika ihlali
Üç Yaygın Markup Hatası
Sheltron'un 2026 yılında yaptığı 200+ sayfa schema audit'inde FAQPage/QAPage tipi seçiminde tekrar eden üç hata gözlemledik. Bu hatalar Rich Results Test'te bazen geçiyor ama AI cevap motorları için yanlış sinyal üretiyor ya da Google manuel action'ına yol açıyor.
Hata 1: Blog yazısının tamamını FAQPage olarak işaretlemek. Blog yazısının sonundaki SSS bölümü için FAQPage doğru. Ama yazının H2'leri "X nedir?" formatında diye bütün sayfayı FAQPage olarak işaretlemek yanlış — yazının asıl içeriği detaylı açıklama, FAQ değil. Doğru yaklaşım: Article (veya BlogPosting) ana schema + sayfa sonundaki SSS için ayrı FAQPage bloğu. İki schema bloğunu aynı sayfada yan yana koyabilirsiniz.
Hata 2: Reklam içeriğini QAPage olarak yapılandırmak. "X ürünü iyi mi? — Evet, çok iyi!" formatında pseudo-Q&A reklam içeriği QAPage olarak işaretlenirse Google manuel action verir. QAPage gerçek topluluk Q&A için; ürün lansmanı veya kampanya sayfası için Product + Offer schema'sı kullanılır.
Hata 3: FAQPage'e suggestedAnswer eklemek (veya QAPage'e array mainEntity). Schema.org spec'ine göre FAQPage her sorunun tek doğru cevabı olur (suggestedAnswer FAQ için geçersiz). QAPage tek soruyla başlar (mainEntity array değil). Geliştiriciler bu kuralı sık sık tersine çeviriyor; validator uyarı verse de "FAQ rich result" alınmadığı için fark edilmiyor. AI cevap motorları için sinyal yine de bozuk.
Google AI Overviews ve ChatGPT'de FAQPage Davranışı
AI Overviews'un FAQPage markup'lı içerikleri kullanım deseni 2026 araştırmalarında netleşti. Google AI Overviews aramaların %45'inde görünüyor (Semrush, 2025) ve tıklamaları %58'e kadar azaltıyor (Princeton GEO Study, KDD 2024). Bu trafik kaybını dengeleyen şey: AI Overviews içinde "[kaynak] cevabına göre..." şeklinde verilen citation'lar. FAQPage'i doğru yapılandırılmış sayfalar bu citation'ların yoğun aldığı sayfalar.
Princeton'un 2024 ACM SIGKDD'de yayınladığı GEO araştırması yapısal cevap formatının AI görünürlüğüne katkısını ölçtü: soru-cevap yapısı + istatistik + citation kombinasyonu AI cevap motorlarında görünürlüğü ortalama +37 puan artırıyor. FAQPage markup'ı bu üçlünün ilk ayağı.
ChatGPT, Gemini ve Perplexity için davranış benzer ama farklı sinyallerden besleniyor. ChatGPT/Gemini için FAQPage'in doğrudan etkisi şu kanallardan geliyor:
Web retrieval modunda AI ajanı sayfa içeriğini JSON-LD ile birlikte okuyor; structured FAQ AI'ın "doğrudan cevap çıkarma" güvenini artırıyor
Training data sinyalinde Common Crawl gibi büyük web corpus'ları JSON-LD'yi structured biçimde indexliyor; FAQPage soru-cevap çiftleri eğitim verisi olarak yüksek değerli
Brand authority sinyalinde çok sayıda FAQPage'li site "kurumsal SSS otoritesi" olarak değerlendiriliyor; örneğin sektör SSS sayfaları AI yanıtlarında kanonik kaynak rolü alıyor
Implementasyon Sırası: FAQPage Doğru Şekilde Nasıl Eklenir
Bir SSS sayfası veya blog yazısı altına FAQPage markup'ı eklemek için pratik sıra:
İçerik kontrolü: SSS bölümü görsel olarak sayfada var mı? Markup-only FAQ politika ihlali. En az 3 soru-cevap çifti olmalı.
Tip kararı: FAQPage (kanonik cevaplar) mı, QAPage (topluluk) mi? Karar matriksine bakın.
JSON-LD üretimi: <head> veya <body> içinde <script type="application/ld+json"> etiketi ile FAQPage bloğu. Çoğul sayfa için Sheltron Schema Markup Üretici aracı formu üzerinden batch üretim yapabilirsiniz.
Deployment: Production'a deploy. Schema.org Validator'da ayrıca üretim URL'sini test et — bazen dynamic rendering sorunları oluyor.
GSC URL Inspection: Google Search Console'da URL inspection ile schema'nın read edildiğini doğrula. "Detected items" listesinde FAQPage görünmeli.
Ekosistem entegrasyonu için: tüm site geneli schema yönetimi gerekiyorsa Sheltron'un AiSEO platformu üzerinden otomatik FAQPage ekleme + her CMS güncellemesinde otomatik sync mümkün. Şirket içi capacity yoksa Lein Digital GEO ajans hizmeti schema deployment'ı ajans tarafında yürütüyor — Sheltron tespit + ölçüm, Lein uygulama tarafı hibrit model.
Validator-Temiz Schema vs AI-Friendly Schema: İki Standart
Validator-temiz (Rich Results Test passing) schema ile AI-friendly schema her zaman aynı şey değil. Validator-temiz olmak schema.org spec'ine uymak demek; AI-friendly olmak buna ek olarak AI cevap motorlarının okuma desenine uymak demek. İki standart arasındaki fark:
Kriter
Validator-Temiz
AI-Friendly
schema.org spec uyumu
Zorunlu
Zorunlu
Question.name maks. uzunluk
Spec'te yok (genelde 300 char)
80-150 char (snippet-friendly)
Answer.text uzunluk
Spec'te yok
50-300 kelime (paragraf doğal)
Bağlam yoğun cevap
Opsiyonel
Kritik (bağımsız anlaşılabilir)
İstatistik + citation
Yok
Princeton bulgusu: +37 görünürlük
Author bilgisi
Opsiyonel
Person schema entegre
dateCreated
Opsiyonel
Önemli (recency sinyali)
AI-friendly FAQPage yazmak için cevapları "bağımsız anlaşılabilir snippet" gibi yazın. Her cevap kendi başına okunduğunda doğru bilgiyi verebilmeli; "yukarıda anlattığım gibi" tipi referanslar AI cevap motorlarında bağlamı kaybediyor.
Schema vs llms.txt: Hangisi Ne Zaman?
Schema.org ile llms.txt dosyası birbirinin alternatifi değil, tamamlayıcısı. Schema.org içerik sayfa-içi yapılandırması için (HTML embed); llms.txt site-genel AI navigasyon haritası için (root klasör). 2026 itibarıyla iki sinyal birlikte kullanıldığında ChatGPT/Gemini için marka görünürlük katsayısı tek başına kullanımdan ortalama 2 kat yüksek (Sheltron 2026 ekosistem audit'i, 50 site).
Pratik kombinasyon: ana SSS sayfasında FAQPage markup + llms.txt içinde "/sss URL: ana SSS sayfası" referansı + llms-full.txt içinde tüm soru-cevapların text dump'ı. Üç katmanlı bu yapı AI cevap motorlarının hem sayfaya doğrudan erişimini hem de site-genel SSS otoritesi sinyalini sağlıyor.
Sheltron Teknoloji'nin Yıldız Teknopark'ta geliştirdiği AiSEO platformu schema.org + llms.txt + AI mention tracking üçlüsünü tek platformda topluyor; TÜBİTAK BİGG Destekli ürün 2026 itibarıyla 50+ Türk firmasında aktif kullanımda.
Schema Üretimi: Manuel Kod vs Otomatik Form
Schema.org bloğunu manuel yazmak teknik kapasite gerektirir ve hataya açıktır. Yaygın hatalar: missing context, invalid date format, escaped quotes, malformed nested objects. Bu hatalar validator-clean görünebilir ama Google parser'ında veya AI retrieval'da bozuk sinyal üretir.
Manuel kod alternatifi olarak Sheltron Schema Markup Üreticisi form girdileri üzerinden FAQPage / QAPage / Article / Product / LocalBusiness / Person / Organization / Event bloklarını üretir; her çıktı schema.org spec'ine + Google rich result kurallarına + AI-friendly best practice'lere uygun. Form üretiminin avantajı: standartlaştırılmış output, validator-temiz garantisi, AI-friendly cevap uzunluğu kontrolü.
Schema Markup Doğrulayıcı ise mevcut sayfalarınızdaki schema bloklarını analiz edip eksik veya hatalı alanları raporluyor — production sitelerinde periyodik audit için ideal.
Özet İnfografik
FAQPage'den AI Overviews snippet'e akış infografik görseli
Sıkça Sorulan Sorular
Etiketler:
geo
ai-gorunurluk
teknik-rehber
schema-markup
AI Görünürlüğünüzü Test Edin
Web sitenizin ChatGPT, Gemini ve diğer AI platformlarında nasıl göründüğünü ücretsiz öğrenin.
