Schema Markup Doğrulayıcı: 9 Yaygın Hata + Çözüm Rehberi 2026
Schema markup, AI cevap motorlarında (ChatGPT, Perplexity, Claude, Google AI Overviews) marka görünürlüğünün yapısal temelidir — ama yazılmış olması yetmiyor; doğru doğrulanmış olması gerekiyor. Schema App'in 2026 validator analizine göre kurumsal sayfaların %71'inde required property eksik, %62'sinde @context tanımlı değil, %48'inde @type yanlış kullanılıyor. Sheltron'un ücretsiz Schema Markup Doğrulayıcı aracı JSON-LD bloğunu girince 9 yaygın hata kategorisini tek tek tarayıp Türkçe çözüm önerisi sunuyor — bu yazı her 9 hatayı, neden AI görünürlüğünü düşürdüklerini ve nasıl düzeltileceğini bir uzman gözüyle açıklıyor.
22 Mayıs 2026 tarihli Schema Markup Üretici 9 Adımda Profesyonel Schema yazımız "nasıl üretilir" sorusunu kapsadı; bu yazı doğal devamı: "ürettiğiniz schema gerçekten çalışıyor mu, AI motorları bunu okuyabiliyor mu" sorusuna 9 hata tipi üzerinden yapısal cevap.
Schema markup, web sayfasının ham HTML'ine eklenen JSON-LD bloğu üzerinden arama ve cevap motorlarına "bu sayfa ne hakkında, hangi varlıkları içeriyor, hangi tipleri tanımlıyor" sinyalini veriyor. Princeton GEO Research (KDD 2024) schema markup + istatistik kombinasyonunun AI görünürlüğünü +%41 artırdığını ölçtü. AirOps'un 2026 LLM Citation Source Analysis raporu ise schema'lı sayfaların LLM cevaplarında %38 daha sık alıntılandığını gösterdi.
Ama bu etki doğru schema gerektiriyor. Yazılmış ama doğrulanmamış schema iki sorun yaratıyor: (1) parser hata aldığı için AI motoru schema bloğunu komple atıyor, (2) yanlış tipte tanımlanmış varlık (örn. blog yazısı Product olarak işaretlenmişse) AI cevap motorunu yanıltıyor ve content-data mismatch nedeniyle Google spam politikalarına takılabiliyor.
Sheltron Türkiye GEO Endeksi 2026 verisine göre Türk markalarının %84'ü AI görünürlüğünü ölçmüyor — bu kitlenin önemli kısmı schema yazsa bile doğrulamadan yayınlıyor. Doğrulama 3 katmanlı: (1) syntax (JSON-LD parser hatasız), (2) schema.org compliance (tip + property uyumlu), (3) content alignment (schema'daki bilgi sayfada da görünüyor).
Sheltron Schema Markup Doğrulayıcı aracı 1.200+ Türkçe web sayfasında yapılan testlerde 9 hata kategorisi tespit etti — sıklık sırasına göre:
Hata 1: @context Eksikliği veya Yanlış URL (%62)
En yaygın hata. JSON-LD bloğunun en üstünde "@context": "https://schema.org" olmazsa parser tüm bloğu reddediyor. Yanlış varyasyonlar: "@context": "http://schema.org" (http değil https), "@context": "schema.org" (URL eksik), "@context": ["https://schema.org"] (array yerine string olmalı tek tip için).
Çözüm: Her JSON-LD bloğunun ilk satırı tam olarak "@context": "https://schema.org" olmalı. Birden fazla tip aynı blokta varsa @graph yapısı kullanın:
{
"@context": "https://schema.org",
"@graph": [
{ "@type": "Article", ... },
{ "@type": "BreadcrumbList", ... }
]
}
Hata 2: @type Yanlış Kullanımı (%48)
İçerik tipi schema tipiyle eşleşmiyor. Yaygın yanlışlar: blog yazısını WebPage yerine Article veya BlogPosting kullanmak gerekirken WebPage bırakmak; e-ticaret ürün sayfasını Article olarak işaretlemek; klinik web sitesini Organization yerine spesifik MedicalBusiness veya MedicalClinic yapmak; restoran sayfasını LocalBusiness yerine Restaurant (subtype) kullanmamak.
Çözüm: Schema.org type hierarchy'sinde en spesifik tipi seçin. Restoran için Restaurant > FoodEstablishment > LocalBusiness > Organization zincirinde en alt Restaurant'ı kullanın. AI motorları spesifik tipleri otorite sinyali olarak okuyor.
Hata 3: Required Property Eksik (%71)
Her schema tipinin Google'ın "Required" listesi var. Article için: headline, image, datePublished, author. Product için: name, image. LocalBusiness için: name, address, telephone. Required property eksikse Google Rich Results Test "Page is not eligible for rich results" hatası veriyor — yani schema bloğu var ama Google bunu zenginleştirme için kullanmıyor.
Çözüm: Sheltron Schema Markup Doğrulayıcı her tip için required + recommended ayrımıyla checklist gösteriyor. /araclar/schema-markup-dogrulayici/ sayfasına JSON-LD'nizi yapıştırın, hangi required property'lerin eksik olduğunu kırmızı işaretle gösterir.
Hata 4: PostalAddress Nested Yapısının Düz Yazımı
Adres alanlarında yaygın hata: "address": "İstanbul, Kadıköy, Türkiye" şeklinde tek string yazmak. Schema.org address alanı PostalAddress nested object bekliyor:
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "Caferağa Mah. Moda Cad. No:42",
"addressLocality": "Kadıköy",
"addressRegion": "İstanbul",
"postalCode": "34710",
"addressCountry": "TR"
}
Neden kritik: AI cevap motorları "İstanbul Kadıköy [niş]" gibi lokasyon sorgularında addressLocality + addressRegion alanlarını okuyor. Düz string adres bu sorgularda işe yaramıyor.
Hata 5: ImageObject Boyut + URL Eksiklikleri
image alanı sadece URL string olarak yazılmış: "image": "https://example.com/photo.jpg". Bu çalışıyor ama optimize değil. Google ImageObject formatını öneriyor:
"image": {
"@type": "ImageObject",
"url": "https://example.com/photo.jpg",
"width": 1200,
"height": 630
}
Çözüm: Hero görselin gerçek pixel boyutunu width + height ile belirtin. Article için 1200×630 (Open Graph standardı), Product için min 696×696. Sheltron Schema Doğrulayıcı resim boyutu yoksa uyarı veriyor.
Hata 6: FAQPage Question Yetersiz İçerik
FAQPage schema'sının mainEntity array'inde her Question için acceptedAnswer.text alanı en az 50 kelime olmalı. Çok kısa cevaplar (2-3 cümle altı) Google "thin content" olarak işaretliyor ve FAQ rich result vermiyor. Daha kritiği: AI cevap motorları kısa FAQPage cevabını alıntılamıyor — çünkü konteks yetersiz.
Çözüm: Her Question için 3-5 cümle, snippet-friendly cevap. Bağımsız anlaşılabilir — yani önceki paragrafa referans vermeyen. Sheltron blog SSS bölümleri bu formata göre yapılandırılıyor.
Hata 7: BreadcrumbList itemListElement Position Hatası
Breadcrumb schema'sında itemListElement array'i 1-indexed olmalı (0'dan değil, 1'den başlamalı). Yaygın hata: position 0, 1, 2... şeklinde yazmak. Doğrusu:
{
"@type": "BreadcrumbList",
"itemListElement": [
{ "@type": "ListItem", "position": 1, "name": "Ana Sayfa", "item": "https://sheltron.com.tr" },
{ "@type": "ListItem", "position": 2, "name": "Blog", "item": "https://sheltron.com.tr/blog" },
{ "@type": "ListItem", "position": 3, "name": "Yazı Başlığı" }
]
}
Son item'da item URL alanı opsiyonel (current page olduğu için). Ama name + position mutlaka.
Hata 8: AggregateRating reviewCount = 0 veya Eksik
Product, LocalBusiness, Organization tipleri için aggregateRating ekleyenler ratingValue yazıyor ama reviewCount veya bestRating ekleyemiyor. Google review schema kullanmak için minimum:
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4.8",
"reviewCount": "147",
"bestRating": "5",
"worstRating": "1"
}
reviewCount 0 veya boş bırakılırsa Google "fake review" şüphesiyle rich result vermiyor. Daha ağır sonuç: Google Structured Data Guidelines yapay rating'leri spam politikasında manuel ceza listesinde tutuyor.
Hata 9: Content-Data Mismatch (Schema-Sayfa Uyumsuzluğu)
En tehlikeli hata: schema'da olan bilgi sayfada görünmüyor. Örnek: Product schema'sında "price": "299 TL" yazılı ama sayfada fiyat 599 TL; veya aggregateRating: 4.9 ama sayfada görünür yıldız yok. Google'ın 2024 structured data quality guideline'ı bunu "false signal" kabul ediyor ve manuel ceza riskine giriyor.
Çözüm: Her schema property için sayfada görünür karşılığı olmalı. Sheltron Schema Doğrulayıcı bu kontrolü URL ile birlikte tarama modunda yapıyor: JSON-LD'deki property'leri sayfa metniyle eşleştirip uyuşmazlıkları kırmızı işaretliyor.
Sheltron Schema Markup Doğrulayıcı (sheltron.com.tr/araclar/schema-markup-dogrulayici) ücretsiz, kayıt gerektirmeyen tarayıcı tabanlı bir tool. İşleyişi 3 modda:
Mod 1: JSON-LD Yapıştır + Tara
Schema bloğunu (<script type="application/ld+json"> içerikli) text alanına yapıştırın, "Doğrula" butonuna basın. 0.8-1.2 saniyede 9 hata kategorisi taranıyor. Çıktı: yeşil (geçti) / sarı (uyarı, recommended eksik) / kırmızı (hata, required eksik veya syntax bozuk) renk koduyla satır satır.
Mod 2: URL ile Tara (Live Page Audit)
https://siteniz.com/sayfa URL'sini girin. Tool sayfayı çekiyor, HTML'inden tüm JSON-LD bloklarını çıkarıyor, her birini Mod 1 doğrulamasından geçiriyor, ek olarak content-data alignment kontrolü yapıyor.
Mod 3: Site-wide Audit (Pro plan)
Tüm domain için sitemap.xml üzerinden sayfa sayfa schema audit. Çıktı: Google Sheets / CSV — her sayfa için hata sayısı, hata tipi, öncelik skoru. Sheltron AiSEO platform müşterileri bu raporu otomatik haftalık alıyor.
Schema markup yazımı + doğrulama sürecini hatasız yürütmek için 4 adımlı akış:
- Üret: Sheltron Schema Markup Üretici (22 May 2026 rehberimiz) ile içerik tipi seç + property doldur.
- Doğrula (yerel): Schema Markup Doğrulayıcı Mod 1 ile 9 hata kategorisinde syntax + tip kontrol.
- Test (Google): Google Rich Results Test ile final eligibility check.
- Deploy + Audit: Sayfayı yayınla, 24 saat sonra Mod 2 (URL tarama) ile content-data alignment doğrula.
Bu akış AI cevap motorlarının schema sinyalini hatasız alabilmesini garantiliyor. Sektörel detay için /sektorler/saglik/ (MedicalBusiness Schema) veya /sektorler/e-ticaret/ (Product + Offer Schema) rehberlerimize bakın.
Sheltron, Türkiye'nin GEO teknoloji şirketi olarak AI cevap motorlarında marka görünürlüğü için 3 katmanlı altyapı sunuyor: (1) AiSEO platform — schema otomasyon + monitoring, (2) Schema Markup Doğrulayıcı ücretsiz tool, (3) sektörel danışmanlık partner ajansı Lein Digital ile uygulama desteği.
Bu yazıda gördüğünüz 9 hata kategorisinin tamamı AI cevap motorlarında alıntılanma şansınızı düşüren yapısal kusurlar — ama doğru tool + akışla 15 dakika içinde hepsi düzeltilebilir. Önce ücretsiz tool ile mevcut schema'nızı tarayın, sonra hızlı değerlendirme formundan tüm site audit talebinde bulunun.
Schema markup doğru kurulduğunda ChatGPT, Perplexity, Claude ve Google AI Overviews'ta marka görünürlüğünüzün taban katmanı tamam — üst katmanlar (citation hook, E-E-A-T, GBP) için yapay zeka çözümleri rehberi ana sayfamıza geçebilirsiniz. Detaylı schema thought leadership için ekosistem partnerimiz The GEO Authority'nin schema rehberi ve AI citation tracking için firstcitation.com kaynakları.
