Google SEO'da kaldırılan şemalar hangileri?

Google SEO'da kaldırılan şemalar; Course Info, Estimated Salary, Learning Video, Special Announcement ve Vehicle Listing yapılandırılmış veri türleridir. Bu türler için Google Arama sonuçlarında zengin görünüm desteği kaldırıldığı için yeni projelerde öncelik verilmemelidir.

Buradaki kritik ayrım, şemanın teknik olarak geçersiz olmasıyla Google’ın onu arama görünümünde kullanmamasıdır. Bir işaretleme sayfanın HTML kodunda bulunabilir, ancak bu durum artık zengin sonuç, geliştirme raporu veya özel arama görünümü garantilemez.

Google hangi yapılandırılmış veri türlerinin desteğini kaldırdı?

Google’ın güncel dokümanlarında desteği kaldırılan başlıca türler Course Info, Estimated Salary, Learning Video, Special Announcement ve Vehicle Listing olarak belirtilir. Bu türler daha önce belirli içerikleri arama sonuçlarında standart sonuçlardan farklı gösterebiliyordu.

Course Info şeması, eğitim kurslarının bilgilerini arama sonuçlarında sunmayı amaçlıyordu. Estimated Salary, meslek ve iş ilanlarında tahmini maaş verilerini işaretliyordu. Learning Video, eğitim videolarının arama görünümünü destekliyordu.

Special Announcement, özellikle olağanüstü durum duyuruları için kullanılan bir yapıydı. Vehicle Listing ise araç ilanlarının belirli verilerini işaretlemeyi hedefliyordu. Bu türlerin kaldırılması, ilgili sayfaların organik aramadan tamamen silindiği anlamına gelmez.

Yeni sayfalarda bu şemaları yalnızca eski kod bulunduğu için eklemek gereksizdir. Mevcut şema, sayfanın başka sistemleri tarafından kullanılıyorsa kaldırma kararı ayrıca test edilmelidir. Google dışındaki bir platforma veri sağlayan kodlar, arama görünümünden bağımsız olabilir.

Bu nedenle ilk adım, şemanın hangi amaçla kullanıldığını belirlemektir. Sadece Google zengin sonucu için eklenmiş bir işaretleme ise bakım listesinde düşük önceliğe alınabilir. Farklı bir entegrasyonun parçasıysa doğrudan silinmeden önce bağımlılık kontrolü yapılmalıdır.

Şema desteğinin kaldırılması SEO performansını düşürür mü?

Şema desteğinin kaldırılması, tek başına sayfanın sıralamasını düşürmez; esas kayıp, ilgili zengin sonuç görünümünün artık kullanılmamasıdır. Yapılandırılmış veri doğrudan bir sıralama garantisi değildir.

Örneğin bir araç ilanı sayfası Vehicle Listing işaretlemesini kaybettiğinde, sayfa hâlâ taranabilir ve indekslenebilir. Başlık, açıklama, içerik kalitesi, bağlantılar ve teknik erişilebilirlik sıralamayı etkileyen ayrı unsurlardır.

Ancak eski şema için sürekli geliştirme yapmak kaynak israfına dönüşebilir. Ekip, artık sonuç üretmeyen bir işaretlemeyi düzeltmek için geliştirici zamanı harcarken Product, Organization veya Breadcrumb gibi hâlâ anlamlı türleri ihmal edebilir.

Yanlış: Destek kaldırıldı, sayfayı ve bütün yapılandırılmış veriyi silelim. Doğru: Destek kaldırılan türü belirleyelim, geçerli kalan işaretlemeleri koruyalım ve zengin sonuç raporlarını yeniden kontrol edelim.

Performans değerlendirmesinde Search Console verileri karşılaştırılmalıdır. Destek kaldırılmadan önceki gösterim ve tıklama verileri, sonraki dönemle aynı tarih aralıklarında incelenmelidir. Mevsimsellik, içerik değişiklikleri ve algoritma güncellemeleri ayrıca not edilmelidir.

Gerçek kayıp, görünürlük raporlarında değil, belirli arama özelliklerinde ortaya çıkar. Bu nedenle organik tıklama düşüşü varsa önce sorgu grupları, sayfa türleri ve cihaz kırılımı analiz edilmelidir.

FAQ, HowTo ve Sitelinks Searchbox neden ayrı değerlendirilmelidir?

FAQ, HowTo ve Sitelinks Searchbox için durum, tamamen kaldırılan şemalardan farklıdır; bazıları teknik olarak tanınsa bile zengin sonuç gösterimi sınırlı veya sona ermiş olabilir.

FAQ zengin sonuçları özellikle otoriter sağlık ve kamu siteleri gibi sınırlı kaynak gruplarında görünür. Ticari sitelerde FAQ işaretlemesi eklemek, otomatik olarak arama sonucunda soru-cevap kutusu oluşturmaz.

HowTo görünümü de geçmişteki kadar geniş kullanılmaz. Bir sayfada adımların bulunması, HowTo işaretlemesinin mutlaka görüneceği anlamına gelmez. İçeriğin kullanıcıya açık olması ve adımların gerçekten uygulanabilir biçimde yazılması yine önemlidir.

Sitelinks Searchbox ise Google’ın arama sonuçlarında site içi arama kutusu göstermesine yönelik eski bir yapıydı. Site içi arama işlevi kullanılmaya devam edebilir, fakat özel sonuç görünümü için bu şemaya yatırım yapmak artık öncelikli değildir.

Bu türlerde yapılacak kontrol, şemayı körlemesine silmek değil, iş hedefini ölçmektir. FAQ işaretlemesi destek sayfasında erişilebilirliği artırıyorsa içerik korunabilir. Yalnızca zengin sonuç beklentisiyle eklenmişse bakım önceliği düşürülmelidir.

Google’ın desteklediği özellikler zaman içinde değişebilir. Bu nedenle Search Gallery, Rich Results Test ve Search Console raporları birlikte kullanılmalıdır. Tek bir doğrulama aracındaki yeşil sonuç, arama görünümünün garanti edildiğini göstermez.

Eski şemaları kaldırmadan önce hangi teknik kontroller yapılmalı?

Eski bir yapılandırılmış veri türünü kaldırmadan önce kodun başka bir sistem tarafından kullanılıp kullanılmadığı kontrol edilmelidir. Bu işlem, doğrudan eklenti silmekten daha güvenlidir.

İlk olarak kaynak kodda şema adını arayın. JSON-LD, Microdata ve RDFa formatlarının tamamını kontrol edin. Aynı tür, şablonda, etiket yöneticisinde, eklentide veya sunucu tarafı üretim katmanında ayrı ayrı bulunabilir.

1. Google Search Console’da ilgili zengin sonuç raporlarını ve hata geçmişini dışa aktarın.
2. Kaynak kodda destekten çıkan şema adlarını ve bağlı özellikleri listeleyin.
3. Şemanın Google dışı bir entegrasyona veri gönderip göndermediğini geliştiriciyle doğrulayın.
4. Gereksiz işaretlemeyi staging ortamında kaldırın ve sayfa kaynaklarını yeniden test edin.
5. Canlıya aldıktan sonra tarama, indeksleme ve organik tıklama verilerini karşılaştırın.

Kontrolde yalnızca şema doğrulamasına bakmayın. Sayfanın ana içeriği, canonical etiketi, robots yönergeleri, durum kodu ve mobil erişimi de incelenmelidir.

Kaldırma sonrasında Rich Results Test’te hata görülmemesi beklenebilir. Çünkü araç, artık desteklenmeyen türleri zengin sonuç adayı olarak değerlendirmeyebilir. Bu durum sayfanın indekslendiğini veya sıralandığını kanıtlamaz.

Değişiklikleri tek seferde yüz binlerce URL’de uygulamak yerine örnek bir URL grubuyla test edin. Örneğin her şablondan belirli sayıda sayfa seçip iki veya üç haftalık izleme planı oluşturabilirsiniz.

Ürün sayfalarında hangi şemalar öncelikli olmalıdır?

Ürün sayfalarında öncelik Product, Offer, AggregateRating ve Review gibi içerikle gerçekten eşleşen geçerli türlerdedir. Bu işaretlemeler, ürün adı, fiyat, stok ve değerlendirme verilerini arama motoruna daha açık aktarır.

Ürün varyantları bulunan mağazalarda ana ürün ile varyant ilişkisi ayrıca kurulmalıdır. Renk, beden, kapasite veya model seçenekleri ayrı URL’lerde sunuluyorsa her URL’nin gerçek içeriğiyle uyumlu olması gerekir.

Bu konuda [Google SEO'da ürün varyantı şeması nasıl kurulur?](/google-seo-da-urun-varyanti-semasi-nasil-kurulur) rehberindeki varyant ilişkisi, URL yapısı ve Offer kullanımını birlikte değerlendirmek gerekir.

Bir ürün sayfasında artık desteklenmeyen Vehicle Listing türünü korumak, Product işaretlemesinin doğru kurulacağı anlamına gelmez. İki işaretleme farklı amaçlara hizmet eder ve biri diğerinin yerine geçmez.

Fiyat, stok ve para birimi sayfada görünmüyorsa bunları yalnızca JSON-LD içine yazmak risklidir. Yapılandırılmış veri, kullanıcıya gösterilmeyen çelişkili bilgileri maskelemek için kullanılmamalıdır.

Ürün varyantı şeması da her mağazada otomatik olarak işe yaramaz. Varyantlar aynı ürüne ait değilse, ayrı stok ve fiyat mantığı bulunmuyorsa veya URL’ler canonical ile birleştiriliyorsa farklı bir yapı gerekebilir.

Öncelik sırası pratik olarak şöyledir: gerçek ürün verisini doğru sunmak, Product işaretlemesini doğrulamak, stok ve fiyat tutarlılığını izlemek, ardından arama görünümünü ölçmek.

E-ticaret siteleri Google AI aramalarına nasıl hazırlanmalı?

E-ticaret siteleri yalnızca zengin sonuçlara değil, makine tarafından okunabilir ve doğrulanabilir ürün verilerine odaklanmalıdır. AI destekli arama deneyimleri, tek bir şema türünün görünmesine bağlı değildir.

Ürün adı, marka, model, teknik özellikler, fiyat, stok, teslimat ve iade koşulları farklı sayfalarda çelişmemelidir. Aynı ürün için Merchant Center, ürün sayfası ve yapılandırılmış veri arasında tutarlılık kurulmalıdır.

Google AI ajanlarıyla uyumlu e-ticaret altyapısı hakkında [E-ticaret sitesi Google AI ajanlarına nasıl hazırlanır?](/e-ticaret-sitesi-google-ai-ajanlarina-nasil-hazirlanir) yazısındaki veri erişimi ve işlem akışlarını ayrıca inceleyebilirsiniz.

AI aramalarında görünür olmak, yalnızca JSON-LD eklemekle ölçülemez. Marka sorguları, ürün sorguları, karşılaştırma sorguları ve satın alma sonrası sorgular ayrı kümeler halinde izlenmelidir.

Dönüşüm ölçümünde son tıklama verisi yetersiz kalabilir. Organik ziyaret, asistli dönüşüm, ürün görüntüleme, sepete ekleme ve satın alma adımları aynı analiz planında tanımlanmalıdır.

Bu ölçümün nasıl kurulacağı konusunda [Google AI aramalarında dönüşüm nasıl ölçülür?](/google-ai-aramalarinda-donusum-nasil-olculur) rehberindeki olay ve kanal ayrımlarından yararlanılabilir.

AI görünürlüğü kısa vadede ölçülemiyorsa yöntem değiştirilmelidir. Marka izleme, sunucu logları, yönlendirme kaynakları ve arama sorgusu verileri birlikte incelenerek dolaylı etkiler ayrıştırılabilir.

Yerel işletmeler hangi şemalara yatırım yapmalı?

Yerel işletmeler için öncelik, işletmenin gerçek kimliğini ve konumunu açıklayan LocalBusiness, Organization, PostalAddress ve ilgili hizmet bilgilerini tutarlı biçimde sunmaktır.

İşletme adı, adres, telefon, çalışma saatleri ve hizmet alanı Google Business Profile ile aynı olmalıdır. Yapılandırılmış veri, profil bilgilerindeki yanlışlığı tek başına düzeltemez.

[Google Business Profile Optimizasyonu: Haritalarda Öne Çıkma Rehberi](/google-business-profile-optimizasyonu) işletme profili bilgilerinin, kategori seçiminin ve yerel görünürlüğün birlikte ele alınması için kullanılabilir.

İzmir gibi geniş ve farklı arama davranışlarına sahip bir pazarda konum sinyalleri semt bazında değişebilir. Alsancak, Karşıyaka, Bornova veya Buca için aynı sayfa metnini kopyalamak yeterli değildir.

İzmir odaklı yerel stratejiler için [İzmir'de Yerel SEO Nasıl Yapılır? Semt Semt Strateji Rehberi](/izmirde-yerel-seo-nasil-yapilir) içerik kapsamı ve yerel sayfa ayrımını açıklıyor.

Yerel şema da her durumda zengin sonuç üretmez. Asıl değer, arama motorunun işletme türünü, adresini ve hizmet bağlamını daha net anlamasıdır. Yanlış kategori veya sahte konum, teknik işaretlemeyle telafi edilemez.

Google yorumlarının topluca silinmesi gibi durumlarda ise şema düzenlemek çözüm değildir. Bu tür sorunlarda [Google yorumları topluca silinince ne yapılır?](/google-yorumlari-topluca-silinince-ne-yapilir) rehberindeki itiraz, kayıt ve politika kontrolleri izlenmelidir.

2026 için yapılandırılmış veri önceliklendirmesi nasıl yapılmalı?

2026 planında yapılandırılmış veri önceliği, Google’ın desteklediği görünümden çok işletmenin sayfa türüne ve ölçülebilir veri ihtiyacına göre belirlenmelidir.

İlk sırada satış, iletişim veya ziyaret hedefini doğrudan destekleyen sayfalar bulunur. E-ticarette Product ve Offer, kurumsal sitelerde Organization ve Breadcrumb, yerel işletmelerde LocalBusiness bilgileri incelenmelidir.

İkinci sırada içerik ile işaretleme arasındaki tutarlılık vardır. Sayfada görünmeyen fiyatı, olmayan değerlendirmeyi veya doğrulanamayan etkinlik bilgisini şemaya eklemeyin.

Üçüncü sırada bakım maliyeti gelir. Her yeni şema, veri kaynağı, şablon ve test süreci gerektirir. Güncellenmeyen fiyat veya stok bilgisi, yanlış yapılandırılmış veriden daha büyük sorun yaratabilir.

• Desteklenen şema türü Google Search Gallery’de hâlâ yer alıyor mu?
• İşaretlenen bilgi sayfada kullanıcıya açıkça gösteriliyor mu?
• JSON-LD ile görünür içerik arasında fiyat, tarih ve ad bilgisi aynı mı?
• Şema bir eklenti, veri akışı veya üçüncü taraf entegrasyon tarafından kullanılıyor mu?
• Değişiklik öncesi ve sonrası Search Console verileri kaydedildi mi?
• Şemanın arama görünümüne değil, gerçek iş hedefine katkısı ölçülebiliyor mu?

Bu liste, destekten çıkan türleri yeni projelere eklemeyi engeller. Aynı zamanda geçerli şemaları da yalnızca alışkanlıkla değil, sayfa amacıyla ilişkilendirir.

SEO bütçesi planlanırken teknik bakımın kapsamı ayrıca yazılmalıdır. [SEO Fiyatları 2026: Aylık Ne Ödemelisiniz, Neye Göre Belirlenir?](/seo-fiyatlari-nasil-belirlenir) bu maliyet kalemlerinin nasıl ayrıştırılabileceğini açıklar.

Kaldırılan şemalar için uygulanabilir karar tablosu nedir?

Kaldırılan veya sınırlanan şemalar için en doğru karar, türün teknik olarak kodda bulunup bulunmadığına değil, güncel Google desteğine ve işletme ihtiyacına bakılarak verilir.

Tablodaki öncelik, her site için otomatik bir uygulama emri değildir. Örneğin bir eğitim platformu Course Info verisini başka bir iş ortağına gönderiyorsa, Google desteği kalksa bile veri kaynağı korunabilir.

Learning Video kaldırılmış olsa da video içeriğinin kendisi değersizleşmez. Video sayfasında VideoObject, açıklayıcı başlık, erişilebilir altyazı ve gerçek oynatma koşulları ayrıca değerlendirilebilir.

Benzer şekilde araç ilanı sayfaları da arama dışı kalmaz. Araç bilgilerini kullanıcıya açık, benzersiz ve güncel şekilde sunmak; sayfa başlığı, görseller, fiyat ve stok bilgisini tutarlı tutmak daha doğru önceliktir.

Son karar, önce teknik envanterde sonra performans raporunda verilmelidir. Destek kaldırılmış bir türü silmek çoğu zaman basit bir kod değişikliğidir; asıl çalışma, yerine hangi geçerli verinin konulacağını belirlemektir.