Schema Markup Deep-Dive: Restaurant + Menu + Review Birleştirme

Bornova'daki 8 masalı vegan kafe, ChatGPT'nin "İzmir vegan brunch nerede" sorgusunda 3. sırada çıkıyor — sebebi sosyal medya değil, restoran sahibinin haberi bile olmadan thMenu'nun arka planda ürettiği birleşik schema markup. Bu yazıda Restaurant, Menu ve Review tiplerini tek JSON-LD bloğunda nasıl birleştirdiğimizi anlatıyoruz.

Neden Tek Blok, Üç Schema?

Google, Bing ve özellikle ChatGPT/Perplexity gibi LLM arama motorları, ayrı script bloklarını çoğunlukla birleştirmekte zorlanıyor; aynı sayfada Restaurant + ayrı Menu + ayrı Review verirsen, AI sadece ilk bloğu yorumlayıp menü detayını kaçırıyor. Bizim tercih ettiğimiz yol: bir tek @graph dizisi içinde üç node, birbirine @id referansıyla bağlı.

Bu yapı sayesinde "İzmir vegan brunch" sorgusunda LLM, restoranın adresini, menüden 3 brunch ürününü, vegan etiketini ve 4.7 yıldız aggregate rating'i tek seferde okuyup özet üretebiliyor. Ayrı bloklarda olsa, çoğu zaman sadece Restaurant kısmı kalıyor cevapta.

JSON-LD Şablonu

thMenu'nun otomatik ürettiği temel iskelet şu sırayı izler:

• Restaurant node: name, address, servesCuisine, priceRange, image, aggregateRating ve hasMenu: { @id: "..." }.
• Menu node: @type: "Menu", hasMenuSection dizisi; her bölüm içinde hasMenuItem ve MenuItem nesneleri (name, description, offers.price, suitableForDiet).
• Review node: @type: "Review", itemReviewed: { @id: "Restaurant id'si" }, en az 3-5 son inceleme (author, reviewRating, datePublished).

LLM ve Klasik SEO İçin Doğrulama

Yapıyı kurduktan sonra üç noktayı kontrol et: Google Rich Results Test (Restaurant + Menu için), Schema.org Validator (genel tip hataları için) ve son olarak ChatGPT'ye doğrudan sorgu — kendi restoranın adını ve şehrini yazıp markup'taki bilgilerin cevaba nasıl yansıdığını gözlemle.

thMenu otomatik üretimde aggregate rating'i yalnızca son 90 gün içindeki feedback'lerden hesaplar; eski/şüpheli yorumlar dahil edilmez. Bu, Google'ın "review spam" politikasını ihlal etmemen için kritik.

FAQ

Schema değişikliği AI aramalarına ne zaman yansır? Klasik Google için 1-3 hafta, ChatGPT/Perplexity gibi araçlar için Bing crawl döngüsüne bağlı olarak 7-21 gün aralığında.

FakeAggregateRating cezası alır mıyım? Aggregate rating'i gerçek müşteri feedback'lerinden türetiyorsan ve reviewCount doğruysa hayır; uydurma puanlar ise penalty riski yüksek.

Menü çok büyükse tüm ürünleri eklemeli miyim? En popüler 20-30 ürün yeter; daha fazlası sayfa boyutunu şişirir ve crawler bütçesini zayıflatır.

Faydalı buldunuz mu? Paylaşın.