Yapay zeka sistemleri artık işletmenizle ilgili soruları yanıtlıyor. Sorun şu ki çoğu zaman yanlış anlıyorlar.
Tipik durumu düşünün. Bir markanın ürünleri, hizmetleri, uzmanlığı, konumları, liderliği ve ilişkileri düzinelerce sayfaya dağılmıştır. Bir yapay zeka modeli bu sayfalardan parçaları alır, bunları olasılıksal olarak birleştirir ve bir yanıt üretir. Sonuç genellikle halüsinasyona uğramış ürün adları, icat edilmiş yöneticiler, yanlış alıntılanan yetenekler ve zayıf veya eksik atıflardır.
Bu yapay zeka modellerinin başarısızlığı değil. Bu, ortamın kendisinin başarısızlığıdır. Web'i sayfalar, bağlantılar ve düzyazı etrafında inşa ettik. Yapay zeka erişim sistemleri temelde farklı bir şeye ihtiyaç duyar: yapılandırılmış bir anlam ve kanıt katmanı.
Teklif: EntityMap
EntityMap kısa süre önce halkın katılımına açıldı. Kuruluşlara tek bir yapılandırılmış dosya yayınlama yolu sağlayan yeni bir açık standarttır. Bu dosya, kuruluşun bildiklerini beyan eder, önemli birimlerin birbirleriyle nasıl ilişki kurduğunu haritalandırır ve her iddiayı kaynak kanıtlarına bağlar.
Danışma 30 Haziran 2026'ya kadar sürecek ve resmi lansmanın 1 Temmuz'da yapılması planlanıyor. Proje, önümüzdeki 33 gün boyunca geliştiricilerden, SEO profesyonellerinden, yayıncılardan, yapılandırılmış veri uzmanlarından ve AI erişim sistemlerini geliştiren veya bunlara güvenen herkesten aktif olarak uygulama geri bildirimi, teknik eleştiri ve gerçek dünya testleri istiyor.
EntityMap'in Standartlar Ortamında Nerede Olduğu
EntityMap mevcut web standartlarının yerini almaz. Sitemap.xml ve schema.org'un hiçbir zaman ele almak üzere tasarlanmadığı bir boşluğu dolduruyor.
Sitemap.xml, tarayıcılara bir web sitesinde hangi sayfaların bulunduğunu bildirir. Schema.org, tek tek sayfalarda nelerin göründüğünü açıklar. EntityMap, yapay zeka sistemlerine bir kuruluşun ne olduğunu, ne bildiğini ve bu bilginin web sitesinin tamamına nasıl bağlandığını anlatır.
Bu ayrım önemlidir. Tedavi protokolleri yayınlayan bir sağlık kuruluşunu düşünün. Schema.org ile tek bir sayfaya açıklama ekleyebilirsiniz. EntityMap ile şunları söyleyebilirsiniz: “İşte temel tedavi alanlarımız. Bunlar aralarındaki ilişkiler. İşte her iddiayı destekleyen hakemli kanıtlar. İşte bu kanıtların sitemizde bulunduğu yer.” Bu dosyayı okuyan bir yapay zeka sistemi, onu sayfa parçalarından yeniden yapılandırmak yerine kurumsal bilginin yapılandırılmış bir görünümünü elde eder.
Veya yapay zeka sistemlerinin ürününü nasıl tanımladığıyla ilgilenen bir SaaS şirketini düşünün. EntityMap, şirketin şunu beyan etmesine olanak tanır: “X özelliğini sunuyoruz. Y'deki rakiplerden farklıdır. İşte kanıtı: belgelere bağlantı, örnek olay incelemesine bağlantı, karşılaştırma sayfasına bağlantı.” Artık şirketin dağınık web içeriğinden farklılaşmayı anlamak için Yüksek Lisans'a güvenmesine gerek yok.
Aynı mantık, atıfları koruyan yayıncılar, uzmanlık sınırlarını netleştiren hukuk firmaları, düzenleyici ayrıntılarla ilgilenen finansal hizmet firmaları ve yapay zekanın yanlış beyanından endişe duyan markalar için de geçerlidir.
EntityMap Nasıl Çalışır?
EntityMap, bir etki alanında öngörülebilir bir konumda yayınlanan bir JSON dosyasıdır. Üç temel unsur içerir.
Varlıklar Kuruluşun kapsadığı şeylere ad verilir: ürünler, hizmetler, kişiler, kavramlar, konumlar, düzenlemeler, uzmanlık alanları.
İlişkiler bu varlıkların nasıl bağlandığını haritalandırın. Örnekler: “bu ürün bu sonucu geliştiriyor”, “bu kişi bu ekibe liderlik ediyor”, “bu düzenleme bu hizmeti yönetiyor.”
Kanıt parçaları kaynak URL'lerine bağlı olarak web sitesinden pasajları destekliyorlar.
Her parça, ilişkilendirme meta verilerini taşır: yayıncı adı, kaynak sayfa, alma zaman damgası. Bu meta veriler, vektör veritabanlarında çıkarma, toplama ve depolama işlemlerinden sonra hayatta kalır. Bir yapay zeka sistemi içeriğinizi kullanarak yanıt oluşturduğunda kanıt zinciri bozulmadan kalır.
Spesifikasyon kasıtlı olarak minimum düzeydedir. Uyumluluk tabanı, üç nesnede kabaca 12 gerekli alandan oluşur. Geriye kalan her şey isteğe bağlı zenginleştirmedir: özel yüklemler, parçalar arası çözümleme, doğrulama durumu bildirimleri, değişiklik günlüğü takibi.
Kimler Dikkat Etmeli
Alma Artırılmış Üretim (RAG) sistemleri oluşturuyorsanız, daha temiz kaynak verileri, daha iyi muhakeme zincirleri ve daha az halüsinasyon anlamına gelir.
Bir SEO uzmanıysanız bu, yapay zeka görünürlüğü için yeni bir aracı temsil eder. Geleneksel içerik ve bağlantı stratejilerinin yerini almak yerine onlarla çalışır.
Bir yayıncıysanız bu, bildiklerinizi beyan etmenin ve içeriğiniz AI platformları arasında ayrıştırılırken atıfları korumanın bir yoludur.
Yapay zeka sistemlerinin kuruluşunuzu nasıl temsil ettiği konusunda endişeleriniz varsa bu, kontrolü öne çıkarmak için bir araçtır.
Standart CC BY 4.0 kapsamında yayınlanmaktadır. Satıcıya bağlı kalma, abonelik veya özel yazılım gereksinimi yoktur. Topluluk katkısı açıktır. Kaynak kodu, spesifikasyon ve doğrulama araçlarının tümü GitHub'da mevcuttur.
Projenin Sizden Neleri İstiyor?
İstişare süresi törensel değildir. Proje ekibi aktif olarak belirli geri bildirim biçimleri arıyor.
Teknik uygulama geri bildirimi: Siteniz veya ürününüz için bir EntityMap oluşturmayı denediniz mi? Ne kırıldı? Uygulamada garip hissettiren şey neydi?
Kullanım senaryosu doğrulaması: Bu gerçekten karşılaştığınız bir sorunu çözüyor mu? Alanınız veya sektörünüz için kritik bir şeyi mi gözden kaçırıyor?
Yüklem eleştirisi: Standart 24 temel yüklemi tanımlar (GELİŞTİRME, BAĞIMLILIK_AÇMA, MEASURES ve diğerleri). Bunlar işiniz için doğru anlamsal soyutlamalar mı? Bu listeye ekleme mi yapmamız yoksa çıkarmamız mı gerekiyor?
Entegrasyon fikirleri: Jeneratör mü yapıyorsunuz? Doğrulayıcı mı? EntityMaps'i yönetmek için bir kontrol paneli mi? Proje, hangi araçları düşündüğünüzü bilmek istiyor.
Sektöre özel uygulamalar: Sağlık, finans, eğitim, hukuk veya başka bir sektörde çalışıyorsanız sektörünüz için EntityMap profili nasıl görünür?
Spesifikasyona entitymap.org/spec/v1.0 adresinden ulaşılabilir. Entitymap.org/validate adresinde bir doğrulayıcı yayında. Topluluk forumu ve GitHub deposu github.com/entitymap adresindedir.
Katılımcılar, 30 Haziran 2026'dan önce spesifikasyonu incelemeye, uygulamayı test etmeye, sorunları dile getirmeye, iyileştirmeler önermeye ve tartışmaya katkıda bulunmaya davetlidir.
Önemli Bağlam: Bu Gerçekten Açıktır
Bu, arama ve yapay zeka topluluğunun içinden gelen bir standart teklifidir. Schema.org'un kurucularından RV Guha projeyi inceledi ve onay verdi.
Danışma gerçekten açıktır. İlk aşama teknik incelemeye ve erken uygulamaya odaklanır. İstişare tamamlandıktan sonra standardın daha geniş çapta benimsenmesi, sektöre özel uygulamalar ve standardın daha geniş etkisine ilişkin araştırmalar yapılacaktır.
Bu An Neden Önemli?
Son birkaç yılınızı yapay zeka sistemlerinin sizin çalışmanızı, müşterilerinizin çalışmalarını veya kuruluşunuzun uzmanlığını yanlış tanıtmasını izlediyseniz bu, bunun nasıl değişeceğini şekillendirme anınızdır.
Giriş çubuğu düşüktür. Şartnameyi gözden geçirmeniz, onu önemsediğiniz gerçek bir soruna karşı test etmeniz ve projeye ne bulduğunuzu anlatmanız gerekir. Bu geri bildirim, standardın kesinleşmesinden önce standardı bilgilendirecektir.
Danışma 33 gün sürecek. Bundan sonra benimseme aşaması başlar.
Açıklama: Her ikisi de EntityMap standartları önerisini destekleyen InLinks ve Waikay'ın CEO'suyum.
Daha Fazla Kaynak:
Öne Çıkan Görsel: optimarc/Shutterstock
Bir yanıt yazın