Güçlü kayıttan eksiksiz sayfa üreten, zayıf kayıtta dürüstçe duran ve mühendisliğe uydurulacak hiçbir boş alan davranışı bırakmayan bir şablon.

Bir veri setindeki en iyi kayıt neredeyse her şablonu iyi gösterebilir; tam da bu yüzden biz zor olan kayıtlar için tasarlıyoruz; seyrek kayıt, yinelenen kayıt, yayınlanmaya zar zor yetecek kayıt. Her alana tanımlı bir kural veriyor, sayfayı anlamsal sırayla kuruyor ve şablonu canlı bir kayıtla karşılaşmadan önce gerçek kayıtlarla kırmaya çalışıyoruz. Güçlü veride yararlı bir sayfa üreten, eksik veride tanımlı davranışı uygulayan ve gerektiğinde hiç sayfa açmayan bir şablon elde ediyorsunuz.

İki Zeo uzmanı, etiketli içerik bloklarıyla büyük bir sayfa şablonu kurarken zayıf ve yinelenen kayıtlar çerçevenin dışında bekliyor.

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • Kuveyt Türk
  • Watsons
  • Marks & Spencer
  • Sporjinal
  • Bernardo
  • Eureko Sigorta
  • Amazon
  • BMW
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • KPMG
  • DenizBank
  • Abdi İbrahim

Önce sayfanın kullanıcının hangi kararını destekleyeceğini tanımlıyor, modülleri bu görevden sonra seçiyoruz.

  1. Sayfanın destekleyeceği kararı belirliyoruz

    Onaylanmış fırsatı, hedef kitlenin vereceği tek bir kararla ilişkilendiriyoruz. İlgili kayıt sınıflarını, zorunlu bilgileri ve sayfanın hiç üretilmemesi gereken durumları da baştan tanımlıyoruz. Sayfanın hedef kitlenin hangi tek kararına hizmet edeceğine, diğer arama niyetlerinin nereye yönlendirileceğine biz karar veriyoruz.

    Tek bir URL kalıbının üç farklı arama niyetini aynı anda karşılamaya çalışmasını önleyen bir şablon şartnamesi ortaya çıkıyor.

  2. Her veri alanı için açık bir kural tanımlıyoruz

    Her alanı zorunlu, koşullu, isteğe bağlı, türetilmiş, yerelleştirilmiş, tekrarlanabilir ya da yasak olarak sınıflandırıyoruz. Kaynağını, doğrulamasını, sırasını ve boş kaldığında ne olacağını da tanımlıyoruz. Her alan için atla, beklet ya da başka modüle yönlendir seçeneklerinden hangisinin uygulanacağına bir kişi karar veriyor. Varsayılan değer bu kararın yerini tutmuyor.

    Eksik bilginin yapay bir dolguya dönüşmek yerine modülün atlanmasına, kaydın bekletilmesine ya da başka bir modüle yönlendirilmesine yol açtığı içerik kuralları ortaya çıkıyor.

  3. Sayfayı anlamlı bir okuma sırasıyla kuruyoruz

    Veri alanlarını başlık, özet, kanıt bloğu, karşılaştırma, bağlantı, medya, eylem, açıklama ve duyarlı bileşen durumlarıyla eşleştiriyoruz. Son okuma sırasını ve sayfaya hangi açıklama ya da karşılaştırmanın ait olduğunu içerik, tasarım ve erişilebilirlik sorumluları birlikte onaylıyor.

    Kullanıcı, ekran okuyucu ve CMS için aynı anda anlamlı olan bir şablon anatomisi ortaya çıkıyor.

  4. Şablonu gerçek kayıtlarla sınırlarına kadar zorluyoruz

    Eksiksiz kaydı da seyrek, uzun, yinelenen, eski, çok dilli, hassas, hatalı ve yasak kayıtları da farklı cihazlarda ve yardımcı teknolojilerle oluşturup test ediyoruz. Ortaya çıkan her hatayı içerik ve tasarım ekipleri birlikte inceliyor. Bunun açık bir kural gerektiren gerçek bir sınır durum mu, yoksa şablondaki hatalı bir varsayım mı olduğuna karar veriyoruz.

    Hatalı varsayımlar production kuralına dönüşmeden önce önümüzde duran, incelenebilir bir prototip seti oluşuyor.

  5. Sürekli elle müdahale isteyen yolları kaldırıyoruz

    Tekrar eden geçerli sınır durumlarını açık kurallara dönüştürüyoruz. Her kayıtta yeniden elle düzeltme isteyen şablon dallarını ise kaldırıyoruz. Tekrar eden bir durumun açık kurala dönüşmesine mi, yoksa ilgili dalın şablondan tamamen kalkmasına mı karar verileceğini mühendislik ekibiyle birlikte netleştiriyoruz.

    Testlerin, kapsam dışında kalan durumların ve sorumluların belli olduğu onaylı bir paket kalıyor. Hangi kaydın hiçbir zaman production'a alınmayacağı da açıkça yazıyor.

Zor kayıtları hacimde render eden yapay zeka; şablonun neyi vaat ettiğine karar veren insan.

Yapay zeka onaylı fırsat verisini tarayıp şablonun karşılaşabileceği kayıt sınıflarını ve arama niyetlerini listeliyor, onaylı alanlarla prototipleri doldurup kurala uymayan, boş kalan ya da tekrarlı görünen modülleri işaretliyor, çok sayıda alan ve modül düzenini karşılaştırıp ekran okuyucuda veya dar ekranda bozulan sıralamaları çıkarıyor, seyrek, yinelenen, eski, çok dilli ve yasak kayıtları farklı cihaz ile yardımcı teknoloji durumlarında render ediyor, sürekli tek seferlik düzeltme isteyen şablon dallarını işaretliyor. Kuralı koymak bize ait. Kayıtta sayfanın vaadini taşıyacak bilgi yoksa bunu genel dolgu paragraflarıyla gizlemiyoruz, sıfat ya da cümle sırası değiştirmek anlamlı bir farklılık saymıyoruz ve erişilebilirliği ölçekten sonra değil, üretimden önce test ediyoruz.

Gerçek koşullarda uygulanabilen bir içerik sistemi teslim ediyoruz. Bu sistem yalnızca ideal veri geldiğinde değil, zor kayıtlarda da ne yapacağını biliyor.

  • Mimari harita

    Şablon anatomisi

  • Karar matrisi

    İçerik ve boş durum davranışı kuralları

  • Değerlendirme tablosu

    Şablon uygunluk kuralları

  • Brief

    Sınır durum prototip paketi

Şu olduğunda tamam sayarız: Şablon anatomisi, içerik kuralları, uygunluk kuralları ve prototip paketi; sayfanın amacı, anlamsal sırası, alan ve modül eşleşmeleri, duyarlı durumlar, iç linkler, açıklamalar ve yasak birleşimler tanımlandığında, her alanın kaynağı, türü, sorumlusu, doğrulaması, yerelleştirme davranışı, uzunluk sınırı ve dürüst bir boş durumu olduğunda, temsili her kayıt gerekçesi incelenebilen geçer, bekler, zenginleşir, birleşir, reddedilir ya da süresi dolar sonucunu aldığında ve paket eksiksiz, tipik, seyrek, uzun, yinelenen, eski, çok dilli, hassas, hatalı ve yasak durumları inceleme kararlarıyla birlikte kapsadığında tamamlanmış oluyor.

Şablon, zor kayıtlar için de ideal kayıtlar kadar açık sonuçlar ürettiğinde hazırdır.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Fırsat ve varlık modeliniz zaten onaylandı, şimdi gerçek veri alanlarını her kaydı aynı anlatıya zorlamadan tekrar kullanılabilir sayfalara dönüştürmek istiyorsunuz.
  • Production'a geçmeden önce eksik, uzun, eski, çok dilli, hassas ve yinelenen veriyle ne yapılacağını açık kurallara bağlamak istiyorsunuz.
  • İçerik, tasarım, erişilebilirlik ve mühendislik ekiplerinin ortak kurallara ihtiyacı var, hangi modülün hangi veriyi hangi koşulda göstereceğini bilmek için.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Elinizdeki veri alanları, anlamlı ve yararlı bir sayfa üretmeye yetmeyecek kadar seyrek ya da tekrarlı.
  • Kaynak verinin doğruluğunu, editoryal kuralları, erişilebilirliği, yerelleştirmeyi ve kaçınılmaz şablon istisnalarını üstlenecek kimse yok. Bu yüzden şablon kararları alınamıyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Programatik SEO

Şu olduğunda tamam sayarız: Güçlü kayıt eksiksiz bir sayfa üretiyor, zayıf kayıt ise tanımlı biçimde bekliyor, daralıyor ya da hiç yayımlanmıyor. Mühendislik ekibi her boş alanın sonucunu içerik kuralından okuyabiliyor, eksik davranışı kendisi uydurmuyor.

  • Screaming Frog

    zorlayıcı kayıtları render edip alan bazlı template hatalarını çıkarıyor

  • Sitebulb

    template hatalarını component durumlarına ve kayıt sınıflarına bağlıyor

  • Schema App

    yapısal veriyi eksiksiz ve eksik kayıt durumlarında doğruluyor

  • PageSpeed Insights

    zor içerik durumlarının template performansına etkisini kontrol ediyor

  • Copyscape

    farklı kayıtların tekrar eden sayfa metni üretip üretmediğini kontrol ediyor

  • Weglot

    alanlardaki fallback'lerde ve sayfa yapısındaki yerelleştirme açıklarını gösteriyor

Varlık modelinizi ve sorun çıkarmasını beklediğiniz birkaç kaydı paylaşın. Şablonun üretime hazır olup olmadığını bu kayıtlarla birlikte değerlendirelim.
Şablonunuzu birlikte sınayalım

Zorunlu bir alan eksikse ne olur?

Sonucu içerik kuralları belirler. Kaydı bekletebilir, zenginleştirmeye gönderebilir, zorunlu olmayan modülü kaldırabilir, başka bir sayfayla birleştirebilir ya da hiç sayfa üretmeyebiliriz. Otomatik dolgu bunların arasında yok.

Prototip için kaç kayıt kullanıyorsunuz?

Her çalışma için geçerli tek bir sayı yok. Prototip setinin önemli alanları, kohortları, dilleri, bileşen durumlarını ve hata türlerini kapsaması gerekiyor. İyi seçilmiş on zor kayıt, yüz kolay kayıttan daha fazla sınır durumu gösterebilir.

AI veriden kendi başına şablon tasarlayabilir mi?

Alanları profilleyebilir, prototipleri doldurabilir, çıktıları karşılaştırabilir ve tekrarları işaretleyebilir. Sayfanın görevini belirlemek, iddiaları onaylamak, erişilebilirlik gerekliliklerini değerlendirmek ve eksik veri davranışına karar vermek insan sorumluluğunda kalır.

Tasarım ekibimizin beğendiği bir şablon zaten varsa ne olur?

Mevcut şablonu seyrek, yinelenen, eski ve çok dilli kayıtlarla test ediyoruz. Bu kayıtlarla da çalışıyorsa şablonu koruyor, içerik kurallarını ona göre yazıyoruz. Belirli bir modül gerçek veride bozuluyorsa bütün tasarımı değiştirmiyoruz, sorunun hangi modülde ve neden çıktığını gösteriyoruz.