--- title: "Edge Çok Dilli Yapılandırılmış Veri Doğrulaması ve Otomatik JSON‑LD Güncellemeleri" --- # Edge Çok Dilli Yapılandırılmış Veri Doğrulaması ve Otomatik JSON‑LD Güncellemeleri Modern arama motorları, bir sayfanın bağlamını anlamak için **yapılandırılmış veri**ye büyük ölçüde güvenir. Çok dilli siteler için bu zorluk katlanır: her dil versiyonu doğru **schema.org** işaretlemesi sunmalıdır ve herhangi bir tutarsızlık indeksleme cezasına ya da görünürlük kaybına yol açabilir. Doğrulamanın kaynak sunucuda yapılması değerlidir, ancak genellikle kenar‑tabanlı yeniden yazmalar, sıkıştırma veya yerelleştirme eklentileri gibi aşağı yönlü dönüşümler tarafından getirilen sorunları yakalayamaz. İçerik zaten bir **İçerik Dağıtım Ağı (CDN)** üzerinden sunulduğu bir noktada doğrulama adımını kenara taşımak, gerçek‑zamanlı düzeltme sağlar ve her ziyaretçinin sayfanın temiz, arama motoru‑dostu bir sürümünü almasını garantiler. Bu kılavuz, istek dilini algılamaktan uygun JSON‑LD şablonunu almaya, işaretlemenin en yeni schema.org spesifikasyonuna göre doğrulanmasına, yaygın hataların düzeltilmesine ve nihayetinde güncellenmiş bir snippet’in HTTP yanıtına enjekte edilmesine kadar tüm süreci adım adım gösterir. Yaklaşım tamamen **AI‑siz**dir; belirleyici kural‑tabanlı doğrulayıcılar ve Cloudflare Workers, Fastly Compute@Edge ve Akamai EdgeWorkers gibi popüler CDN'lerin desteklediği kenar betik dilleri kullanılır. ## Neden Kenar Doğrulaması, Yalnızca Kaynak Kontrollerine Göre Daha İyi? Bir sayfa kaynakta doğrulama geçse bile hâlâ şu durumlara açık olabilir: 1. **Başlık‑tabanlı yeniden yazmalar** dil niteliklerini ekleyip kaldırır. 2. **Dinamik URL normalizasyonu**, yapılandırılmış veriyi güncellemeden kanonik URL'leri değiştirir. 3. **Önbellek parçalanması**, dil değişikliğinden sonra eski JSON‑LD’nin kenar önbelleklerinde kalmasına neden olur. 4. **Sıkıştırma artefaktları**, JSON dizgilerini yanlışlıkla kesebilir. Doğrulama adımını kenara taşıyarak sistem şu avantajları elde eder: - **Tam olarak** müşteriye teslim edilecek yükü inceler. - Yanıt önbelleğe alınmadan **dile özgü** düzeltmeler uygular. - Arama motoru tarayıcılarına gönderilen **geçersiz izlenimlerin** sayısını azaltır. ## Kenar Doğrulama Boru Hattının Temel Bileşenleri ### 1. Dil Algılama Kenar betiği `Accept-Language` başlığı, URL yol ön ekleri (`/en/`, `/fr/` vb.) ve isteğe bağlı sorgu parametrelerini (`?lang=es`) inceler. Algılanan dil kodu (`lang`) doğru JSON‑LD şablonunu seçmek için birincil anahtar olur. ### 2. Şablon Getirme **Anahtar‑değer deposu** (ör. Cloudflare KV, Fastly Edge Dictionary) her dil için önceden üretilmiş JSON‑LD snippet'lerini tutar. Kenar betiği aşağıdaki birleşik önbellek anahtarını kullanarak şablonu çeker: ``` "jsonld:" + request.host + ":" + lang ``` ### 3. Doğrulama Motoru Doğrulama motoru, WebAssembly ile derlenmiş hafif bir schema.org doğrulayıcısıdır. Şunları kontrol eder: - Hedef tip (ör. `Article`, `Product`) için gerekli özellikler. - `@id` ve `url` için doğru IRI biçimi. - Dil‑etiketli dize literal'larının doğru kullanımı. Doğrulama başarısız olursa, motor önceden tanımlanmış **düzeltme işleyicilerine** karşılık gelen hata kodları listesi döndürür. ### 4. Otomatik Düzeltme İşleyicileri Düzeltme işleyicileri belirleyici fonksiyonlardır ve şunları yapar: - Eksik `@type` alanlarını ekler. - İstekten türetilen kanonik sürümle bozuk URL'leri değiştirir. - Algılanan dile dayalı eksik `inLanguage` literal'larını ekler. - Ayrıştırıcıları şaşırtabilecek yinelenen özellikleri kaldırır. Her işleyici kural‑tabanlı olduğundan sistem **öngörülebilir** kalır ve olasılıksal AI modellerinin tuzaklarından kaçınır. ### 5. Yanıta Enjekte Etme JSON‑LD doğrulandıktan ve düzeltildikten sonra betik, HTML `` kısmının kapanış `` etiketi öncesine ekler. Orijinal sayfada zaten bir `