En İyi AI Web Kazıma Araçları Kıyaslandı

Siteler düzenlerini değiştirir ve bir sayfadan ihtiyaç duyduğunuz alanlar zamanla kayar. Bu değişiklikler elle kodlanmış scraper'ları bozar. AI scraper'lar basit prompt'larla güncellenebilir ve bazıları site değiştiğinde kayıtlı bir scraper'ı onarabilir.

En iyi AI web kazıma araçlarını, 25.000 istekle, araç başına 5.000 olmak üzere, 500 URL üzerinde, en çok ziyaret edilen alan adlarının 10 tanesinin her birinde kıyasladık; performanslarını gördük ve her birinin AI'dan nasıl yararlandığını karşılaştırdık.

Sıralama, kıyaslanan satıcılar için başarı oranına, geri kalanlar için özellik kapsamına göredir.

AI web kazıma kıyaslaması

Test süreci hakkında daha fazla ayrıntı için kıyaslama metodolojisi bölümüne bakın.

Tamlık ve doğruluk karşılaştırması

Her alan adı için o sayfa türünde önemli olan alanları istedik: e-ticaret sayfalarında fiyat ve para birimi, sosyal sayfalarda gönderi metni, beğeniler ve yazar. Bu araçların ne kadar iyi performans gösterdiğini ölçmek için üç metrik kullandık: başarı, tamlık ve doğruluk. Üçü de gereklidir çünkü bir araç her şeyi döndürmeden bir şey döndürebilir ve her şeyi döndürüp hiçbiri doğru olmayabilir.

Başarı: istediğimiz alanlardan en az birini döndüren isteklerin payı.

Tamlık: istediğimiz alanlardan gerçekten dönenlerin payı, istekler genelinde ortalaması alınır.

Doğruluk: doğrulanabilir alanlardan doğru bir değerle dönenlerin payı; referansla veya diğer araçların üzerinde uzlaştığı değerle karşılaştırılır. Hiç dönmeyen bir alan yanlış sayılır.

İstatistiksel metodoloji

Güven aralıkları, bootstrap yüzdelik yeniden örnekleme kullanılarak hesaplandı:

Yeniden örneklemeler: 10.000
Güven düzeyi: %95
Yeniden örnekleme birimi: URL; beş sağlayıcı da aynı çekilişte yeniden örneklenir
Metrikler: başarı oranı, tamlık, doğruluk ve tamamlanma süresi
Örneklem büyüklüğü: Sağlayıcı başına N = 5.000 URL (500, 10 alan adının her birinde)
Önce alan adı puanları hesaplanır, sonra on alan adı genelinde ortalaması alınır

AI web kazıma kıyaslama sonuçları

5.000 URL genelinde, 10 alan adında, her aracı kendi API'sinin kurulduğu şekilde çağırdık. Bright Data, Apify ve Firecrawl tek istekte URL listesi kabul eder, bu yüzden istek başına 100 URL gönderdik. Oxylabs ve ScrapingBee istek başına tek URL kabul eder, bu yüzden onları teker gönderdik. Eşzamanlılık her araç için aynıydı, beş paralel istek; dolayısıyla tek fark her API'nin desteklediği şeydir.

• Bright Data üç kalite ölçümünün hepsinde en yüksek puanı aldı: %85 başarı, %76 tamlık, %60 doğruluk.
• Alandaki en yüksek doğruluk %60 oldu. Doğrulanabilir alanların beşte ikisi eksik veya yanlış döndü.
• Tamlık, Bright Data’nın %76 değerinden Apify’nın %32 değerine kadar değişti; Oxylabs %59, Firecrawl %53 ve Scraping Bee %41 ile yer aldı.
• Firecrawl, URL başına yarım saniyenin altında en hızlıydı; Bright Data’nın 4,6 saniyesine karşı, doğrulukta 22 puan daha düşüktü. Oxylabs 35 saniye ile en yavaştı.

Her satıcı AI'ya farklı bir yaklaşım benimser; bizim amacımız bu yaklaşımları ve getirdikleri ödünleşimleri karşılaştırmaktı.

Kıyaslamadan AI web kazıma araçları hakkında temel bulgular

• Başarısızlıklar veri gibi görünebilir. Bir araç bir fiyatı okuyamadığında, çoğu zaman sayfa bir anti-bot duvarına takıldığı için, hata yerine 0 döndürebilir. Null yeniden denenebilir veya atlanabilir, ancak 0 doğrulamadan fark edilmeden geçer. Apify ve Oxylabs bu durumlarda null döndürdü. Firecrawl’ın dokümantasyonu, modelin bir değeri tahmin etmemesi için her şema alanına “Sayfada bulunamadıysa null döndür” eklenmesini önerir.
• Ekstra alanlar: fiyat ve para birimi isteyen bir prompt, marka, açıklama veya görsel URL'leri de döndürebilir. Bir şema, yanıtı adlandırdığınız alanlarla sınırlar. Bright Data, çıktı şemasını derleme sırasında kilitler, böylece her çağrı aynı alanları döndürür.
• Yanlış öğe: indirimli ve orijinal fiyatın, vergili ve vergisiz fiyatların veya bölgesel fiyat seçeneklerinin gösterildiği sayfalarda bir araç yanlış sayıyı çıkarabilir.
• Değişen sayılar: prompt'tan JSON'a araçlar ondalık basamaklar ekleyebilir, değerleri kesebilir veya sayfada görünmeyen para birimi dönüştürülmüş yaklaşık değerler döndürebilir.
• Konum fiyatı değiştirir: bazı siteler fiyatları ziyaretçinin IP konumuna göre belirler, bu nedenle ABD proxy'lerindeki bir araç Avrupalı bir kullanıcıdan farklı bir fiyat görür.

Şema ve proxy bölgesi, bunların çoğunu verilerinize ulaşmadan önce yakalamanızı sağlayan parametrelerdir.

AI web kazıma araçları fiyatlandırması

Kadoa, hiçbir ücret yayınlamadığı için fiyatlandırma tablosunda yer almıyor. Kadoa, satış yoluyla fiyatlandırılan tüketime dayalı bir Flex katmanı ve bir Enterprise katmanı sunar.

AI web kazıma araçları karşılaştırması

İlk scraper'a kadar geçen süre: Sonradan ID ile çağırabileceğiniz bir scraper oluşturan araçlar için kurulumun ne kadar sürdüğünü gösterir. “Tek HTTP çağrısı”, hiç derleme adımı olmadığı anlamına gelir.

Kullanıcı tanımlı çıktı şeması: Kazıma çalışmadan önce çıktı alanlarını ve türlerini kendiniz belirleyip belirleyemeyeceğinizi gösterir; bunları bir prompt'ta tanımlayıp yapıya çalışma zamanında LLM'in karar vermesi yerine.

Bir kez derle, çok kez çağır endpoint'i: Scraper'ın bir kez derlenip satıcı tarafında saklanarak yalnızca bir URL ile çağrılıp çağrılamayacağını gösterir. Burada LLM (veya kayıt tabanlı araçlar için tıklama akışınız) derleme sırasında çalışır ve çıktısı, sahip olduğunuz ve yerinde değiştirebileceğiniz bir scraper olarak dondurulur; programlar, webhook'lar ve entegrasyonlar bu scraper'a bağlanır. Bu eksik olduğunda, çıkarım her çağrıda yeniden yapılır ve tam tanım her istekle birlikte taşınır.

Kendini onaran kayıtlı scraper: Kayıtlı bir scraper'ın, hedef site değiştiğinde sıfırdan yeniden oluşturulmadan onarılıp onarılmadığını gösterir. Düzeltme, aynı depolanmış scraper'a mevcut tanımlayıcısı altında uygulanır; böylece tetikleyiciler, programlar ve entegrasyonlar çalışmaya devam eder.

* Kadoa, scraper'ı depolar ve ID ile çağırır; ancak hedef URL'ler iş akışı oluşturulduğunda bağlanır. Yeni bir URL'ye yönlendirmek, çalıştırmadan önce ayrı bir metadata güncellemesi gerektirir.

Her çağrıda sayfa üzerinde bir LLM çalıştıran araçlar burada sayılmaz: onarılacak kalıcı bir çıkarım mantığı yoktur; bu da onları düzen değişikliklerine toleranslı kılar, ancak aynı zamanda incelenecek, sürümlenecek veya onaylanacak bir artefakt olmadığı anlamına gelir. Tanımlayıcısına işaret edilemeyen dahili önbellekler de öyledir; çünkü yine incelenecek, sürümlenecek veya onaylanacak hiçbir şey yoktur.

Sürekli değişen sayfalar gibi konuların ötesinde, agentic pipeline'larda genellikle çağırabileceğiniz basit bir API'ye ihtiyaç duyarsınız: bir URL verin, yapılandırılmış veri alın. Ancak düzenli olarak kazımanız gereken her alan adı için hazır bir scraper API'si her zaman bulamazsınız; bulduğunuzda da istediğiniz alanlar orada olmayabilir veya şemayı kendi ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmeniz gerekebilir. Bu sorunları ele alan farklı yaklaşımlar vardır.

Bir kez derle, çok kez çağır AI web kazıma platformları

Kendi scraper'ınızı oluşturuyorsanız, crawler'ı yazmanız, proxy'ler bağlamanız, headless tarayıcılar çalıştırmanız ve kuyruklar, yeniden denemeler ve anti-bot önlemlerini kendiniz yönetmeniz gerekir.

AI web kazıma araçları bu işi azaltır. Bright Data Scraper Studio, Browse AI ve Kadoa gibi bir kez derle, çok kez çağır platformları, bir prompt'tan veya tıklama kaydından bir kez scraper oluşturur ve yalnızca bir URL ile çağırabilmeniz için depolar.

Bright Data Scraper Studio, bir prompt'tan scraper oluşturur ve ardından onu kararlı bir API olarak sunar. Tek seferlik kurulumdan sonra her çağrı yalnızca bir URL alır.

Çıkarmak istediğiniz alanları sade bir dille tanımlarsınız; isteğe bağlı olarak CSS seçicileri, sayfa içi gerekli eylemler veya sayfa yükleme davranışı ekleyebilirsiniz.

Scraper Studio agent'i, prompt'tan çıktı şemasını oluşturur. Şemayı inceler, alan ekler veya çıkarır ya da türleri değiştirirsiniz; ardından agent scraper kodunu yazar.

• Bir kez derle, çok kez çağır endpoint'i: Şemayı onayladığınızda, scraper sabit bir tanımlayıcıya sahip uzun ömürlü bir endpoint olarak kaydedilir. Her çağrı yalnızca bir URL ile aynı endpoint'e gider ve çıktı şeması çağrılar boyunca aynı kalır. Testlerimizde özel bir scraper oluşturmak ortalama 10 dakika sürdü.
• İki derleme yöntemi: Tarayıcıda Agent ile sohbet edebilir veya terminalinizden tek bir komutla URL ve prompt alan Bright Data CLI'sini kullanarak scraper oluşturabilirsiniz. Her ikisi de aynı scraper'ı üretir.
• Kodlama agent'i iş akışı: Terminal komutları Claude Code, Cursor ve Codex içinde değiştirilmeden çalışır; böylece agent, editörden ayrılmadan bir scraper oluşturabilir, çalıştırabilir veya kendini onarabilir. Ayrıca scraper'ın tanımlayıcısını agent'ın kurallar dosyasına sabitleyerek gelecekteki oturumların onu yeniden kullanmasını sağlayabilirsiniz.
• Teslimat: API, SDK, CLI, webhook'lar veya S3, GCS, Azure veya OSS üzerinde bulut depolamaya doğrudan teslimat.
• Önceden oluşturulmuş scraper'larla birlikte: Bright Data, Amazon, LinkedIn ve Zillow gibi popüler siteler için hazır scraper'lardan oluşan bir kütüphane sağlar.
• Kendini onaran kayıtlı scraper: Site değiştiğinde ve scraper bozulduğunda, neyin bozulduğunu sade bir dille açıklarsınız; AI bir düzeltme üretir ve örnek çıktıyla gösterir; siz onaylayana kadar hiçbir şey yayına girmez. Scraper'ın tanımlayıcısı değişmediği için ona bağlı her tetikleyici, program ve entegrasyon çalışmaya devam eder.

Browse AI, robot adı verilen scraper'ları görsel bir kayıttan oluşturur. Hedef sayfayı açar ve yakalanacak alanlara tıklarsınız. Robot, gezinme adımlarını ve seçilen alanları bir kayıt olarak saklar ve her çalıştırmada yeniden oynatır.

• Robot Studio ile görsel kurulum: Scraper'lar bir tıklama → alanı yakala → kaydet akışıyla oluşturulur.
• Yerleşik izleme ve uyarı: Saatlik, günlük veya haftalık programlar, değişiklik algılama ve aynı üründe e-posta veya webhook uyarıları.
• Şema yakalanan alanlardan oluşur: Her alan için ayrı bir yakalama adımı eklenir; prompt'tan şemaya dönüşüm yoktur.
• Otomatik uyum: Browse AI motoru, bir site değiştiğinde kazıma kodunu uyarlar ve çoğu robot müdahale olmadan çalışmaya devam eder. Uyum yeterli olmadığında robotu yeniden eğitirsiniz; bu da geçmişini, çalıştırmalarını ve iş akışlarını korur.

Kadoa, bir prompt'tan iş akışı adı verilen bir scraper oluşturur ve onu üretilmiş kod olarak depolar; böylece izlenecek ve onarılacak somut bir artefakt olur.

• Bir kez derle, çok kez çağır endpoint'i: Kayıtlı bir iş akışı kalıcı bir ID alır ve PUT /v4/workflows/{id}/run ile çağrılır. İstek yalnızca değişkenler ve bir satır sınırı taşır; şema ve çıkarım kodu Kadoa tarafında kalır. Aynı iş akışını farklı bir URL'ye yönlendirmek önce metadata'sını güncellemek anlamına gelir; bu nedenle içinde URL olan tek bir çağrı değildir.
• Prompt'tan tipli şemaya: Veriyi kurulum prompt'unda tanımlarsınız ve Kadoa, görsel veya JSON görünümünde düzenleyebileceğiniz bir şema önerir. Alanlar STRING, NUMBER, MONEY, DATE ve LINK gibi tipler taşır ve anahtar olarak işaretlenebilir.
• Kendini onaran kayıtlı scraper: Onarım, bir program yerine başarısız bir çalıştırma ile tetiklenir. Kadoa, aynı iş akışı ID'si altında çıkarım kodunu yeniden üretir ve önceden çıkarılan verilerle doğrular; böylece programlar ve entegrasyonlar çalışmaya devam eder. Düzeltme yayına girmeden önce onay adımı yoktur. Otomatik kurtarma başarısız olduğunda Kadoa operasyon ekibine bir bilet açılır.
• Kodlama agent'i iş akışı: 40+ araç içeren barındırılan bir MCP sunucusu ve ayrıca birinci taraf Node ve Python SDK'ları ve bir CLI (kadoa create, kadoa run, kadoa export).
• Teslimat: Çekme için API, SDK, CLI, MCP ve Google Sheets; itme için S3, GCS, Azure Blob, webhook'lar, WebSockets, e-posta ve Slack; paylaşım için Snowflake ve Databricks. Bulut depolama bağlayıcıları self-servis yerine destek aracılığıyla kurulur.

Tek seferlik AI çıkarım API'leri

Tek seferlik AI çıkarım API'leri hiçbir scraper saklamaz. Her çağrı, bir prompt veya şema ile bir URL gönderir; araç sayfayı getirir ve istek anında LLM çıkarımı çalıştırır. Oxylabs AI Studio, Apify AI Web Scraper Actor, Firecrawl ve ScrapingBee bu şekilde çalışır.

Oxylabs AI Studio, tek bir SDK (pip install oxylabs-ai-studio) altında beş ayrı AI uygulamasından oluşan bir pakettir: AiScraper, AiCrawler, BrowserAgent, AiSearch ve AiMap. Sunucu tarafında hiçbir şey kalıcı değildir; her kazıma çağrısı yeni bir getirme artı LLM çıkarımı çalıştırır.

• AiScraper akışı: generate_schema(prompt=…) isteğe bağlı olarak bir JSON şeması üretmek için LLM'i çağırır, ardından scrape(url, schema) sayfayı getirir ve LLM çıkarımı çalıştırır. Şemayı kendi tarafınızda tutabilir ve yeniden kullanabilirsiniz, ancak sunucu uzun ömürlü bir scraper kaydetmez.
• Beş uygulama, tek SDK: Tek URL'li yapılandırılmış çıkarım için AiScraper, prompt güdümlü site taraması için AiCrawler, sayfa içi eylemler için BrowserAgent, doğal dilde arama artı çıkarım için AiSearch ve bir sitenin filtrelenmiş URL haritaları için AiMap.
• Çıktı biçimleri: markdown (varsayılan), json, csv, toon (token için optimize edilmiş bir biçim), screenshot ve html (yalnızca tarayıcı ajanı).
• Elle yazılmış şemalar: generate_schema isteğe bağlıdır. schema parametresi yazdığınız herhangi bir JSON Schema kabul eder ve Oxylabs'ın kendi örnekleri elle yazılmış bir Pydantic modeli geçirir. JSON, CSV ve TOON çıktısı için şema zorunludur.
• Dikkate değer parametreler: render_javascript=”otomatik”, JS render gerekli olup olmadığına hizmetin karar vermesini sağlar; geo_location, proxy konumu için ISO ülke kodu veya adı alır ve max_credits istek başına harcama üst sınırı belirler.

Apify, “Actor” adı verilen çalıştırılabilir kazıma ve otomasyon programlarının platformunda oluşturulup çalıştırıldığı açık bir geliştirici ekosistemi sunar. Kendi Actor'ınızı sıfırdan yazabilir, hazır bir şablondan başlayabilir veya Apify Store'da başkalarının yayınladığı Actor'ları kullanabilirsiniz.

• AI çıkarım actor'ı: Apify, herhangi bir URL'den doğal dilde bir prompt alan ve yapılandırılmış JSON döndüren hazır bir apify/ai-web-scraper Actor'ına da sahiptir. Prompt'u her çalıştırmada yeniden girersiniz ve JSON çıktısının çağrılar arasında tutarlı kalması garanti edilmez; bu, prompt güdümlü araçlar için yaygın bir davranıştır.
• Yalnızca prompt: Actor'ın girdisi beş alana sahiptir: startUrls, extractionMode, prompt, maxPagesToVisit ve maxCrawlDepth. Kullanıcı tanımlı bir çıktı şeması için parametre yoktur.
• Kendi actor'ınızı oluşturun: Hedef siteniz için hazır bir scraper yoksa veya hiçbiri istediğiniz veri alanlarını kazımıyorsa, kendi Actor'ınızı yazar ve hangi alanların çıkarılacağına, sayfada nerede bulunduğuna ve geri kalanının nasıl ele alınacağına karar verirsiniz. Bunun ne kadar süreceği kodlama becerilerinize ve sitenin karmaşıklığına bağlıdır. Kendi başınıza oluşturmayı tercih etmiyorsanız, Apify profesyonel hizmetlerinden de yardım alabilirsiniz.
• Önceden oluşturulmuş scraper'larla birlikte: Apify Store, geliştiricilerin yayınladığı Actor'ları listeler. Popüler siteler için çoğu scraper üçüncü taraf geliştiriciler tarafından yayınlanır ve sürdürülür.
• Platform hizmetleri: Actor'lar kullanıma hazır olarak programlama, izleme, dataset depolama, proxy havuzu ve API erişimi ile gelir.
• Agent erişimi: Apify'ın MCP sunucusu, bir kodlama agent'inin Actor'ları aramasını ve çalıştırmasını sağlar; ancak agent'in içinden bir Actor oluşturmak veya sürdürmek için yerleşik bir akışı yoktur.
• Bakım sahipliği: Actor'ı kendiniz oluşturduysanız, site değiştiğinde onu siz düzeltirsiniz. Store'dan birini kullanıyorsanız, Actor'ın sahibinin düzeltmeyi kendi takviminde yayınlamasını beklersiniz.

Firecrawl, tek bir senkron çağrıda URL artı bir prompt veya bir JSON şemasını JSON'a dönüştürür. Her istek, çağrı yapıldığı anda çıkarım pipeline'ını çalıştırır.

• Prompt veya şema: Bir şema, çağrıdan önce alan adlarını ve türlerini sabitler; böylece yanıt yalnızca adlandırdığınız alanları içerir. Bir prompt, yapıyı modele bırakır; yazması daha hızlıdır ancak çağrılar arasında değişebilir.
• Sayfa türü biçimleri: product, menu, branding, audio ve video Firecrawl tarafından belirlenen sabit bir yapı döndürür. product başlık, fiyat, stok durumu, varyantlar ve satış fiyatını kapsar. Parametre almazlar ve LLM olmadan çalışırlar.
• deterministicJson: Bir şema alır ve site başına üretilen bir çıkarıcıyı önbelleğe alır; böylece tekrarlanan kazımalar LLM'i atlar. json biçimiyle birleştirilemez.
• İstek başına çalıştırma: Her çağrı kendi prompt'unu veya şemasını taşır ve istek anında çalışır; bu nedenle çıktı sayfayı o anki haliyle yansıtır ve önceden kaydedilecek hiçbir şey yoktur.
• Kodlama agent desteği: Resmi MCP sunucusu ve CLI; Claude Code, Cursor, Codex CLI ve Gemini CLI için hızlı başlangıçlar ve ayrıca resmi bir Claude eklentisi.
• Agent: Firecrawl ayrıca URL'nin isteğe bağlı olduğu bir Agent ürünü sunar. Ne istediğinizi tanımlarsınız ve agent bunu bulmak için web'de gezinir.

ScrapingBee, Firecrawl gibi tek seferlik bir çıkarım API'sidir: her çağrı bağımsızdır ve hiçbir şey saklamaz. ScrapingBee, istediğiniz veriyi nasıl tanımladığınız bakımından farklılık gösterir.

• Üç çıkarım modu: doğal dilde tek bir alan için ai_query (bir string döndürür), her alanın kendi açıklamasına sahip olduğu bir JSON şeması için ai_extract_rules ve tipler, enumlar ve iç içe çıktıya sahip aynı modun gelişmiş bir biçimi.
• ai_selector: LLM'i sayfanın belirli bir bölümüne odaklamak için bir CSS seçici geçin. Tüm DOM'u okumasına izin vermekten daha hızlı ve daha doğrudur.
• Aynı çağrıda klasik kazıma: JS ağırlıklı siteler için render_js, screenshot, AI olmadan CSS/XPath çıkarımı için extract_rules ve HTML, cookie'ler, XHR'ler ve iframe'leri tek bir zarfta almak için json_response.

Pipeline'ınız için doğru aracı nasıl seçersiniz?

Doğru araç, pipeline'ınızın aynı siteleri ne sıklıkta kazıdığına ve scraper'ı kimin sürdürdüğüne bağlıdır:

Tek seferlik veya ara sıra kazıma

Tek seferlik veya ara sıra kazıma için, Firecrawl, ScrapingBee ve Oxylabs AI Studio gibi tek seferlik AI çıkarım API'leri en hızlı seçenektir. Her çağrıda bir prompt veya şema gönderirsiniz ve oluşturulacak bir scraper yoktur.

Pipeline'da tekrarlanan kazıma

Tekrarlanan kazıma veya özel veri alanlarına ihtiyaç duyduğunuzda, Bright Data Scraper Studio, Browse AI veya Kadoa gibi bir kez derle, çok kez çağır platformu daha iyi uyar. Depolanan scraper her çağrıda aynı şemayı döndürür ve pipeline'ınız yalnızca URL'ler geçirir.

Kurulum ne kadar sürer

Derleme süresi yaklaşıma göre değişir. Sıfırdan bir scraper veya actor yazmak genellikle günler ila haftalar sürer; çünkü crawler, proxy bağlantıları ve yeniden denemeler size aittir. Prompt tabanlı platformlar şemayı ve kodu dakikalar içinde üretir. Kayıt tabanlı araçlar da bir prompt yerine tıkla ve seç kurulumuyla dakikalar içinde tamamlanır. Tek seferlik AI çıkarım API'leri derleme adımını atlar; ilk yanıt tek bir HTTP çağrısında gelir.

Hazır bir scraper tarafından zaten kapsanan site

Popüler bir site için hazır bir scraper genellikle kendi scraper'ınızı oluşturmaktan daha hızlıdır; ancak onu kimin çalışır durumda tuttuğu nereden geldiğine bağlıdır. Bright Data'nınki gibi satıcı tarafından sürdürülen bir kütüphane, site değiştiğinde satıcı tarafından güncellenir. Apify Store'daki çoğu popüler site Actor'ı gibi üçüncü taraf bir scraper, sahibinin takvimine göre düzeltilir.

Hazır hiçbir şey tarafından kapsanmayan site

Hazır bir scraper bulunmayan siteler için soru, düzen değiştiğinde scraper'ı kimin düzelteceğidir. Kendiniz oluşturursanız, onu siz sürdürürsünüz. Browse AI gibi kayıt tabanlı bir araçta robot çoğu değişikliğe kendi başına uyum sağlar; uyum sağlayamadığında yeniden eğitirsiniz. AI kendini onarma özelliğinde araç, depolanan scraper'ınızı aynı ID altında onarır: Bright Data düzeltmeyi yayına girmeden önce onayınıza sunarken, Kadoa bunu otomatik olarak uygular.

Kodlama agent'larıyla oluşturma

İş akışınız Claude Code, Cursor veya Codex üzerinden çalışıyorsa, aracın agent'in uçtan uca yönlendirebileceği bir CLI veya MCP entegrasyonu sunup sunmadığı veya agent'in yalnızca düz bir HTTP API'sini çağırıp çağıramayacağı önemlidir.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

AI web kazıma kıyaslama metodolojisi

Kıyaslama alan adları:

AI web kazıma kıyaslamasındaki on alan adı Semrush'un en çok ziyaret edilen siteler sıralamasından gelir. Beşi e-ticaret (amazon, ebay, etsy, aliexpress, walmart) ve beşi sosyaldir (facebook, instagram, reddit, tiktok, x). Her birinden 500 URL topladık, toplam 5.000; hepsini beş aracın tümüne gönderdik; bu da 25.000 istek anlamına gelir.

Prompt'lar:

Her araç, belirli bir sayfa türü için araçlara özel hiçbir ayar yapılmadan tam olarak aynı prompt'u aldı:

• E-ticaret: Ürünün fiyatını ve para birimini çıkar ve json döndür
• Sosyal: Gönderi metnini, beğeni sayısını ve gönderinin yazar kullanıcı adını çıkar ve json döndür

Bright Data, prompt'u diğerlerinden bir adım önce ele alır. Her çağrıda bir prompt'tan kazıma yapmak yerine, prompt'u bir kez verirsiniz ve o bir scraper oluşturur; ardından tekrar çağırabileceğiniz bir collector ID döndürür. Bu derleme adımı kazıma değildir; aracın bir API üretmesidir ve herhangi bir kıyaslama başlamadan önce alan adı başına bir kez gerçekleşir; bu nedenle sürelere dahil edilmez. Collector ID'den itibaren ölçtük; bu noktada süreç diğer dört araçla eşleşir. Sıfır atış olması için Bright Data'nın ürettiği şema, API'den döndüğü haliyle inceleme veya düzeltme yapılmadan otomatik olarak kabul edildi.

Her araç, kendi API'sinin kurulduğu şekilde çağrıldı. Bright Data, Apify ve Firecrawl, tek istekte bir URL listesi alacak şekilde tasarlanmıştır; bu yüzden istek başına 100 URL gönderdik. Oxylabs ve ScrapingBee bu şekilde kurulmamıştır; API'leri tek seferde bir URL alır, bu yüzden onları bu şekilde çağırdık. Eşzamanlılık her araç için aynıydı; beş paralel istek.

Metrikler:

Başarı, istenen alanlardan en az biriyle dönen isteklerin payıdır. Boş string'ler, bir sayının yerine geçen sıfırlar ve prompt'u geri tekrarlayan yanıtlar bir alan olarak sayılmaz.

Tamlık, istenen alanlardan kaçının geri döndüğünün istekler genelinde ortalaması alınan değeridir. Yalnızca yazarın geldiği bir sosyal sayfa üçte bir puan alır.

Doğruluk, doğru olan doğrulanabilir değerlerin payıdır. Aracın hiç döndürmediği bir alan yanlış sayılır; çünkü sonraki aşamalarda eksik bir değer ile yanlış bir değerin maliyeti aynıdır.

Her ölçüm önce alan adı başına hesaplanır, sonra on alan adı genelinde ortalaması alınır.

Doğru yanıtı belirleme

İki yöntem kullandık. Ground truth'un mevcut olduğu yerlerde ona göre puanladık: bazı yanıtlar URL'nin kendisinde yer alır; örneğin x.com veya tiktok.com bağlantısındaki yazar kullanıcı adı gibi; diğerleri için ürün fiyatları ve Reddit oy sayıları gibi beş aracın dışında bağımsız bir referans topladık.

Ground truth'un bulunmadığı yerlerde konsensüs ile puanladık. Bir alan, yalnızca beş aracın en az dördü onu yanıtladığında bu şekilde karara bağlanır. Ardından puanlanan aracı bir kenara koyup geri kalanlara bakarız: aynı değer bunların yarısından fazlasında ve en az ikisinde görünüyorsa, o değer referans olur. Bir araç hiçbir zaman kendi yanıtı üzerinde oy kullanmaz ve diğerlerinin üzerinde uzlaşamadığı bir alan doğruluk puanının dışında bırakılır.

Sayıların tam olarak eşleşmesi gerekmez. Bir değer, referansın %10 içinde doğru sayılır; buna ek olarak küçük bir mutlak taban uygulanır; böylece 5 beğenili bir gönderi bir farkla başarısız olmazken, 90.000 beğenili bir gönderi yine de yüzdeye göre değerlendirilir.

Güven aralıkları

Tüm rakamlar, URL düzeyinde 10.000 bootstrap yeniden örneklemesinden elde edilen %95 güven aralıklarını taşır. Her sayının arkasındaki istek başına veri, sonuçlarla birlikte yayınlanır.

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi AI Web Kazıma Araçları Kıyaslandı}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 2 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

5 güncelleme

202620252024

1. 25 Ağu

   Eklendi: en iyi e-ticaret sitelerinde AI web kazıma araçlarını karşılaştıran bir kıyaslama bölümü.

2. 5 Haz

   Araç listesi Browse AI, Firecrawl, ScrapeGraphAI, Diffbot, Kadoa, Skyvern ve diğerlerinin adlandırılmış girdileriyle değiştirildi ve bir SSS bölümü eklendi.

3. 3 Şub

   Yapay zeka web kazıma araçlarına girişi, Otonom Yapay Zeka Ajanları, Vizyon Tabanlı Kazıma (VLM) ve Kendi Kendini Onaran kazıyıcıların açıklamasıyla değiştirdi.

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder