En İyi Yapay Zeka Web Kazıma Araçları

Siteler düzenlerini değiştirir ve bir sayfadan ihtiyaç duyduğunuz alanlar zamanla kayar. Bu değişiklikler elle kodlanmış kazıyıcıları bozar. Yapay zeka kazıyıcıları basit prompt'larla güncellenebilir ve bazıları site değiştiğinde kaydedilmiş bir kazıyıcıyı onarabilir.

En iyi web kazıma araçlarını, performanslarını görmek için en iyi 10 e-ticaret alan adında test ettik ve ayrıca her birinin yapay zekadan nasıl yararlandığını karşılaştırdık.

Yapay zeka web kazıma araçları kıyaslaması

Her tedarikçi yapay zekaya farklı bir yaklaşım benimser ve amacımız bu yaklaşımları ve getirdikleri ödünleşimleri karşılaştırmaktı. Test süreci hakkında daha fazla ayrıntı için kıyaslama metodolojisi bölümüne bakın.

Fiyat ve para birimi verileri dünya genelindeki en iyi 10 e-ticaret sitesinden çıkarıldı.

Kıyaslamadan yapay zeka web kazıma araçları hakkında önemli bulgular

• Hatalar veri gibi görünerek geri döner. Bir araç fiyatı okuyamadığında, genellikle sayfa bot engelleme duvarına takıldığı için, yanıt hata yerine 0 olarak dönebilir. Null yeniden denenebilir veya atlanabilir; 0 ise doğrulamadan fark edilmeden geçer. Örneğin, Apify ve Oxylabs bu durumlarda null döndürdü ve Firecrawl'ın dokümantasyonu, modelin bir değer tahmin etmemesi için şemadaki her alana "Sayfada bulunamazsa null döndür" eklenmesini öneriyor.
• Ekstra alanlar davetsiz gelir. Fiyat ve para birimi isteyin; marka, açıklama veya görsel URL'leri de alabilirsiniz. Bir şema, yanıtı adlandırdığınız alanlarla sınırlar. Örneğin, Bright Data çıktı şemasını derleme sırasında kilitlemenize izin verir, böylece her çağrıda aynı şekil geri döner.
• Yanlış öğe çekilir. İndirimli fiyata karşı orijinal fiyat, vergili ve vergisiz, bölgesel geçişler: araç istemediğiniz sayıyı alabilir.
• Sayılar kayar. Prompt'tan JSON'a araçlar ondalık basamaklar ekleyebilir, değerleri kesebilir veya sayfada hiç görünmeyen para birimi dönüştürmeli yaklaşık değerler döndürebilir.
• Yerel ayar yanıtı değiştirir. Bazı siteler fiyatı coğrafi IP'ye göre belirler; bu yüzden ABD proxy'lerindeki bir satıcı bir sayı görürken Avrupalı bir kullanıcı başka bir sayı görür.

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

Yapay zeka web kazıma araçları fiyatlandırması

Kadoa hiçbir ücret yayınlamaz; kullanıma dayalı Flex katmanı ve satışla iletişime geçilen Enterprise katmanı sunar.

Yapay zeka web kazıma araçları karşılaştırması

İlk kazıyıcıya kadar geçen süre: Daha sonra ID ile çağırdığınız bir kazıyıcı oluşturan araçlar için kurulumun ne kadar sürdüğü. “Tek HTTP çağrısı” hiç derleme adımı olmadığı anlamına gelir.

Kullanıcı tanımlı çıktı şeması: Kazıma çalışmadan önce çıktı alanlarını ve türlerini kendiniz belirleyip belirleyemediğiniz; bunları bir prompt'ta tanımlayıp yapının çalışma zamanında LLM tarafından kararlaştırılmasına izin vermek yerine.

Bir kez oluştur, çok kez çağır endpoint'i: Kazıyıcının bir kez oluşturulup satıcı tarafında saklanması ve ardından yalnızca bir URL ile çağrılmasıdır. Burada LLM (veya kayıt tabanlı araçlar için tıklama akışınız) derleme zamanında çalışır ve çıktısı, sahip olduğunuz ve yerinde değiştirebileceğiniz bir kazıyıcıya dondurulur; planlamaların, webhook'ların ve entegrasyonların bağlandığı şey budur. Bunun eksik olduğu durumda, çıkarım her çağrıda yeniden hesaplanır ve tam tanım her istekle birlikte taşınır.

Kendini onaran kaydedilmiş kazıyıcı: Hedef site değiştiğinde kaydedilmiş bir kazıyıcının sıfırdan yeniden oluşturulmadan onarılıp onarılmadığı. Düzeltme, mevcut tanımlayıcısı altında aynı saklanan kazıyıcıya uygulanır; böylece tetikleyiciler, planlamalar ve entegrasyonlar çalışmaya devam eder.

* Kadoa kazıyıcıyı saklar ve ID ile çağırır; ancak hedef URL'ler iş akışı oluşturulurken bağlanır. Yeni bir URL'ye yönlendirmek, çalıştırmadan önce ayrı bir meta veri güncellemesi gerektirir.

Her çağrıda sayfa üzerinde bir LLM çalıştıran araçlar burada sayılmaz: onarılacak kalıcı bir çıkarım mantığı yoktur; bu, onları düzen değişikliklerine toleranslı kılar ancak aynı zamanda incelenecek, sürümlenecek veya onaylanacak bir yapı olmadığı anlamına gelir. İşaret edebileceğiniz bir tanımlayıcısı olmayan dahili önbellekler de sayılmaz; çünkü yine incelenecek, sürümlenecek veya onaylanacak bir şey yoktur.

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

Bir kez oluştur, çok kez çağır yapay zeka web kazıma platformları

Kendi kazıyıcınızı oluşturursanız, tarayıcıyı yazmanız, proxy'leri bağlamanız, headless tarayıcıları çalıştırmanız ve kuyrukları, yeniden denemeleri ve bot korumasını kendiniz yönetmeniz gerekir.

Yapay zeka, bu manuel işi azaltmak ve kurulumu basitleştirmek için kazımaya girdi. Bu araçların çoğunda yer alır, ancak her satıcı onu farklı kullanır ve farklı bir ihtiyaç kümesine yanıt verir.

Bright Data Scraper Studio, herhangi bir URL için kazıyıcıyı bir prompt ile oluşturduğunuz ve ardından onu sabit bir API olarak çağırdığınız iki aşamalı bir yaklaşım sunar. Bir kez kurarsınız ve o andan itibaren yalnızca URL'leri girersiniz.

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

Ajan, prompt'tan çıktı şemasını oluşturur; alan ekleyip çıkararak veya türleri değiştirerek onaylarsınız ve ardından kazıyıcı kodu yazılır.

• Bir kez oluştur, çok kez çağır endpoint'i: Şemayı onayladığınızda, kazıyıcı sabit tanımlayıcılı uzun ömürlü bir endpoint olarak kaydedilir. Her çağrı yalnızca bir URL ile aynı endpoint'e ulaşır ve çıktı şeması çağrılar boyunca aynı kalır. Testlerimizde, özel bir kazıyıcı oluşturmak ortalama 10 dakika sürdü.
• İki oluşturma yöntemi: Tarayıcıda Ajan ile sohbet edebilir veya URL ve prompt alan tek bir komutla terminalinizden kazıyıcıyı oluşturmak için Bright Data CLI'sini kullanabilirsiniz. Her ikisi de aynı kazıyıcıyı üretir.
• Kodlama ajanı iş akışı: Terminal komutları Claude Code, Cursor ve Codex içinde değişmeden çalışır; böylece ajan düzenleyiciden ayrılmadan bir kazıyıcı oluşturabilir, çalıştırabilir veya kendini onarabilir. Ayrıca kazıyıcının tanımlayıcısını ajanın kurallar dosyasına sabitleyebilirsiniz, böylece gelecekteki oturumlar onu yeniden kullanır. Sonuçlar API, SDK, CLI, webhook'lar aracılığıyla veya doğrudan S3, GCS, Azure veya OSS üzerinde bulut depolamaya iletilebilir.
• Önceden oluşturulmuş kazıyıcılarla birlikte: Bright Data, Amazon, LinkedIn ve Zillow gibi popüler siteler için hazır kazıyıcılardan oluşan bir kütüphane sağlar.
• Kendini onaran kaydedilmiş kazıyıcı: Site değiştiğinde ve kazıyıcı bozulduğunda, neyin bozulduğunu sade bir dille açıklarsınız; yapay zeka düzeltmeyi üretir ve örnek çıktıyla gösterir; siz onaylayana kadar hiçbir şey yayına alınmaz. Kazıyıcının tanımlayıcısı değişmediği için ona bağlı her tetikleyici, planlama ve entegrasyon çalışmaya devam eder.

Browse AI'da kazıyıcıyı yine kendiniz oluşturursunuz, ancak kurulum görseldir: hedef sayfaya gider, hangi alanların yakalanacağını işaretlemek için tıklarsınız ve robot gezinme adımlarını ve seçilen alanları bir kayıt olarak kaydeder. Bu kayıt daha sonra tekrar çalışır; sayfa değiştiğinde robot çoğu durumda kendiliğinden uyum sağlar ve sağlayamadığında yeniden eğitilir.

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

Kadoa da kazıyıcıyı bir prompt'tan oluşturur, ancak hedef URL'leri çağrı başına kabul etmek yerine iş akışı oluşturulduğunda bağlar. Sakladığı şey, prompt'tan ziyade üretilen koddur; böylece izlenecek ve onarılacak somut bir yapı vardır.

• Bir kez oluştur, çok kez çağır endpoint'i: Kaydedilmiş bir iş akışı kalıcı bir ID alır ve PUT /v4/workflows/{id}/run ile çağrılır. İstek yalnızca değişkenleri ve bir satır sınırını taşır; şema ve çıkarım kodu Kadoa'nın tarafında kalır. Aynı iş akışını farklı bir URL'ye yönlendirmek önce meta verilerini güncellemeyi gerektirir; bu yüzden içinde URL bulunan 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 türler taşır ve anahtar olarak işaretlenebilir.
• Kendini onaran kaydedilmiş kazıyıcı: Onarım, planlamadan ziyade başarısız bir çalıştırmayla tetiklenir. Kadoa, çıkarım kodunu yeniden üretir ve aynı iş akışı ID'si altında daha önce çıkarılan verilerle doğrular; böylece planlamalar ve entegrasyonlar çalışmaya devam eder. Düzeltme yayına girmeden önce onay adımı yoktur. Otomatik kurtarma başarısız olduğunda Kadoa'nın operasyon ekibine bir talep iletilir.
• Kodlama ajanı iş akışı: 40+ araçlı barındırılan bir MCP sunucusu, 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, WebSocket'ler, e-posta ve Slack; paylaşım için Snowflake ve Databricks. Bulut depolama bağlayıcıları self-servis yerine destek aracılığıyla kurulur.

Tek seferlik yapay zeka çıkarım API'leri

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

• AiScraper akışı: generate_schema(prompt=…) isteğe bağlı olarak bir JSON şeması üretmek için LLM'yi çağırır; ardından scrape(url, schema) sayfayı getirir ve LLM çıkarımını çalıştırır. Şemayı kendi tarafınızda tutabilir ve yeniden kullanabilirsiniz, ancak sunucu uzun ömürlü bir kazıyıcı 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 Şemasını alır ve Oxylabs'ın kendi örnekleri elle yazılmış bir Pydantic modeli iletir. JSON, CSV ve TOON çıktısı için bir şema zorunludur.
• Önemli parametreler: render_javascript="otomatik" hizmetin JS render işleminin gerekip gerekmediğine 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 yürütülebilir kazıma ve otomasyon programlarının platformunda oluşturulup çalıştırıldığı açık bir geliştirici ekosistemi sunar. Kendi Actor'ünüzü sıfırdan yazabilir, hazır bir şablondan başlayabilir veya başkalarının Apify Store'da yayınladığı Actor'ları kullanabilirsiniz.

• Yapay zeka çıkarım aktörü: Apify, doğal dille yazılmış bir prompt alan ve herhangi bir URL'den yapılandırılmış JSON döndüren hazır bir apify/ai-web-scraper Actor'üne de sahiptir. Prompt'u her çalıştırmada yeniden girersiniz ve JSON çıktısının çağrılar arasında tutarlı kalacağı garanti edilmez; bu, prompt güdümlü araçlar için yaygın bir davranıştır.
• Yalnızca prompt: Actor'ün girdisi beş alan içerir: startUrls, extractionMode, prompt, maxPagesToVisit ve maxCrawlDepth. Kullanıcı tanımlı bir çıktı şeması için parametre yoktur.
• Kendi aktörünüzü oluşturun: Hedef siteniz için hazır bir kazıyıcı yoksa veya hiçbiri istediğiniz veri alanlarını kazımıyorsa, kendi Actor'ünüzü yazar; hangi alanların çıkarılacağına, sayfada nerede bulunduklarına ve geri kalanının nasıl ele alınacağına karar verirsiniz. Bunun ne kadar süreceği kodlama becerilerinize ve sitenin karmaşıklığına bağlıdır. Kendi başınıza oluşturmak istemezseniz Apify profesyonel hizmetlerinden de yardım alabilirsiniz.
• Önceden oluşturulmuş kazıyıcılarla birlikte: Geliştiricilerin kendi Actor'larını yayınladığı bir pazar yeri. Popüler siteler için kazıyıcılar çoğunlukla üçüncü taraflarca yayınlanır ve bakımı yapılır.
• Platform hizmetleri: Actor'lar kutudan çıkar çıkmaz planlama, izleme, dataset depolama, proxy havuzu ve API erişimiyle birlikte gelir.
• Ajan erişimi, ajan yazarlığı değil: Apify'ın MCP sunucusu, bir kodlama ajanının Actor'ları aramasına ve çalıştırmasına izin verir; ancak ajanın içinden bir Actor oluşturmak veya bakımını yapmak için yerleşik bir akış yoktur.
• Bakım sahipliği: Actor'ü kendiniz oluşturduysanız, site değiştiğinde düzeltirsiniz. Store'dan bir tane kullanıyorsanız, düzeltmenin Actor sahibinin takvimine göre yayınlanmasını beklersiniz.

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

• Prompt veya şema: Şema, çağrıdan önce alan adlarını ve türlerini sabitler; böylece yanıt yalnızca adlandırdığınız alanları içerir. 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 indirimli fiyatı kapsar. Parametre almazlar ve bir LLM olmadan çalışırlar.
• deterministicJson: Bir şema alır ve site başına üretilen bir çıkarıcıyı önbelleğe alır; böylece tekrarlanan kazımalar LLM'yi atlar. json biçimiyle birleştirilemez.
• İstek başına yürütme: Her çağrı kendi prompt'unu veya şemasını taşır ve istek anında çalışır; böylece çıktı, sayfanın o andaki görünümünü yansıtır ve önceden kaydedilecek hiçbir şey yoktur.
• Kodlama ajanı desteği: Claude Code, Cursor, Codex CLI ve Gemini CLI için hızlı başlangıçlarla birlikte resmi MCP sunucusu ve CLI; ayrıca resmi bir Claude eklentisi.
• Ajan: Firecrawl ayrıca URL'nin isteğe bağlı olduğu bir Agent ürünü sunar. Ne istediğinizi tanımlarsınız ve ajan onu bulmak için web'de gezinir.

ScrapingBee, Firecrawl ile aynı tek çağrılı, durumsuz modeli kullanır. Fark, ne istediğinizi nasıl tanımladığınızdadır.

• Üç çıkarım modu: Doğal dilde tek bir alan için ai_query (bir string döndürür), her alanın kendi açıklamasının olduğu bir JSON şeması için ai_extract_rules ve türler, enum'lar ve iç içe çıktıyla aynısının gelişmiş bir biçimi.
• ai_selector: LLM'yi sayfanın belirli bir bölümüne odaklamak için bir CSS seçici iletin. Tam DOM'u okumasına izin vermekten daha hızlı ve daha doğrudur.
• Aynı çağrıda klasik kazıma: JS yoğun siteler için render_js, screenshot, yapay zeka olmadan CSS/XPath çıkarımı için extract_rules ve tek bir zarfta HTML, cookie'ler, XHR'ler ve iframe'ler almak için json_response.

Pipeline'ınız için doğru araç nasıl seçilir?

Pratikte doğru araç, özellik listelerinden çok pipeline'ınızın veriyle zaman içinde ne yaptığına bağlıdır. Birkaç modeli akılda tutmakta fayda var:

Tek seferlik veya ara sıra kazıma

Bir URL'den yalnızca bir kez veriye ihtiyacınız varsa ve her seferinde tanımlamak veya bir şema iletmek size uygunsa, tek seferlik yapay zeka çıkarım API'leri en hızlı yoldur. Oluşturulacak kazıyıcı yok, kaydedilecek şema yok.

Pipeline içinde tekrarlanan kazıma

Aynı kazıyıcıyı tekrar çalıştırıyorsanız ve her seferinde aynı şemayı döndüren sabit bir endpoint'e ihtiyacınız varsa veya istediğiniz URL'ler için veri alanlarını özelleştirmeniz gerekiyorsa, bir kez oluştur, çok kez çağır platformu daha iyi uyar. Pipeline'ınız yalnızca URL'leri iletir ve çıktı şekli tahmin edilebilir kalır.

Oraya ulaşmanın ne kadar sürdüğü

OLuşturma süresi yaklaşıma göre değişir. Sıfırdan bir kazıyıcı veya aktör yazmak, tarayıcı, proxy kablolaması ve yeniden denemeler size ait olduğundan genellikle günler ila haftalar sürer. Prompt tabanlı platformlar şemayı ve kodu dakikalar içinde üretir. Kayıt tabanlı araçlar da prompt yerine tıkla ve işaretle kurulumuyla dakikalar içinde tamamlanır. Tek seferlik yapay zeka çıkarım API'leri derleme adımını atlar; ilk yanıt tek bir HTTP çağrısında geri döner.

Site zaten hazır bir kazıyıcı tarafından kapsanıyor

Popüler siteler için hazır bir kazıyıcı kullanmak genellikle kendi kazıyıcınızı oluşturmaktan daha hızlıdır; ancak onu kimin çalışır durumda tuttuğu nereden geldiğine bağlıdır. Satıcı tarafından bakımı yapılan bir kütüphane, site değiştiğinde satıcı tarafından güncellenir.

Site hazır hiçbir şey tarafından kapsanmıyor

O zaman soru, düzenler değiştiğinde işleri kimin düzelteceği hâline gelir. Kendiniz oluşturmak, bakımın size ait olduğu anlamına gelir. Kayıt tabanlı bir araç, işler bozulduğunda robotu yeniden eğitmek anlamına gelir. Sahip olduğunuz kod üzerinde yapay zeka kendini onarma ise aradadır: düzeltme mevcut kodunuz üzerinde önerilir ve yayına girmeden önce onaylarsınız.

Kodlama ajanlarıyla oluşturma

İş akışınız Claude Code, Cursor veya Codex üzerinden yürüyorsa, aracın ajanın uçtan uca yönlendirebileceği bir CLI veya MCP entegrasyonu sunup sunmadığı ya da ajanın 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

Yapay zeka web kazıma kıyaslama metodolojisi

Dataset'i oluşturmak için Semrush'tan dünya genelindeki en iyi 10 moda ve giyim sitesini seçtik. Her site için tek bir ürün sayfası seçildi ve doğru referans (fiyat ve para birimi), sayfa doğrudan ziyaret edilerek elle kaydedildi.

Beş yapay zeka kazıma aracı test edildi: Firecrawl'ın Scrape API'si, Bright Data'nın Scraper Studio'su, ScrapingBee'nin AI Extract'i, Apify'ın AI Web Scraper aktörü ve Oxylabs AI Studio'nun AI Scraper'ı. Her satıcıya aynı tek cümlelik prompt verildi: “Ürünün fiyatını ve para birimini çıkar ve json döndür.”

Her URL her satıcıya bir kez gönderildi. Yeniden deneme, yedek, şema zorlaması veya son işleme adımı yoktu. Ham yanıt, satıcının döndürdüğü haliyle aynen saklandı.

Doğrulama için, ham JSON çıktısı beklenen fiyat ve para birimi için düzenli ifadeyle tarandı. Fiyat eşleştirme, 26.49 ve 26,49, 2.140 ve 2140 gibi yaygın biçim farklılıklarını ve küçük ondalık hassasiyet farklarını tolere eder. Para birimi eşleştirme, ISO kodu (USD) veya simge ($) kabul eder.

İki metrik izlendi. Başarı oranı, her URL için fiyatın doğru döndürülüp döndürülmediğine ve para birimi için ayrı bir ikili kontrol olarak hesaplanır; ikisi daha sonra her URL için tek bir başarı puanı üretmek üzere ortalanır ve puanlar her satıcı için on URL'nin tamamında ortalanır. Uçtan uca tamamlanma süresi, istekten yanıta kadar geçen duvar saati süresidir ve on URL üzerinden ortalanır. Bright Data için tek seferlik toplayıcı derlemesi hariç tutulur.

Bu araçları nasıl seçtik

Sabit kodlanmış kurallar olmadan sayfa yapısını yorumlamak veya bir prompt'tan veri çıkarmak için LLM'ler, NLP veya görüntü modelleri gibi yapay zeka kullanan araçları dahil ettik. Scrapy ve Playwright gibi yerleşik yapay zekası olmayan genel amaçlı kütüphaneleri, her ikisi de kazımada yaygın olarak kullanılsa da hariç tuttuk.

Yukarıdaki bölümlerde araçlar, onları kimin kullandığına göre değil, nasıl çalıştıklarına göre gruplandırılmıştır. Ayrım çizgisi modelin nerede çalıştığıdır: bir kez oluştur platformları sayfa yapısını bir kez çözer ve sonucu ID ile çağırdığınız bir kazıyıcı olarak saklar; tek seferlik API'ler ise bunu her istekte yeniden çözer. Bu ayrım maliyeti, çıktı tutarlılığını ve site değiştiğinde işleri kimin düzelteceğini belirler; bu nedenle araçları no-code ve geliştirici ayrımından daha kullanışlı biçimde ayırır.

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 Yapay Zeka Web Kazıma Araçları}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 25 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

3 güncelleme

1. 20263 Şub

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

2. 202525 Haz

   Ana içeriğe yapay zeka destekli web kazıma aracı türleri eklendi.

3. 20242 Eki

   Ürünler listesine Oxylabs eklendi.

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahiptir; burada karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir 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