Amazon Dataset Karşılaştırması

Amazon dataset'ler fiyat istihbaratını, satıcı analizini, pazar araştırmasını ve müşteri adayı oluşturmayı destekleyebilir. Ancak alıcılar sağlayıcıları yalnızca fiyat ve formata göre değil; veri tazeliği, geçmiş kapsamı ve teslimat yöntemine göre de karşılaştırmalıdır.

Örneğin, Bright Data, hazır veya özelleştirilebilir Amazon dataset'leri arayan alıcılar için en uygun seçenektir ve birden fazla teslimat seçeneği sunar; Exellius ise Amazon satıcı müşteri adayı verilerine odaklanır.

2026 için en iyi Amazon dataset hizmetleri

Bright Data büyük ölçekli e-ticaret analizi için kullanıma hazır Amazon dataset'leri sunar. Mevcut kategoriler arasında Amazon Ürünleri, Amazon Küresel Ürünler, Amazon En Çok Satan Ürünler, Amazon Yorumları ve Amazon Satıcı Bilgileri bulunur.

Önemli bir avantaj, tüm veritabanı yerine yalnızca ihtiyacınız olan dataset segmentlerini satın alabilme imkânıdır.

• Veriler JSON, NDJSON, CSV, XLSX ve Parquet formatlarında sunulur.
• Veri teslimat seçenekleri arasında Amazon S3, Google Cloud, Azure, Snowflake, Webhook, Email, PubSub ve SFTP bulunur.

Fiyatlandırma:

Fiyatlandırma, devam eden aboneliklerde önemli indirimler sunan esnek bir kayıt başına ödeme model'ine dayanır.

• Temel fiyat her 1.000 kayıt için $2.50'dır.
• Giriş seviyesi fiyatlandırma, tek seferlik 100.000 kayıt satın alımı için $250'dan başlar.
• Belirli bir veri yenileme hızı içeren aboneliklerde ek tasarruflar mevcuttur.
  • Aylık: %80 tasarruf edin
  • Üç Aylık: %50 tasarruf edin
  • Altı Aylık: %25 tasarruf edin

Oxylabs, başta Amazon ve Walmart gibi büyük pazar yerlerinden olmak üzere yapılandırılmış halka açık e-ticaret verileri sağlar. Hizmet, bu önde gelen perakende platformlarına göre uyarlanmıştır.

• Amazon verileri ürün ayrıntılarını, kategori sınıflandırmalarını, fiyat geçmişini ve müşteri yorumlarını içerir.
• Walmart verileri ürün fiyatlandırmasını, satıcı bilgilerini, puanları ve gerçek zamanlı stok durumunu kapsar.

Veriler SFTP aracılığıyla gönderilebilir veya Amazon S3 ve Google Cloud Storage gibi bulut depolama çözümleriyle entegre edilebilir.

Kullanıcılar, gereksinimlerine uygun veri güncelleme sıklığını seçebilir. Seçenekler arasında tek seferlik veya aylık, üç aylık ya da altı aylık olarak sunulan yinelenen programlar bulunur.

Fiyatlandırma:

Amazon dataset için sabit bir fiyatlandırma model'i yerine Oxylabs bir “Satış ile İletişime Geçin” yaklaşımı kullanır.

Exellius, satıcı adları, mağaza ayrıntıları, işletme bilgileri ve mevcut olduğunda iletişim verileri dahil olmak üzere Amazon satıcı müşteri adayı verilerine odaklanır.

• Her müşteri adayı, satıcı başına en fazla üç kişi içerir ve CEO, pazarlama veya satın alma gibi rollere odaklanır.
• Veriler, Exellius'a göre standart halka açık kaynaklarda bulunmayan doğrudan e-posta adresleri ve cep telefonu numaralarını içerir.

Fiyatlandırma:

Exellius, doğrulanmış müşteri adayı sayısına dayalı net, kademeli bir fiyatlandırma model'i sunar.

• Başlangıç planı 1.000 müşteri adayı için $100 tutarındadır.

Grepsr, işletmeler için kullanıma hazır Amazon ürün verileri satar. Desteklenen formatlar arasında CSV, JSON, Parquet ve XML bulunur. Büyük ölçekli toplamalar için Grepsr; Amazon S3, Google Cloud ve Azure Cloud'a teslimat sürecini otomatikleştirir. Grepsr, Amazon'dan aşağıdakiler dahil çok çeşitli veri noktalarını çıkarır:

• Ürün Meta Verileri: ASIN, SKU, Ürün Başlığı ve Marka.
• Fiyatlandırma ve Promosyonlar: Güncel fiyat, MSRP, indirim yüzdeleri ve aktif kupon kodları.
• Envanter ve Lojistik: Gerçek zamanlı stok seviyeleri, stokta yok göstergeleri ve sipariş karşılama yöntemleri.
• Müşteri Duyarlılığı: Yorum sayıları, yıldız puanları ve hatta Soru-Cevap bölümleri.
• Yapay Zeka Zenginleştirme: Verileri temizleyen, yorum duyarlılığını analiz eden ve ürünleri rakiplerle eşleştiren isteğe bağlı bir yapay zeka katmanı sunarlar.

Fiyatlandırma:

• Starter Pack ($350 – tek seferlik): Standart web sitelerinden tek seferlik veri çekimleri içindir. Temel veri işleme, 24/7 e-posta desteği ve Grepsr platformuna erişim içerir.

Hazır bir dataset, bir scraper API'sine göre ne zaman seçilmeli?

Hazır dataset'ler, makine öğrenimi veya yapay zeka model'lerini eğitirken uygundur:

Milyonlarca kayıt gerektiren projeler için—örneğin öneri motorlarını eğitmek veya fiyat desenlerini belirlemek—hazır bir dataset kullanmak önerilir. Bright Data ve Oxylabs gibi platformlar, 400 milyondan fazla kayda anında erişim sunar. Buna karşılık, bu veri hacmini bir API aracılığıyla toplamak birkaç hafta sürebilir ve hatalara açıktır.

Hazır dataset'ler ayrıca geçmiş bağlamı ve trend analizi için uygundur:

Scraper API'ler güncel veriler sağlar. Son 12 ila 24 ay içindeki ürün fiyatları veya sıralamalarındaki değişiklikleri analiz etmek için—örneğin Black Friday planlaması için—geçmişe dönük bir dataset gereklidir. Örneğin Grepsr, uzun vadeli veri çözümlerinde uzmanlaşmıştır.

Amazon dataset'leri için uyumluluk hususları

Yasal ve sözleşmeye dayalı kurallar değişiklik gösterebilir; halka açık web verileri, satıcı iletişim bilgileri, ürün yorumları ve fiyatlandırma için geçerlidir.

Alıcıların üçüncü taraf web dataset'leri ile Amazon'un resmi API'leri arasında ayrım yapması gerekir. Selling Partner API, yetkili pazar yeri verilerine erişmesi gereken onaylı satıcılar, tedarikçiler ve geliştiriciler içindir. Reklam ve satış ortaklığı API'lerinin bunları kimlerin kullanabileceği, verilerin nasıl saklanacağı ve nasıl kullanılabileceği konusunda kendi kuralları vardır.

Erişim veya müşteri adayı oluşturma dataset'leri kullanırken şirketler; sağlayıcının verileri nasıl elde ettiğini, verilerin kişisel iletişim bilgilerini içerip içermediğini ve hedef bölgede e-posta, telefon veya SMS yoluyla erişim için yasal olarak kullanılıp kullanılamayacağını kontrol etmelidir.

SSS'ler

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

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Amazon Dataset Karşılaştırması}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/amazon-datasets}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 20 Mayıs 2026}
}

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, web veri toplama, web verisi uygulamaları ve uygulama güvenliğine odaklanan bir AIMultiple sektör analistidir.

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