Kıyaslama

Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar

Güncellenme tarihi: 25 Şub 2026

12.500 istek ile e-ticaret platformlarına ve arama motorlarına yönelik önde gelen web kazıyıcı API'lerini kıyasladık. Ardından, altta yatan hizmetlerin (yani konut proxy'leri) güvenilirliğini 5.000 ve 100.000 paralel istek ile test ettik.

Bu deneyimlere dayanarak, büyük ölçekli verileri verimli ve etik olarak nasıl kazıyacağınızı özetliyoruz. En iyi satıcıları, büyük ölçekli veri çıkarma zorluklarını ve bu engelleri aşmak için en iyi uygulamaları keşfedin:

Web veri altyapısı güvenilirlik kıyaslaması

Farklı yükler altında bu sistemlerin nasıl davrandığını anlamak için konut proxy'lerinin başarı oranını ve yanıt sürelerini ölçtük. Konut proxy'leri tüm gelişmiş hizmetlerin (ör. engelleme çözümleri, web kazıyıcı API'leri) temelini oluşturduğu için, konut proxy kapasitesi genellikle sınırlayıcı faktördür.

Kıyaslanan tüm sağlayıcıların hizmetleri 5.000 paralel istekte güvenilirdi. 100.000 paralel istekte tüm hizmetlerde bazı bozulmalar yaşandı ancak Bright Data, Oxylabs ve Decodo daha fazla güvenilirlik gösterdi, başarı oranı veya yanıt sürelerinde sınırlı değişiklik gösterdi. Örneğin, paralel istekleri 5k'dan 100k'ya ölçeklendirdiğimizde:

Bright Data konut proxy'leri‘nin başarı oranı %96,5'ten %93,4'e düştü ve yanıt süresi 1 saniyeden 3,6 saniyeye yükseldi.

Oxylabs‘nin başarı oranı %97,2'den %93,8'e düştü ve yanıt süresi 1,3'ten 6,4'e saniye yükseldi.

Kurumsal düzeyde, artan güvenilirlik tekrar deneme sıklığını azaltır, mühendislik yükünü en aza indirir ve genel maliyetleri düşürür. Ürünler arasındaki farkı daha kolay görebilmek için dikey eksen güç ölçeği kullanılmıştır:

Sınırlama: Bu gözlem bir kesittir. Bu gözlem her satıcıya gönderilen 5 milyon istek içerse de, satıcı performansının zamanla değişmesi mümkündür.

Büyük ölçekli kazıma için toplam altyapı maliyeti

Bright Data, büyük ölçekli kullanıcılara daha düşük maliyetle sağlam altyapı ve dünya çapında erişim sağlar. En iyi değeri arayan şirketler için hem Bright Data hem de Oxylabs fiyat ve performans arasında iyi bir denge sunar.

NetNut ve Decodo, kurumsal ölçekli ihtiyaçlar için en uygun maliyetli seçeneklerdir, toplam maliyetler yaklaşık 10.750$ ile 11.000$ arasında başlar.

Apify, bu karşılaştırmada en pahalı sağlayıcıdır, maliyeti 17.749$'dır. Bu, NetNut için giriş seviyesi fiyatından yaklaşık %65 daha fazladır.

Her satıcının sunduğu bu kadar farklı ürün göz önüne alındığında, satıcıları fiyata göre karşılaştırmak zordur. Ancak genel bir fiyat endeksi, bir satıcının hizmetlerinin uygunluğuna dair bir fikir verir. Daha fazla bilgi için, kıyaslamanın fiyatlandırma yaklaşımımıza bakın.

Web sitelerini büyük ölçekte nasıl kazıyabilirsiniz

Web sitelerini büyük ölçekte etkili bir şekilde kazımak, ortaya çıkan zorlukları yönetmek için iyi planlanmış bir strateji ve otomatik araçların kombinasyonunu gerektirir. Genellikle iki farklı büyük ölçekli veri kazıma hedefi vardır:

1) Birkaç büyük web sitesinden binlerce/milyonlarca sayfanın kazınması

Büyük web siteleri genellikle karmaşık sayfalama sistemlerine sahiptir ve anti-kazıma tekniklerini içerir. Büyük web sitelerinden veri kazımak için mevcut olduğunda web kazıma API'lerinden yararlanabilirsiniz. Yapılandırılmış veri sağlayarak müşteri tarafındaki teknik çabayı en aza indirdikleri için maliyet-etkilidirler.

ancak, web kazıma API'leri her web sitesi için mevcut değildir. Optimal bir yaklaşım için şu adımları izleyebilirsiniz:

Önerilen yaklaşım

Toplanacak sayfa türlerinin bir listesini oluşturun. Örneğin, Amazon'daki bir arama sayfası, bir ürün sayfasından farklı bir sayfa türüdür.
Bu listeyi her sağlayıcının sağladığı API'lerle karşılaştırarak, hangi sağlayıcının sayfaların çoğunu API'ler aracılığıyla almasına izin verdiğini belirleyin. API aracılığıyla sunulan her ek sayfa türü, işletmelerin teknik ekiplerini proxy'leri yönetmekten ve HTML sayfalarını ayrıştırmaktan kurtarır. Farklı hizmetler tarafından sağlanan veri alanlarını gösteren kıyaslamalarla birlikte tüm web kazıma API'lerini görebilirsiniz.
Mevcut olduğunda API'leri kullanın.
Web kazıma API'leri mevcut olmadığında, sıkı anti-bot önlemlerini atlatmak için engelleme çözümleri veya konut proxy'leri kullanın.

Gerçek hayat örneği

E-ticaret şirketleri ve perakendeciler, rakiplerinin web sitelerini (yani Amazon) dinamik fiyatlandırma için kazıdıklarında bu zorlukla karşılaşırlar. Bu yaygın bir kullanım durumudur ve sonuç olarak, e-ticaret kazıma API'leri en yaygın bulunan kazıma API'leridir.

Günde milyonlarca sayfa kazımayı planlıyorsanız, büyük hacimleri yönetebilecek bir hizmetten yararlanmanız gerekir.

Get our team to automate one of your business processes with AI agents, free of charge.

Automate a process

2) Binlerce küçük web sitesinin kazınması

Bu tür büyük ölçekli web kazıma zorlu bir süreçtir çünkü web veri altyapısı sağlayıcıları genellikle bunlar için web kazıma API'leri sağlamaz ve çoğu küçük web sitesi çeşitli web sitesi yapılarına sahiptir.

ancak, daha küçük web siteleri genellikle daha düşük seviyede anti-kazıma teknolojisi içerir. Bu nedenle, bu tür kazıma işlemlerinde genellikle proxy'ler kullanılır.

Yeni gelişmeler: LLM'ler ve AI kazıyıcılar

Web sayfalarını ayrıştırmak, HTML'i yapılandırılmış veriye dönüştürmek için desen eşleştirme teknikleri kullanan mühendislerin dahil olduğu zaman alıcı ve manuel bir işti.

Üretken AI ile, büyük dil modelleri ayrıştırmada kullanılabilir. Ancak, LLM'ler halüsinasyona eğilimlidir ve işletmelerin otomatik olarak ayrıştırılan verilerin doğru ayrıştırıldığından emin olmak için bunları test etmesi önerilir.

Web veri altyapısı sağlayıcıları LLM'leri tekliflerine dahil ediyor, bu yeni kategori hakkında daha fazla bilgi edinin: AI web kazıma.

Büyük ölçekte web kazımanın zorlukları nelerdir?

Büyük ölçekli web kazıma, geniş veri hacimlerini ve dahil olan teknik bileşenleri yönetmenin karmaşıklığı nedeniyle sayısız zorluk ortaya çıkarır. İşte büyük ölçekli kazımanın en yaygın zorluklarından bazıları:

Dinamik web siteleri:

Dinamik web siteleri, statik web sitelerinin aksine, içerik yüklemek veya görüntülemek için JavaScript kullanır, bu da geleneksel web kazıma yöntemlerinin veri toplamayı zorlaştırır. Çoğu dinamik web sitesi, düğmelere tıklama veya formları doldurma gibi kullanıcı etkileşimleri gerektirir. Verilere erişmek için kazıyıcınızın bu etkileşimleri simüle edebilmesi gerekir.

Hız sınırlama:

Web siteleri, bir istemcinin belirli bir süre içinde yapabileceği istek sayısını kontrol etmek için hız sınırlaması uygular. Bu, web sitelerini kötü amaçlı botlardan korur ve verilerinin kötüye kullanılmasını veya istismar edilmesini önler.

Anti-kazıma önlemleri:

Birçok web sitesi, web kazıma faaliyetlerini önlemek veya kısıtlamak için anti-kazıma mekanizmaları, CAPTCHA'lar, JavaScript zorlamaları ve IP engellemeleri gibi önlemler uygular.

Yasal risk:

Büyük ölçekli kazıma faaliyetleri güvenlik ekiplerinin dikkatini çeker ve bu kazımanın küçük bir kısmı bile potansiyel olarak yasa dışı veya etik olmayan faaliyetleri (ör. giriş arkasındaki verileri toplama, PII toplama) içeriyorsa, dava hızla takip eder. Son bir örnek, Google'ın telif hakkıyla korunan içeriği halka açık arama sonuçlarının bir parçası olarak kazıdığı için SerpApi'yi dava etmesidir.¹

Veri doğruluğu:

Veri doğruluğunu sağlamak, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken zor olabilir. Örneğin, birden fazla kaynaktan toplanan büyük veri setleri veri tutarsızlıklarına yol açabilir. Yeni verileri, özellikle büyük veri setlerinde manuel olarak incelemek pratik olmayabilir ve sıkıcı olabilir. Makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak veya scriptler geliştirerek verileri doğrulamak ve incelemek için otomatik metrikler kullanabilirsiniz.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Büyük ölçekli web kazımayı etkili bir şekilde nasıl gerçekleştirebilirsiniz

Büyük ölçekli web kazıma zorluklarını aşmanıza, verimli ve yasal uyumlu veri çıkarma sağlamanıza yardımcı olmak için aşağıdaki temel yönergeleri derledik. Bu en iyi uygulamaları sorumlu bir şekilde ve web sitesi hizmet koşullarına uygun olarak kullanmak önemlidir.

Kazıma tarayıcıları, programatik olarak kontrol edilebilen tarayıcılara engelleme özellikleri getirir. Bu, veri toplamayı kolaylaştırır.

Başsız tarayıcılar, kullanıcılara dinamik web sitelerinden ihtiyaç duydukları verileri çıkarmalarına olanak tanır. Dinamik siteleri kazıyarken, fare hareketleri ve tıklamalar gibi kullanıcı etkileşimlerini simüle etmek için başsız tarayıcıları kullanabilirsiniz. Ancak, JavaScript'e yoğun olarak bağımlı olan sayfaları doğru şekilde oluşturamayabilirler.

Proxy'ler ve IP döndürme: Çoğu web kazıma kütüphanesi ve aracı, proxy sunucularını kullanma seçenekleri sağlar. Hazır web kazıyıcılar genellikle hedef web sitelerince engellenmeyi önlemeye yardımcı olmak için proxy hizmetleri ile yerleşik entegrasyon içerir.
Örneğin, döndürmeli proxy'ler, web kazıyıcıların hız sınırlamasını atlatmasına ve şüpheli olarak işaretlenmeden daha fazla istek yapmasına olanak tanır. Güvenilirlikleri ve hızlarıyla yaygın olarak bilinen konut IP'lerini kullanmanızı tavsiye ederiz.

Web tarayıcı otomasyonu: Selenium ve Puppeteer gibi web otomasyon araçları, insan aktivitelerini taklit etmenizi ve web siteleriyle tıpkı insanlar gibi etkileşime girmenizi sağlar. Bu, siteyi manuel olarak gezinmeden dinamik web sitelerinden büyük miktarda veri çıkarmak için yararlı olabilir.

Dağıtık hesaplama teknikleri: Dağıtık bir web kazıma mimarisi, web kazıma görevlerini birden fazla makineye bölerek ve yayarak daha verimli büyük ölçekli web kazıma sağlar. Hız sınırlaması ve dinamik içeriği yönetme gibi zorlukları aşmak için herhangi bir dilde dağıtık kazıyıcınızı oluşturabilirsiniz.

Büyük ölçekli web kazıma nedir?

Büyük ölçekli web kazıma, her ay en az yüz binlerce istekle web sitelerinden veri çıkarma işlemidir. Kullanıcılar bunu manuel olarak gerçekleştirebilir olsa da, bu terim genellikle web örümcekleri veya kazıyıcıları tarafından uygulanan otomatik bir işleme atıfta bulunur.

Büyük ölçekli web kazıma ile ilgili veri hacmi ve karmaşıklığı, başarıya ulaşmak için etik ve yasal sorunlar ortaya çıkarır ve araçların kapsamlı bir anlayışını, teknikleri ve web kazıma en iyi uygulamalarını gerektirir.

Yöntem

Kıyaslanan her konut proxy hizmetini, aimultiple.com tarafından barındırılan 50 farklı URL'ye paralel istekler göndermek için kullandık. Bu URL'ler, bu test sırasında ağ katmanında WAF ve DDOS koruması gibi web sitemizin tüm güvenlik hizmetlerini kapattığımız için herhangi bir anti-kazıma hizmeti kullanmadı.

Bu testleri, her biri 10GB uplink'e sahip ve farklı bölgelerde barındırılan 100+ sunucudan çalıştırdık. Ölçümlerimiz sırasında, tüm paralel iş parçacıklarının aynı anda canlı olduğundan emin olduk. Bir ölçümde 5k paralel istek, diğerinde ise 100k paralel istek vardı.

Bir istek, 200 yanıt kodu ve doğru bir tanımlayıcı döndürdüyse başarılı kabul edildi. Sonuçların önbelleğe alınmadığından emin olmak için istek başlığına benzersiz bir tanımlayıcı ekledik. Ardından, bir script aracılığıyla URL bu tanımlayıcıyı yanıt gövdesine yazdırdı. Son olarak, iki tanımlayıcıyı (biri yanıt gövdesinde, diğeri istek başlığında) karşılaştırdık. Bu yaklaşım ile isteklerin hedef URL'leri ziyaret ettiğinden ve sonuçların önbelleğe alınmadığından (yani taze olduğundan) emin olabildik.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

Gulbahar Karatas (2026) - "Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 25 Şubat 2026, kaynak: https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping [Çevrimiçi Kaynak]

Karatas, G. (2026, 25 Şubat). Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar. AIMultiple. https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Ölçekli Web Kazıma: Teknikler ve Zorluklar}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 25 Şubat 2026}
}