En İyi 6 Yemek Dağıtım Scraper'ı: Benchmark ve Kullanım Alanları
6 web scraping sağlayıcısını, yemek dağıtım verisi scraping işlemlerini nasıl ele aldıklarını görmek için test ettik; en iyi 4 yemek dağıtım platformuna toplamda 12.000 istek gönderdik ve başarı oranını, tamamlanma süresini ve metadata kapsamını ölçtük.
Yemek dağıtım verisi scraping benchmark genel sonuçları
Test süreciyle ilgili daha fazla ayrıntı için benchmark metodolojisi bölümüne bakın.
Domain düzeyinde yemek dağıtım verisi scraping benchmark sonuçları
Yemek siparişi platformlarından ne tür veriler çekilebilir?
Farklı platformlar; menü verileri, mağaza verileri ve ürün verileri gibi farklı veri katmanlarını sunar. Örneğin, yemek dağıtım scraper benchmark'ımızda Instacart'tan ürün verilerini kazıdık.
Yalnızca Bright Data yapılandırılmış bir JSON yanıtı döndürdü ve aşağıda sunduğu 26 metadata alanını grupladık:
Menü verileri genellikle ürün adları, açıklamalar, fiyatlar, indirimler, görseller, diyet etiketleri, kaloriler, özelleştirme seçenekleri ve bulunabilirliği içerir.
Restoran verileri genellikle restoran adı, adres, mutfak türleri, puanlar ve yorum sayıları, teslimat ücreti, minimum sipariş tutarı, tahmini teslimat süresi, çalışma saatleri ve aktif promosyonları içerir.
Yemek dağıtım verisi scraper'ları
Bright Data, dört yemek dağıtım alanında hem en yüksek genel başarı oranını (%94) hem de en hızlı ortalama tamamlanma süresini (11) elde eden tek sağlayıcıydı. Başarı oranı hiçbir alanda %83 altına düşmedi.
Bright Data, yemek dağıtımı scraping için iki ana ürün sunar:
Bright Data Web Unlocker API: anti-bot zorluklarını, CAPTCHA'ları ve proxy rotasyonunu otomatik olarak ele alan ve sayfanın HTML yanıtını döndüren tek bir engel kaldırma endpoint'i. Zomato, Uber Eats ve iFood bu endpoint üzerinden gönderildi.
Scraper API'leri: Bright Data, belirli hedefler için özel scraper API'leri ve hazır dataset'ler yayınlar. Test ettiğimiz yemek dağıtımı alanları arasında Instacart, Bright Data'nın Instacart Scraping API'leri aracılığıyla desteklendi ve katalogda dört hazır ürün bulunuyor:
- Instacart Products URL ile topla: bir Instacart ürün URL'sini alır.
- Instacart Products kategori URL'si ile keşfet: bir kategori sayfası URL'sini alır.
- Instacart Products unified schema URL ile topla: URL toplayıcı ile aynıdır, normalize edilmiş çıktı şemasıyla.
- Instacart Products unified schema kategori URL'si ile keşfet: kategori keşfedici ile aynıdır, normalize edilmiş çıktı şemasıyla.
Bunların tümü; ad, marka, açıklama, fiyat, mağaza adı ve puanlar gibi tam ürün metadata'sını içeren yapılandırılmış JSON döndürür. Instacart için Collect by URL varyantını kullandık.
Oxylabs, dört yemek dağıtım alanında %91 ile en yüksek ikinci genel başarı oranına sahip en güvenilir sağlayıcılar arasında yer aldı. Instacart'ta Bright Data ve Decodo ile %100 başarı oranıyla berabere kaldı ancak o platformda 10s ile en hızlı tamamlanma süresini sundu. Genel tamamlanma süresi ortalama 27s oldu.
Oxylabs, çeşitli entegrasyon modlarına (Realtime, Push-Pull, Proxy Endpoint) sahip bir Web Scraper API sunar. Realtime endpoint ile source=universal artı render=html sayfayı headless bir tarayıcıda oluşturur ve HTML yanıtını döndürür.
Ayrıca belirli siteler için özel kaynaklar sunar. Instacart için üç tane vardır:
instacart_product: bir ürün ID'sini alır ve ürünün tam metadata'sını içeren ayrıştırılmış JSON döndürür.instacart_search: belirli bir anahtar kelime için Instacart arama sonuçlarını kazır.instacart: herhangi bir Instacart URL'sini kabul eder.
Instacart URL'leri, yemek dağıtım verisi scraping benchmark'ında instacart_product üzerinden geçti.
Decodo, dört yemek dağıtım alanında %90 ile en yüksek üçüncü genel başarı oranına ve 29s ortalama tamamlanma süresine sahip en tutarlı sağlayıcılar arasında yer aldı. UberEats'te %94 ile en yüksek başarı oranına sahipti ancak 29s ortalamayla genel olarak en yavaş sağlayıcıydı.
Decodo, her yemek dağıtım hedefini tek bir endpoint üzerinden ele alan tek bir Web Scraper API (v2) sunar. İstek; bir URL, target parametresini universal olarak ve headless bayrağını html olarak ayarlar, böylece sayfa HTML döndürülmeden önce gerçek bir tarayıcıda oluşturulur. Anti-bot engelini aşma, proxy rotasyonu ve render işlemi Decodo'nun tarafında yapılır.
Bireysel yemek dağıtım platformları için özel endpoint'ler veya hazır dataset'ler yoktur.
Nimble, dört yemek dağıtım alanında 14s ile en hızlı ikinci genel tamamlanma süresine sahip daha hızlı sağlayıcılar arasında yer aldı.
Nimble, dört yemek dağıtım alanında 14s ile en hızlı ikinci genel tamamlanma süresine sahip daha hızlı sağlayıcılar arasında yer aldı. iFood'ta %98 ile en yüksek başarı oranına sahipti ve Zomato'da Bright Data ile %100 başarı oranını yakaladı. Ancak, genel başarı oranı %85 ile en iyi performans gösterenlerin gerisinde kaldı; bu durum çoğunlukla UberEats (%67) ve Instacart'taki (%74) daha düşük performanstan kaynaklandı.
Nimble, yemek dağıtım platformlarının hiçbiri için özel API'ler sunmaz; bu nedenle her URL genel Extract API'sinden geçti. Endpoint; bir URL ile birlikte render: true bayrağını ve bir stealth tarayıcı sürücüsünü (bizim kurulumumuzda vx10) kabul eder ve sayfayı oluşturulmuş HTML olarak döndürür; anti-bot kaçınma, proxy rotasyonu ve JavaScript yürütme tamamen Nimble tarafında yönetilir.
Zyte, dört yemek dağıtım alanında %82 ortalama ile genel başarı oranında ikinci en düşük sırada yer aldı; ancak 18s gibi orta düzey bir ortalama tamamlanma süresi sundu. En güçlü performansını %96 başarı oranıyla iFood'ta gösterdi ve orada yalnızca Nimble'in ardından ikinci oldu. Ancak Instacart'ta %62 başarı ile zorlandı; bu, o platformdaki tüm sağlayıcılar arasındaki en düşük sonuçtu.
Tek endpoint'li bir yaklaşım kullanır. Aynı Zyte API her isteğe hizmet eder ve davranış, payload üzerindeki bayraklarla kontrol edilir. browserHtml: true ayarlandığında headless bir tarayıcı başlatır, sayfanın JavaScript'ini çalıştırır ve tamamen oluşturulmuş HTML'i döndürür; bu, istemci tarafında render edilen yemek dağıtım siteleri için kullanılabilir çıktı üreten tek moddur. Bu bayrak, kazıdığımız her yemek dağıtım URL'si için açık kaldı.
Apify, her iki metrikte de genel olarak en düşük performansı gösterdi; dört yemek dağıtım alanında ortalama %56 başarı oranı ve 41s ile en yavaş tamamlanma süresine sahipti. Instacart'ta tamamen başarısız oldu. En güçlü performansını Zomato'da %89 başarı oranıyla gösterdi, ancak test ettiğimiz her bir platformda sıfır olmayan sonuçlara sahip sağlayıcılar arasında son sırada yer aldı.
Apify farklı bir yaklaşım benimser. Tek bir evrensel endpoint yerine, her biri belirli bir site için kendi kendine yeten bir scraper olan Actor'lardan oluşan bir pazaryerinde çalışır. Yemek dağıtım verisi scraping benchmark'ındaki yemek dağıtım platformlarının hiçbirinde birinci taraf bir Apify Actor'ı yoktur; bu nedenle her hedefte genel amaçlı Web Scraper Actor'ını (apify/web-scraper) kullandık. Bu nedenle her hedefte genel amaçlı Web Scraper Actor'ını (apify/web-scraper) kullandık.
Web Scraper her URL'yi headless bir Chrome tarayıcısında açar, yazdığımız bir JavaScript sayfa fonksiyonunu çalıştırır ve sonucu JSON olarak döndürür; proxy rotasyonu Apify Proxy üzerinden yapılır ve tam JS render işlemi gerçekleşir.
Önemli bir fark: JSON Apify'dan gelen yerleşik bir ürün şeması değildir. Bright Data'nın Instacart Scraper API'si sabit bir alan kümesi (ürün adı, marka, fiyat, içerikler, mağaza zinciri vb.) döndürür; Bright Data bunları kendi tarafında ayrıştırır. Apify Web Scraper ile JSON, yalnızca sayfa fonksiyonunda tanımladığımız alanları içerir.
Yemek dağıtım verisi scraping zorlukları
Web scraping araçları; işletmelerin Zomato, Uber Eats, iFood ve Instacart gibi platformlardan menüleri, fiyatları, puanları ve envanteri çekmesine olanak tanır. Hepsinde birkaç tekrarlayan zorluk ortaya çıkar.
İstemci tarafı render: Yemek dağıtım sitelerinin çoğu React, Next.js veya Angular üzerine kurulu tek sayfalık uygulamalardır ve görünür içeriğin büyük bir kısmı başlangıçtaki HTML'de yer almaz. Örneğin DoorDash ürün sayfaları, gerçek ürünü yalnızca JavaScript hydration işleminden sonra açılan bir modal içinde render eder. Gerçek bir tarayıcı katmanı olmayan scraper'lar, ürün verisi olmadan mağaza iskeletini döndürür.
Coğrafi engelleme: iFood Brezilya'ya kısıtlıdır ve çoğu BR dışı IP'yi reddeder. Bir sağlayıcı, proxy havuzunda istikrarlı Brezilya konut çıkışları yoksa tüm anti-bot kontrollerini geçse bile bu alanda başarısız olabilir.
Bot tespiti: Instacart ve DoorDash; JavaScript zorluklarını, davranışsal parmak izini ve hesap başına hız sınırlamayı birleştiren agresif bot tespit sistemlerinin (DoorDash'ta Cloudflare, Instacart'ta DataDome / PerimeterX sınıfı sistemler) arkasında yer alır. Jenerik HTTP scraper'ları 403s veya takılı kalan challenge sayfaları alır; bu nedenle benchmark'ımızdaki her sağlayıcı, bu hedefler için yerleşik bir engel kaldırma ve JavaScript render katmanına güvenir.
Oturum kararlılığı: Uzun sayfalama işlerinde, uzun TTL'li yapışkan konut oturumları çalışma sırasındaki engellemeleri azaltır. Kaydırma sırasında IP'leri çok agresif döndürmek oturum cookie'sini düşürür ve sitenin ilk sayfayı yeniden göstermesine neden olur.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYemek dağıtım verisi scraping benchmark metodolojisi
6 web scraping sağlayıcısını 4 yemek dağıtım platformuna karşı test ettik: Zomato, Uber Eats, iFood ve Instacart.
Bu platformlar, Tranco'nun en üst sıradaki yemek dağıtım sitelerine göre seçildi. Her platform, gerçek katalog akışlarından toplanan 500 benzersiz ürün veya mağaza URL'sine katkıda bulundu; toplamda 2.000 URL ve 12.000 istek sağlayıcıların tamamına gönderildi.
Yemek dağıtım dataset'i
Dataset, platform başına 500 URL içeriyordu. Her URL, çalışma zamanında gerçek ve canlı bir sayfaydı. URL'ler tekilleştirildi ve adil bir karşılaştırma sağlamak için dataset sağlayıcılar arasında aynı tutuldu.
Yemek dağıtım benchmark kurulumu
Tüm sağlayıcılar, rastgele web sayfaları için önerdikleri yapılandırmalar kullanılarak çağrıldı: uygun olduğunda JavaScript render'ı etkinleştirilmiş evrensel endpoint'ler.
İki durumda, sağlayıcı hedefi açıkça desteklediği için evrensel endpoint yerine özel API'ler kullandık. Bright Data, yapılandırılmış JSON döndüren Instacart Dataset API'si üzerinden çağrıldı; Oxylabs ise yapılandırılmış JSON döndüren instacart_product kaynağı üzerinden ürün ID'si ile çağrıldı.
Her istek, sağlayıcıya tek bir çağrı olarak gönderildi. Sağlayıcılar, hizmetler arasında rate-limit baskısını karıştırmamak için sırayla ve teker test edildi. HTTP 429 yanıtları otomatik 30 saniyelik bir geri çekilmeyi tetikledi ve 3 defaya kadar yeniden denendi.
Başarılı bir scrape ne sayılır?
Bir istek yalnızca aşağıdakilerin tümü geçerliyse başarılı sayıldı. İlk olarak sağlayıcının bir 2xx, 3xx veya 404 HTTP durum kodu döndürmesi gerekiyordu; 4xx engelleri ve 5xx hataları dahil diğer her şey başarısızlık olarak sayıldı.
İkinci olarak, 200 yanıtları için parser'ın döndürülen içerikten platformun hedef alanlarından en az birini çıkarması gerekiyordu. Çıkarma yöntemi yanıt biçimine bağlıydı. Ham HTML döndüren sağlayıcılar için (Decodo, Oxylabs Web Unblocker, Nimble, Zyte ve Apify), her platformdaki yapılandırılmış ürün veya restoran veri konteynerlerini hedefleyen CSS seçicileri kullandık. Yapılandırılmış JSON döndüren sağlayıcılar için (Bright Data'nın Instacart Scraper API'si ve Oxylabs'ın instacart_product kaynağı), CSS seçicilere gerek kalmadan eşdeğer alanları doğrudan JSON yanıtından okuduk. Zomato, Uber Eats ve iFood için parser; title, rating score, rating label veya price range alanlarından herhangi birini aradı. Instacart için ürün adı, marka, açıklama veya pozitif sayısal fiyat alanlarından herhangi birini aradı.
Üçüncü olarak, başarıyla yüklenen ancak kaldırılmış bir ilanı temsil eden sayfalar (“not found”, “no longer available” veya “restaurant not found” gibi ifadeler içeren HTML) geçerli sayıldı; çünkü sağlayıcı işini yapmıştı ve içerik yalnızca kaldırılmıştı.
3xx ve 404 yanıtları otomatik-pass olarak değerlendirildi: sağlayıcı sayfaya ulaşabildiğini kanıtladı ve ürün verisinin yokluğu scraper'ın değil URL'nin bir özelliğiydi.
Ne ölçtük
Koşucu, her istek için doğrulama başarısını boolean olarak, uçtan uca süreyi gönderimden yanıtın kullanılabilir olduğu ana kadarki toplam duvar saati saniyesi olarak ve toplam metadata'yı ayrıştırılan sonuçta bulunan alan sayısı olarak kaydetti.
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 6 Yemek Dağıtım Scraper'ı: Benchmark ve Kullanım Alanları}},
year = {2026},
month = sep,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/scrape-food-delivery-data}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 29 Eylül 2026}
}15.5 bin veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makaledeki grafik ve tablolarda gösterilen özet verileri, 2 CSV dosyası ve bir README içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Arkasındaki ayrıntılı veriyi ister misiniz? Premium'a katılın
Değişiklik günlüğü
3 güncellemeBaşarı oranları, yanıt süreleri ve sağlayıcı bazlı sonuçlar içeren 6 sağlayıcılı yemek teslimatı scraping kıyaslaması eklendi.
6 sağlayıcı, 4 platform, 2.000 URL, veri seti, kurulum, geçerlilik kuralları ve metrikleri kapsayan bir kıyaslama metodolojisi bölümü eklendi.
Derecelendirmeler\İncelemeler bölümünden bir şekil ve kaynağı kaldırıldı.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.