En İyi 6 Yemek Teslimat Kazıyıcı: Benchmark ve Kullanım Alanları
En iyi 4 yemek teslimat platformu arasında toplam 12.000 istek göndererek, başarı oranını, tamamlanma süresini ve meta veri kapsamını ölçmek amacıyla 6 web kazıma sağlayıcısını benchmarkladık.
Yemek teslimat verisi kazıma benchmark genel sonuçları
Daha fazla ayrıntı için test süreci hakkında benchmark metodolojisi bölümüne bakın.
Alan adı düzeyinde yemek teslimat verisi kazıma benchmark sonuçları
Yemek sipariş platformlarından hangi tür veriler çıkarılabilir?
Farklı platformlar menü verisi, mağaza verisi ve ürün verisi gibi farklı veri katmanlarını ortaya çıkarır. Örneğin, yemek teslimat kazıyıcı benchmarkımızda Instacart'tan ürün verisi kazıdık.
Sadece Bright Data, yapılandırılmış bir JSON yanıtı döndürdü ve aşağıda sunduğu 26 meta veri alanını grupladık:
Menü verisi genellikle ürün adlarını, açıklamalarını, fiyatlarını, indirimlerini, görsellerini, diyet etiketlerini, kalori bilgilerini, özelleştirme seçeneklerini ve mevcut durumu içerir.
Restoran verisi genellikle restoran adını, adresini, mutfak türlerini, puanlarını ve yorum sayılarını, teslimat ücretini, minimum siparişi, tahmini teslimat süresini, çalışma saatlerini ve aktif promosyonları içerir.
Yemek teslimat verisi kazıyıcılar
Bright Data, dört yemek teslimat alan adı üzerinde hem en yüksek genel başarı oranına (%94) hem de en hızlı ortalama tamamlanma süresine (11) ulaşan tek sağlayıcıydı. Başarı oranı hiçbir tek alanda %83'ün altına düşmedi.
Bright Data, yemek teslimat kazıma için iki ana ürün sunuyor:
Bright Data Web Unlocker API: anti-bot zorlamaları, CAPTCHA'ları ve proxy döndürmeyi otomatik olarak yöneten, sayfanın HTML yanıtını döndüren tek bir engel kaldırma endpoint'i. Zomato, Uber Eats ve iFood bu endpoint üzerinden gönderildi.
Kazıyıcı API'lar: Bright Data, belirli hedefler için özel kazıyıcı API'lar ve önceden hazırlanmış veri setleri yayımlıyor. Test ettiğimiz yemek teslimat alan adları arasında, Instacart, Bright Data'nın Instacart Kazıma API'ları aracılığıyla desteklendi ve kataloğunda dört hazır ürün bulundu:
- Instacart Ürünleri URL ile topla: bir Instacart ürün URL'sini alır.
- Instacart Ürünleri kategori URL'si ile keşfet: bir kategori sayfası URL'sini alır.
- Instacart Ürünleri birleştirilmiş şema URL ile topla: URL toplayıcı ile aynıdır, normalize edilmiş bir çıktı şemasına sahiptir.
- Instacart Ürünleri birleştirilmiş şema kategori URL'si ile keşfet: kategori keşif aracı ile aynıdır, normalize edilmiş bir çıktı şemasına sahiptir.
Hepsi, ad, marka, açıklama, fiyat, mağaza adı ve puanlar gibi tam ürün meta verisiyle yapılandırılmış JSON döndürür. Instacart için URL ile Topla varyantını kullandık.
Oxylabs, dört yemek teslimat alan adı üzerinde %91 ile ikinci en yüksek genel başarı oranına sahip en güvenilir sağlayıcılar arasında yer aldı. Instacart'ta Bright Data ve Decodo ile %100 başarı oranında eşitlendi ancak o platformda 10s ile en hızlı tamamlanma süresini sundu. Genel tamamlanma süresi ortalama 27s oldu.
Oxylabs, birkaç entegrasyon moduyla (Gerçek Zamanlı, İtme-Çekme, Proxy Endpoint) bir Web Kazıyıcı API sunuyor. Gerçek zamanlı endpoint ile, source=universal artı render=html sayfası headless bir tarayıcıda render eder ve HTML yanıtını döndürür.
Ayrıca belirli siteler için özel kaynaklar sağlar. Instacart için üç tane vardır:
instacart_product: bir ürün kimliğini alır ve ürünün tam meta verisiyle 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 teslimat verisi kazıma benchmark'unda instacart_product üzerinden gönderildi.
Decodo en tutarlı sağlayıcılar arasında yer aldı, dört yemek teslimat alan adı üzerinde %90 ile üçüncü en yüksek genel başarı oranına ve ortalama 29s tamamlanma süresine sahipti. UberEats'te %94 ile en yüksek başarı oranına sahipti ancak ortalama 29s ile genel olarak en yavaş sağlayıcıydı
Decodo, her yemek teslimat hedefini tek bir endpoint üzerinden yöneten tek bir Web Kazıyıcı API (v2) sağlar. İstek bir URL, target parametresinin universal olarak ayarlandığı ve sayfanın HTML döndürülmeden önce gerçek bir tarayıcıda render edilmesi için headless bayrağının html olarak ayarlandığı bir parametre alır. Anti-bot atlama, proxy döndürme ve render işlemleri Decodo tarafından yönetilir.
Bireysel yemek teslimat platformları için özel endpoint'ler veya önceden hazırlanmış veri setleri yoktur.
Nimble, dört yemek teslimat alan adı üzerinde ortalama 14s ile ikinci en hızlı tamamlanma süresine sahip daha hızlı sağlayıcılar arasında yer aldı.
Nimble, dört yemek teslimat alan adı üzerinde ortalama 14s ile ikinci en hızlı tamamlanma süresine sahip daha hızlı sağlayıcılar arasında yer aldı. iFood'da %98 ile en yüksek başarı oranına sahipti ve Zomato'da %100 başarı oranıyla Bright Data ile eşleşti. Ancak, genel başarı oranı %85 ile en iyi performans gösterenlerin gerisinde kaldı, bu da ağırlıklı olarak UberEats'teki (%67) ve Instacart'taki (%74) zayıf performans nedeniyle oldu.
Nimble, yemek teslimat platformlarından herhangi biri için özel API'lar sunmaz, bu nedenle her URL genel Extract API üzerinden geçti. Endpoint, herhangi bir URL'yi bir render: true bayrağı ve gizli bir tarayıcı sürücüsü (vx10 kurulumumuzda) ile kabul eder ve anti-bot kaçınma, proxy döndürme ve JavaScript yürütmenin tamamı Nimble'ın yığını içinde yönetilerek sayfayı render edilmiş HTML olarak döndürür.
Zyte, dört yemek teslimat alan adı üzerinde ortalama %82 ile genel olarak başarı oranında ikinci en düşük sırada yer aldı, ancak ortalama 18s ile orta düzey bir tamamlanma süresi sundu. En güçlü performansı %96 başarı oranıyla iFood'da oldu ve burada sadece Nimble'dan sonra ikinci sırada yer aldı. Ancak, Instacart'ta %62 başarı ile zorlandı ve bu platformdaki tüm sağlayıcılar arasında en düşük sonucu verdi.
Tek bir endpoint yaklaşımını benimsiyor. Aynı Zyte API her isteği karşılar ve davranış, yükteki bayraklarla kontrol edilir. browserHtml: true ayarlamak, headless bir tarayıcı başlatır, sayfanın JavaScript'ini çalıştırır ve tamamen render edilmiş HTML'i döndürür; bu, istemci tarafında render edilen yemek teslimat siteleri için kullanılabilir çıktı üreten tek moddur. Bu bayrak, kazıdığımız her yemek teslimat URL'si için açık kaldı.
Apify, her iki ölçekte de genel olarak en düşük sırada yer aldı, dört yemek teslimat alan adı üzerinde ortalama %56 başarı oranı ve 41s ile en yavaş tamamlanma süresine sahipti. Instacart'ta tamamen başarısız oldu. En güçlü performansı %89 başarı oranıyla Zomato'da oldu, ancak test ettiğimiz her bireysel platformda sıfırdan farklı sonuçlara sahip sağlayıcılar arasında son sırada yer aldı.
Apify farklı bir yaklaşım benimsiyor. Tek bir evrensel endpoint yerine, her biri belirli bir site için kendi kendine yeten bir kazıyıcı olan Aktörler pazarında çalışır. Yemek teslimat verisi kazıma benchmark'undaki yemek teslimat platformlarının hiçbirisinin birinci taraf Apify Aktörü yoktur, bu nedenle her hedef için genel amaçlı Web Kazıyıcı Aktörünü (apify/web-scraper) kullandık. Bu nedenle her hedef için genel amaçlı Web Kazıyıcı Aktörünü (apify/web-scraper) kullandık.
Web Kazıyıcı, her URL'yi headless bir Chrome tarayıcısında açar, yazdığımız bir JavaScript sayfa işlevini çalıştırır ve sonucu JSON olarak döndürür; proxy döndürme Apify Proxy üzerinden ve tam JS render ile yapılır.
Önemli bir fark: Apify'dan gelen JSON, yerleşik bir ürün şeması değildir. Bright Data'nın Instacart Kazıyıcı API'si, Bright Data'nın kendi tarafında ayrıştırdığı sabit bir alan kümesi (ürün adı, marka, fiyat, malzemeler, mağaza zinciri vb.) döndürür. Apify Web Kazıyıcı ile, JSON yalnızca sayfa işlevinde tanımladığımız alanları içerir.
Yemek teslimat verisi kazımanın zorlukları
Web kazıma araçları, işletmelerin Zomato, Uber Eats, iFood ve Instacart gibi platformlardan menüleri, fiyatları, puanları ve envanteri çekmesine olanak tanır. Birkaç tekrarlayan zorluk hepsinde ortaya çıkar.
İstemci tarafı render: Çoğu yemek teslimat sitesi, React, Next.js veya Angular üzerinde oluşturulmuş tek sayfalık uygulamalardır ve görünür içeriğin büyük bir kısmı başlangıç HTML'inde bulunmaz. DoorDash ürün sayfaları örneğin, yalnızca JavaScript hidrasyonundan sonra açılan bir modal içinde gerçek ürünü render eder. Gerçek bir tarayıcı katmanı olmayan kazıyıcılar, ürün verisi olmadan mağaza kabuğunu döndürür.
Cografik engelleme: iFood Brezilya'ya kilitlidir ve çoğu BR olmayan IP'yi reddeder. Bir sağlayıcı her anti-bot kontrolünden geçebilir ve proxy havuzu kararlı Brezilya konut çıkışlarından yoksunsa bu alanda yine de başarısız olabilir.
Bot algılama: Instacart ve DoorDash, JavaScript zorlamaları, davranışsal parmak izi oluşturma ve hesap başına hız sınırlamayı birleştiren agresif bot algılama sistemlerinin (Cloudflare DoorDash'te, DataDome / PerimeterX sınıfı sistemler Instacart'ta) arkasında yer alır. Genel HTTP kazıyıcılar 403'ler veya takılı zorlama sayfaları alır, bu nedenle benchmark'umuzdaki 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 sırasında blokları azaltır. Sayfa kaydırma sırasında IP'leri çok agresif döndürmek oturum cookie'ler düşürür ve sitenin ilk sayfayı tekrar göstermesini zorunlu kılar.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYemek teslimat verisi web kazımanın en iyi 5 kullanım alanı
1. Piyasa bazlı fiyatlandırma belirleme
Piyasa bazlı fiyatlandırma, fiyat optimizasyonu sağlamak için kullanılan fiyatlandırma stratejilerinden biridir. Web kazıma, işletmelerin rakiplerin ürün listeleme sayfalarından yemek fiyatlarını, örneğin indirim verilerini ve yemek menüsü fiyatlandırmasını toplamasına olanak tanır.
Kazımak istediğiniz verileri seçmeden önce, hedef yemek hizmeti web sitelerindeki rakiplerinizi ve ürün sayfalarının URL'lerini belirlemelisiniz; bunlar kazıyıcınız için girdi olacaktır.
Ancak, sürdürülebilir büyüme sağlamak için müşteriye odaklanmak yerine rekabetçi kalmak için yalnızca fiyata odaklanmak etkili bir strateji olmayacaktır. Öncelikle markanızın algılanan değerini anlamanız gerekir.
Örneğin, birçok müşteri sundukları değeri vurgulayan daha yüksek fiyatlı markaları tercih eder. Çok yüksek bir fiyat belirlemek, markanız için satış fırsatlarının kaybolmasına neden olurken, çok düşük bir fiyat belirlemek gelir kaybına yol açar.
2. Yerel rekabeti yönetme
Büyükşehirlerde yerel rekabet özellikle zordur, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler için. Rakiplerinizin nasıl çalıştığını ve rekabet avantajı elde etmek için neyi farklı yaptıklarını anlamanız gerekir. Web kazıma araçları, işletmelerin coğrafi temelli yemek teslimat verilerini ve restoran konum bilgilerini çıkararak rakiplerini anlamasına olanak tanır.
Örneğin, ağırlıklı olarak yerel işletmelerle çalışan bir B2B şirketiyseniz, arama sonuçlarını ülkeler ve şehirler göre filtreleyerek yakınındaki restoranları bulabilirsiniz.
Yemek teslimat web siteleri, işletmelerin potansiyel ortaklık fırsatlarını keşfetmek için belirli bir alandaki bir yemek hizmeti şirketini filtrelemesine veya aramasına olanak tanır. Onların nasıl çalıştıklarını daha iyi anlamak ve onlara ulaşmak için iletişim bilgilerini, puanlarını, web sitelerini, teslimat rotalarını ve çalışma saatlerini çıkarabilirsiniz.
3. Müşteri yorumlarını içgörülere dönüştürme
Müşteri yorum verilerini çıkarma çeşitli yemek teslimat uygulamalarından zaman alıcı ve sıkıcı bir görevdir. Web kazıma, işletmelerin çeşitli yemek teslimat web sitelerinden restoran yorumlarını toplamasına olanak tanır. İşletmeler, doğal dil işleme kullanarak toplanan müşteri yorum verileri üzerinde duygu analizi yapabilir.
Ayrıştırılmış metin veri kelimelerini manuel olarak veya bir veri işaretleme aracı kullanarak negatif, pozitif veya nötr olarak sınıflandırabilirsiniz (Şekil 4'e bakın). İşletmeler, ayrıştırılmış yorum verileri üzerinde duygu analizi yaparak markaları, ürünleri veya hizmetleri hakkında içgörü kazanabilir.
Şekil 4: Bir müşteri yorumunu analiz etmek için kullanılan duygu analizi örneği
4. Talep tahmini ve yönetimini optimize etme
Yanlış tahminler, fazla veya yetersiz envantere yol açar. Verilerin yanlış yorumlanması, değişen kalıplar ve sınırlı veri mevcudiyeti nedeniyle olabilir.
Otomatik AI destekli talep tahmini, dahili (örneğin, ERP sistemleri) ve dış kaynaklardan (örneğin, sosyal medya platformları ve yemek teslimat platformları) gerçek zamanlı verilerden yararlanarak tahmin doğruluğunu artırır. Web kazıma, işletmelerin AI modellerini beslemek için haftalık, aylık ve yıllık olarak büyük miktarda veri toplamasına olanak tanır.
5. Yemek endüstrisindeki trendleri keşfetme
Web kazıma, işletmelerin çeşitli web kaynaklarından menü öğelerini, yemek açıklamalarını, hazırlama sürelerini ve teslimat rotalarını çıkarmasına yardımcı olur. Çıkarılan veri, işletmelerin mevcut yemek endüstrisi trendlerini belirlemesine ve sürekli değişen iş ortamına ayak uydurmasına olanak tanır.
Yemek teslimat verisi kazıma benchmark metodolojisi
4 yemek teslimat platformuna karşı 6 web kazıma sağlayıcısını test ettik: Zomato, Uber Eats, iFood ve Instacart.
Bu platformlar, Tranco'nun en yüksek sıralamalı yemek teslimat sitelerine göre seçildi. Her platform, gerçek katalog beslemelerinden toplanan 500 benzersiz ürün veya mağaza URL'si sağladı; tüm sağlayıcılar arasında toplam 2.000 URL ve 12.000 istek.
Yemek teslimat veri seti
Veri seti platform başına 500 URL içeriyordu. Her URL, çalışma zamanında gerçek, canlı bir sayfadı. URL'ler tekrar kaldırıldı ve veri seti, adil bir karşılaştırma sağlamak için sağlayıcılar arasında aynı tutuldu.
Yemek teslimat benchmark kurulumu
Tüm sağlayıcılar, önerdikleri yapılandırmalar kullanılarak çağrıldı: JavaScript render'ın etkinleştirildiği evrensel endpoint'ler, mevcut olduğunda.
İki durumda, sağlayıcı hedefi açıkça desteklediği için evrensel endpoint yerine özel API'lar kullandık. Bright Data, yapılandırılmış JSON döndüren Instacart Veri Seti API'si üzerinden çağrıldı ve Oxylabs, ürün kimliği ile instacart_product kaynağı üzerinden çağrıldı; bu da yapılandırılmış JSON döndürür.
Her istek, sağlayıcıya tek bir çağrı olarak gönderildi. Sağlayıcılar, hizmetler arasında hız sınırlama baskısını karıştırmamak için sırayla, tek tek test edildi. HTTP 429 yanıtları otomatik 30 saniyelik bir geri çekilmeyi tetikledi ve en fazla 3 kez yeniden denendi.
Başarılı bir kazıma ne olarak sayılır
Bir istek, yalnızca aşağıdakilerin hepsi geçerliyse geçerli olarak işaretlendi. İlk olarak, sağlayıcı 2xx, 3xx veya 404 HTTP durumu döndürmeliydi; bunun dışında, 4xx engellemeler ve 5xx hataları dahil, başarısızlık olarak sayıldı.
İkinci olarak, 200 yanıtlar için ayrıştırıcı, döndürülen içerikten platformun hedef alanlarından en az birini çıkarmalıydı. Çıkarma yöntemi, yanıt formatına bağlıydı. Ham HTML döndüren sağlayıcılar için (Decodo, Oxylabs Web Unblocker, Nimble, Zyte ve Apify), her platformdaki yapılandırılmış ürün veya restoran veri kapsayıcılarını hedefleyen CSS seçicileri kullandık. Yapılandırılmış JSON döndüren sağlayıcılar için (Bright Data'nın Instacart Kazıyıcı API'si ve Oxylabs'in instacart_product kaynağı), CSS seçicilerine ihtiyaç duymadan eşdeğer alanları doğrudan JSON yanıtından okuduk. Zomato, Uber Eats ve iFood için ayrıştırıcı, başlık, puan skoru, puan etiketi veya fiyat aralığından herhangi birini aradı. Instacart için ürün adı, marka, açıklama veya pozitif sayısal fiyatın herhangi birini aradı.
Üçüncü olarak, başarıyla yüklenen ancak kaldırılmış bir listeyi temsil eden sayfalar (içeriklerinde "bulunamadı", "artık mevcut değil" veya "restoran bulunamadı" gibi ifadeler içeren HTML) geçerli olarak sayıldı, çünkü sağlayıcı görevini yaptı ve içerik sadece yoktu.
3xx ve 404 yanıtları auto-geçer olarak kabul edildi: sağlayıcı sayfaya ulaşabildiğini kanıtladı ve ürün verisinin yokluğu URL'nin bir özelliğiydi, kazıyıcının değil.
Ne ölçtük
Her istek için çalıştırıcı, doğrulama başarısını bir boolean olarak, uçtan uca süreyi, gönderimden yanıtın kullanılabilir olduğu ana kadar geçen toplam duvar saati saniyesi olarak ve toplam meta veriyi, ayrıştırılmış sonuçta bulunan alan sayısını olarak kaydetti.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{ipi2026,
author = {Şipi, Nazlı},
title = {{En İyi 6 Yemek Teslimat Kazıyıcı: Benchmark ve Kullanım Alanları}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/scrape-food-delivery-data}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026}
}15.5 bin veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makalede kullanılan verileri, bir CSV dosyası ve bir README içeren ZIP dosyası olarak indirin.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.