2026 Yılında En İyi Web Kazıma Teknikleri (Kodsuz ve Yapay Zeka)

güncellendi Şub 13, 2026

Web sitelerinden veri toplamanın tek yöntemi web kazıma değildir. Çeşitli başka yöntemler (örneğin, LLM'ler) mevcuttur ve her tekniğin avantajları ve dezavantajları vardır.

En iyi web kazıma tekniklerini, her yöntemin avantajlarını ve sınırlamalarını ve veri toplama projeniz için doğru yaklaşımı seçmeye yönelik pratik ipuçlarını inceleyin:

Yapay zekâ tabanlı veri çıkarma (niyet odaklı veri kazıma)

Yapay zekâ tabanlı veri çıkarma, sektör standardı haline geldi. Geliştiriciler, verileri doğal dilde veya Pydantic şemaları kullanarak tanımlar ve konumundan ziyade yapısına odaklanır. Yapay zekâ destekli araçlar, DOM'u gerçek zamanlı olarak yorumlamak için özel LLM'ler kullanır ve web sayfalarının daha insansı bir şekilde anlaşılmasını sağlar.

Firecrawl ve Crawl4AI gibi modern araçlar, ham HTML yerine temiz Markdown veya yapılandırılmış JSON formatında veri sunar. Bu format, yapay zeka eğitimini ve Veri Alma Destekli Üretimi (RAG) destekler.

Sponsorlu

Oxylabs, kullanıcıların API'yi komut istemleri aracılığıyla yönlendirerek belirli ve ilgili verileri (ürün adları, fiyatlar vb.) ayıklamalarını sağlayan, yapay zeka destekli özel bir ayrıştırıcı oluşturucu olan OxyCopilot'ı sunar . Örneğin, biz bunu belirli bir URL'den yalnızca dört özel alanı almak için kullandık.

Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM'ler)

Üretken yapay zeka modelleri, veri kazıma teknikleriyle birlikte şu şekilde çalışır:

LLM'ler bir gelişim hızlandırıcı olarak

Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modellerinin (LLM'ler) kullanımı, örneğin OpenAI'nin GPT-4'sı, Google'in Gemini'si ve Anthropic'un Claude'u, önemli ölçüde artarak veri kazımada yeni bir çağa işaret etti. Bu modeller, basit metin üreticilerinden güçlü kodlama yardımcılarına dönüştü.

Web kazıma (web scraping) için bu, artık ChatGPT veya diğer yapay zeka kodlama yardımcıları gibi araçları kullanarak kod yazımında size rehberlik etmelerini sağlayabileceğiniz anlamına gelir; bu da giriş engelini düşürür ve deneyimli programcılar için bile geliştirme sürecini hızlandırır.

Bir LLM'yi kodlama ortağı olarak kullanmak, konuşmaya dayalı, yinelemeli bir süreç içerir. Bir kütüphanenin tam sözdizimini ezberlemek yerine, amacınızı sade bir dille açıklarsınız ve yapay zeka bunu işlevsel koda çevirir.

LLM'ler bir ayrıştırma motoru olarak

LLM'lere örnek HTML kodu girilebilir. Ardından, LLM'ler bu verilerden belirli bölümleri (örneğin, fiyatlar, ürün açıklamaları) belirleyebilir. Bu teknik, sık sık değişen düzenlere sahip sitelerden veri çekme, yapılandırılmamış paragraflardan veri çıkarma veya sayfa başına maliyetten ziyade geliştirme hızının daha önemli olduğu hızlı prototipleme gibi geleneksel ayrıştırmanın zor olduğu senaryolar için en uygundur.

Son derece doğru olmasına rağmen, ayrıştırdığınız her sayfa için güçlü bir LLM'ye API çağrısı yapmak, Beautiful Soup gibi yerel bir ayrıştırma kütüphanesi çalıştırmaktan daha maliyetlidir.

LLM'ler özerk ajanlar olarak

Veri kazıma işlemi tek adımlı bir çözüm olmak zorunda değil. Yapay zeka ajanları çok adımlı süreçler yürütebilir ve kararlar alabilir. Örneğin, LangChain gibi araçlar web kazımayı LLM'lerle birleştirerek kullanıcıların belirli bilgilerin çıkarılmasını istemelerini sağlar; örneğin, bir e-ticaret sayfasında "dayanıklılık" kelimesini içeren tüm ürün yorumları gibi.

Kendi veri çekme aracınızı oluşturmak mı yoksa bir servis kullanmak mı?

Şirket içi web kazıyıcı geliştirme

Bu yaklaşım, ihtiyaçlarınıza tam olarak uyarlanmış özel web kazıyıcıları oluşturmak için programlama dilleri ve kütüphaneler kullanmayı içerir. İlk istekten nihai yapılandırılmış çıktıya kadar tüm veri işlem hattı üzerinde tam sahiplik ve kontrol sizdedir.

Artıları:

Özelleştirme ve kontrol: Web kazıma aracını, benzersiz web sitesi yapıları, karmaşık mantık ve özel veri biçimlendirme gereksinimlerini karşılayacak şekilde tam olarak kendi özelliklerinize göre oluşturabilirsiniz. Tüm veri işlem hattını kontrol edersiniz ve üçüncü taraf özellikleriyle sınırlı kalmazsınız.
Büyük ölçekte maliyet etkinliği: Geliştirme süresine yönelik bir ön yatırım olsa da, büyük ve sürekli projeler için şirket içi bir veri çekme aracı çalıştırmak uzun vadede önemli ölçüde daha ucuz olabilir, çünkü istek başına veya yüksek aylık abonelik ücreti ödemezsiniz.
Veri güvenliği: Topladığınız veriler kendi altyapınızda işlenir; bu da gizlilik ve güvenlik üzerinde tam kontrol sahibi olmanızı sağlar ki bu, hassas bilgiler için kritik öneme sahiptir.

Dezavantajları :

Teknik uzmanlık: Sağlam bir web kazıyıcı oluşturmak, güçlü programlama becerileri ve Beautiful Soup, Scrapy (Python için) veya Puppeteer (JavaScript/Node.js için) gibi web kazıma kütüphanelerine aşinalık gerektirir.
Yüksek başlangıç yatırımı: İlk geliştirme ve kurulum, herhangi bir veri toplamaya başlamadan önce önemli miktarda zaman ve kaynak yatırımı gerektirir.
Sürekli bakım yükü : Web siteleri sık sık düzenlerini değiştirir. Bu, şirket içi ekibinizin veri çekme aracını güncellemek, proxy'leri yönetmek, IP engellemelerini ele almak ve CAPTCHA'yı çözmekten sorumlu olduğu anlamına gelir; bu da sürekli çaba gerektirir.

Kendi kazıyıcınızı yapmak için gerekli araçlar:

Web kazıma kütüphaneleri ve çerçeveleri:
- Beautiful Soup: Statik HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak için (Python).
- Scrapy : Karmaşık ve büyük ölçekli veri tarama projeleri için tam özellikli bir çerçeve (Python).
- Cheerio : Statik siteler (JavaScript) için hızlı ve hafif bir ayrıştırıcı.
Dinamik siteler için başsız tarayıcılar:
- Selenium : Tarayıcı otomasyonu için sektör standardı olan bu araç, tıklama ve kaydırma gibi kullanıcı eylemlerini simüle eder.
- Puppeteer : Chrome/Chromium tarayıcılarını (başsız modda) kontrol etmek için modern bir kütüphane (JavaScript).

Başsız tarayıcı, Chrome veya Firefox gibi standart bir tarayıcının tüm özelliklerine sahip, ancak ekranınızda grafik bir pencere bulunmayan, arka planda görünmez bir şekilde çalışan eksiksiz bir web tarayıcısıdır. Bu özelliğiyle modern, dinamik ve etkileşimli web sitelerinden veri çekmek için güçlü bir araçtır.

Hatta onu, gerçek bir insanın yapacağı eylemleri gerçekleştirecek şekilde programlayabilirsiniz; örneğin, daha fazla içerik yüklemek için aşağı kaydırmak, giriş formunu doldurmak veya açılır menüden bir seçenek seçmek gibi.

JavaScript çalıştırma ve kullanıcı etkileşimlerini simüle etme yeteneği, başsız tarayıcıları modern web sayfalarını kazımak için vazgeçilmez kılan şeydir.

Üçüncü taraf veri kazıma hizmetleri

Bu yaklaşım , büyük ölçekli bir web kazıma altyapısı kurmuş ve sürdüren üçüncü bir şirkete ödeme yapmayı içerir. Genellikle bu şirketin hizmetlerine Web Kazıma API'si aracılığıyla erişirsiniz.

Bu yöntem süreci son derece basitleştiriyor. Tarayıcıları, proxy'leri ve blokları yönetmek için kod yazmak yerine, kazımak istediğiniz URL ile tek bir API çağrısı gönderiyorsunuz. Servis daha sonra arka planda tüm ağır işleri hallediyor ve genellikle JSON formatında temiz, yapılandırılmış verileri size geri gönderiyor.

Artıları :

Kullanım kolaylığı: Veri elde etmenin en hızlı yolu budur. Veri kazıma konusunda uzman olmanıza gerek kalmadan, dakikalar içinde sıfırdan veri kazımaya başlayabilirsiniz. Servis sağlayıcı tüm teknik karmaşıklığı üstlenir.
Yönetilen altyapı: Veri kazımanın en zor kısımlarıyla uğraşmanıza gerek yok. Sağlayıcı, proxy'leri yönetir, IP adreslerini değiştirir, JavaScript oluşturma için başsız tarayıcılar kullanır ve altyapıyı sizin için ölçeklendirir.
Veri kazıma önleme önlemlerini aşma: Bu hizmetler, CAPTCHA, tarayıcı parmak izi ve IP engellemeleri gibi savunmaları aşmada uzmandır; bu, şirket içi veri kazıyıcılar için büyük bir zorluktur.

Dezavantajları :

Daha yüksek işletme maliyetleri: Büyük ölçekli kullanım için, abonelik ücretleri veya talep başına ödeme modelleri, kendi veri çekme aracınızı çalıştırmaktan daha pahalı olabilir. Kolaylık ve yönetilen altyapı için ödeme yapıyorsunuz.
Daha az esneklik: Sağlayıcının sunduğu özellikler ve veri formatlarıyla sınırlısınız. Özel bir gereksiniminiz varsa, hizmet bunu karşılayamayabilir.
Veri bağımlılığı : Tüm veri toplama süreciniz üçüncü taraf bir sağlayıcıya bağlıdır. Hizmetleri kesintiye uğrarsa veya değişirse, işlemleriniz doğrudan etkilenir.

manuel web kazıma

Otomatik veri toplama tekniklerinin pratik olmadığı küçük ölçekli veya tek seferlik veri toplama projelerinde manuel veri toplama haklı görülebilir. Bununla birlikte, manuel veri toplama teknikleri zaman alıcı ve hataya yatkındır, bu nedenle veri toplama projeleri için gerekli olduğunda kullanılmaları şarttır.

Google numaralı levhalarla kazıma

Kod yazmadan veri toplama sürecini otomatikleştirmek isteyenler için Sheets, bu iş için güçlü bir araçtır. Sheets'in yerleşik işlevlerini kullanarak , belirli verileri doğrudan bir web sitesinin HTML'sinden elektronik tablonuza çekebilirsiniz.

Bu teknik, küçük ve basit veri kazıma işlemleri için, net ve istikrarlı bir HTML yapısına sahip web sayfalarından veri çekmek için ve programcı olmayan kullanıcılar için uygundur.

Çalışma prensibi: Kullanılan temel fonksiyon =IMPORTXML(“URL”, “XPath_sorgusu”) şeklindedir. Hedef web sayfasının URL'sini ve ardından tam olarak hangi veri parçasını çıkarmak istediğinizi belirten bir XPath sorgusu sağlarsınız. Örneğin, bir web sayfasının başlığını, belirli bir tabloyu veya bir bağlantı listesini çekebilirsiniz.
Sınırlamalar: Bu yöntem, yavaş olabileceği ve Google'in kotalarıyla sınırlı olduğu için büyük ölçekli veri kazıma işlemleri için uygun değildir. Ayrıca, içeriklerini yüklemek için JavaScript'e büyük ölçüde bağımlı olan web sitelerini de işleyemez.

10. Manuel navigasyon

Bu, bir web sitesinde manuel olarak gezinme ve yol boyunca veri toplama işlemidir. İstenen veriler birden fazla sayfaya dağılmışsa veya otomatik veri kazıma teknikleriyle kolayca erişilemiyorsa, manuel gezinme daha tercih edilebilir bir seçenek olabilir.

Ekran görüntüsü alma: Bu işlem, hedef web sitesindeki verilerin ekran görüntülerinin alınmasını ve yakalanan verilerin manuel olarak bir belgeye (örneğin bir elektronik tabloya) girilmesini içerir.
Veri girişi: Bu, hedef web sitesinden alınan verilerin manuel olarak bir dosyaya girilmesini içerir.

Hibrit web kazıma teknikleri

Hibrit web kazıma, web kaynaklarından veri çıkarmak için otomatik ve manuel web kazıma tekniklerini birleştirir. Bu yaklaşım, otomatik web kazıma tekniklerinin gerekli verileri tamamen çıkaramadığı durumlarda pratiktir.

Hibrit yaklaşım ne zaman gereklidir?

Projeniz aşağıdaki hususları içeriyorsa hibrit bir yaklaşımı göz önünde bulundurmalısınız:

Veri doğrulama ve kalite güvencesi: Elde edilen verilerin doğruluğunun kritik olduğu durumlarda, eksiksizliğini ve doğruluğunu doğrulamak için son bir insan incelemesi gereklidir.
Tutarsız web sitesi düzenleri: Bir komut dosyasının çoğu sayfada çalışması ancak benzersiz veya eski bir tasarıma sahip birkaç sayfada başarısız olması durumudur.
Karmaşık veri kazıma önleme önlemleri : Komut dosyasının çoğu görevi yerine getirebildiği ancak özellikle zor bir CAPTCHA veya iki faktörlü kimlik doğrulama (2FA) gerektiren bir giriş işleminde takılıp kaldığı web siteleri için.
İnsan yargısı gerektiren veriler: Öznel olan veya bağlam gerektiren verilerin çıkarılması söz konusu olduğunda, örneğin bir ürün yorumunun duygusal içeriğini belirlemek veya belirsiz metni yorumlamak gibi durumlarda.

Temel çıkarma yöntemleri: Ayrıştırma ve OCR

Web'in şifresini çözmek: HTML ve DOM'u ayrıştırmak

HTML ayrıştırma, HTML kodundan otomatik olarak veri çıkarmak için kullanılan bir başka tekniktir. İşte HTML ayrıştırma yoluyla web verilerini toplamak için bazı adımlar:

Hedef sayfanın HTML kodunu incelemek, tarayıcınızın geliştirici araçlarını kullanarak kazımak istediğiniz web sayfasının HTML kodunu görüntülemeyi içerir. Bu, kullanıcıların HTML kodunun yapısını anlamalarını ve metin, resim veya bağlantı gibi çıkarmak istedikleri belirli öğeleri bulmalarını sağlar.
Bir ayrıştırıcı seçmek, kullanılan programlama dili ve web sitesinin HTML yapısının karmaşıklığı da dahil olmak üzere çeşitli önemli faktörleri içerir. Seçtiğiniz ayrıştırıcı, web kazıma için kullandığınız programlama diliyle uyumlu olmalıdır. İşte farklı programlama dilleri için bazı popüler ayrıştırıcıların listesi:
- Python için Güzel Çorba ve lxml
- Java için Jsoup
- C# için HtmlAgilityPack
HTML ayrıştırma: Hedef web sayfasının HTML kodunu okuma ve yorumlama işlemidir; bu işlem sonucunda belirli veri öğeleri çıkarılır.
Veri çıkarma: Ayrıştırıcıyı kullanarak belirli veri öğelerini toplayın.

Metnin ötesinde: OCR ile görüntülerden veri çıkarma

Bazen ihtiyacınız olan veriler aslında HTML kodundaki metin değil; bir resmin, taranmış bir PDF'nin veya bir ekran görüntüsünün içinde saklıdır. Bu gibi durumlarda Optik Karakter Tanıma (OCR) teknolojisine ihtiyacınız vardır.

OCR, metin olmayan formatlardan metin tanıyan ve çıkaran bir teknolojidir. İşlem şu adımları içerir:

Hedef sitedeki verilerin görüntüsünü yakalamak (örneğin, ekran görüntüsü alarak).
Görüntü içindeki metin öğelerini okumak için OCR yazılımı kullanmak.
Tanımlanan metinden istenen verilerin çıkarılması.

Ancak dikkate alınması gereken bazı sınırlamalar da vardır:

Yazı tipi ve düzen zorlukları : OCR, küçük, stilize edilmiş veya alışılmadık yazı tipleriyle zorlanabilir. Ayrıca sütunlar veya tablolar gibi karmaşık düzenlerde düzenlenmiş metinleri tanımakta da zorluk çekebilir.
Görüntü kalitesine bağımlılık: OCR'nin doğruluğu, giriş görüntüsünün kalitesine büyük ölçüde bağlıdır. Bulanık, düşük çözünürlüklü veya bo distorted görüntüler, yazılımın metni doğru bir şekilde tanımasını zorlaştırabilir veya imkansız hale getirebilir.

DOM Ayrıştırma

DOM ayrıştırma, HTML veya XML belgelerini ilgili Belge Nesne Modeli (DOM) gösterimine dönüştürmenizi sağlar. DOM Ayrıştırıcı, DOM ağacında gezinmek ve metin veya öznitelikler gibi istenen bilgileri çıkarmak için yöntemler sağlayan W3C standardının bir parçasıdır.

Çalışma prensibi: XML veya HTML belgelerindeki düğümleri seçmek için kullanılan bir dil olan XPath gibi yöntemleri kullanarak, kazımak istediğiniz tam öğeleri belirleyebilirsiniz. Bu, Sheets'in Google IMPORTXML fonksiyonunda kullanılan sorgu diliyle aynıdır.

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, AIMultiple'da web veri toplama, web verilerinin uygulamaları ve uygulama güvenliği konularına odaklanan bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle