En İyi TikTok Scraperları: Video ve Profil Verilerini Toplayın

Bir TikTok scraper'ı halka açık verileri toplar TikTok'tan, video meta verileri, profil ayrıntıları, etkileşim metrikleri ve yorumlar dahil olmak üzere, TikTok'un resmi API'sini kullanmadan.

Bright Data, Apify ve Decodo'yu, her sağlayıcı için 500 benzersiz TikTok video URL'si çalıştırarak test ettik. İki boyutu ölçtük: doğrulama başarı oranı ve mevcut meta veri alanlarının genişliği.

En İyi TikTok Scraperları ücretsiz deneme

TikTok Scraperları Benchmark Sonuçları

• Bright Data, yüksek başarı oranı (%99,6) ve zengin meta veri (41 alan) ile en çekici çeyrekte yer alır.
• Decodo en fazla meta veri alanını döndürür (48) ancak daha düşük bir başarı oranıyla (%94,6).
• Apify neredeyse aynı güvenilirliği (%99) daha az alanla (27) elde eder. Meta veri derinliği yerine çalışma süresini önceliklendiren ekipler için en uygunudur.

Doğrulama kriterleri ve başarı oranı tanımları için metodolojimize bakın.

TikTok Scraperları Ayrıntılı İnceleme

Bright Data, benchmark'ımızda her iki boyutta da liderdir. Özel TikTok Scraper API'si, etkileşim metrikleri, video URL'si ve carousel görsel verileri dahil olmak üzere video başına 41 yapılandırılmış alan döndürdü.

Bright Data'ın TikTok Scraper API'si, ölçekli olarak yapılandırılmış TikTok verileri toplamak için üç özel endpoint sağlar:

• Profil endpoint'i: Takma ad, biyografi, is_verified, takipçi sayısı, takip edilen, videos_count, beğeniler ve awg_engagement_rate, comment_engagement_rate ve like_engagement_rate gibi etkileşim metrikleri dahil olmak üzere profil verilerini toplar. İki girdi yöntemini destekler: doğrudan profil URL'si veya TikTok arama URL'si aracılığıyla keşif (ülkeye göre filtrelenebilir).
• Gönderi endpoint'i: Açıklama, hashtag'ler, play_count, share_count, collect_count, comment_count, video_duration, video_url, müzik ve carousel_images dahil olmak üzere ayrıntılı gönderi düzeyinde verileri, içerik oluşturucunun profil ayrıntılarıyla birlikte çıkarır. Dört girdi yöntemini destekler: doğrudan gönderi URL'si, profil URL'si ile (tarih aralığı ve gönderi sayısı filtreleme ile), anahtar kelime veya hashtag ile ve TikTok keşfet URL'si ile.
• Yorum endpoint'i: comment_text, num_likes, num_replies, comment_id ve tam yorumcu ayrıntıları (commenter_user_name, commenter_id, commenter_url) dahil olmak üzere yorum başına verileri, post_url, post_id ve post_date_created aracılığıyla kaynak gönderiye bağlı olarak alır.

Decodo, ülkeye veya anahtar kelimeye göre yorum zincirlerini ve arama sonuçlarını toplayan bir TikTok gönderi scraper'ı sunar. Araç, benchmark'ımızda en yüksek sayıda meta veri alanını (48) döndürdü; bu, Bright Data veya Apify'den daha fazladır. Ancak %94,6'lik doğrulama başarı oranı, yaklaşık her 18 istekten 1'inin eksik veya hatalı veri döndürdüğü anlamına gelir. Bu fark ölçekte önemlidir: 10.000 istek genelinde yaklaşık 540 istek doğrulamada başarısız olur.

Apify, hashtag'ler, profil URL'leri, anahtar kelimeler ve arama URL'leri dahil olmak üzere TikTok kazıma için esnek girdi seçenekleri sunar. Araç, %99 güvenilirlik sağlar ve yalnızca 27 alanla, ancak yorum düzeyindeki veriler daha az yapılandırılmıştır.

• Dinamik JavaScript yükleme ve sayfalamayı otomatik olarak yönetir.
• Etkileşim metriklerinin, hashtag'lerin ve müzik ID'lerinin alınmasını sağlar.
• Python, Node.js veya cURL ile çalışır ve çok dilli entegrasyonu destekler.

Nimble'ın web kazıma API'si, proxy rotasyonu ve parmak izi kaçırma sunarak TikTok kazımanın güvenilirliğini artırır. TikTok'a özel olmasa da, residential proxy ağı ve anti-bot atlatma mantığı, farklı bölgelerden genel TikTok endpoint'lerine erişim için güçlü bir seçim olmasını sağlar.

Octoparse, TikTok'un genel sayfalarından doğrudan gönderi, profil ve yorum verileri toplamak için birden çok hazır TikTok scraper şablonu sunar.

API tabanlı araçlar gibi Bright Data veya Apify'ın aksine, Octoparse, tarayıcı emülatörü aracılığıyla gerçek kullanıcı etkileşimlerini taklit eden görsel otomasyon kullanır. Her şablon aşağıdakiler için yapılandırmayı destekler:

• Toplu girdi (10.000'e kadar TikTok URL'si)
• Özel sayfa boyutu (50–200 sonuç)
• Dışa aktarma seçenekleri (Excel, CSV, JSON veya Google Sheets)
• Fiyatlandırma kademeleri (Ücretsiz: $0.4/1.000 satır – ayrıntılı video meta verileri için $2/1.000 satır)

TikTok videolarından hangi verileri toplayabilirsiniz?

Not: Müzik meta veri alanları (music_title, artist_name), TikTok'un Universal Music Group ile yaşadığı anlaşmazlığın ardından 2026'da boş değerler döndürebilir.

TikTok Scraper Benchmark Metodolojisi

TikTok video verilerini toplama yeteneklerini değerlendirmek için web veri scraper'larını benchmark ettik. Her sağlayıcı için 500 video URL'si çalıştırdık ve her video bir kez test edildi.

• Veri seti: Farklı içerik kategorilerini ve etkileşim düzeylerini kapsayan 500 TikTok video URL'sinden oluşan seçilmiş bir liste kullandık.
• Hedef: Her sağlayıcı, açıklamalar, oluşturulma zamanları, video süreleri, yorum sayıları ve diğer etkileşim metrikleri dahil olmak üzere bireysel video meta verilerini topladı.
• Çalıştırmalar: Video başına 1 çalıştırma gerçekleştirdik.

Başarı oranları:

Üç başarı düzeyi tanımladık:

Gönderim başarısı: API ilk isteğimizi (HTTP 200/202) kimlik doğrulama veya hız limiti hatası olmadan kabul ettiyse gönderimi başarılı saydık.

Çalıştırma başarısı: Kazıma işi zaman aşımı veya sistem hatası olmadan tamamlandıysa çalıştırmayı başarılı saydık.

Doğrulama başarısı: Veri kalitesini ve kullanılabilirliğini sağlamak için bir dizi kural uyguladık. Bir sonucu yalnızca aşağıdaki doğrulama kriterlerinin en az %60'ını karşılıyorsa ve 5 kriterden en az 3'ü geçiyorsa GEÇERLİ saydık.

Daha önceki herhangi bir aşamada başarısız olan bir deneme daha sonraki aşamalara geçemez ve nihai doğrulama hesaplamasında başarısız deneme olarak kaydedilir. Örneğin, bir istek gönderim sırasında başarısız olursa 0 doğrulama puanı alır. Nihai doğrulama başarı oranı, tüm aşamalardaki tüm denemeleri içerir.

Doğrulama Kriterleri

Veri doğruluğunu ve eksiksizliğini sağlamak için beş temel alanı doğruladık:

1. URL doğrulaması

• Video ID, istenen ve kazınan URL'ler arasında tam olarak eşleşmelidir
• Örnek: Her iki URL'den 7557884684533910815 değerini çıkarın ve eşleşmeyi doğrulayın

2. Açıklama doğrulaması

• Referans metin ile kazınan metin arasında en az 3 ortak kelime bulunmalıdır
• Referans metin 3 kelimeden az ise atlanır
• Yöntem: Tokenize edin (küçük harf, yalnızca alfanümerik) ve eşleşmeleri sayın

3. Oluşturulma zamanı doğrulaması

• ±2 dakika VEYA ±24 saat içinde
• Zamanlama farklılıklarını ve saat dilimi farklarını dikkate alır

4. Video süresi doğrulaması

• ±2 saniyelik tolerans içinde
• TikTok'un tipik 15-180 saniyelik videoları için uygun sıkı tolerans

5. Yorum sayısı doğrulaması

• Logaritmik + %5 tolerans: max(count × 0.05, log₁₀(count + 1) × 5, 3)
• Küçük sayılar için daha geniş tolerans (≤100), büyük sayılar için daha dar (>100)
• Örnekler: 2 → [0, 5] | 100 → [90, 110] | 1000 → [950, 1050]

Bir sonuç, 5 null olmayan kriterden en az 3'ü geçiyorsa GEÇERLİ'dir (%60 eşiği). Kriterler yalnızca referans veri null olduğunda atlanır. Bir kriter için referans veri mevcut ancak kazınan değer null ise, o kriter başarısız olarak işaretlenir ve doğrulama hesaplamasına dahil edilir.

Bir video kazıma sonucu aşağıdaki durumlarda GEÇERLİ kabul edilir:

• 5 kriterden en az 3'ü geçer VEYA
• Null olmayan kriterlerin en az %60'ı geçer

Bu yaklaşım, belirli alanların meşru olarak bulunmayabileceği durumları dikkate alırken, mevcut veri noktaları genelinde çoğunluk doğruluğunu gerektirir.

Bozuk URL tespiti

Bozuk veya kullanılamayan URL'lere sahip videoları otomatik olarak atladık. Tespit şunları içeriyordu:

• HTTP 404 hataları
• "Video bulunamadı" veya "Video kaldırıldı" mesajları
• "Video kullanılamıyor" veya "İçerik kaldırıldı" hataları
• TikTok'a özgü hatalar (ör. "aweme bulunamadı")

Ancak veri setimizde bozuk URL yoktu, bu nedenle herhangi bir videoyu hariç tutmamız gerekmedi.

Mevcut meta veri

Her sağlayıcının döndürdüğü yapılandırılmış veri alanlarının sayısını saydık; bunlar şunları içerir:

• Çekirdek alanlar: video ID, açıklama, oluşturulma zamanı, süre, yorum sayısı
• Etkileşim metrikleri: beğeniler, paylaşımlar, görüntülemeler, oynatma sayısı
• Yazar bilgileri: kullanıcı adı, takma ad, takipçi sayısı
• Ek meta veriler: hashtag'ler, müzik bilgisi, video kalitesi, altyazılar

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

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi TikTok Scraperları: Video ve Profil Verilerini Toplayın}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/tiktok-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 24 Temmuz 2026}
}

Sedat Dogan

CTO

Takip Et

Sedat, yazılım geliştirme, web veri toplama ve siber güvenlik alanlarında deneyime sahip bir teknoloji ve bilgi güvenliği lideridir. Sedat: - Programlama dilleri ve sunucu mimarileri konusunda geniş uzmanlığa sahip, 20 yıllık beyaz şapkalı hacker ve geliştirme uzmanı deneyimine sahiptir. - Ödeme altyapısı gibi yüksek trafikli ve kritik öneme sahip teknoloji operasyonlarına sahip şirketlerin üst düzey yöneticilerine ve yönetim kurulu üyelerine danışmanlık yapmaktadır. - Teknik uzmanlığının yanı sıra kapsamlı iş zekasına da sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahip olup, karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

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