En İyi TikTok Kazıyıcıları: Video ve Profil Verilerini Kazıyın

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

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

En iyi TikTok kazıyıcıları ücretsiz deneme

TikTok kazıyıcıları kıyaslama sonuçları

• Bright Data en çekici çeyrekte yer alır; yüksek başarı oranı (%99,6) ve zengin meta veri (41 alan) ile.
• Decodo en fazla meta veri alanını (48) döndürür, ancak daha düşük bir başarı oranıyla (%94,6).
• Apify daha az alanla (27) neredeyse aynı güvenilirliği (99%) yakalar. Meta veri derinliğinden ziyade çalışma süresine öncelik veren ekipler için en uygunudur.

Doğrulama kriterleri ve başarı oranı tanımları için metodolojimize bakın.

TikTok kazıyıcıları detaylı inceleme

Bright Data, testimizde her iki boyutta da önde. Özel TikTok Kazıyıcı API'si, etkileşim metrikleri, video URL'si ve karusel görüntü verileri dahil olmak üzere video başına 41 yapılandırılmış alan döndürdü.

Bright Data'nın TikTok Kazıyıcı API'si, ölçekli olarak yapılandırılmış TikTok verileri toplamak için üç özel uç nokta sunar:

• Profil uç noktası: Takma ad, biyografi, is_verified, takipçiler, takip edilenler, video_sayısı, beğeniler ve awg_engagement_rate, comment_engagement_rate ve like_engagement_rate gibi etkileşim metrikleri dahil olmak üzere profil verilerini toplar. İki giriş yöntemini destekler: doğrudan profil URL'si veya TikTok arama URL'si aracılığıyla keşif (ülkeye göre filtrelenebilir).

• Gönderi uç noktası: Açıklama, hashtag'ler, oynatma_sayısı, paylaşım_sayısı, toplama_sayısı, yorum_sayısı, video_süresi, video_url'si, müzik ve karusel_görselleri gibi ayrıntılı gönderi düzeyinde verileri ve içerik oluşturucunun profil ayrıntılarını çıkarır. Dört giriş yöntemini destekler: doğrudan gönderi URL'si, profil URL'sine göre (tarih aralığı ve gönderi sayısı filtrelemesi ile), anahtar kelime veya hashtag'e göre ve TikTok keşfet URL'sine göre.

• Yorum uç noktası: Yorum_metni, beğeni_sayısı, yanıt_sayısı, yorum_id'si ve yorumcunun tam ayrıntılarını (yorumcu_kullanıcı_adı, yorumcu_id, yorumcu_url) içeren yorum başına verileri, gönderi_url, gönderi_id ve gönderi_oluşturma_tarihi aracılığıyla kaynak gönderiye bağlı olarak alır.

Decodo, ülkeye veya anahtar kelimeye göre yorum dizileri ve arama sonuçları toplayan bir TikTok gönderi kazıyıcısı sunar. Araç, testlerimizde en yüksek meta veri alanı sayısını (48) döndürdü; bu, Bright Data veya Apify'den daha fazla. Ancak, %94,6'lık doğrulama başarı oranı, yaklaşık her 18 istekten 1'inin eksik veya hatalı veri döndürdüğü anlamına gelir. Bu fark ölçekte önemlidir: 10.000 istekte yaklaşık 540 tanesi doğrulamada başarısız olur.

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

• Dinamik JavaScript yüklemesini ve sayfalandırmayı otomatik olarak yönetir.
• Etkileşim metriklerinin, hashtag'lerin ve müzik ID'lerinin alınmasına olanak tanır.
• Python, Node.js veya cURL ile çalışır; 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, yerleşik proxy ağı ve anti-bot atlatma mantığı, farklı bölgelerden halka açık TikTok uç noktalarına erişmek için güçlü bir seçim yapar.

Octoparse, doğrudan TikTok'un halka açık sayfalarından gönderi, profil ve yorum verilerini toplamak için birden fazla önceden oluşturulmuş TikTok kazıyıcı şablonu sunar.

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

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

TikTok videolarından hangi verileri kazıyabilirsiniz?

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

TikTok kazıyıcı kıyaslama metodolojisi

Web veri kazıyıcılarını, TikTok video verilerini kazıma yeteneklerini değerlendirmek için kıyasladık. Her sağlayıcı için 500 video URL'si çalıştırdık, her video bir kez test edildi.

• Veri seti: Çeşitli içerik kategorilerini ve etkileşim seviyelerini kapsayan, özenle seçilmiş 500 TikTok video URL'si listesi kullandık.

• Hedef: Her sağlayıcı, açıklamalar, oluşturulma zamanları, video süreleri, yorum sayıları ve diğer etkileşim metrikleri dahil olmak üzere bireysel video meta verilerini kazıdı.

• Çalıştırmalar: Video başına 1 çalıştırma gerçekleştirdik.

Başarı oranları:

Üç başarı düzeyi tanımladık:

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

Yürütme başarısı: Kazıma işi, zaman aşımı veya sistem hataları olmadan tamamlandığında yürütmeyi başarılı saydık.

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

Daha erken bir aşamada başarısız olan bir deneme, 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 anahtar alanı doğruladık:

1. URL doğrulaması

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

2. Açıklama doğrulaması

• Doğruluğu bilinen referans metin ile kazınan metin arasında en az 3 ortak kelime gereklidir
• Referans metinde 3 kelimeden az varsa atlanır
• Yöntem: Tokenize (küçük harf, yalnızca alfanümerik) ve eşleşmeleri say

3. Oluşturma zamanı doğrulaması

• ±2 dakika VEYA ±24 saat içinde
• Zamanlama tutarsızlıklarını ve saat dilimi farklılıklarını hesaba katar

4. Video süresi doğrulaması

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

5. Yorum sayısı doğrulaması

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

En az 3'ü null olmayan 5 kriterden geçerse (60% eşik) bir sonuç GEÇERLİ kabul edilir. Kriterler yalnızca referans doğruluk null olduğunda atlanır. Bir kriter için referans doğruluk varsa ancak kazınan değer null ise, bu kriter başarısız olarak işaretlenir ve doğrulama hesaplamasında sayılır.

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 mevcut olmayabileceği ancak mevcut veri noktalarında çoğunluk doğruluğunun hâlâ gerekli olduğu durumları hesaba katar.

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 (örn. “aweme bulunamadı”)

Ancak, veri setimizde bozuk URL yoktu, bu yüzden hiçbir videoyu hariç tutmamız gerekmedi.

Mevcut meta veriler

Her sağlayıcı tarafından döndürülen yapılandırılmış veri alanlarının sayısını saydık, bunlar arasında:

• Temel alanlar: video ID, açıklama, oluşturma 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

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

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 Kazıyıcıları: Video ve Profil Verilerini Kazıyın}},
  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'de 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