En İyi Twitter (X) Kazıyıcıları: Kıyaslandı

En iyi Twitter (X) kazıyıcılarını 1000 URL üzerinde, toplam 5000 istekle kıyasladık. Twitter kazıma projeleriniz için doğru aracı seçmenize yardımcı olmak amacıyla en iyi performans gösterenleri aşağıda kategorilere ayırdık.

Twitter (X) kazıyıcıları benchmark'ı

Tüm sağlayıcılar %100 başarı oranına ulaştığından tamamlanma sürelerini karşılaştırdık.

Daha fazla ayrıntı için benchmark metodolojimize bakın.

Twitter'dan hangi veriler kazınabilir

Bir Twitter gönderisini kazıdığınızda genellikle iki yanıt biçiminden birini alırsınız: ham HTML (daha sonra ihtiyacınız olan alanları çekmek için CSS seçicileriyle ayrıştırırsınız) veya hazır bir JSON yükü.

Bright Data, testimizde JSON döndüren tek sağlayıcıydı; bu nedenle aşağıdaki tablo sunduğu üst veri alanlarını listeler.

Twitter kazıyıcıları ücretsiz deneme

Fiyatlar her sağlayıcının standart planını yansıtır. 1K başına maliyet paketlere göre değişebilir.

En iyi Twitter kazıma araçları

Bright Data Twitter Scraper API, tweet başına yaklaşık 4 saniye ile benchmark'ımızdaki en hızlı sağlayıcıydı; tam yapılandırılmış JSON ile 33 üst veri alanı döndürdü ve istemci tarafında HTML ayrıştırma gerekmedi (etkileşim sayıları, yazar profili, gömülü medya, üst/alıntı gönderi ayrıntıları, doğrulama).

Bright Data ayrıca Twitter'a özel başka kazıyıcılar ve hazır dataset'ler sunar:

• Posts, collect by URL: Bir tweet'in URL'sinden veri çıkarır. Twitter kazıyıcıları benchmark'ı için Posts, collect by URL kullanıldı.
• Posts, discover by profile URL: Bir profildeki tüm gönderi URL'lerini ve verilerini toplar.
• Profiles, collect by URL: Profil URL'sinden profil ayrıntılarını çıkarır.
• Profiles, discover by user name: Kullanıcı adına göre profilleri toplar.

Bright Data ayrıca Dataset Marketplace'i aracılığıyla hazır sosyal medya dataset'leri sunar; önceden toplanmış Twitter Posts ve Profiles dahildir.

Oxylabs, tweet başına yaklaşık 15 saniye ile grubun yavaş ucuna yakın bir performans gösterdi. Realtime API'si, universal kaynağı aracılığıyla oluşturulmuş HTML döndürür; etkileşim sayıları ve gönderi metni ise istemci tarafında CSS seçicileriyle çıkarılır.

Decodo, Twitter kazıyıcıları benchmark'ında en yavaş sağlayıcıydı; her tweet yaklaşık 16 saniye sürdü. Evrensel v2 kazıyıcısı, tam sunucu tarafında oluşturulmuş HTML döndürür; istemci daha sonra dört etkileşim sayısını (yanıt, repost, beğeni, yer imi) ve görüntülenme sayısını ayrıştırır.

Zyte, browserHtml endpoint'i aracılığıyla tek bir çağrıda tamamen oluşturulmuş bir sayfa döndürür. Benchmark'ta en hızlı ikinci sağlayıcıydı ve her tweet'i yaklaşık 8 saniyede tamamladı. Çıktı HTML olduğundan etkileşim sayılarını ve tweet metnini çekmek için yine de istemci tarafında ayrıştırma gerekir.

Nimble, tam JS oluşturmayı bot önleme ile birleştiren vx10 gizli sürücüsünü kullanır. Benchmark'ta tweet başına yaklaşık 11 saniye sürdü. Yanıt HTML'dir; etkileşim sayıları ve gönderi içeriği istemci tarafında ayrıştırılır.

Twitter kazıyıcı benchmark metodolojisi

Beş kazıma sağlayıcısını (Bright Data, Decodo, Nimble, Oxylabs, Zyte) sabit bir 1.000 genel Twitter gönderisi dataset'i üzerinde test ettik. Her sağlayıcıya aynı URL listesi verildi ve her kazımanın sonucu aynı referans veriyle doğrulandı.

Her istek varsayılan ayarlarla gönderildi; sağlayıcıya özel hiçbir ayarlama veya oturum yeniden kullanımı uygulanmadı.

Ne ölçtük

• Doğrulama başarı oranı: kazınan verinin referans veriyle eşleştiği isteklerin payı.
• Uçtan uca süre: isteğin gönderilmesinden sonucun çıkarılmasına kadar geçen toplam saniye; önce gönder sonra yokla modunda çalışan sağlayıcılar için eşzamansız yoklama dahildir.
• Toplam üst veri alanı: sağlayıcının tweet başına döndürdüğü alan sayısı.

Doğrulama kuralları

Her kazınan gönderi altı kritere göre kontrol edilir:

1. URL: yanıttan çıkarılan tweet kimliği istenen URL ile eşleşmelidir.
2. Açıklama: kazınan metin ile referans metin arasında en az üç küçük harfli alfanümerik token örtüşmelidir. Referans veride üçten az token varsa atlanır.
3. Yanıt sayısı: referans değerin toleransı dahilinde.
4. Repost sayısı: tolerans dahilinde.
5. Beğeni sayısı: tolerans dahilinde.
6. Yer imi sayısı: tolerans dahilinde.

Bir gönderi, bu altı kriterin en az üçü geçerse geçerli olarak işaretlenir. Referans verinin null olduğu kriterler atlanır; referans verinin bulunduğu ancak kazınan değerin eksik olduğu kriterler başarısız sayılır.

Sayımlar için tolerans formülü

Twitter'daki etkileşim sayıları dinamiktir (beğeniler ve görüntülenmeler artmaya devam eder) ve X.com arayüzde büyük sayıları yuvarlar (“6K” 6.121 yerine). Bu küçük farkları karşılamak için her sayım kontrolü aşağıdaki toleransı kullanır:

Örnekler:

• N = 2 → tolerans ±3 (aralık [0, 5])
• N = 100 → tolerans ±10 (aralık [90, 110])
• N = 1.000 → tolerans ±50 (aralık [950, 1.050])
• N = 1.000.000 → tolerans ±50.000

Bu, küçük sayımlar için daha geniş bir göreli marj, büyük sayımlar için daha dar bir göreli marj sağlar.

Durum kodu doğrulaması

• HTTP 200: yanıt çıkarma ve doğrulamaya alınır.
• HTTP 201 ile 399: içerik kontrolü yapılmaksızın başarılı sayılır.
• HTTP 404: başarılı sayılır (sağlayıcı eksik sayfayı doğru şekilde bildirmiştir).
• Başka herhangi bir durum kodu: başarısız sayılır.

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{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi Twitter (X) Kazıyıcıları: Kıyaslandı}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/twitter-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 25 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Careers: Build AI That Advances Humanity | SpaceXAI

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