En İyi Twitter (X) Scraper'ları: Kıyaslandı

En iyi Twitter (X) scraper'larını 1000 URL üzerinde, toplam 5000 istek ile test ettik. Doğru aracı seçmenize yardımcı olmak için ⁤Twitter scraping projeleriniz için en iyi performans gösterenleri aşağıda kategorilere ayırdık.

Twitter (X) scraper'ları karşılaştırması

Tüm sağlayıcılar 100% başarı oranına ulaştığından, tamamlanma sürelerini karşılaştırdık.

Daha fazla ayrıntı için karşılaştırma metodolojimize bakın.

Twitter'dan hangi veriler kazınabilir?

Kazıma yaparken bir Twitter gönderisi için genellikle iki yanıt biçiminden birini alırsınız: daha sonra ihtiyacınız olan alanları çıkarmak için CSS seçicilerle ayrıştırdığınız ham HTML veya hazır bir JSON yükü.

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

En iyi Twitter scraper'larının fiyat karşılaştırması

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

En iyi Twitter kazıma araçları

Bright Data karşılaştırmada en hızlı sağlayıcıydı, her tweeti yaklaşık 4 saniyede tamamladı. Yanıtı, tweet başına 33 meta veri alanı (etkileşim sayıları, yazar profili, gömülü medya, üst/alıntı gönderi ayrıntıları, doğrulama) içeren yapılandırılmış JSON olduğundan, istemci tarafında HTML ayrıştırmaya gerek yoktur.

Bright Data ayrıca diğer Twitter'a özel scraper'ları ve hazır veri setleri de sunar:

• Gönderiler, URL ile topla: bir tweetin verilerini URL'sinden çıkarır. Twitter scraper'ları karşılaştırmasında Gönderiler, URL ile topla'yı kullandık.
• Gönderiler, profil URL'si ile keşfet: bir profildeki tüm gönderi URL'lerini ve verilerini toplar
• Profiller, URL ile topla: bir profil URL'sinden profil ayrıntılarını çıkarır
• Profiller, kullanıcı adına göre keşfet: kullanıcı adına göre profilleri toplar 

Bright Data ayrıca, önceden toplanmış Twitter Gönderileri ve Profilleri dahil olmak üzere, Veri Seti Pazar Yeri aracılığıyla hazır sosyal medya veri setleri sunar.

Oxylabs, grup içinde daha yavaş uçta yer alarak, tweet başına yaklaşık 15 saniyede geldi. Gerçek Zamanlı API'si, universal kaynağı aracılığıyla işlenmiş HTML döndürür ve etkileşim sayıları ile gönderi metni, istemci tarafında CSS seçicilerle elde edilir.

Decodo, Twitter scraper'ları karşılaştırmasında en yavaş sağlayıcıydı, her tweet yaklaşık 16 saniye sürdü. Evrensel v2 scraper'ı, sunucu tarafında işlenmiş tam HTML'i döndürür ve istemci daha sonra dört etkileşim sayısını (yanıt, yeniden paylaşım, beğeni, yer imi) ve görüntüleme sayısını ayrıştırır.

Zyte, tek bir çağrıda browserHtml uç noktası aracılığıyla tamamen işlenmiş bir sayfa döndürür. Karşılaştırmada en hızlı ikinci sağlayıcıydı, her tweeti yaklaşık 8 saniyede tamamladı. Çıktı HTML'dir, bu nedenle etkileşim sayılarını ve tweet metnini çıkarmak için hala istemci tarafında ayrıştırma gereklidir.

Nimble, tam JS işlemeyi bot önleme ile birleştiren vx10 gizli sürücüsünü kullanır. Karşılaştırmada tweet başına yaklaşık 11 saniye sürdü. Yanıt HTML'dir ve etkileşim sayılarını ve gönderi içeriğini çıkarmak için istemci tarafında ayrıştırılır.

Twitter scraper karşılaştırma metodolojisi

Beş kazıma sağlayıcısını (Bright Data, Decodo, Nimble, Oxylabs, Zyte) sabit bir 1,000 herkese açık Twitter gönderisi veri setine karşı test ettik. Her sağlayıcıya aynı URL listesi verildi ve her kazıma sonucu aynı referans verilerle doğrulandı.

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

Ne ölçtük

• Doğrulama başarı oranı: kazınan verilerin referans verilerle eşleştiği isteklerin payı.
• Uçtan uca süre: istek gönderiminden sonuç çıkarmaya kadar geçen toplam saniye, gönder-sonra-sorgula modunda çalışan sağlayıcılar için asenkron sorgulama dahil.
• Toplam meta veri alanları: 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 alfasayısal belirteç örtüşmelidir. Referans veride üçten az belirteç varsa atlanır.
3. Yanıt sayısı: referans değerin toleransı içinde.
4. Yeniden paylaşım sayısı: tolerans içinde.
5. Beğeni sayısı: tolerans içinde.
6. Yer imi sayısı: tolerans içinde.

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

Sayılar için tolerans formülü

Twitter'daki etkileşim sayıları dinamiktir (beğeniler ve görüntülemeler artmaya devam eder) ve X.com'un kendisi büyük sayıları arayüzde yuvarlar (“6K” yerine 6,121). Bu küçük farklara izin vermek için her sayı 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 sayılar için daha geniş, büyük sayılar için daha dar bir göreli marj sağlar.

Durum kodu doğrulaması

• HTTP 200: yanıt, çıkarma ve doğrulamaya alınır.
• HTTP 201 ile 399: içerik kontrolü yapılmadan başarı sayılır.
• HTTP 404: başarı sayılır (sağlayıcı eksik sayfayı doğru bildirdi).
• Diğer tüm durum kodları: 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{ipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi Twitter (X) Scraper'ları: 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 analisti olarak çalışmaktadır. Daha önce çeşitli sektörlerde veri analizi alanında deneyim kazanmış olup, karmaşık veri kümelerini eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme konusunda 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