En Yaygın Web Kazıma Zorlukları
Web kazıma son yıllarda daha zor hale geldi. 2025'ten bu yana yapay zeka ile ilgili kazıma önemli yasal endişeler doğurdu. Platformlar ve altyapı sağlayıcıları, yapay zeka tarayıcılarını kontrol etmek ve veri toplama süreçlerini yönetmek için yeni yöntemler benimsedi.
Başlıca web kazıma zorlukları nelerdir?
Web kazıyıcıların, veri sahipleri veya web sitesi sahipleri tarafından insanlarla botları ayırt etmek ve bilgilerine insan dışı erişimi sınırlamak için konulan engeller nedeniyle karşılaştığı birçok teknik zorluk vardır. Web kazıma zorlukları şu farklı kategorilere ayrılabilir:
Hedef web sitelerinden kaynaklanan zorluklar:
- Güven puanı engeli (görünmez bot tespiti)
- Yapay zeka tarafından üretilen içerikle verilerin kirlenmesi
- Dinamik içerik
- Web sitesi yapısı değişiklikleri
- Anti-scraping teknikleri (CAPTCHA engelleyiciler, Robots.txt, IP engelleyiciler, Honeypot tuzakları ve tarayıcı parmak izi)
Web kazıma araçlarına özgü zorluklar:
- Ölçeklenebilirlik
- Yasal ve etik sorunlar
- Altyapı bakımı
Yasal ve uyumluluk riskleri
Platformlar sözleşme, haksız rekabet, gizlilik ve veri kötüye kullanımına dayalı yeni taleplerle karşılaşmaya devam ediyor. 2025'te Reddit, Anthropic'e dava açtı ve Anthropic'in Claude'u izinsiz eğitmek için Reddit kullanıcı yorumlarını kazıdığını iddia etti. Dava, telif hakkından ziyade kullanım koşulları ve haksız rekabet konularına odaklandı.
Güven puanı engeli (görünmez bot tespiti)
Statik engelleme (IP/User-Agent) yerini sürekli davranışsal güven puanlamasına bıraktı. Modern anti-bot sağlayıcıları (Cloudflare, Akamai), bir tıklamadan önce fare titremesini ve kaydırma hızını izler.
Bir düğmeye atlayan veya matematiksel hassasiyetle tıklayan kazıyıcılar düşük bir güven puanıyla işaretlenir; bu da verilerin hata mesajı olmadan yüklenemediği yumuşak engellemelere yol açar.
Çözüm:
Standart WebDriver/CDP tabanlı araçlar web siteleri tarafından kolayca tespit edilir. Chrome ile doğrudan iletişim kurarak hiçbir otomasyon izi bırakmayan Nodriver veya özellikle gizlilik için tasarlanmış güçlendirilmiş bir Firefox sürümü olan Camoufox gibi modern kütüphaneler kullanın.1
Yapay zeka tarafından üretilen içerik kirliliği
Kazıyıcılar eğitim için veri alırken, giderek daha fazla model çökmesiyle karşılaşır ve kendi çıktılarının kalitesini düşüren yapay zeka tarafından üretilen halüsinasyonları yanlışlıkla kazırlar. Bu da veri doğruluğunu bir kalite kontrolünden ziyade teknik bir zorluk haline getirir.
Çözüm:
Kazınan metnin perplexity değerini hesaplayan bir depolama öncesi doğrulama katmanı uygulayın. Yapay zeka tarafından üretilen içerik genellikle doğal olmayan şekilde düşük perplexity'ye sahiptir. Belirli bir özgünlük eşiğinin altında kalan verileri atın.
Dinamik web içeriği
Dinamik web içeriği, bilgilerin bir web sayfasında nasıl sunulduğunu ve görüntülendiğini temelden değiştirdiği için web kazıyıcılar için önemli bir zorluk oluşturur.
Tüm içeriğin başlangıçtaki HTML dosyasında bulunduğu statik sitelerin aksine, dinamik siteler sayfayı genellikle kullanıcı davranışına yanıt olarak anında oluşturur. AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) gibi teknolojiler dinamik web sitelerinin temelinde yer alır.
Temel sorun, standart kazıma araçlarının web tarayıcısı olmamasıdır. Bunlar, yer tutucular, yükleme animasyonları ve <script> etiketleri içerebilen başlangıçtaki HTML kabuğunu görür, ancak çoğu zaman ayıklamak istediğiniz gerçek verilerden yoksundur. Bu basit araçlar JavaScript'i çalıştırmaz.
Çözüm:
Bu zorlukların üstesinden gelmek için web kazıyıcıların basit HTML ayrıştırıcılarından, bir web sayfasını insanın tarayıcısı gibi tam olarak işleyebilen araçlara dönüşmesi gerekir.
Başsız tarayıcı, grafiksel kullanıcı arayüzü (GUI) olmayan bir web tarayıcısıdır. Arka planda çalışır ancak güçlü bir JavaScript motoru da dahil olmak üzere standart bir tarayıcının tüm yeteneklerine sahiptir.
Selenium, Puppeteer ve Playwright gibi araçlar, tarayıcıları (Chrome, Firefox veya WebKit gibi) programlı olarak kontrol etmenizi sağlar. Bu gelişmiş araçları kullanarak, karmaşık ve dinamik web siteleriyle etkileşime girebilen ve daha basit web kazıma yöntemleriyle tamamen görünmez olacak içeriğe erişebilen web kazıyıcılar oluşturabilirsiniz.
Uzak tarayıcılar
Bir diğer çözüm, kazıma tarayıcılarıdır, aynı zamanda uzak tarayıcılar olarak da adlandırılır. Bunlar web veri şirketleri tarafından yönetilen tarayıcılardır. Ayrıca web kazıyıcıların JavaScript ile etkileşime girmesine olanak tanır.
Web sitesi yapısı değişiklikleri
Web siteleri sürekli olarak iyileştirilir. Bu değişiklikler bir sitenin düzenini, tasarımını veya altında yatan kodu etkileyebilir. Küçük bir değişikliğin etkisi:
- Örneğin, bir geliştirici daha iyi netlik için fiyat öğesinin sınıfını price'ten current-price olarak değiştirmeye karar verirse, kazıyıcının talimatları başarısız olur:
- Kazıyıcı artık fiyatı bulamaz. Bir hata, boş bir değer döndürebilir veya daha kötüsü, benzer bir konumda bulunan yanlış bir veri parçasını yanlışlıkla alabilir.
- Bu değişiklikler herhangi bir zamanda ve uyarı olmadan gerçekleşebileceğinden, kazıyıcının kodu sürekli olarak olası ayarlamalara ihtiyaç duyar.
Çözüm
Son derece spesifik ve kırılgan seçicilere güvenmek yerine, geliştiriciler daha akıllı seçiciler yazabilir. Örneğin, tam olarak price sınıfına sahip bir <span> aramak yerine, uyarlanabilir bir ayrıştırıcı “Price:” metninin yanında bulunan veya dolar işareti ($) içeren bir <span> arayabilir.
Otomatik kontroller, kazınan verileri doğrulamak için düzenli olarak çalıştırılabilir. Fiyat alanının tüm ürünler için aniden boş değerler döndürmeye başladığını varsayalım. Bu durumda sistem, web sitesi yapısının büyük olasılıkla değiştiğini ve ayrıştırıcının güncellenmesi gerektiğini geliştiriciye otomatik olarak bildirebilir.
LLM's
Yapay zeka modelleri, kazınacak öğeleri belirlemek için kullanılabilir veya web sayfalarından veri toplamak için kullanılabilir. Kazımaya gecikme ve maliyet ekleseler de web kazıyıcıların uyarlanabilirliğini artırırlar.
Tercih edilen kaynak olarak ekleAnti-scraping teknikleri
Birçok web sitesi, web kazıma faaliyetlerini önlemek veya engellemek için anti-scraping teknolojileri kullanır. Aşağıdaki noktalar, web kazıma sürecinde karşılaşılan en yaygın anti-bot önlemlerinden bazılarına genel bir bakış sunar:
CAPTCHA engelleyiciler
Web siteleri, bir ziyaretçinin bot olabileceğinden şüphelendiklerinde CAPTCHA kullanır. Bu, kullanıcı kaydı, giriş formları, yorum bölümleri ve yüksek talep gören ürünler için ödeme süreçleri sırasında web sayfalarında yaygındır.
Aşırı agresif CAPTCHA uygulamaları, arama sonuçları için sayfaları dizine eklemek üzere web'i tarayan Google botu gibi “iyi botları” engelleyebilir. Google'ın tarayıcısı engellenirse, bir web sitesinin sayfaları düzgün şekilde dizine eklenmeyebilir; bu da SEO uygulamalarını ve arama motoru sıralamasını olumsuz etkileyebilir.
Çözüm:
Bu engeli aşmak için kazıyıcıların bu zorlukları çözecek bir mekanizma ile donatılması gerekir. Etkili olsa da, bir CAPTCHA çözme hizmeti kullanmak, web kazıma projesine başka bir karmaşıklık ve maliyet katmanı ekler; çünkü bu hizmetler genellikle çözülen CAPTCHA başına ücret alır.
Robots.txt
2025'ten bu yana tarayıcı yönetişimi klasik robots.txt'nin ötesine genişledi. Cloudflare, yayıncıların tarayıcıları engellemesine, izin vermesine veya erişim için ücretlendirmesine olanak tanıyan yapay zeka tarayıcı kontrolleri, yönetilen robots.txt özellikleri, Content Signals Policy ve Pay Per Crawl araçlarını tanıttı.2
Çözüm:
Doğru yaklaşım, web verilerini elde etmek için resmi olarak onaylanmış bir yol bulmaktır. En iyi alternatif, web sitesinin veri erişimi için bir API sunup sunmadığını kontrol etmektir. Herkese açık bir API yoksa, bir sonraki adım doğrudan iletişimdir. Web sitesi sahibine veya veri sahibine ulaşarak kim olduğunuzu ve verilerle ne yapmayı planladığınızı açıklayabilirsiniz.
IP engelleme
IP engelleme (IP yasaklama olarak da bilinir), web siteleri tarafından uygulanan en yaygın ve temel anti-scraping önlemlerinden biridir. Bir web sitesinin sunucusu, tek bir IP adresinden alışılmadık derecede yüksek trafik algıladığında bunu şüpheli olarak işaretler. IP'niz engellendiğinde, kazıyıcınızdan gelen diğer tüm istekler reddedilir.
Çözüm:
Bir proxy, kazıyıcınız ile hedef web sitesi arasında duran bir aracı sunucudur. Bir proxy üzerinden istek gönderdiğinizde, web sitesi isteğin kendi IP adresinizden değil, proxy'nin IP adresinden geldiğini görür. Bu amaç için iki güçlü proxy türü:
- Dönen proxy'ler: Web kazıma aracınız bu havuzu kullanacak şekilde yapılandırılır ve her yeni istekte (veya belirli sayıda istekten sonra) otomatik olarak farklı bir IP adresine geçer. Bu, isteklerinizi birden çok IP adresine dağıtarak hiçbirinin web sitesinin hız sınırlarını aşmamasını sağlar.
- Konut proxy'leri: Bir konut proxy havuzundaki IP adresleri, İnternet Servis Sağlayıcıları (ISS'ler) tarafından ev sahiplerine sağlanan gerçek, tüketici sınıfı internet bağlantılarına aittir. Trafik meşru bir konut IP adresinden kaynaklandığından, bir web sitesinin kazıyıcının isteğini gerçek bir insan kullanıcınınkinden ayırt etmesi neredeyse imkansızdır.
Honeypot tuzakları
Honeypot'lar, bilgisayar korsanlarını cezbetmek ve web sitelerine erişmelerini önlemek için tasarlanmış bilgisayar sistemleridir. Bir honeypot tuzağı genellikle web sitesinin meşru bir parçası gibi görünür ve bir saldırganın hedef alabileceği verileri içerir.
Bir tarama botu honeypot tuzağının içeriğini ayıklamaya çalışırsa, sonsuz bir istek döngüsüne girer ve başka veri ayıklayamaz.
Botlar neden buna kanıyor
Bir insan kullanıcı, web sitesinin işlenmiş ve görsel sürümüyle etkileşime girer ve bu gizli bağlantıyı asla görmez veya tıklamaz. Ancak birçok basit kazıyıcı sayfayı görsel olarak işlemez.
Ham HTML kaynak kodunu ayrıştırarak ve buldukları tüm bağlantıları (<a href=”…”> etiketleri) programlı olarak ayıklayarak çalışırlar. Honeypot bağlantısı HTML'de mevcut olduğundan, saf bot onu diğer meşru bağlantılar gibi görür ve takip eder.
Çözüm
Ham HTML'i ayrıştırmak yerine Selenium, Puppeteer veya Playwright gibi başsız bir tarayıcı kullanın. Ayrıca, takip etmek istediğiniz bağlantılar için belirli ve öngörülebilir konumlar tanımlayarak, kazıyıcınızın HTML'in kasıtlı olarak belirsiz bir bölümüne yerleştirilmiş bir honeypot bağlantısıyla karşılaşma olasılığını azaltabilirsiniz.
Tarayıcı parmak izi
Tarayıcı parmak izi, web sitelerinin ziyaretçileri hakkında IP adresleri aracılığıyla bilgi toplamak için kullandığı bir yöntemdir. Bir web sitesine her eriştiğinizde, cihazınız içeriğini yüklemek için siteye bağlantı isteği gönderir. Bu, web sitesinin tarayıcınız tarafından cihazınızla ilgili iletilen verileri almasını ve saklamasını sağlar.
Web siteleri, bir kullanıcının cihazı hakkında kapsamlı ayrıntılar biriktirebilir ve tarayıcı parmak izini kullanarak ziyaretçileri için önerileri özelleştirebilir. Örneğin, hedef web sitesi kullanıcı aracılarınız, HTTP başlığınız, dil ayarlarınız ve yüklü eklentileriniz hakkında veri ayıklayabilir.
Kazıyıcılar için zorluk
Tarayıcı parmak izi önemli bir zorluk oluşturur çünkü kazıyıcılar varsayılan olarak garip ve tutarsız parmak izlerine sahiptir.
- Genel parmak izleri: Basit bir kütüphane kullanan temel bir kazıyıcı, minimum düzeyde başlık gönderir ve eklenti, ekran çözünürlüğü veya diğer “insan” özelliklerine sahip değildir.
- Tutarsız parmak izleri: Bir kazıyıcı dönen proxy'ler kullanabilir; bu da IP adresinin bir istekte Almanya'dan, sonraki istekte Japonya'dan görünmesine neden olur.
Çözüm
Selenium, Puppeteer veya Playwright gibi başsız tarayıcılar kullanın. Bunlar, basit HTTP kitaplıklarına kıyasla kutudan çıktığı anda daha eksiksiz ve inandırıcı bir parmak izi oluşturan gerçek tarayıcı motorlarıdır.
Ayrıca standart, gerçek dünya User-Agent dizelerinin bir listesini tutabilir ve bunları farklı oturumlar için döndürebilirsiniz. Gönderilen HTTP başlıklarının da gerçek bir tarayıcınınkilerle tutarlı olduğundan emin olun.
Ölçeklenebilirlik
Fiyat istihbaratı, pazar araştırması ve müşteri tercihleri hakkında içgörü elde etmek için birden çok web sitesinden büyük miktarda web verisi kazımanız gerekebilir. Kazınacak veri miktarı arttıkça, birden çok paralel istek yapabilmek için yüksek düzeyde ölçeklenebilir bir web kazıyıcıya ihtiyaç duyarsınız.
Çözüm:
Hızı artırmak ve büyük miktarda veriyi daha hızlı toplamak için asenkron istekleri işlemek üzere tasarlanmış bir web kazıyıcı kullanmanız gerekir.
Asenkron veri kazıma, bir kazıyıcının bir sonraki isteği göndermeden önce her birinin yanıt vermesini beklemeden farklı web sitelerine birden çok istek göndermesine olanak tanıyan bir tekniktir.
Örneğin, bir web sitesi yanıt vermekte yavaşsa, asenkron bir kazıyıcı bu sırada diğer daha hızlı web sitelerine istek göndermeye ve işlemeye devam edebilir.
Altyapı bakımı
Optimum sunucu performansını korumak için, artan veri hacimlerine ve web kazımanın karmaşıklıklarına uyum sağlamak amacıyla depolama gibi kaynakları düzenli olarak yükseltmek veya genişletmek çok önemlidir. Gelişen taleplere ayak uydurmak için web kazıma altyapınızı sürekli güncellemeniz gerekir.
Bir kazıma altyapısı oluşturmak ve yönetmek çok çeşitli teknik beceriler gerektirir. Buna sunucu yönetimi, ağ yönetimi, veritabanı optimizasyonu ve anti-bot mekanizmalarını aşmak için gereken uzmanlık bilgisi dahildir.
Çözüm:
Web kazıma gereksinimlerinizi dış kaynaklara devrederken, hizmet sağlayıcının proxy rotator ve veri ayrıştırıcı gibi yerleşik özellikler sunduğundan emin olun. Ayrıca sağlayıcı, ölçeklenebilir seçenekler sunmalı ve değişen ihtiyaçları karşılamak için altyapısını düzenli olarak güncellemelidir.
Bu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{En Yaygın Web Kazıma Zorlukları}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping-challenges}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 13 Mayıs 2026}
}Referans Linkleri
Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır.
Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır.
CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır.
Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.