En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcı Kıyaslandı ve Karşılaştırıldı

En iyi 10.000 alan adı üzerinde 4 önde gelen web veri sağlayıcısını test ettik ve toplamda 260.000 istek çalıştırdık. Her sağlayıcı, artan yük altında nasıl davrandığını ölçmek için birden fazla eşzamanlılık seviyesinde test edildi.

Ayrıca, her sağlayıcının yapay zekaya hazır çıktı için temiz içerik teslimini nasıl ele aldığını değerlendirmek üzere 10.000 URL üzerinde markdown çıkarma testi gerçekleştirdik.

Web engel kaldırma kıyaslaması

Test sürecimiz hakkında daha fazla ayrıntı için web engel kaldırıcı kıyaslama metodolojisini okuyabilirsiniz.

Web engel kaldırma kıyaslaması markdown çıktı performansı

Anti-bot satıcısına göre başarı oranı

10.000 alan adı arasından en yaygın olarak kullanılan 5 anti-bot satıcısını belirledik: Cloudflare (2.791), Akamai (526), Imperva (140), DataDome (90) ve AWS WAF (61).

Web engel kaldırıcı fiyatlandırması

Bu grafik için, her sağlayıcının JS/tarayıcı oluşturma fiyatlandırma kademesindeki aylık maliyeti, kamuya açık olarak listelenen aylık ücretsiz kademeleri ve her istek hacmindeki en iyi mevcut abonelik planını kullanarak tahmin ettik. Zyte için, oranı hedef web sitesine göre değiştiğinden fiyatı site karmaşıklığı aralıkları boyunca ortalamasını aldık. Kurumsal veya özel olarak müzakere edilen fiyatlandırma dahil değildir.

Zyte'nin $0.10/1K fiyatı, basit sayfalar için minimum taahhüt kademesindeki giriş oranıdır; tarayıcıyla işlenen ve karmaşık siteler daha yüksek faturalandırılır (tarayıcıyla işlenen PAYG'de $1.27/1K veya $16.08/1K'ya kadar).

Nimble'ın $0.90/1K fiyatı Standard Driver için geçerlidir; JS ile işlenen sayfalar $1.30–$1.45/1K üzerinden faturalandırılır.

Web engel kaldırma kıyaslama sonuçları

Bright Data, proxy rotasyonunu, CAPTCHA çözmeyi, JavaScript oluşturmayı ve başlık yönetimini tek bir endpoint'te birleştiren bir Web Unlocker API sunar. Web engel kaldırıcı kıyaslamasında Bright Data, test edilen her eşzamanlılık seviyesinde en yüksek genel başarı oranını ve en düşük yanıt sürelerini elde etti.

• Her eşzamanlılık seviyesinde birinci sırada: %94 tekli istekte, %94 100 eşzamanlılıkta, %95 500 eşzamanlılıkta.
• Yaklaşık 4 saniyelik ortalama yanıt süresiyle hızlı teslimat ve en ağır yük altında hızını korudu.
• 500 eşzamanlı istekte bile hızı ve başarıyı korudu; bu seviyede birkaç sağlayıcı önemli ölçüde düşüş gösterdi.
• 5.000 eşzamanlılıkta da %92 başarı oranıyla birinciliği korudu.
• En yüksek markdown çıkarma başarı oranı %79 ve ortalama 9 saniye.

Firecrawl, test edilen sağlayıcılar arasında en hızlı yanıt sürelerinden biriyle dengeli başarı oranları elde etti.

• Dengeli başarı oranları: %88 tekli istekte, %88 100 eşzamanlılıkta, %88 500 eşzamanlılıkta.
• Kıyaslamadaki en hızlı ortalamalardan biri: yaklaşık 4 saniye.
• Eşzamanlılık seviyeleri arasında istikrarlı performans, yük altında büyük bir düşüş yok.
• Markdown testinde %71 başarı, yaklaşık 3 saniyeyle en hızlı ortalama.

Nimble, ülke, eyalet, şehir ve posta kodu düzeyine kadar yerleşik residential proxy'ler ve coğrafi hedefleme içeren genel amaçlı bir web kazıma API sunar. Kıyaslamamızda Nimble, eşzamanlılık arttıkça korunan istikrarlı orta seviye sonuçlar elde etti.

• Tutarlı üçüncülük: %90 tekli istekte, %90 100 eşzamanlılıkta, %90 500 eşzamanlılıkta.
• Yük altında başarı oranını minimum bozulmayla korudu.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniye.
• 5.000 eşzamanlılıkta %88 başarıyla yerini korudu; yalnızca Bright Data'nın ardından ikinci ve yaklaşık 20 saniyelik ortalamayla.
• Markdown testinde %70 başarı, yaklaşık 10 saniyelik ortalama.

Zyte API, ham HTML'i tiplendirilmiş verilere dönüştürmek için yasaklama yönetimini, headless rendering'i ve yapay zeka çıkarımını birleştiren bir web kazıma API'sidir. REST üzerinden erişilebilir ve Zyte'ın sürdürdüğü açık kaynaklı framework olan Scrapy ile entegre olur. Kıyaslamamızda Zyte, her eşzamanlılık seviyesinde en tutarlı ikinci oldu.

• İkinci en yüksek genel başarı oranı: %92 tekli istekte, %92 100 eşzamanlılıkta, %93 500 eşzamanlılıkta.
• Yük altında istikrarlı davranış ve eşzamanlılık arttıkça yumuşak bir eğri.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 13 saniye.

Exa'nın Contents API'si, JavaScript ile işlenen sayfaları, PDF'leri ve karmaşık düzenleri ele alarak her URL'den temiz, LLM'e hazır içerik çıkarır. Tam markdown metni, hedeflenmiş vurgular veya LLM tarafından oluşturulan özetler döndürür. Exa markdown öncelikli olduğu ve ham HTML belgeleri döndürmediği için kıyaslamamızda yalnızca markdown çıkarma testine dahil edildi.

• Markdown çıkarma testinde %68 başarı.
• Markdown testindeki en hızlı ortalama yanıt süresi: yaklaşık 3 saniye.
• Exa tam HTML belgeleri döndürmediği için HTML eşzamanlılık kıyaslamasına dahil edilmedi.

Markdown çıktısı yapay zeka uygulamaları için neden önemlidir

Web kazıma genellikle bir tarayıcının oluşturacağı aynı dağınık işaretleme olan ham HTML döndürür: gezinme menüleri, reklam alanları, alt bilgi şablonu ve sayfanın içerdiği asıl içeriğin etrafına sarılmış satır içi stiller. Bilinen seçicilerle desen eşleştirme yaptığınızda bu sorun değildir, ancak büyük dil modelleri için kötü bir uyumdur. Kullanılmayan her etiket bağlam penceresi token'ları tüketir, modelin filtrelemesi gereken gürültü enjekte eder ve sayfayı içeren her prompt'un maliyetini artırır.

Markdown döndüren sağlayıcılar, sunum işaretlemesini çıkararak ve temiz yapılandırılmış içerik döndürerek bu ek yükü atlar:

• Başlıklar # olur
• Bağlantılar [text](url) olarak kalır
• Listeler liste olarak kalır
• Geri kalan her şey düşer

Sonuç, eşdeğer HTML'den token açısından genellikle 60 ile %80 arasında daha küçüktür ve anlamlı metin korunur. RAG pipeline'ları, ajan araç çağrıları ve kazınmış bir sayfanın model prompt'unda son bulduğu her iş akışı için bu, doğrudan daha düşük inference maliyeti, daha hızlı yanıt süreleri ve daha iyi model çıktısı anlamına gelir çünkü etrafında değerlendirilecek daha az gürültü vardır.

Pek çok “yapay zekaya hazır” kazıma ürününün ham HTML yerine markdown'u öne çıkarmasının nedeni de aynı. Bu kozmetik bir tercih değil; aşağı akıştaki LLM'in içerikle neler yapabileceğini önemli ölçüdeğiştiren bir token ve kalite kararıdır.

JavaScript rendering ne zaman kullanılmalı ve ne zaman atlanmalı

Web engel kaldırıcılar bir sayfayı getirmek için size iki yol sunar:

• Düz HTTP isteği: sunucunun gönderdiği ham HTML'i döndürür
• Tam tarayıcı oturumu: JavaScript'i çalıştırır ve betikler çalıştıktan sonra DOM'u döndürür

Ancak rendering ücretsiz değildir. Her işlenmiş istek başsız bir tarayıcı örneği başlatır; bu:

• Satıcıya 5 ila 10 kat daha fazla işlem maliyeti çıkarır
• Birkaç saniye gecikme ekler
• Bazı satıcılar bunu ayrı, daha yüksek fiyatlı bir kademe olarak faturalandırır
• Diğerleri gecikmeyi daha yavaş yanıt olarak yansıtır

Kıyaslama benchmark'ımızda gördüğümüz genel kural şudur: sayfa gerektirmedikçe rendering yapmayın. İçerik öncelikli çoğu sayfa yararlı içeriği ilk HTML'de döndürür.

Bu şunları içerir:

• Bloglar ve makaleler
• Ürün listeleri
• Dokümantasyon
• Sunucu tarafında oluşturulan arama sonucu sayfaları

JS rendering'i gerçekten JS ağırlıklı hedefler için saklayın:

• Panolar ve yönetim panelleri
• Grafik odaklı analitikler
• Anlamlı metnin yalnızca fetch çağrıları tamamlandıktan sonra göründüğü endpoint'ler

Alan adı düzeyinde bir render listesi (hangi sitelerin buna ihtiyaç duyduğu, hangilerinin duymadığı) genellikle hem maliyet hem de başarı oranı açısından genel bir “her zaman render et” ayarından daha iyidir.

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

Bir web engel kaldırıcı ile proxy sunucuları arasındaki fark nedir?

Başarı oranları

Web sitesi engel kaldırıcıları, varsayılan olarak tarayıcı parmak izi, JS rendering ve kazıma gibi gelişmiş özelliklerden yararlandıkları için yüksek başarı oranlarına sahiptir. Bu, kullanıcıların engellenen web sitelerine erişmesini sağlar.

Bu yetenekler normal proxy hizmetlerinde bulunmaz. Bu nedenle proxy kullanıcılarının anti-bot özelliklerinden kaçınmak için bu tür yetenekleri kendilerinin uygulaması gerekir.

Kullanım kolaylığı

Proxy'ler, web sitelerindeki anti-bot önlemlerini aşmak için yapılandırılmalıdır. Ayrıca bunları bir kez yapılandırmak yeterli değildir. Web siteleri zamanla algılama mekanizmalarını geliştirir; bu nedenle proxy kullanıcılarının web sitelerini başarıyla kazımak için taktiklerini geliştirmesi gerekir.

Site engel kaldırıcılar herhangi bir yapılandırma gerektirmez.

Diğer

Site engel kaldırıcılar sanal özel ağ, proxy sunucusu veya tarayıcı uzantısı gibi farklı yöntemler kullanabilir. Bir proxy sunucusu internet trafiğini farklı bir sunucu üzerinden yönlendirir ve kullanıcının gerçek IP adresini gizler, ancak verileri şifrelemez.

Web engel kaldırıcı kıyaslama metodolojisi

Dataset oluşturma

Web sitelerini trafik ve popülerliğe göre birden fazla kaynaktan toplanan verilere dayanarak sıralayan Tranco listesindeki en iyi 10.000 alan adıyla başladık.

Alan adı hariç tutma. Bu havuzdan anlamlı kıyaslama hedefi olamayacak alan adlarını eledik:

• Yanıt veren sunucusu olmayan ölü alan adları
• Yalnızca CDN veya reklam hizmeti endpoint'leri olarak kullanılan yalnızca altyapı alan adları (kullanıcıya dönük siteler değil)
• Temel DNS çözümlemesinde başarısız olan veya gerçek bir web varlığı barındırmayan geçersiz alan adları
• Yanıt veren ancak çıkarılabilir URL sunmayan, taranabilir içeriği olmayan alan adları
• Blocklist filtreleme. Kalan her alan adı; yetişkin, kumar, kimlik avı, kötü amaçlı yazılım, dolandırıcılık ve istismar kategorilerini kapsayan seçilmiş bir kamuya açık blocklist setine göre kontrol edildi (HaGeZi, StevenBlack/hosts, ShadowWhisperer, The Block List Project, PhishDestroy, romainmarcoux/malicious-domains, Phishing Army Extended ve diğerleri).
• URL otoritesi ve spam puanı filtreleme. Alan adı güvenilirliği DA/PA Checker ile değerlendirildi. Eşikler, bilinen güvenli ve bilinen zararlı örnekler arasındaki puan dağılımları karşılaştırılarak kalibre edildi ve zararlı tarafta kalan her alan adı kaldırıldı.
• Anahtar kelime filtreleme. Alan adları; kumar, yetişkin içerik, uyuşturucu/ilaç ve mali dolandırıcılığı kapsayan seçilmiş bir anahtar kelime listesine göre tarandı; böylece kamuya açık blocklist'leri aşan alan adları yakalandı.
• Son filtre. Yalnızca üç katmanın tamamını (blocklist, URL puanlayıcı eşiği, anahtar kelime hariç tutma) geçen ve en az 3 taranabilir URL'si olan alan adları tutuldu.

URL toplama

Hayatta kalan her alan adı için, yalnızca ana sayfaları değil gerçek sayfaları keşfetmek ve toplamak amacıyla Cloudflare'ın tarayıcı altyapısıyla desteklenen bir web tarayıcısı kullandık. 3'ten az taranabilir URL üreten alan adları elendi.

Ayrıca her URL için kendimiz getirdiğimiz HTML'den bir CSS seçici ve görünür bir metin parçası topladık; bunlar daha sonra satıcıların doğru sayfayı döndürdüğünü doğrulamak için kullanıldı.

Test bölümleri

URL havuzu single_html, single_markdown, 100_html, 500_html ve 5000_html testlerine bölündü. Her test, yalnızca alan adına özgü URL'lerle doldurulamadığında en zengin alan adlarından ek URL'ler ödünç alarak her benzersiz alan adı için 1 URL aldı. Her test, çakışma olmayan ayrı bir URL seti kullandı.

Doğrulama metodolojisi

Yalnızca HTTP durum kodlarını kontrol etmek yeterli değildir: bir satıcı gövdesinde bot engelleme sayfası olan HTTP 200 döndürebilir veya bizim referans seçicimiz güncel değilken doğru sayfayı getirebilir. Satıcı başarısını dataset kalitesinden bağımsız olarak ölçmek için 10 aşamalı hibrit bir doğrulama uyguluyoruz.

999-kontrolü (bot sayfası ön filtresi). 10 aşamayı çalıştırmadan önce her yanıt gövdesi, seçilmiş bir bot engelleme ve CAPTCHA imzaları listesine göre taranır (Cloudflare challenge işaretleri, DataDome, PerimeterX, Incapsula, “Just a moment…” vb.). Herhangi bir imza bulunursa satırın durum kodu 999 olarak yeniden yazılır ve satıcının döndürdüğü HTTP kodundan bağımsız olarak doğrudan başarısız olarak işaretlenir.

Ön kontrol. Durum kodu 200 altındaysa veya 400 ve üzerindeyse (404 hariç), satır başarısız olur. 201-399 durumları ve 404 başarı sayılır (404 meşru bir satıcı yanıtıdır) ve içerik doğrulamasını atlar. Durum 200 ise ve adaptör tarafından zaten bir hata alanı ayarlanmışsa satır başarısız olur. Yalnızca adaptör hatası olmayan 200 durumu 10 aşamaya ilerler.

Aşama 1: Ham CSS. Referans css_selector, BeautifulSoup ile gövdeye uygulanır. Başarılı satırların yaklaşık %80'i burada eşleşir.

Aşama 2: Ham metin (gövde). Ham gövde içinde referans metin için büyük/küçük harfe duyarsız alt dize araması.

Aşama 3: Ham metin (strip_tags). HTML etiketleri kaldırıldıktan sonra aynı alt dize araması; etiketler veya HTML varlıkları arasında bölünen metni yakalar.

Aşama 4: Wildcard CSS. Derleme sırasında hashlenmiş sınıf adlarını ele alır (CSS Modules, Styled Components). .Slogan_title__YNy5xv [class*=”Slogan_title__”] olur. Seçici parçalara bölünür ve son 2 veya son N-3 parça bağımsız olarak denenir.

Aşama 5: Çıplak sınıf düzeltmesi. Bazı referans seçiciler baştaki . veya # işaretinden yoksundur. İlk token geçerli bir HTML etiketi değilse ve ., #, [ veya * ile başlamıyorsa başına . ekleyip yeniden deneriz.

Aşama 6: Tailwind kaçışı. Utility-CSS sınıf adları [, ], :, / içerir ve CSS dilbilgisi bunların \ ile kaçışlanmasını gerektirir. Pseudo sınıflar (:hover, :nth-of-type(1)) kaçış sırasında korunur.

Aşama 7-10: ftfy ile Mojibake düzeltmesi. Yukarıdakilerden hiçbiri eşleşmezse ftfy, karakter kodlama bozulmasını düzeltmek için gövde ve metni yeniden çözer; ardından normalleştirilmiş içerik üzerinde Aşama 1-4 yeniden denenir.

Dil işleme: Bazı satıcılar, coğrafi yönlendirme veya hedef sitenin varsayılan yerelleştirmesi nedeniyle referans metinden farklı dilde sayfalar döndürdü. Bu durumlarda mümkün olan yerlerde ek bir dil farkındalıklı kontrol çalıştırdık: sayfalar dil algılamadan geçirildi ve döndürülen dil referansla eşleşmediğinde referans metni döndürülen dile çevirip alt dize aramasını tekrarladık. Bu, doğru sayfayı getiren ancak farklı bir yerelde getiren bir satıcının cezalandırılmasını önler.

Markdown doğrulaması: Markdown çıkarma testi için önce aynı 999-kontrolü çalışır, ancak 10 aşamalı pipeline, döndürülen markdown içindeki referans metin için büyük/küçük harfe duyarsız bir alt dize aramasına indirgenir (eşleşme olmadığında ftfy ile yeniden çözerek); çünkü markdown sorgulanacak CSS yapısına sahip değildir.

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 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcı Kıyaslandı ve Karşılaştırıldı}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-unblockers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 11 Ağustos 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

Teknik olarak inceleyen

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