En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcı Kıyaslandı ve Karşılaştırıldı

En üst 10.000 alan adında 4 önde gelen web veri sağlayıcısını test ettik ve toplam 260.000 istek çalıştırdık. Her sağlayıcı, artan yük altında nasıl davrandığını ölçmek için birden fazla eşzamanlılık düzeyinde test edildi.

Ayrıca, her sağlayıcının sayfayı LLM kullanımı için temiz markdown olarak ne sıklıkla döndürdüğünü ölçmek amacıyla 10.000 URL üzerinde, Exa eklenmiş olarak ayrı bir markdown çıkarma testi çalıştırdık.

Sağlayıcılar, web engel kaldırma benchmark'ımızdaki başarı oranına göre sıralanmıştır.

Web engel kaldırma benchmark'ı

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

Web engel kaldırma benchmark'ı markdown çıktı performansı

Anti-bot satıcısına göre başarı oranı

Anti-bot sistemleri bir isteğin başarısız olmasının ana nedenidir; bu yüzden her sonucu hedef alan adını koruyan anti-bot satıcısına göre grupladık. 10.000 alan adı arasında en yaygın beş anti-bot satıcısı Cloudflare (2.791 alan adı), Akamai (526), Imperva (140), DataDome (90) ve AWS WAF (61) oldu. Aşağıdaki grafik, %95 güven aralıklarıyla her sağlayıcının bu beş anti-bot satıcısına karşı başarı oranını gösterir.

Web engel kaldırıcıların fiyatlandırması

Grafik, her sağlayıcı için 1.000 başarılı istek başına üç fiyat gösterir. Min, sağlayıcının en ucuz kademesidir. Avg, benchmark'ta ödediğimiz, sağlayıcının en ucuz mevcut planına hacme göre ayarlanmış efektif orandır. Max, premium oranlar veya krediyle çarpılmış modlar gibi en pahalı kademedir. Üçü de aylık kullanım arttıkça hacim indirimleri içerir.

Bright Data, Nimble, Zyte ve Firecrawl yalnızca başarılı teslimatlar için ücretlendirir; bu nedenle listelenen oranları başarılı istek başına maliyete eşittir. Exa başarılı olsun olmasın her isteği ücretlendirir; bu yüzden oranlarını markdown testimizdeki %68 başarı oranını kullanarak başarılı istek başına maliyete dönüştürdük.

Bright Data'nın Min ve Avg değerlerinin ikisi de $1,50 / 1.000 istektir; bu, kullandıkça öde standart oranıdır, çünkü benchmark maliyetimiz bu orana eşitti. Max, $2,50 / 1.000 istek Premium oranıdır: $1,50 standart oran artı $1 premium ek ücreti. Bright Data, güçlü anti-bot korumasına sahip belirli bir alan adları listesinde Premium oranı uygular. Bazı benchmark istekleri bu alan adlarına gitti, ancak Bright Data'nın ücretsiz kademesi bunları karşıladığı için ortalamayı değiştirmediler.

Firecrawl aylık abonelikler satar; bu nedenle 1.000 istek başına efektif oran, planın ne kadarını kullandığınıza bağlıdır. Hobby planında ayda 1.000 istek ($19) 1.000 istek başına $19 tutar. Standard planında ayda 100.000 istek ($99) 1.000 istek başına $1'in altında tutar. Scale planında ayda 1 milyon istek ($749, aylık faturalama) 1.000 istek başına $0,75 tutar. Min, Avg ve Max'in tümü Firecrawl'ın istek başına 1 kredi taban oranını kullanır.

Zyte, tarayıcıda işlenmiş istekleri site zorluğuna göre beş kademede fiyatlandırır; basit sayfalar için $1,01 / 1.000 istekten, karmaşık, JavaScript yoğun sayfalar için kullandıkça öde modelinde $16,08 / 1.000 isteğe kadar. Avg, benchmark'ımızın $2,98 / 1.000 istek olan efektif oranıdır, kademe 2'ye yakındır ve Zyte'ın $100 ila $500 aylık taahhüt indirimleriyle hacme göre ayarlanmıştır.

Nimble, API ürününe göre fiyatlandırır. Min ve Avg, 1.000 istek başına $1 karşılığında Extract/Crawl/Map API'sini kullanır. Max, yapılandırılmış, şablon tabanlı veriler için 1.000 istek başına $3 karşılığında Extract Template API'sini kullanır.

Kurumsal veya özel olarak müzakere edilen fiyatlandırma dahil değildir.

Web engel kaldırma benchmark sonuçları

Bright Data, proxy rotasyonunu, CAPTCHA çözmeyi, JavaScript işlemeyi ve başlık yönetimini tek bir endpoint'te birleştiren bir Web Unlocker API'si sunar. Web engel kaldırıcı benchmark'ımızda, Bright Data test edilen her eşzamanlılık düzeyinde en yüksek başarı oranına ve en düşük ortalama yanıt süresine sahipti.

• Her eşzamanlılık düzeyinde en yüksek başarı oranı: %94 tek isteklerde, %94 100 eşzamanlı istekte ve %95 500 eşzamanlı istekte.
• Ayrıca 5.000 eşzamanlı istekte en yüksek başarı oranı: %92.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 4 saniyeydi ve en ağır yük altında bile korundu.
• En yüksek markdown çıkarma başarı oranı %79, 9 saniyelik ortalama yanıt süresiyle.

Firecrawl'ın scrape API'si sayfaları HTML veya markdown olarak döndürür. Benchmark'ımızda, Firecrawl'ın başarı oranı her eşzamanlılık düzeyinde aynı kaldı ve ortalama yanıt süresi en hızlılar arasındaydı.

• %88 başarı oranı tek isteklerde, 100 eşzamanlı istekte ve 500 eşzamanlı istekte.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 4 saniyeydi, benchmark'taki en hızlılar arasındaydı.
• Markdown testinde %71 başarı oranı, yaklaşık 3 saniyelik ortalama yanıt süresiyle; bu testte Exa ile birlikte en hızlısıydı.

Nimble, yerleşik residential proxy'ler ve ülke, eyalet, şehir ve posta kodu düzeyine kadar coğrafi hedefleme ile genel amaçlı bir web scraping API'si sunar. Benchmark'ımızda, Nimble'ın başarı oranı tek isteklerden 500 eşzamanlı isteğe kadar sabit kaldı ve 5.000'de 2 puan düştü.

• Üçüncü en yüksek başarı oranı: %90 tek isteklerde, 100 eşzamanlı istekte ve 500 eşzamanlı istekte.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniyeydi.
• %88 başarı oranı 5.000 eşzamanlı istekte, Bright Data'dan sonra ikinci; ortalama yanıt süresi yaklaşık 20 saniyeydi.
• Markdown testinde %70 başarı oranı, ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniyeydi.

Zyte API, ham HTML'i tipli verilere dönüştürmek için yasaklama yönetimini, headless rendering'i ve yapay zeka çıkarımını birleştiren bir web scraping API'sidir. Zyte API'sine REST üzerinden erişilir ve Zyte'ın sürdürdüğü açık kaynaklı framework olan Scrapy ile entegre olur. Benchmark'ımızda, Zyte her eşzamanlılık düzeyinde en yüksek ikinci başarı oranına sahipti.

• %92 başarı oranı tek isteklerde, %92 100 eşzamanlı istekte ve %93 500 eşzamanlı istekte.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 13 saniyeydi; HTML testindeki dört sağlayıcı arasında en yavaştı.

Exa'nın Contents API'si, JavaScript ile işlenmiş sayfaları, PDF'leri ve karmaşık düzenleri işleyerek her URL'den temiz, LLM'e hazır içerik çıkarır. Contents API'si tam markdown metni, hedefli vurgulamalar veya LLM tarafından üretilen özetler döndürür. Exa ham HTML belgeleri döndürmez; bu yüzden onu yalnızca markdown çıkarma testine dahil ettik.

• Markdown çıkarma testinde %68 başarı oranı.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 3 saniyeydi; markdown testinde Firecrawl ile birlikte en hızlısıydı.

Markdown çıktısı yapay zeka uygulamaları için neden önemlidir?

Yapay zeka iş yüklerinde çıktı biçimi, her kazınmış sayfanın bir model prompt'una kaç token eklediğini belirlediği için 10.000 URL üzerinde ayrı bir markdown çıkarma testi çalıştırdık.

Ham HTML, bağlam penceresi token'larını israf eder

Çoğu web scraping API'si ham HTML döndürür: sayfa içeriği gezinme menüleri, reklam alanları, altbilgi şablonları ve satır içi stillerle sarılmıştır. Ham HTML, bilinen CSS seçicileriyle çıkarım için işe yarar; ancak büyük dil modelleri (LLM'ler) için kötü bir uyumdur. Kullanılmayan her etiket bağlam penceresi token'larını kullanır, modelin yok sayması gereken gürültü ekler ve sayfayı içeren her prompt'un maliyetini artırır.

HTML'den markdown'a dönüştürme, LLM'e hazır çıktı için

Markdown çıktısı sunumsal işaretlemeyi kaldırır ve içerik yapısını korur:

• Başlıklar # haline gelir
• Bağlantılar [text](url) olarak kalır
• Listeler liste olarak kalır
• Gezinme, reklamlar, scriptler ve stiller kaldırılır

Sonuç, anlamlı metin korunarak eşdeğer HTML'den token olarak genellikle 60 ila %80 daha küçüktür. RAG pipeline'ları, vektör veritabanı alımı, yapay zeka ajanı araç çağrıları ve kazınmış bir sayfayı model prompt'una koyan her iş akışı için sayfa başına daha az token; daha düşük inference maliyeti, daha hızlı yanıtlar ve modelin etrafından dolaşması gereken daha az gürültü anlamına gelir.

JavaScript rendering ne zaman kullanılmalı ve ne zaman atlanmalıdır

Web unlocker API'leri bir sayfayı getirmek için iki yol sunar:

• Düz HTTP isteği: sunucunun gönderdiği ham HTML'i döndürür
• Tam tarayıcı oturumu (headless browser modu): JavaScript'i yürütür ve scriptler çalıştıktan sonra DOM'u döndürür

JavaScript rendering, düz bir istekten daha maliyetlidir. İşlenmiş her istek, sağlayıcı için 5 ila 10 kat daha fazla işlem gücü kullanan ve birkaç saniyelik gecikme ekleyen bir headless browser örneği başlatır. Sağlayıcılar bu maliyeti iki yoldan biriyle yansıtır:

• Ayrı, daha yüksek fiyatlı bir rendering kademesi
• Daha yavaş yanıtlar

Web engel kaldırıcı benchmark'ımızda, içerik öncelikli çoğu sayfa yararlı içeriğini ilk sunucu taraflı işlenmiş HTML'de döndürdü; bu nedenle bir sayfayı yalnızca JavaScript gerektirdiğinde işleyin.

Genellikle rendering gerektirmeyen sayfalar:

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

JavaScript rendering gerektiren sayfalar:

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

JavaScript rendering gerektiren sitelerin alan adı bazında listesi, küresel bir “her zaman işle” ayarından genellikle daha az maliyetlidir ve daha sık başarılı olur.

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

Web engel kaldırıcı ile proxy sunucuları arasındaki fark nedir?

Web engel kaldırıcı, hedef sayfayı döndüren ve sizin için proxy rotasyonunu, tarayıcı parmak izini, JavaScript rendering'i ve CAPTCHA çözmeyi yöneten bir API'dir. Bir proxy sunucusu yalnızca isteğinizi başka bir IP adresi üzerinden yönlendirir; bu nedenle anti-bot sistemleriyle kendiniz uğraşmanız gerekir.

Anti-bot sistemlerine karşı başarı oranları

Web engel kaldırıcılar, tarayıcı parmak izini, TLS parmak izini, JavaScript rendering'i, CAPTCHA çözmeyi ve proxy rotasyonunu varsayılan olarak yönettikleri için yüksek başarı oranlarına ulaşır.

Residential ve datacenter proxy hizmetleri bu özellikleri içermez; bu nedenle proxy kullanıcıları Cloudflare, Akamai ve DataDome gibi anti-bot sistemlerini aşmak için bunları kendileri geliştirmek zorundadır.

Kullanım kolaylığı ve bakım

Dönen proxy'ler anti-bot önlemlerini aşmak için yapılandırma gerektirir ve bu yapılandırma sürekli bakım gerektirir. Web siteleri tespitlerini sürekli geliştirdiği için proxy kullanıcıları IP rotasyonlarını ve parmak izlerini güncellemeye devam etmek zorundadır.

Web engel kaldırıcı API'leri proxy rotasyonunu ve oturumları kendileri yönetir; bu nedenle kullanıcı hiçbirini yapılandırmaz.

Her biri nasıl çalışır?

Tüketici site engel kaldırıcıları bir VPN, proxy sunucusu veya tarayıcı uzantısı üzerinden çalışır. Bir proxy sunucusu trafiği farklı bir sunucu üzerinden yönlendirir ve kullanıcının gerçek IP adresini gizler; ancak trafiği şifrelemez. Kazıma amaçlı web engel kaldırıcı API'ler, istekleri sağlayıcının kendi proxy ağı üzerinden çalıştırır ve getirilen sayfayı kodunuza döndürür.

Web engel kaldırıcı benchmark metodolojisi

Dataset oluşturma

Birden fazla kaynaktan toplanan verilere dayanarak web sitelerini trafik ve popülerliğe göre sıralayan Tranco listesindeki en üst 10.000 alan adıyla başladık.

Alan adı hariç tutma. Bu havuzdan anlamlı benchmark hedefleri olamayacak alan adlarını eledik:

• Yanıt veren sunucusu olmayan ölü alan adları
• Yalnızca CDN veya reklam hizmeti endpoint'leri olarak kullanılan altyapı amaçlı alan adları (kullanıcıya dönük siteler değil)
• Temel DNS çözümlemesinde başarısız olan veya gerçek bir web mülkü barındırmayan geçersiz alan adları
• Yanıt veren ancak çıkarılabilir URL sunmayan, taranabilir içeriği olmayan alan adları
• Blocklist filtreleme. Kalan her alan adı; yetişkin, kumar, phishing, zararlı yazılım, dolandırıcılık ve kötüye kullanım kategorilerini kapsayan seçilmiş bir genel blocklist kümesine karşı 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 tarafa düşen her alan adı kaldırıldı.
• Anahtar kelime filtreleme. Alan adları, genel blocklist'leri atlatan alan adlarını yakalamak için kumar, yetişkin içerik, uyuşturucu/ilaç ve finansal dolandırıcılığı kapsayan seçilmiş bir anahtar kelime listesine karşı tarandı.
• Son filtre. Yalnızca üç katmanı da (blocklist, URL puanlayıcı eşiği, anahtar kelime hariç tutma) geçen ve en az 3 taranabilir URL'ye sahip 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 kendi getirdiğimiz HTML'den bir CSS seçicisi 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, benzersiz alan adı başına 1 URL aldı; yalnızca bir test yalnızca alan adına özgü URL'lerle doldurulamadığında en zengin alan adlarından ek URL'ler ödünç alındı. Her test, çakışma olmaksızın ayrı bir URL kümesi kullandı.

Doğrulama metodolojisi

Yalnızca HTTP durum kodlarını kontrol etmek yeterli değildir: bir satıcı, gövdesinde bot engelleme sayfası bulunan 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-check (bot sayfası ön filtresi). 10 aşamayı çalıştırmadan önce her yanıt gövdesi; bot engelleme ve CAPTCHA imzalarından oluşan seçilmiş bir listeye karşı 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.

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

Aşama 1: Ham CSS. Referans css_selector, BeautifulSoup ile gövdeye uygulanır. Başarılı satırların yaklaşık %80 kadarı 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 arasında bölünmüş veya HTML varlıkları içeren metni yakalar.

Aşama 4: Wildcard CSS. Derleme zamanında hash'lenmiş sınıf adlarını (CSS Modules, Styled Components) işler. .Slogan_title__YNy5xv, [class*=”Slogan_title__”] haline gelir. Seçici parçalara bölünür ve son 2 veya son N-3 parça bağımsız olarak denenir.

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

Aşama 6: Tailwind kaçışı. Utility-CSS sınıf adları [, ], :, / içerir; CSS gramerine göre bunların \ ile kaçırılması gerekir. Sözde sınıflar (:hover, :nth-of-type(1)) kaçış sırasında korunur.

Aşamalar 7-10: ftfy ile Mojibake düzeltmesi. Yukarıdakilerin hiçbiri eşleşmezse ftfy, karakter kodlaması bozulmasını düzeltmek için gövdeyi ve metni yeniden çözer; ardından normalleştirilmiş içerik üzerinde Aşamalar 1-4 yeniden denenir.

Dil işleme: Bazı satıcılar, coğrafi tabanlı yönlendirme veya hedef sitenin varsayılan yerelleştirmesi nedeniyle referans metinden farklı bir dilde sayfalar döndürdü. Bu durumlar için mümkün olduğunda ek bir dil farkındalıklı kontrol çalıştırdık: sayfaların dili tespit edildi ve döndürülen dil referansla eşleşmediğinde referans metni döndürülen dile çevirip alt dize aramasını tekrarladık. Bu, doğru sayfayı farklı bir yerel ayarda getiren bir satıcının cezalandırılmasını önler.

Markdown doğrulama: Markdown çıkarma testi için önce aynı 999-check çalışır; ancak 10 aşamalı pipeline, döndürülen markdown içindeki referans metin için büyük/küçük harfe duyarsız bir alt dize aramasına indirgenir (eşleşme olmazsa ftfy yeniden çözümlemesiyle), çünkü markdown'ın sorgulanacak CSS yapısı yoktur.

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: 25 Ağustos 2026}
}

Değişiklik günlüğü

20 güncelleme

Tümü20Genel17Metodoloji3

202620252024

1. 20 Ağu

   Fiyatlandırma grafiği notları, sağlayıcı başına Min/Ort/Maks maliyet dökümü ve hacim indirimleriyle genişletildi.

2. 18 Ağu

   Anti-bot sağlayıcısına göre başarı oranını ele alan, ilk 5 sağlayıcıyı listeleyen bir bölüm eklendi.

3. 21 Tem

   Test edilen Oxylabs, Decodo ve Crawlbase sağlayıcılarını Firecrawl, Nimble ve Exa ile değiştirdi.

4. 30 Nis

   Beş sağlayıcıyı Amazon, Facebook, eBay, TikTok ve YouTube üzerinde kapsayan web engel kaldırıcı açıklama bölümü ve kararlılık kıyaslama metodolojisi eklendi.

5. 26 Mar

   Bireysel ürün açıklamalarından fiyatlandırma verileri kaldırıldı.

6. 20 Oca

   YouTube ve sosyal medya sitelerinin engellemesini nasıl kaldıracağınıza dair bir bölüm eklendi.

Sedat Dogan

CTO

Takip Et

Sedat, yazılım geliştirme, ağ altyapısı ve siber güvenlik alanlarında 20 yıllık deneyime sahip bir teknoloji ve bilgi güvenliği lideridir. Sedat:
- Programlama dilleri ve sunucu mimarileri konusunda kapsamlı uzmanlığa sahip, 20 yıllık deneyime sahip bir beyaz şapkalı hacker ve geliştirme gurusudur.
- Erken aşama teknoloji şirketlerine yatırım yapan bir VC'de ve 125.000 işletmeye hizmet veren bölgesel bir dijital ödeme platformu olan Ödeal'da yönetim kurulu danışmanıdır.
- Yedi ulusal seçimin teknoloji altyapısını ve siber güvenliğini yönetmiş ve Twitter dahil küresel teknoloji liderleri tarafından siber güvenlik Onur Listesi'nde tanınmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Teknik olarak inceleyen

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir 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