Kıyaslanmış ve Karşılaştırılmış En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcı

En iyi 10,000 alan adı üzerinde 4 lider web veri sağlayıcısını kıyasladık, toplamda 260,000 istek çalıştırdık. Her sağlayıcı, artan yük altında nasıl davrandığını ölçmek için birden çok eşzamanlılık düzeyinde test edildi.

Ayrıca, her sağlayıcının yapay zeka dostu çıktı için temiz içerik sunumunu nasıl yönettiğini değerlendirmek üzere 10,000 URL'de özel bir markdown çıkarma testi yaptık.

Web engel kaldırma kıyaslaması

Daha fazla ayrıntı için web engel kaldırıcı kıyaslama yöntemimizi okuyabilirsiniz.

Web engel kaldırma kıyaslaması markdown çıktı performansı

Web engel kaldırıcı fiyatlandırması

Bu grafik için, her sağlayıcı için JS/tarayıcı oluşturma fiyatlandırma katmanında aylık maliyeti tahmin ettik; halka açık aylık ücretsiz katmanları ve her istek hacmindeki en uygun abonelik planını kullandık. Zyte için, oranı hedef web sitesine göre değiştiği için site karmaşıklık aralıklarının ortalamasını aldık. Kurumsal veya özel olarak müzakere edilmiş fiyatlandırma dahil değildir.

Zyte'nin $0.10/1K fiyatı, basit sayfalar için minimum taahhüt katmanındaki giriş ücretidir; tarayıcıda işlenen ve karmaşık siteler daha yüksek fiyatlandırılır (tarayıcıda işlenen PAYG için $1.27/1K'ya veya $16.08/1K'ya kadar).

Nimble'in $0.90/1K fiyatı Standart Sürücü için geçerlidir; JS ile işlenen sayfalar $1.30–$1.45/1K olarak faturalandırılır.

Web engel kaldırma kıyaslama sonuçları

Bright Data, proxy döndürme, CAPTCHA çözme, JavaScript oluşturma ve başlık yönetimini tek bir uç noktada birleştiren bir Web Unlocker API sunar. Web engel kaldırıcı kıyaslamasında, Bright Data, test edilen her eşzamanlılık düzeyinde en yüksek genel başarı oranını ve en düşük yanıt sürelerini sağladı.
Performans:

• Her eşzamanlılık düzeyinde ilk sırada yer aldı: 94% tekli, 100 eşzamanlıda 94%, 500 eşzamanlıda 95%.
• Yaklaşık 4 saniyelik ortalama yanıt süresiyle hızlı teslimat sağladı ve en ağır yükte bile hızını korudu.
• 500 eşzamanlı istekte bile hızını ve başarısını sürdürdü; bu seviyede birçok sağlayıcı önemli ölçüde düştü.
• 5,000 eşzamanlıda 92% başarı oranıyla birinciliği korudu.
• Markdown çıkarmada en yüksek başarı oranı: 79%, ortalama 9 saniye.

Firecrawl, test edilen sağlayıcılar arasında en hızlı yanıt sürelerinden birine sahip dengeli başarı oranları elde etti.
Performans:

• Dengeli başarı oranları: 88% tekli, 100 eşzamanlıda 88%, 500 eşzamanlıda 88%.
• Kıyaslamadaki en hızlı ortalamalardan biri: yaklaşık 4 saniye.
• Yük altında büyük bir düşüş olmadan, eşzamanlılık düzeylerinde istikrarlı performans.
• Markdown testinde 71% başarı, yaklaşık 3 saniye ile en hızlı ortalama.

Nimble, yerleşik konut proxy'leri ve ülke, eyalet, şehir ve posta kodu düzeyine kadar coğrafi hedefleme içeren genel amaçlı bir web kazıma API'si sunar. Kıyaslamamızda, Nimble eşzamanlılık arttıkça tutarlı orta seviye sonuçlar verdi.

• Tutarlı üçüncülük: 90% tekli, 100 eşzamanlıda 90%, 500 eşzamanlıda 90%.
• Yük altında başarı oranını minimum bozulmayla korudu.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 10 saniye.
• 5,000 eşzamanlıda 88% başarıyla yerini korudu, sadece Bright Data'nın ardından ikinci oldu, yaklaşık 20 saniye ortalama.
• Markdown testinde 70% başarı, yaklaşık 10 saniye ortalama.

Zyte API, ham HTML'i türlenmiş verilere dönüştürmek için engelleme işleme, başsız işleme ve yapay zeka çıkarımını birleştiren bir web kazıma API'sidir. REST üzerinden erişilebilir ve Zyte'ın geliştirdiği açık kaynak çerçeve Scrapy ile entegre olur. Kıyaslamamızda, Zyte her eşzamanlılık düzeyinde en tutarlı ikinci oldu.
Performans:

• En yüksek ikinci genel başarı oranı: 92% tekli, 100 eşzamanlıda 92%, 500 eşzamanlıda 93%.
• Yük altında kararlı davranış, eşzamanlılık ölçeklendikçe düzgün bir eğri.
• Ortalama yanıt süresi yaklaşık 13 saniye.

Exa'nın İçerikler API'si, JavaScript ile işlenmiş sayfaları, PDF'leri ve karmaşık düzenleri ele alarak, herhangi bir URL'den temiz, LLM'ye hazır içerik çıkarır. Tam markdown metni, hedeflenmiş vurgular veya LLM tarafından oluşturulmuş özetler döndürür. Exa öncelikle markdown odaklı olduğu ve ham HTML belgeleri döndürmediği için, kıyaslamamızda yalnızca markdown çıkarma testine dahil edildi.
Performans:

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

Yapay zeka uygulamaları için markdown çıktısı neden önemlidir?

Web kazıma genellikle ham HTML döndürür, bir tarayıcının oluşturacağı aynı dağınık işaretleme: gezinme menüleri, reklam yuvaları, altbilgi şablon metinleri ve sayfanın içerdiği gerçek içeriğin etrafına sarılmış satır içi stiller. Bilinen seçicilerle desen eşleştirme yaparken bu sorun değildir, ancak büyük dil modelleri için uygun değildir. Kullanılmayan her etiket bağlam penceresi token'ları tüketir, modelin filtrelemesi gereken gürültü enjekte eder ve sayfayı içeren her prompt'lar maliyetini artırır.

Markdown döndüren sağlayıcılar, sunumsal işaretlemeyi kaldırarak ve temiz yapılandırılmış içerik döndürerek bu yükü atlarlar:

• Başlıklar # haline gelir
• Bağlantılar [text](url) olarak kalır
• Listeler liste olarak kalır
• Diğer her şey düşer

Sonuç genellikle, anlamlı metin korunarak, eşdeğer HTML'den token olarak 60 ila 80% daha küçüktür. RAG boru hatları, ajan araç çağrıları ve kazınmış bir sayfanın model isteminde son bulduğu tüm iş akışları için bu, daha düşük çıkarım maliyeti, daha hızlı yanıt süreleri ve daha iyi model çıktısı anlamına gelir, çünkü etrafında akıl yürütülecek daha az gürültü vardır.

Bu, pek çok 'yapay zeka dostu' kazıma ürününün ham HTML yerine markdown ile öne çıkmasının aynı nedenidir. Kozmetik bir seçim değil, aşağı yönlü bir LLM'nin içerikle neler yapabileceğini önemli ölçüdeğiştiren token ve kalite odaklı bir karardır.

JavaScript oluşturma ne zaman kullanılmalı ve ne zaman atlanmalı

Web engel kaldırıcılar size bir sayfayı almanın iki yolunu sunar:

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

Ancak oluşturma ücretsiz değildir. Her işlenmiş istek bir başsız tarayıcı örneği başlatır, bu da:

• Sağlayıcı için 5 ila 10 kat daha fazla işlem maliyeti oluşturur
• Birkaç saniyelik gecikme ekler
• Bazı sağlayıcılar bunu ayrı, daha yüksek fiyatlı bir katman olarak faturalandırır
• Diğerleri gecikmeyi daha yavaş yanıt olarak yansıtır

Engel kaldırıcı kıyaslama kıyaslamamızda gördüğümüz temel kural: sayfa gerektirmedikçe oluşturmayın. Çoğu içerik öncelikli sayfa, yararlı içeriği ilk HTML'de döndürür. Buna şunlar dahildir:

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

JS oluşturmayı gerçekten JS ağır hedefler için saklayın:

• Panolar ve yönetici panelleri
• Grafik odaklı analitikler
• Anlamlı metnin yalnızca fetch çağrıları çözüldükten sonra göründüğü uç noktalar

Bir alan adı düzeyinde oluşturma listesi (hangi sitelerin buna ihtiyacı var, hangilerinin yok) genellikle hem maliyet hem de başarı oranı açısından küresel bir 'her zaman oluştur' ayarını geride bırakır.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Web engel kaldırıcı ile proxy sunucuları arasındaki fark nedir?

Başarı oranları

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

Bu yetenekler normal proxy hizmetlerinde bulunmaz. Bu nedenle, proxy kullanıcıları anti-bot özelliklerinden kaçınmak için bu tür yetenekleri kendileri uygulamak zorundadır.

Kullanım kolaylığı

Proxy'lerin web sitelerindeki anti-bot önlemlerini aşmak için yapılandırılması gerekir. Onları bir kez yapılandırmak da yeterli değildir. Web siteleri zamanla algılama mekanizmalarını geliştirir, bu nedenle proxy kullanıcılarının web sitelerini başarıyla kazımak için taktiklerini geliştirmeleri gerekir.

Site engel kaldırıcıları herhangi bir yapılandırma gerektirmez.

Diğer

Site engel kaldırıcıları, sanal özel ağ, proxy sunucusu veya tarayıcı uzantısı gibi farklı yöntemler kullanabilir. Bir proxy sunucusu, internet trafiğini farklı bir sunucu üzerinden yönlendirerek kullanıcının gerçek IP adresini maskeler, ancak veriyi şifrelemez.

Web engel kaldırıcı kıyaslama yöntemi

Veri kümesi oluşturma

Birden çok kaynaktan toplanan verilere dayanarak web sitelerini trafik ve popülerliğe göre sıralayan Tranco listesindeki en iyi 10,000 alan adı ile başladık.

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

• Duyarlı sunucusu olmayan ölü alanlar
• Yalnızca CDN veya reklam hizmeti uç noktası olarak kullanılan altyapı alan adları (kullanıcıya dönük siteler değil)
• Temel DNS çözümlemesini geçemeyen veya gerçek bir web mülkiyeti barındırmayan geçersiz alan adları
• Yanıt veren ancak taranabilir içeriği olmayan, çıkarılabilir URL göstermeyen alan adları
• Kara liste filtreleme. Kalan her alan adı, yetişkin, kumar, kimlik avı, kötü amaçlı yazılım, dolandırıcılık ve suistimal kategorilerini kapsayan seçilmiş bir genel kara liste grubuna göre kontrol edildi (HaGeZi, StevenBlack/hosts, ShadowWhisperer, The Block List Project, PhishDestroy, romainmarcoux/malicious-domains, Phishing Army Extended ve diğerleri).

• URL yetki ve spam puanı filtreleme. Alan adı güvenilirliği, DA/PA Denetleyicisi ile değerlendirildi. Eşikler, bilinen güvenli ve bilinen zararlı örnekler arasındaki puan dağılımları karşılaştırılarak kalibre edildi ve zararlı tarafta kalan her alan adı çıkarıldı.

• Anahtar kelime filtreleme. Alan adları, genel kara listelerden kaçan alan adlarını yakalamak için kumar, yetişkin içeriği, uyuşturucu/eczacılık ve mali dolandırıcılığı kapsayan seçilmiş bir anahtar kelime listesine göre tarandı.

• Son filtre. Yalnızca üç katmanın hepsini (kara liste, URL puanlayıcı eşiği, anahtar kelime hariç tutma) geçen ve en az 3 taranabilir URL'ye sahip alan adları tutuldu.

URL toplama

Kalan her alan adı için, gerçek sayfaları (sadece ana sayfaları değil) keşfetmek ve toplamak üzere Cloudflare'nin tarayıcı altyapısını kullanan bir web tarayıcısı kullandık. 3'ten az taranabilir URL üreten alan adları çıkarıldı.

Her URL için, daha sonra sağlayıcıların doğru sayfayı döndürdüğünü doğrulamak için kullandığımız, kendi çektiğimiz HTML'den bir CSS seçici ve görünür bir metin parçası da topladık.

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 yöntemi

Yalnızca HTTP durum kodlarını kontrol etmek yeterli değildir: bir sağlayıcı, gövdesinde bot engelleme sayfası bulunan bir HTTP 200 döndürebilir veya bizim referans seçicimiz güncelliğini yitirmişken doğru sayfayı alabilir. Sağlayıcı başarısını veri kümesi 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 (Cloudflare challenge işaretçileri, DataDome, PerimeterX, Incapsula, “Just a moment…”, vb.) göre taranır. Herhangi bir imza bulunursa, satırın durum kodu 999 olarak yeniden yazılır ve sağlayıcının döndürdüğü HTTP koduna bakılmaksızın doğrudan başarısız olarak işaretlenir.

Ön uçuş. Durum kodu 200'ün altında veya 400+ ise (404 hariç), satır başarısız olur. 201-399 ve 404 durumları başarılı sayılır (404 meşru bir sağlayıcı yanıtıdır) ve içerik doğrulaması atlanır. Durum, bağdaştırıcı tarafından zaten bir hata alanı ayarlanmış 200 ise satır başarısız olur. Yalnızca bağdaştırıcı hatası olmayan 200 durumu 10 aşamaya geçer.

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

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

Aşama 3: Ham metin (strip_tags). HTML etiketleri kaldırıldıktan sonra aynı alt dize araması, etiketler veya HTML varlıkları boyunca bölünmüş metni yakalar.

Aşama 4: Joker karakterli CSS. Derleme zamanında karma oluşturulmuş sınıf adlarını (CSS Modülleri, 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 seçiciler baştaki . veya # işaretinden yoksundur. İlk belirteç geçerli bir HTML etiketi değilse ve ., #, [ veya * ile başlamıyorsa, başına . ekleyip yeniden deneriz.

Aşama 6: Tailwind kaçışı. Yardımcı CSS sınıf adları [, ], :, / içerir; CSS dil bilgisi bunların \ ile kaçırılmasını gerektirir. Sözde sınıflar (:hover, :nth-of-type(1)) kaçış sırasında korunur.

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

Dil işleme: Bazı sağlayıcılar, coğrafi yönlendirme veya hedef sitenin varsayılan yerelleştirmesi nedeniyle referans metinden farklı bir dilde sayfalar döndürdü. Bu durumlar için mümkün olduğunda ek bir dil duyarlı kontrol yaptık: sayfaların dili algılandı ve döndürülen dil referansla eşleşmediğinde, referans metnini döndürülen dile çevirdik ve alt dize aramasını tekrarladık. Bu, doğru sayfayı ancak farklı bir dilde getiren bir sağlayıcıyı cezalandırmamızı önler.

Markdown doğrulaması: Markdown çıkarma testi için aynı 999 kontrolü önce çalışır, ancak 10 aşamalı işlem hattı, döndürülen markdown içinde referans metni için büyük/küçük harf duyarsız bir alt dize aramasına indirgenir (ıskalama durumunda ftfy yeniden çözme ile), çünkü markdown'da sorgulanacak bir CSS yapısı yoktur.

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı and Dogan, Sedat},
  title  = {{Kıyaslanmış ve Karşılaştırılmış En İyi 5 Web Sitesi Engel Kaldırıcı}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-unblockers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 21 Temmuz 2026}
}

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'de veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi konusunda önceden deneyime sahip olup, karmaşık dataset'leri eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Teknik olarak inceleyen

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

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