AI Web Scraping Nedir? LLM ile Otomatik Veri Çıkarma

AI Web Scraping: Yeni Nesil Veri Toplama

Web scraping teknolojisi 2026 yilinda buyuk bir donusum gecirmektedir. Geleneksel CSS selektor ve XPath tabanli veri cikarma yontemleri, yerini giderek yapay zeka destekli web scraping sistemlerine birakmaktadir. AI web scraping, buyuk dil modelleri (LLM) ve dogal dil isleme (NLP) teknolojilerini kullanarak web sayfalarindan yapilandirilmis veri cikarmayi mumkun kilar — HTML yapisini ezberlemek zorunda kalmadan.

Geleneksel web scraping'de her site icin ozel selektor yazmak, sayfa yapisi degistiginde kodlari guncellemek ve farkli format ve dillerdeki verileri normalize etmek gerekiyordu. AI web scraping, bu problemleri dogal dil anlama yetenegiyle cozer: modele "Bu sayfadaki urun adini, fiyatini ve stok durumunu cikar" dersiniz ve model HTML'i anlayarak istenilen veriyi yapilandirilmis formatta sunar.

ProxyTurk'un AI Parser urunu tam da bu teknolojiyi kullanarak, kullanicilarin karmasik HTML yapilarından kolayca veri cikarmasini saglar.

Geleneksel Web Scraping vs AI Web Scraping

Geleneksel Yaklasim: CSS Selektor ve XPath

Geleneksel web scraping surecinde gelistirici, hedef sayfanin HTML yapisini inceleyerek CSS selektorler veya XPath ifadeleri yazar. Bu selektorler belirli HTML elemanlarini hedefleyerek veri cikarir.

# Geleneksel Python web scraping ornegi
from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get("https://example.com/product",
    proxies={"https": "http://user:[email protected]:8000"})
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

title = soup.select_one("h1.product-title").text
price = soup.select_one("span.price-current").text
stock = soup.select_one("div.stock-status").text

Bu yontemin dezavantajlari:

• Kirilganlik: Site HTML yapisini degistirdiginde selektorler bozulur
• Olceklenemezlik: Her site icin ayri selektor yazmak gerekir
• Bakim yukU: Selektor guncelleme surekli insan mudahalesi gerektirir
• Coklu dil sorunu: Farkli dillerdeki icerikleri normalize etmek zordur

AI Yaklasim: LLM Tabanli Veri Cikarma

AI web scraping, bir LLM'e ham HTML veya sayfa metnini vererek, dogal dil talimatIyla istenen veriyi cikarir:

# AI web scraping ornegi (ProxyTurk AI Parser)
import requests

response = requests.post("https://api.proxyturk.com/v1/ai-parser", json={
    "url": "https://example.com/product",
    "prompt": "Bu sayfadaki urun adini, fiyatini (TL cinsinden), "
              "stok durumunu ve urun aciklamasini cikar.",
    "schema": {
        "product_name": "string",
        "price_tl": "number",
        "in_stock": "boolean",
        "description": "string"
    }
}, headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"})

data = response.json()
# {"product_name": "...", "price_tl": 299.99, "in_stock": true, "description": "..."}

AI yaklasimin avantajlari:

• Dayaniklilik: HTML yapisi degisse bile model icerigi anlar
• Olceklenebilirlik: Ayni prompt binlerce farkli sitede calisir
• Coklu dil destegi: LLM'ler icerigi herhangi bir dilden cikarabilir
• Dusuk bakim maliyeti: Selektor guncellemeye gerek yoktur
• Schema uyumu: Cikarilan veri belirlenen yapiya otomatik uyar

AI Web Scraping Nasil Calisir?

1. Sayfa Iceriginin Alinmasi

Ilk adim, hedef sayfanin HTML icerigini almaktir. Bu adimda proxy kullanimi kritik onem tasir — ozellikle buyuk olcekli projelerda IP ban riskini azaltmak icin. ProxyTurk'un Web Scraping API'si bu adimi otomatize eder: JavaScript render etme, CAPTCHA cozme ve proxy rotasyonu tek bir API cagrisinda gerceklesir.

2. HTML'den Metin Cikarma ve On Isleme

Ham HTML, LLM'e gonderilmeden once on isleme tabi tutulur. Bu adimda navigasyon, footer, reklam gibi gereksiz bilesenler temizlenir ve ana icerik (main content) izole edilir. Token sayisini azaltmak icin HTML tag'leri basitlestirilir veya Markdown'a donusturulur.

3. LLM ile Yapilandirilmis Veri Cikarma

On islenmis icerik, bir LLM'e gonderilir. LLM'e cikarilmasi istenen alanlarin aciklamasi (prompt) ve beklenen cikti semasi (schema) verilir. Model, icerigi anlayarak schema'ya uygun JSON ciktisi uretir.

4. Dogrulama ve Post-Processing

LLM ciktisi, schema dogrulamasi (JSON Schema validation), tip kontrolu (string, number, boolean), ve business rule dogrulamasi asamalarindan gecirilir. Hatali veya eksik veriler icin yeniden deneme mekanizmasi devreye girer.

LLM Modelleri ve Web Scraping Performansi

2026 itibariyle web scraping icin kullanilan baslica LLM modelleri ve ozellikleri:

GPT-4o (OpenAI)

• Avantajlar: Yuksek dogruluk, genis context window (128K token), coklu dil destegi
• Dezavantajlar: Yuksek maliyet, rate limiting
• En iyi kullaniM: Karmasik ve coklu alanli veri cikarma

Claude 4 (Anthropic)

• Avantajlar: Cok buyuk context window (200K+ token), iyi talimat takibi, guvenilir JSON ciktisi
• Dezavantajlar: Bazi dillerde GPT-4o'dan dusuk performans
• En iyi kullanim: Uzun HTML dokumanlari, talimat odakli cikarma

Gemini 2.5 Pro (Google)

• Avantajlar: 1M+ token context, coklu modalite (metin + gorsel), hizli islem
• Dezavantajlar: JSON schema uyumu bazen tutarsiz
• En iyi kullanim: Gorsel iceren sayfalarda multimodal cikarma

Acik Kaynakli Modeller (Llama 3, Mistral, Qwen)

• Avantajlar: Ucretsiz, kendi sunucunuzda calistirilabilir, veri gizliligi
• Dezavantajlar: Daha dusuk dogruluk, sinirli context window
• En iyi kullanim: Hassas veri iceren projeler, yuksek hacimli basit cikarma

AI Web Scraping Uygulama Alanlari

E-Ticaret Fiyat Izleme

AI scraping, farkli e-ticaret sitelerinden urun bilgilerini — her sitenin farkli HTML yapisina ragmen — tek bir prompt ile cikarabilir. Fiyat, stok durumu, urun aciklamasi ve musteri yorumlari otomatik olarak yapilandirilmis formatta elde edilir.

Haber ve Medya Izleme

AI scraping, haber sitelerinden baslik, ozet, yazar, tarih ve kategori bilgilerini cikararak medya izleme ve sentiment analizi yapmaya olanak tanir.

Is Ilanlari ve Insan Kaynaklari

Farkli is ilani platformlarindan pozisyon adi, sirket, lokasyon, maas araligi ve gereksinimler AI ile cikarilarak is piyasasi analizi yapilabilir.

Gayrimenkul ve Emlak

Farkli emlak sitelerinden fiyat, metrekare, oda sayisi, lokasyon ve ilan tarihi bilgileri AI ile standartlastirarak karsilastirma yapilabilir.

Finansal Veri ve Kripto

Borsalar, kripto platformlari ve finansal haber sitelerinden fiyat, hacim, piyasa degeri gibi veriler AI ile cikarilarak portfoy analizi yapilabilir.

Proxy Kullanimi ve AI Web Scraping

AI web scraping, geleneksel scraping gibi buyuk olcekli veri toplama islemleri gerektirir. Bu nedenle proxy kullanimi olmazsa olmazdir:

• IP rotasyonu: Binlerce sayfa taranirken IP ban riskini ortadan kaldirir
• Cografi ceistlilik: Farkli lokasyonlardan icerik goruntuleme (geo-pricing analizi)
• Rate limit yonetimi: Istekleri farkli IP'lere dagitarak rate limit'e takilmadan calismak
• Anonimlik: Tarayici kimliginizi gizleyerek bot algilamasindan kacinmak

ProxyTurk, 131.072 ISP IP adresi ve 800-900 Mbit hiz ile AI web scraping projeleriniz icin ideal altyapiyi sunar. Rotating Proxy ile IP rotasyonunu otomatik yonetebilirsiniz.

ProxyTurk AI Parser: Nasil Kullanilir?

ProxyTurk AI Parser, web sayfalarindan AI destekli yapilandirilmis veri cikarma hizmeti sunar. Temel kullanim adımlari:

# ProxyTurk AI Parser kullanim ornegi
curl -X POST https://api.proxyturk.com/v1/ai-parser \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "url": "https://example.com/products/laptop-x",
    "prompt": "Urun adi, fiyat, ozellikler listesi ve stok durumu cikar",
    "schema": {
      "name": "string",
      "price": "number",
      "features": ["string"],
      "available": "boolean"
    }
  }'

AI Parser'in avantajlari:

• JavaScript render destegi (SPA, React, Vue siteleri)
• Otomatik proxy rotasyonu (ek proxy yapilandirmasina gerek yok)
• Anti-bot bypass (Cloudflare, DataDome, PerimeterX)
• Schema dogrulama ve otomatik yeniden deneme
• Batch (toplu) istek destegi

AI Web Scraping'in Gelecegi

AI web scraping teknolojisi hizla gelismektedir:

• Multimodal scraping: Metin + gorsel + tablo verilerinin birlikte analizi
• Agent tabanli scraping: LLM agent'larin sayfalarda gezinerek, tiklamalar yaparak ve formlar doldurarak veri toplaması
• Gercek zamanli izleme: AI ile web sayfalarindaki degisikliklerin anlik olarak algilanmasi
• Otomatik sema olusturma: Kullanicinin prompt bile vermesine gerek kalmadan, sayfanin icerigine gore otomatik schema uretimi

Sikca Sorulan Sorular (FAQ)

AI web scraping geleneksel scraping'den ne kadar daha pahalı?

AI web scraping, LLM API maliyetleri nedeniyle sayfa basina daha pahalıdir (genellikle sayfa basina 0.01-0.10 USD). Ancak gelistirme ve bakim maliyetlerini dramatik olcude azaltir. Orta ve buyuk olcekli projelerde toplam sahip olma maliyeti (TCO) genellikle daha dusuktur.

Hangi LLM modeli web scraping icin en iyidir?

Proje gereksinimlerine baglidir. Yuksek dogruluk icin GPT-4o veya Claude 4, uzun dokumanlar icin Gemini 2.5 Pro, maliyet optimizasyonu icin acik kaynakli modeller (Llama 3, Mistral) tercih edilebilir. ProxyTurk AI Parser, kullanim senaryosuna gore en uygun modeli otomatik secer.

AI web scraping ile kisisel veri toplamak yasal mi?

Hayir, AI web scraping de dahil olmak uzere kisisel veri toplama islemleri KVKK ve GDPR kurallarinA tabidir. AI kullanimi hukuki yukumlulukleri ortadan kaldirmaz. Kamuya acik ve anonim veriler icin ise genel web scraping yasallik kurallari gecerlidir.

ProxyTurk AI Parser hangi sitelerde calisir?

ProxyTurk AI Parser, JavaScript render destegi ve anti-bot bypass ozellikleri sayesinde e-ticaret, haber, ilan, sosyal medya ve kurumsal siteler dahil hemen her web sitesinde calisir.