2025te Instagram Scraping: Uyumlu Yontemler, Araclar ve Strateji

2025te Instagram Scraping: Uyumlu Yontemler, Araclar ve Strateji

Etkili Instagram scraping ile bosa harcanan caba arasindaki fark uc noktada gizli: Hangi verilerin amaciniz icin onemli oldugunu bilmek, engellenmeye yol acmayan yontemler kullanmak ve ham ciktilari anlamli is kararlarina donusturmek.

Hizli Icerik Rehberi

• Instagram Scraping Gercekten Ne Demek
• Yasal ve Etik Cerceve
• Toplanmaya Deger Veri Tipleri
• Teknik Yontemlerin Karsilastirmasi
• Yontem 1: Manuel Koleksiyon Akislari
• Yontem 2: Tarayici Otomasyon Araclari
• Yontem 3: API Entegrasyonu
• Yontem 4: Ozel Scraper Gelistirme
• Hiz Sinirlari ve Hesap Guvenligi
• Veri Isleme ve Temizleme
• Depolama ve Guvenlik En Iyi Yontemleri
• Scraplenen Veriyle Analiz Cerceveleri
• Arac Secimi Karar Agaci
• Sik Yapilan Scraping Hatalari
• Gercek Hayat Uygulama Ornekleri
• SSS: Instagram Scraping
• Sonraki Adimlar ve Kaynaklar

Instagram Scraping Gercekten Ne Demek {#what-is-scraping}

Instagram scraping, Instagram profillerinden, gonderilerinden, yorumlardan, takipci ve hashtaglardan yapilandirilmis veri cikarmak anlamina gelir. Bu islemler genellikle otomatik veya yari otomatik sekilde ve genis capta yapilir.

Scraping ve Normal Kullanim Arasindaki Fark

Normal kullanım: Instagram'ın arayüzü üzerinden profillere girersiniz, gönderilere bakarsınız, takipçi listelerini tek tek incelersiniz.

Scraping: Aynı herkese açık bilgileri sistematik olarak toplar, CSV, JSON gibi dosyalarda veya veritabanlarında düzenlersiniz. Amaç analiz, takip ya da iş zekâsı için anlamlı veri setleri oluşturmaktır.

Scraping NE DEĞİLDİR?

Hack'lemek değil: Buradaki hiçbir yöntemle gizli veya özel hesaplara izinsiz girilmez, erişilmez. Anlatılan her teknik SADECE herkese açık veriler içindir.

Çalmak değil: Platformda görülebilen veriler, herkesin erişimine açıktır. Scraping, sizin ekstra erişim kazanmanız değildir; sadece var olanı organize şekilde toplamanızdır.

Otomatik olarak yasal/yasadışı değil: Yasal olup olmadığı; yöntem, kullanıldığı ülke ve amaç gibi değişkenlere bağlıdır. Genellikle herkese açık veriyi iş zekâsı için toplamak mümkündür ama her durumda uyumluluk incelemesi zorunludur.

Neden Şirketler Instagram'dan Veri Toplar?

Rekabet istihbaratı: Rakiplerin takipçi büyümesini, içerik stratejisini, etkileşim örüntülerini ve hedef kitlesini analiz ederek fırsat ve tehditleri erken görürsünüz.

Influencer pazarlaması: Influencer'ların gerçekliğini denetleyebilir, gerçek etkileşim oranlarını öğrenir, kitle kalitesini analiz eder, çoklu iş birliklerinde performans ölçersiniz.

İçerik stratejisi: Trend olan konuları, başarılı içerik türlerini, en iyi paylaşım zamanlarını ve hashtag performansını keşfedersiniz.

Kitle araştırması: Takipçi demografisini, ilgi alanlarını, davranışları ve rakiplerle kitle örtüşmesini incelersiniz.

Potansiyel müşteri bulma: İşletme hesaplarını, karar vericileri ve potansiyel müşterileri bulmak için profil ve etkileşim verilerini analiz edersiniz.

Trend takibi: Hashtag performansı, viral içerik ve duygu analiziyle ortaya çıkan konuları anlık takip edersiniz.

Kısacası, içgüdüyle karar vermek yerine, scraping sayesinde Instagram'ın kamuya açık bilgisini ölçülebilir içgörüye dönüştürürsünüz.

Yasal ve Etik Çerçeve {#legal-framework}

Scraping'e başlamadan önce sınırları iyi bilmelisiniz:

Instagram'ın Hizmet Şartları

Instagram'ın 2025’e göre hizmet şartları şunları yasaklar:

• Yazılı izin olmadan otomatik erişim
• Yetkisiz amaçlarla kullanıcı verisi toplamak
• Platform işleyişine müdahale etmek
• Teknik korumaları aşmak
• Yetkisiz kullanıcı veritabanları oluşturmak

Gri alanlar:

• Herkese açık veriyi manuel ya da yavaşlatılmış toplama
• Resmî API’ler kapsamında toplama
• Kişisel araştırma vs. ticari kullanım amaçları
• “Otomatik” kavramının nasıl tanımlandığı

Gerçekliğe dönüş: Birçok firma, TOS’a rağmen Instagram verisi toplar ve kamuya açık veri toplamanın şartları ihlal etmediğini savunur. Ancak, Instagram ciddi durumlarda hesapları engeller, IP'leri yasaklar ve hukuki adım atabilir.

Hukuki Emekler ve Davalar

hiQ Labs vs. LinkedIn (2019-2022): ABD mahkemeleri ilk etapta herkese açık veri toplamayı bilgisayar suçu saymadı, ancak dosya temyize döndü. Yine de kamuya açık veri scraping'i için kısmi koruma sunmaya devam ediyor.

Yerleşmiş ilkeler:

• Kamusal veri, özel verilere göre daha az korunur
• Meşru ticari amaçlar yasal pozisyonu güçlendirir
• Teknik engelleri aşmak yasal korumanızı zayıflatır
• Servis şartlarını ihlal etmek suç olmayabilir ama tazminat davası açılmasına neden olabilir

Gizlilik Yönetmelikleri: GDPR ve CCPA

GDPR (Avrupa Birliği):

Madde 6(1)(f): Meşru çıkar ticari amaçlarla herkese açık veri işlemeye gerekçe olabilir ANCAK:

• Meşru çıkarı belgelemeniz gerekir (rekabet analizi, pazar araştırması gibi)
• Gereklilik testi (bu verisiz amaca ulaşmak gerçekten mümkün mü?)
• Denge testi (sizin çıkarınız vs. kullanıcının mahremiyet hakkı/fikri)
• Şeffaflık (kullanıcıların verilerinin nasıl işlenebileceğini bilmeleri gerekir)

Saygı göstermeniz gereken haklar:

• Silme hakkı (talep edilirse veri silinmeli)
• Erişim hakkı (kullanıcı verisine dair bilgi verebilmelisiniz)
• İtiraz hakkı (kullanıcı isterse işlemeyi durdurabilirsiniz)

CCPA (Kaliforniya):

• Belirli gelir/veri eşiğini geçen firmalar geçerlidir
• Kullanıcıya, hangi verilerin toplandığını ve nasıl kullanıldığını bilme hakkı doğar
• Vazgeçme (opt-out) mekanizması olmalı
• Gizlilik hakkını kullananları mağdur edemezsiniz

En iyi uygulama: Yasal gerekçenizi yazın ve saklayın, veri saklama süresini sınırlayın (30-90 gün), veriyi güvenli depolayın ve silme isteklerini hızlıca uygulayın.

Yasalın Ötesinde Etik İlkeler

Yapabildiğin, yapman gerektiği anlamına gelmez:

Şunları yapmayın:

• Bireysel, özel hesap sahiplerinin verisini ticari olmayan amaçlarla toplamak
• İçerik kopyalamak veya intihal amacıyla toplamak
• Taciz, ifşa (dox), zarar vermek için veri kullanmak
• Profilinde “ticari amaçlı kullanıma izin verme” diyenleri toplamak

Sorumlu scraping nasıl olur:

• Odak sadece işletme/yaratıcı hesapları olmalı (profesyonel görünürlük beklerler)
• Sadece ihtiyacınız olan veriyi alın
• Hız sınırlarına teknik olarak uyabilecek olsanız bile, uyumlu hızlarda toplayın
• Elde ettiğiniz veriyi kötüye kullanmak yerine değer sunmak için kullanın

“Büyükanne testi”: Scraping sürecinizi büyükannenize ya da bir gazeteciye anlatamayacak kadar rahat hissetmiyorsanız tekrar düşünün.

Toplanmaya Değer Veri Türleri {#data-types}

Instagram verisinin hepsi aynı değerde değildir. Gerçek kararları destekleyen verilere odaklanın:

Profil Düzeyi Veriler

Temel alanlar:

• Kullanıcı adı, tam isim, biyografi
• Profil fotoğrafı bağlantısı
• Dış bağlantı (varsa)
• Takipçi, takip edilen, gönderi sayısı
• Doğrulama rozeti durumu
• Hesap türü (Kişisel, İşletme, Yaratıcı)

Neden önemli? Hesapları sınıflandırmak, influencer’ları tespit etmek, iş fırsatlarını görmek ve hesap güvenilirliğini analiz için.

Toplama zorluğu: Kolay (profilden bakılabilir)

Kullanım: Influencer bulmak, rakip takip, kitle segmentasyonu

Takipçi ve Takip Edilen Listeleri

Elde ettiğiniz:

• Hesabı takip eden kullanıcı adları
• Hesabın takip ettiği kullanıcı adları
• Takipçiler/following için temel profil verisi

Neden önemli? Kitle yapısı, rakip örtüşmesi, iş ortaklığı fırsatları ve büyüme trendlerini gösterir.

Toplama zorluğu: Orta (listeyi sayfa sayfa gezmek gerekir, Instagram hız sınırı uygular)

Kullanım: Kitle analitiği, influencer doğrulama, rakip kıyaslama

Export araçları: Instagram Takipçi Aktarımı, Following Export

Gönderi Meta Verileri

Elde ettiğiniz:

• Gönderi açıklaması ve hashtag'ler
• Beğeni ve yorum sayısı
• Paylaşım zamanı
• Medya türü (görsel, carrousel, video, Reel)
• Medya bağlantıları
• Konum etiketi (varsa)

Neden önemli? Hangi içeriklerin öne çıktığını, trendleri, başarılı formatları ve paylaşım zamanlarını gösterir.

Toplama zorluğu: Orta (her gönderinin detayına ulaşmak gerekir)

Kullanım: İçerik stratejisi, trend takibi, rekabet analizi

Yorum Verileri

Elde ettiğiniz:

• Yorum metni
• Yorum yapan kullanıcı adı
• Yorum zamanı
• Yorumdaki beğeni sayısı
• Cevaplanan (replies) yorumlar

Neden önemli? Gerçek etkileşimi ölçer, sadık hayranları bulur, müşteri duygusunu ve ürün geri bildirimini açığa çıkarır.

Toplama zorluğu: Orta-zor (yuvalı cevaplar, sayfalamalar)

Kullanım: Duygu analizi, müşteri araştırması, etkileşim analizi

Export aracı: Yorum Aktarma

Beğeni Verileri

Elde ettiğiniz:

• Gönderiyi beğenen kullanıcı adları
• Beğeni zaman damgası (bazen)
• Beğenenler için temel profil bilgisi

Neden önemli? Hangi kullanıcıların içerikle ilgilendiğini ve hangi içeriklerin daha çekici olduğunu gösterir.

Toplama zorluğu: Orta (Instagram, beğeni listesini kısıtlıyor)

Kullanım: Etkileşim takibi, kitle keşfi

Export aracı: Beğeni Aktarma

Hashtag ve Anahtar Kelime Verisi

Elde ettiğiniz:

• Belirli hashtag'leri kullanan gönderiler
• Hashtag sonucundaki gönderi metaverisi
• Popüler vs. yeni gönderiler
• Hashtag için toplam gönderi sayısı

Neden önemli? Trendleri, içerik fırsatlarını ve niş toplulukları açığa çıkarır.

Toplama zorluğu: Kolay-orta (Instagram arama ile ulaşılabilir)

Kullanım: İçerik fikirleri, trend takibi, rekabet analizi

Keşif araçları: Anahtar Kelime Arama, Hashtag Araştırma

Hikaye Verisi (Kısıtlı)

Elde ettiğiniz:

• Hikaye öne çıkanları (kalıcılar)
• Kendi hikayeleriniz için izlenme sayısı
• Kısıtlı başka metaveri

Neden önemli? Akış dışı içerik stratejisini, müşteri sorularını ve sorunlarını gösterir.

Toplama zorluğu: Zor (geçici, API kısıtlamalı)

Kullanım: Rakip analiz, müşteri içgörüsü

Öncelik Matrisi

Başlangıç için profil ve takipçi verisiyle başlayın, analiz doygunluğunuz arttıkça yorum ve gönderi verilerini dahil edin.

Teknik Yaklaşımların Karşılaştırılması {#technical-approaches}

Scraping için başlıca dört yöntem ve bunun artı-eksi yanları:

Yöntem 1: Manuel Toplama

Nasıl çalışır? Profil profil dolaşır, verileri elle toplar, tabloya işler ve düzenlersiniz.

Avantajları:

• %100 kurallara uygundur
• Teknik bilgi gerekmez
• Ekstra maliyeti yok (sadece zaman)
• Bloklanma riski sıfır
• Nişi anlamak için fırsat sunar

Dezavantajları:

• Çok zaman alır (50 profil için 2-3 saat)
• Büyük projeleri kaldıramaz
• Hata riski büyük
• Otomasyon ve takip yok

Kimler için? Küçük tek seferlik işler (20-100 profil), öğrenme süreci ve maksimum güvenlik isteyenler

Yöntem 2: Tarayıcı Otomasyon

Nasıl çalışır? Chrome/Firefox eklentileri veya masaüstü araçları, Instagram web arayüzünde sizin adınıza otomatik gezinir, veriyi çeker.

Avantajları:

• Ele göre 10 kat hızlı
• Kendi Instagram hesabınızla çalışır (şifre paylaşımı yok)
• Orta düzey zor
• Makul fiyatlı ($20-100/ay)

Dezavantajları:

• Yine de tespit riski var
• Sadece tarayıcıda çalışır
• Tarayıcı açık olmalı
• Instagram arayüzü değişirse bozulabilir

Kimler için? Sürekli işler (aylık 100-1.000 profil), teknik olmayan kullanıcılar, orta ölçek projeler

Yöntem 3: API Entegrasyonu

Nasıl çalışır? Instagram’ın resmi API’leri (Basic Display, Graph) veya scraping altyapısını API ile sunan üçüncü taraf servisler kullanılır.

Avantajları:

• En güvenilir ve stabildir
• Resmi API’ler uyumluluk açısından nettir
• Doğrudan yapılandırılmış ve doğrulanmış veri
• Tarayıcı gerekmez

Dezavantajları:

• Resmi API’ler çok sınırlı (rakip verisi yok)
• Üçüncü taraf API’ler pahalı ($50-500+/ay)
• Hız sınırlamaları geçerli
• Teknik entegrasyon gerekir

Kimler için? Ajanslar, müşteri hesaplarını yönetenler, otomatik ve sürekli takip gerektirenler, API ile çalışabilenler

Yöntem 4: Özel Scraper

Nasıl çalışır? Python ya da Node.js ile yazılmış betikler, Instagram’da gezinir (Selenium/Puppeteer gibi), veri toplar veya doğrudan HTML’i parse eder.

Avantajları:

• Maksimum kontrol & özelleştirme
• Gelişmiş stratejiler mümkün
• Bir kez geliştirilirse düşük operasyonel maliyet
• Doğrudan iş akışınıza entegre olur

Dezavantajları:

• Programlama bilgisi gerektirir (Python, JavaScript)
• Yüksek bakım gerektirir (Instagram çok sık güncellenir)
• Bloklanma riski, yanlış yapılandırılırsa yüksek
• Karmaşık proxy ve anti-tespit süreçleri gerekir

Kimler için? Teknik ekipler, özel ihtiyaç ve yüksek hacimli projeler, stratejik uzun vadeli işler

Karar Matrisi

Çoğu işletme önce manuel/toplayıcı ile başlar, sonra ihtiyaç büyüdükçe API’ye ya da özel scraper geliştirmeye yönelir.

Yöntem 1: Manuel Toplama İş Akışları {#manual-workflows}

Her scraping projesinde en güvenli başlangıç yöntemidir:

İş Akışı Tasarımı

1. Hedef Listenizi Belirleyin

• Bir Excel/tablo açın, sütun adını “Hedef_KullanıcıAdı” yapın
• Analiz etmek istediğiniz 20-100 hesabı ekleyin
• Hedef bulmak için Anahtar Kelime Arama ve Hashtag Araştırma kullanın

2. Toplama Şablonunu Hazırlayın Şu sütunlara sahip bir tablo oluşturun:

• Kullanıcı Adı
• Tam İsim
• Takipçi Sayısı
• Takip Edilen Sayısı
• Gönderi Sayısı
• Biyografi
• Dış Bağlantı
• Doğrulama
• Hesap Türü
• Toplama Tarihi
• Notlar

3. Sistematik Toplama Her bir hesap için:

1. instagram.com/kullanıcıadı adresine gidin
2. Görünen bilgilere tabloya girin
3. İçerik türü, son paylaşım gibi gözlemleri not edin
4. Takipçi listesi toplamak gerekiyorsa Takipçi Aktarma kullanın
5. İlerlemeyi takip edin (“tamamlandı” sütunu kullanabilirsiniz)

4. Veri Doğrulama

• Eksik ya da yanlış veri var mı kontrol edin
• Takipçi sayılarının makul olup olmadığını gözden geçirin
• Rastgele 5-10 hesabı tekrar ziyaret ederek veri tutarlılığını test edin
• Tamamlanma yüzdesini hesaplayın

5. Analize Hazırlık

• Hesaplanmış alanlar ekleyin (takipçi/takip edilen oranı gibi)
• Amaca göre filtreleme ve sıralama yapın
• Pivot tablolar ile toplulaştırılmış görünüm çıkarın
• Öncelikli hesapları işaretleyin

Zaman Kazandırıcı İpuçları

Tarayıcı yer imleri: Hedef profilleri bir klasöre kaydedin, tek tıkla açıp hızlıca gezinin.

Klavye kısayolları:

• Ctrl/Cmd+L: Adres çubuğuna git
• Ctrl/Cmd+C: Seçili metni kopyala
• Ctrl/Cmd+Tab: Sekmeler arası geçiş

Kopyala/Yapıştır makroları: Sık tekrarlanan alanları hızlı doldurmak için (TextExpander, AutoHotkey gibi) araçlar kullanın.

Çift ekran: Bir ekranda Instagram, diğerinde tablo açık tutmak hız kazandırır.

Kalite Kontrol

Spot kontrol: Her 20 girişte 2 hesabı tekrar kontrol edin.

Tutarlılık kuralları: Kural dökümü hazırlayın:

• Takipçi sayısı “1,2M” ise? (1.200.000 olarak yazın)
• Biyografi emoji içeriyorsa? (Kalsın mı, silinsin mi?)
• Dış bağlantı Linktree ise? (Linktree’yi kaydedin mi?)

Her şeyi zamanlayın: Toplama tarihi ekleyin, verinin güncellik takibini kolaylaştırın.

Ne Zaman Manuel Kullanmak Mantıklı

Manuel toplama küçümsenmemeli. Örneğin 50 influencer’ı iş birliği için inceliyorsanız 3-4 saatte elle veri toplamak bazen her otomatikleştirilmiş aracın vereceğinden daha zengin içgörü sunar. Gözleminiz, veri tablosunda görünmeyen kaliteyi veya marka uyumunu açığa çıkarır.

Ayrıca bu süreç öğrenimdir: 100 fitness influencer’ı elle incelerseniz, iyi bir iş ortağı kim olur konusunda sezgi geliştirirsiniz. Bu sezgi, sonraki otomasyon projelerinizi daha akıllı yapar.

Yöntem 2: Tarayıcı Otomasyon Araçları {#browser-automation}

Tarayıcı eklentileri ve masaüstü araçları hız ile güvenlik dengesi sunar:

Tarayıcı Araçları Nasıl Çalışır?

Eklenti Mimarisi:

1. Chrome, Firefox veya Edge'e eklentiyi kurarsınız
2. Eklenti Instagram arayüzüne butonlar ekler
3. "Export" tuşuna basınca programatik şekilde sayfa kaydırır, tıklar ve görünen veriyi çeker
4. Veriler tarayıcıda toplanır, CSV/JSON olarak iner

Büyük avantajı: Mevcut Instagram oturumunuzu kullanır, şifre paylaşması gerekmez.

Tarayıcı Araç Çeşitleri

Takipçi Aktarıcılar: Takipçi ve takip edilen listelerini profil verisiyle aktarır.

Dikkat edilmesi gereken özellikler:

• Ayarlanabilir kaydırma hızı/g gecikmeler
• Toplu aktarım (birden fazla hesap)
• Yinelenenleri engelleme, veri temizleme
• İlerleme takibi, yeniden başlatma desteği

Etkileşim Çekiciler: Gönderilerden beğeni ve yorumları aktarır.

Dikkat edilmesi gereken özellikler:

• Tarih aralığı filtresi
• Minimum etkileşim eşiği
• Yorumcu profil verisi
• Cevap dizilerini (replies) çekebilme

İçerik Scraper'lar: Profil ya da hashtag üzerinden gönderi metaverisi aktarır.

Dikkat edilmesi gereken özellikler:

• Medya bağlantı çıkarımı
• Hashtag, mention ayrıştırması
• Etkileşim takibi
• Tarih bazlı filtre

Hepsi Bir Arada: Birden fazla fonksiyonu aynı araçta birleştirir.

Dikkat edilmesi gereken özellikler:

• Ortak panel
• Çapraz analiz (takipçi + etkileşim ilişkisi gibi)
• Zamanlama, otomasyon
• Aktarım geçmişi ve karşılaştırma

Güvenli Bir Tarayıcı Eklentisi Nasıl Seçilir?

İyi işaretler:

• ✅ Instagram şifresi istemez (mevcut oturumu kullanır)
• ✅ Hız ve gecikmeleri açıkça belirtir
• ✅ Son 3-6 ayda güncellenmiş (yeni IG değişikliklerine duyarlı)
• ✅ Net gizlilik politikası
• ✅ Hızlı müşteri desteği
• ✅ Son 3 ayda iyi yorumlar
• ✅ Makul fiyatlandırma ($20-100/ay genelde ciddi bir işin göstergesi)

Risk uyarıları:

• ❌ Instagram şifrenizi ister
• ❌ “Sınırsız, anında export” vaatleri
• ❌ Uyumluluk/TOS uyarısı yok
• ❌ Ücretsiz ama nasıl para kazandığını anlatmıyor
• ❌ Yorumlarda engel/ban şikayeti çok
• ❌ Gereksiz tarayıcı izni ister
• ❌ 6+ aydır güncellenmemiş

En İyi Kullanım Pratikleri

1. Önce İkincil Hesapta Test Edin Yeni açılmış, 1-2 hafta normal kullanılmış bir test hesapta aracı deneyin, ana iş hesabınızı riske atmayın.

2. Kademeli Başlayın

• İlk export: 1.000 takipçili 1 hesap
• İkinci export: 5.000 takipçili 1 hesap
• Üçüncü export: 10.000 takipçili 1 hesap
• Sonra aşamalı olarak büyütün

3. Hız Sınırlarına Uyun Araç hız seçeneği veriyorsa, “Yavaş” veya “Güvenli” ayarıyla başlayın.

4. Gece Saatlerinde Export Edin Yerel saatinizde gece 2–6 arası daha az Instagram trafiği olduğundan tespit riski daha düşük olur.

5. Aktarım Arası Boşluk Bırakın 10 hesabı art arda çekmeyin, 2-3 tane aldıktan sonra 2-4 saat bekleyin.

6. Uyarıları Takip Edin “Action Blocked” veya IG uyarısı çıkarsa hemen durun, 24-48 saat bekleyin.

Önerilen Akış

Aşama 1: Keşif (Anahtar Kelime Arama) Nişinizde 50-100 hedef hesap belirleyin.

Aşama 2: Profil Scraping Tüm bu hesaplardan temel profil verilerini browser aracı ile çekin.

Aşama 3: Önceliklendirme Profil verilerini analiz edin, derinlemesine analiz için ilk 20 hesabı seçin.

Aşama 4: Derinlemesine Scraping Öncelikli hesapların takipçi, etkileşim ve içerik metadatasını aktarın.

Aşama 5: Takip Aylık tekrar scraping planı yapın (Instagram Takipçi Takibi).

Yaygın Sorunlar ve Çözümleri

Sorun: Eklenti aktarımın ortasında durdu

• Neden: Hız sınırı, ağ kesintisi, IG arayüzü değişikliği
• Çözüm: Yeniden başlatma, hızı azaltma, küçük parçalara bölme, farklı saatte deneme

Sorun: Eksik veri aktarımı

• Neden: Ağ sorunu, liste çok kalabalık, gizli hesaplar
• Çözüm: Tekrar export, birkaç kısmi export’u birleştir, bilinen veriyle karşılaştır

Sorun: Hesap “Action Blocked” uyarısı aldı

• Neden: Çok hızlı çok fazla istek, şüpheli davranış
• Çözüm: Tüm scraping işlemlerini durdurun, 24–48 saat bekleyin. 1–2 gün normal (mobil) kullanın. Sonra yavaş ayarla tekrar başlatın.

Yöntem 3: API Entegrasyonu {#api-integration}

API’ler en yapılandırılmış ve güvenilir veriyi sağlar, ancak bazı kısıtları vardır:

Instagram Basic Display API

Ne için tasarlandı? Kendi Instagram içeriklerinizi dış websitesinde göstermek (portfolyo, ürün galerisi vb.)

Erişebildikleriniz:

• Kendi profil bilgileriniz
• Kendi gönderi ve metadatanız
• Kendi paylaşımlarınıza gelen bazı yorumlar
• Başka kullanıcıların takibi/etkileşim verisine erişemez

Kimlik doğrulama: OAuth 2.0 (Facebook Developer gereklidir)

Hız limiti:

• Kullanıcı başı saatte 200 talep
• Uygulama başı saatte 500 talep

Ne zaman kullanılmalı? Kendi hesabınız için pano, arşiv otomasyonu ya da portföy entegrasyonu planlıyorsanız.

Ne zaman kullanılmamalı? Rakip analizi, influencer araştırması, toplu veri çekimi için uygun değildir.

Instagram Graph API (Business/Creator Hesapları)

Ne için tasarlandı? İşletme/Yaratıcı hesap yönetimi, reklam analizi, bağlı hesaplara ait öngörüler

Erişebildikleriniz:

• Yönettiğiniz hesapların profil ve hesap bilgileri
• Medya ve analizler
• Yorumlar, bahsetmeler
• Hikaye analizleri
• Hashtag arama (kısıtlı)
• Sınırlı rekabet analitiği

Kimlik doğrulama: OAuth 2.0 + Facebook Business Manager kurulumu

Hız limiti:

• Kullanıcı başı saatte 200 çağrı (standart)
• Güvenilir uygulamalar için artış talep edilebilir
• Özel öngörü API’leri ekstra sınırlı

Onay zorunlu:

• Uygulama çalışır olmalı
• Gizlilik politikası ve kullanım şartı gereklidir
• Video demo zorunlu
• Kurumsal kimlik doğrulama istenir

Zaman çizelgesi: Onay süreci genelde 2-6 hafta sürer.

Ne zaman tercih edilmeli? Ajanslar, birden çok hesaba sahip markalar için analiz, izinli anlamlı iş araçları geliştiriyorsanız.

Ne zaman tercih edilmemeli? Çabuk analiz, onay gerektirmeyen, başkasına ait hesap verisi gerektiren projeler.

Üçüncü Parti API Servisleri

Birçok şirket kendi scraping altyapısını API yoluyla sunar:

Nasıl işler?

1. API anahtarı alırsınız
2. Hedef kullanıcı/gönderi/hashtag’i gönderen bir HTTP isteği yapılır
3. Servis scraping’i gerçekleştirir, JSON döner
4. Genelde talep bazında ya da aylık abonelikle ücret alır

Popüler servisler:

Apify:

• Hazır scraper’lar (ör: profil, takipçi, hashtag)
• Kullanıma göre ücret (1.000 sonuç $0.10-$1.00)
• Esnek hacim; kısa projeler için ideal

RapidAPI Instagram endpoint’leri:

• Birden fazla veri sağlayıcı sunar
• Abonelik (aylık $10-200)
• Kalite & güvenilirlik değişken

Bright Data (eski Luminati):

• Kurumsal proxy ve scraping altyapısı
• Pahalı ($500+/ay) ama çok güvenli
• Yüksek hacimli profesyonel işler

ScrapingBee:

• JavaScript render, proxy yönetimi
• Aylık $50-500
• Kendi geliştiricileri için “altyapı olarak” uygun

Üçüncü parti API’lerin artı-eksi yönleri:

Avantajlar:

• Altyapı zahmeti yok
• Doğrulanmış, yapılandırılmış veri
• Proxy ve anti-tespit derdi yok
• Hızlı başlatılabilir

Dezavantajlar:

• Büyük hacimde çok pahalı ($500-5.000+/ay)
• Yasal uyumluluk yükünüzü servis taşır, ama yine de risk
• Hız limitleri var
• Servisler aniden kapatılabilir ya da engellenebilir

API ile Entegrasyon Örneği

Üçüncü parti API kullanan basit Python kodu:

import requests
import json

API_KEY = "api_anahtarınız"
API_ENDPOINT = "https://api.example.com/instagram/profile"

def profil_verisini_al(kullanici_adi):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    params = {
        "username": kullanici_adi
    }
    
    response = requests.get(API_ENDPOINT, headers=headers, params=params)
    
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print(f"Hata: {response.status_code} - {response.text}")
        return None

# Örnek kullanım:
profil = profil_verisini_al("nike")
if profil:
    print(f"Kullanıcı Adı: {profil['username']}")
    print(f"Takipçi: {profil['followerCount']}")
    print(f"Takip Edilen: {profil['followingCount']}")

API Yolunu Ne Zaman Seçmeli

API tabanlı yaklaşım uygun eğer:

• Ongoing otomasyonlu veri toplama ihtiyacınız varsa (günlük/haftalık)
• Instagram verisine dayalı bir ürün geliştiriyorsanız
• Araçlar için bütçeniz varsa ($50-500+/ay)
• Güvenilirlik sizin için maliyetten daha öncelikliyse
• Bakım derdiyle uğraşmak istemiyorsanız

El emeği veya tarayıcı aracıyla devam edin eğer:

• Tek seferlik ya da nadir veri lazım
• Bütçeniz sınırlı
• Daha pratik yolla el atmak uygun
• Hacminiz küçükse (<1.000 profil/ay)

Yöntem 4: Özel Scraper Geliştirme {#custom-scrapers}

Maksimum kontrol isteyen teknik ekipler için:

Teknoloji Yığını Genel Bakış

Dil: En popüler Python veya Node.js

Tarayıcı otomasyonu:

• Selenium: Tam kapsamlı otomasyon, biraz ağır ama güvenilir
• Puppeteer (Node.js): Başsız Chrome, hızlı
• Playwright: Yeni nesil, çoklu tarayıcı desteği

HTML ayrıştırma (parse):

• Beautiful Soup (Python): HTML ayrıştırıcı
• lxml (Python): Daha hızlı ayrıştırıcı
• Cheerio (Node.js): jQuery benzeri HTML yönetimi

HTTP istekleri:

• requests (Python): Temel HTTP kütüphanesi
• httpx (Python): Async desteğiyle modern HTTP isteği
• axios (Node.js): Promise tabanlı HTTP istemcisi

Proxy kullanımı:

• Bright Data, Smartproxy, Soax: Konut proxy'leri
• ScraperAPI, ScrapingBee: Yönetilen scraping altyapısı
• Fiyat: Hacme göre $50-500/ay

Veri depolama:

• SQLite: Kolay, dosya tabanlı veri tabanı
• PostgreSQL: Endüstri standardı ilişkisel veritabanı
• MongoDB: Esnek belge tabanlı
• CSV: Küçük projeler için basit dosya export’u

Architecture patterns

Pattern 1: Sequential scraper Simple script that processes accounts one by one.

Pros: Easy to code and debug, predictable behavior Cons: Slow, no parallelization Best for: Small projects (<100 accounts)

Pattern 2: Concurrent scraper Multiple scrapers running in parallel threads/processes.

Pros: Faster, efficient use of resources Cons: More complex, harder to debug, higher risk Best for: Medium projects (100-1,000 accounts)

Pattern 3: Queue-based system Producer adds tasks to queue, workers process from queue.

Pros: Scalable, fault-tolerant, can resume after crashes Cons: Requires infrastructure (Redis, RabbitMQ), complex Best for: Large projects (1,000+ accounts), ongoing monitoring

Pattern 4: Cloud-based serverless AWS Lambda, Google Cloud Functions, or Azure Functions triggered on schedule.

Pros: No server management, scales automatically, pay per use Cons: Cold start delays, debugging challenges, vendor lock-in Best for: Periodic scheduled scraping, unpredictable volume

Anti-detection strategies

1. Residential proxies Use IP addresses assigned to real homes rather than data centers.

Why: Instagram trusts residential IPs more, lower block rates

Cost: $5-15 per GB of bandwidth

Providers: Bright Data, Smartproxy, Soax

2. User agent rotation Change browser fingerprint with each request.

user_agents = [
    "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)...",
    "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...",
    "Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)..."
]

headers = {
    "User-Agent": random.choice(user_agents)
}

3. Random delays Mimic human behavior with variable wait times.

import random
import time

time.sleep(random.uniform(2.0, 5.0))  # Wait 2-5 seconds

4. Session management Maintain cookies and session state like a real user.

session = requests.Session()
# Session persists cookies across requests

5. Browser fingerprinting Randomize canvas fingerprints, WebGL info, and other identifying factors.

Libraries: undetected-chromedriver (Python), puppeteer-extra-plugin-stealth (Node.js)

Example: Basic follower scraper

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
import random
import csv

def scrape_followers(username, max_scrolls=50):
    """Scrape follower list from Instagram profile."""
    
    # Setup webdriver with options
    options = webdriver.ChromeOptions()
    options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
    driver = webdriver.Chrome(options=options)
    
    try:
        # Navigate to profile
        driver.get(f"https://www.instagram.com/{username}/")
        time.sleep(random.uniform(2, 4))
        
        # Click followers button
        followers_button = WebDriverWait(driver, 10).until(
            EC.presence_of_element_located((By.PARTIAL_LINK_TEXT, "followers"))
        )
        followers_button.click()
        time.sleep(random.uniform(1, 3))
        
        # Get followers dialog
        dialog = WebDriverWait(driver, 10).until(
            EC.presence_of_element_located((By.CLASS_NAME, "isgrP"))
        )
        
        # Scroll through followers
        followers_data = []
        last_count = 0
        
        for i in range(max_scrolls):
            # Scroll to bottom of dialog
            driver.execute_script(
                "arguments[0].scrollTo(0, arguments[0].scrollHeight)", 
                dialog
            )
            time.sleep(random.uniform(1.5, 3.5))
            
            # Extract follower usernames
            follower_elements = dialog.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a[href^='/']")
            current_count = len(follower_elements)
            
            # Check if new followers loaded
            if current_count == last_count:
                print("No new followers loaded, stopping...")
                break
            last_count = current_count
            
            print(f"Scroll {i+1}: Loaded {current_count} followers")
        
        # Extract final data
        for element in follower_elements:
            username = element.get_attribute("href").strip("/").split("/")[-1]
            if username and username not in [f['username'] for f in followers_data]:
                followers_data.append({
                    "username": username,
                    "profile_url": element.get_attribute("href")
                })
        
        return followers_data
    
    finally:
        driver.quit()

# Usage
if __name__ == "__main__":
    username = "nike"
    followers = scrape_followers(username, max_scrolls=10)
    
    # Save to CSV
    with open(f"{username}_followers.csv", "w", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["username", "profile_url"])
        writer.writeheader()
        writer.writerows(followers)
    
    print(f"Scraped {len(followers)} followers from @{username}")

Not: Bu eğitim amaçlı bir örnektir. Gerçek dünyada kullanılacak bir scraper; hata yönetimi, kaldığı yerden devam edebilme, proxy rotasyonu ve daha gelişmiş anti-tespit stratejileri gerektirir.

Bakım Gereksinimleri

Özel scraper’lar sürekli bakım ister:

Instagram arayüz değişiklikleri: Seçicileri yılda 2-4 kez güncellemeniz gerekir.

Proxy yönetimi: Engellenmeleri izleyin, IP’leri döndürün, proxy havuzunun sağlığını kontrol edin.

Hata yönetimi: Hataları kaydedin, tekrar deneme mantığı ekleyin, kritik başarısızlıklarda uyarı verin.

Veri kalitesi: Sonuçları doğrulayın, format değişikliklerini tespit edin, bozuk verileri temizleyin.

Performans ayarı: Hızı izleyin, bekleme sürelerini ayarlayın, darboğazları optimize edin.

Sürekli bakım için geliştirme kaynağınız yoksa, üçüncü parti API’ler daha pahalı olsa da çok daha pratiktir.

Oran Sınırlamaları ve Hesap Güvenliği {#rate-limiting}

Çok agresif bir şekilde scraping yapmak engellenmenize sebep olur. Güvende kalmak için şunlara dikkat edin:

Instagram'ın oran sınırlama sistemi

Tespit Sinyalleri:

• Saatlik istek sayısı
• İsteklerdeki zamansal düzenlilik
• Cihaz parmak izi
• IP itibar skoru
• Hesap yaşı ve geçmişi
• Davranış biçimi (kaydırma hızı, tıklama örüntüleri)

Yaptırımlar:

• Geçici işlem engelleri (24-48 saat)
• Uzatılmış kısıtlamalar (1-2 hafta)
• IP engelleri (o IP’den giriş yapan tüm hesaplar etkilenir)
• Kalıcı hesap banı (çok ciddi ihlallerde, nadir)

Güvenli oran limitleri

Çok Güvenli (%99):

• Saatte 100–200 istek
• Günde 1.000–2.000 istek
• İşlemler arası 3-5 saniye gecikme

Orta Güvenli (%95):

• Saatte 300–500 istek
• Günde 3.000–5.000 istek
• 2-3 saniye gecikme

Agresif (Riskli, %70–85):

• Saatte 500–1.000 istek
• Günde 5.000–10.000 istek
• 1-2 saniye gecikme

"İstek" olarak ne sayılır:

• Profil sayfası açmak: 1 istek
• Takipçi listesini açmak: 1 istek
• Takipçi listesinde her kaydırma/sayfa: 1 istek
• Paylaşımı görüntülemek: 1 istek
• Yorumları yüklemek: Her yorum sayfası 1 istek

Örnek: 10.000 takipçili bir hesabı çekmek için yaklaşık şunlara ihtiyacınız olabilir:

• Profil sayfası: 1 istek
• Takipçi listesini açmak: 1 istek
• Takipçileri kaydırmak için: 100 istek
• Toplam: ~102 istek

Çok güvenli oranda (150 istek/saat) bu büyüklükteki 1 hesabı saatte çekebilirsiniz.

Güvenli scraping için en iyi uygulamalar

1. Rezidans proxy kullanın
IP bazında engel yememek için havuzdaki rezidans IP’leri sıklıkla değiştirin.

2. Akıllı gecikmeler uygulayın
Rastgele insan davranışına yakın gecikmeler ekleyin:

import random
import time

def human_delay(min_seconds=2, max_seconds=5):
    delay = random.uniform(min_seconds, max_seconds)
    time.sleep(delay)

3. Zaman dilimi desenlerine uyun
Scraping işlemini Instagram’ın daha az yoğun olduğu saatlerde (hedef bölgenin 02:00–06:00 arası) yapın.

4. Ara verin
1–2 saat çalışıp, 30–60 dakika mola verin. Bu, insan davranışına benzer.

5. Desenlerinizi değiştirin
Her 3 saniyede bir scrape etmeyin, aralarda uzun/kısa farklı süreler ekleyin, bazen "oyalanıyormuşsunuz" gibi duraksayın.

6. Uyarıları izleyin
İşlem engeli mesajlarını, hata oranı artışını veya CAPTCHA’ları izleyin. Görürseniz hemen durun.

7. Yaşlı hesaplar kullanın
Yeni açılan hesapların güveni düşüktür. Scraping’den önce 2-4 hafta doğal kullanım yapın.

8. Oturumu koruyun
Çıkış/giriş yapmak şüpheli davranış olur, çerez ve oturum verilerini koruyun.

Engellerden Kurtulma

İşlem engeli yedinizse:

1. gün: Tüm otomasyonu hemen durdurun. Instagram’ı sadece telefondan, manuel olarak gezin (göz at, beğen, yorum yap).

2-3. gün: Sadece mobil uygulamada normal kullanım. Scraping/otomasyon yapmayın.

4. gün: Sadece 1-2 profil görüntüleyerek tekrar deneyin. Yine engellenirse 3-4 gün daha bekleyin.

7. gün ve sonrası: Scraping’e yavaş yavaş dönün; hacmi %50 azaltın, beklemeleri artırın.

Engel devam ederse: Hesabınız kalıcı olarak işaretlenmiş olabilir. Yeni bir hesap açmayı değerlendirin.

İkincil Hesapları Stratejik Kullanmak

Strateji: Sadece araştırma/scraping için ayrı bir Instagram hesabı oluşturun.

Kurulum:

1. Ana hesabınızdan bağımsız yeni e-posta alın
2. Mobil cihazda hesap açın (daha güvenilir görüntü verir)
3. Profil fotoğrafı, biyografi, 3-5 paylaşım ekleyin
4. Alandaki 20-50 hesabı takip edin
5. 2–4 hafta doğal şekilde gezin (beğeni, ara ara yorum, takip)
6. Sadece bundan sonra scraping’e başlayın

Avantajları:

• Ana iş hesabını korur
• Agresif işlemleri güvenli test etmenizi sağlar
• Engellenirse kolayca yenisi açılır
• Ayrı IP/cihaz iziyle çalışır

Kısıtları:

• Sadece herkese açık hesapları görebilir
• Yeni hesap olduğu için limitleri daha düşük olabilir
• Doğal kullanım gerektirir (ara ara manuel giriş)

Veri İşleme ve Temizleme {#data-processing}

Çekilen ham veriler analizden önce mutlaka işlenmelidir:

Veri doğrulama adımları

Aşama 1: Format kontrolü

• Beklenen sütun/alanlar var mı kontrol edin
• Veri tipleri (sayılar sayı mı, tarihler tarih mi) doğru mu bakın
• Temel alanları (kullanıcı adı, takipçi sayısı) eksik olan satırları işaretleyin

Aşama 2: Çift kayıtları temizleme

• Aynı kullanıcı adıyla olan birebir tekrarları silin
• Benzer hesapları bulun (yazım hataları/varyasyonlar)
• Tekrar varsa en güncelini tutun

Aşama 3: Aykırı tespit

• Şüpheli metrikleri olan hesapları işaretleyin (10M takipçi, 0 paylaşım)
• Botvari örüntüleri bulun (50K takip edilen, sadece 100 takipçi)
• Silmek yerine manuel incelemeye bırakın

Aşama 4: Zenginleştirme

• Türetilmiş metrikler hesaplayın (etkileşim oranı, takipçi oranı)
• Sınıflandırma ekleyin (nano/mikro/mid/makro influencer)
• Mümkünse konumları coğrafi olarak çevirin
• Biyografi metninden hashtag ve mention’ları çıkarın

Aşama 5: Kalite skorlama Her kayıt için, bilgilerin eksiksizliği ve doğruluğunu temel alarak bir kalite puanı atayın:

def calculate_quality_score(record):
    score = 0
    if record.get('username'): score += 20
    if record.get('full_name'): score += 15
    if record.get('bio_text'): score += 15
    if record.get('follower_count') and record['follower_count'] > 0: score += 20
    if record.get('external_link'): score += 10
    if record.get('post_count') and record['post_count'] > 5: score += 20
    return score

# Score 80-100: Excellent
# Score 60-79: Good
# Score 40-59: Fair
# Score 0-39: Poor (consider re-scraping)

Common data cleaning tasks

Normalize follower counts: Convert "1.2M" to 1200000, "15.3K" to 15300

def normalize_follower_count(count_str):
    if isinstance(count_str, (int, float)):
        return int(count_str)
    
    count_str = count_str.strip().upper()
    
    if 'M' in count_str:
        return int(float(count_str.replace('M', '')) * 1_000_000)
    elif 'K' in count_str:
        return int(float(count_str.replace('K', '')) * 1_000)
    else:
        return int(count_str)

Standardize usernames: Remove @ symbol, convert to lowercase

def standardize_username(username):
    return username.strip().lstrip('@').lower()

Parse bio text: Extract emails, hashtags, mentions

import re

def parse_bio(bio_text):
    return {
        'emails': re.findall(r'[\w\.-]+@[\w\.-]+\.\w+', bio_text),
        'hashtags': re.findall(r'#(\w+)', bio_text),
        'mentions': re.findall(r'@(\w+)', bio_text)
    }

Bot detection: Flag likely bot accounts

def is_likely_bot(record):
    follower_ratio = record['follower_count'] / (record['following_count'] + 1)
    
    bot_signals = []
    
    if follower_ratio < 0.1:
        bot_signals.append('low_follower_ratio')
    if record['post_count'] == 0:
        bot_signals.append('no_posts')
    if not record.get('full_name') and not record.get('bio_text'):
        bot_signals.append('empty_profile')
    if record['following_count'] > 5000:
        bot_signals.append('high_following')
    
    return len(bot_signals) >= 2, bot_signals

Veri Saklama En İyi Uygulamaları

Dosya formatları:

• CSV: Basit, evrensel, 100.000 kayıttan azı için uygun
• JSON: Esnek yapı, iç içe geçmiş veriler için iyi
• Parquet: Sıkıştırılmış sütun formatı, büyük veri setleri için ideal
• SQLite: Dosya tabanlı veritabanı, sorgulama ve güncelleme için iyi
• PostgreSQL: Üretim seviyesinde veritabanı, büyük ölçek ve çoklu erişim için

İsimlendirme standartları:{hesap}_{veri_türü}_{tarih}.csv

Örnekler:

• nike_followers_2025_11_08.csv
• competitor_posts_2025_11_08.json
• hashtag_fitness_2025_11_08.csv

Versiyon kontrolü: Ham ve temizlenmiş çıktılar ayrı dosyalarda tutulmalı:

data/
├── raw/
│   ├── nike_followers_2025_11_08_raw.csv
│   └── adidas_followers_2025_11_08_raw.csv
├── cleaned/
│   ├── nike_followers_2025_11_08_clean.csv
│   └── adidas_followers_2025_11_08_clean.csv
└── analysis/
    └── competitor_comparison_2025_11_08.csv

Saklama & silme politikaları:

• Ham çıktı: 90 gün sakla, sonra sil
• Temizlenen veri: 180 gün sakla
• Analiz çıktıları: 1 yıl sakla
• Özetlenen veriler: Süresiz saklanabilir

Otomatik temizlik scriptleri ile saklama sürelerine uy ve gizlilik yönetmeliklerine uygun ol.

Veri Saklama ve Güvenlik En İyi Uygulamaları {#storage-security}

Scrap edilen veriler kişisel bilgi içerebilir—korumaya al:

Güvenlik katmanları

Katman 1: Dinlenme halindeyken şifreleme

• CSV/JSON dosyalarını şifrele: gpg --encrypt dosya.csv
• Şifreli veritabanı kullan: (örn. şifreli PostgreSQL, şifreli SQLite)
• Tam disk şifrelemesi: FileVault (Mac), BitLocker (Windows), LUKS (Linux)

Katman 2: Erişim kontrolü

• Dosya izinlerini sınırla: chmod 600 sensitive_data.csv (sadece sahip)
• Veritabanı kullanıcı izinleri: Yalnızca gereken yetkileri ver
• Paylaşılan tabloları parola ile koru

Katman 3: Ağ güvenliği

• Bulut veriye erişim için VPN kullan
• API çağrılarının hepsi HTTPS olmalı
• Dosya aktarımında sadece SFTP kullan (asla düz FTP değil)

Katman 4: Kayıt & izleme

• Kim ne zaman hangi veriye erişti, kaydet
• Veri aktarım ve paylaşım işlemlerini takip et
• Olağandışı erişim tespitini izle

Uyum gereklilikleri

GDPR (AB kullanıcı verisi işliyorsan):

• Toplama ve saklama için yasal nedeni belgeleyin
• Veri sahibi erişim taleplerini (DSAR) karşılayın
• İstenirse verileri silebilme imkanı sun
• Yüksek riskli işlemler için DPIA yap
• Gerekirse veri koruma görevlisi (DPO) ata

CCPA (California sakinleri işleniyorsa):

• Toplanan verinin envanterini tut
• Toplama ve kullanım politikasını yayınla
• "Satma" seçeneğini sun
• Silme taleplerine 45 gün içinde cevap ver

Genel en iyi uygulamalar:

• Yalnızca gereken veriyi topla
• Mümkünse takma ad (pseudonymize) kullan (kullanıcı adını ID ile değiştir)
• Saklama süresi sınırı koy (örn. 90 gün sonra otomatik sil)
• Veri işleme prosedürünü dökümante et
• Ekip üyelerine gizlilik eğitimi ver

Olay müdahale planı

Veri ihlali olursa:

1. saat: İhlali izole et

• Etkilenmiş sistemlerin bağlantısını kes
• Parolaları ve API anahtarlarını değiştir
• Hangi verinin açığa çıktığını raporla

2-24 saat: Etkiyi değerlendir

• Kaç kayıt etkilendi belirle
• Hangi kişisel verilerin açığa çıktığını tespit et
• Bireyler üzerindeki riski değerlendir

2-3. gün: Paydaşlara bildir

• Ekip, yönetim
• Yüksek riskli ise etkilenen bireyler
• GDPR için 72 saat içinde otoriteyi bilgilendir
• Ciddiyete göre kamuya duyurmayı düşün

1. hafta: Tekrarı önle

• Güvenlik açıklarını kapat
• Ek güvenlik önlemleri uygula
• Güvenlik politikasını güncelle
• Olay sonrası analiz yap

Sürekli: İzle & geliştir

• Açığa çıkan verinin kötüye kullanımını takip et
• 3 ayda bir güvenlik denetimi yap
• Olay müdahale planını güncelle

Scrap Edilen Verilerde Analiz Çerçeveleri {#analysis-frameworks}

Veriyi içgörüye çevirmenin yolları:

Çerçeve 1: Rekabetçi Pozisyon Matrisi

Amaç: Rakiplerle konumunu anla

Metirkler:

• Takipçi sayısı (büyüklük)
• Etkileşim oranı (kalite)
• Paylaşım sıklığı (içerik hacmi)
• Takipçi örtüşmesi (benzerlik)

Görselleştirme: 2x2 matris (büyüklük & etkileşim)

Çeyrekler:

• Yüksek büyüklük, yüksek etkileşim: Liderler (incele & farklılaş)
• Yüksek büyüklük, düşük etkileşim: Değişime açık (fırsat)
• Düşük büyüklük, yüksek etkileşim: Yükselen yıldız (potansiyel ortak/rakip)
• Düşük büyüklük, düşük etkileşim: Düşük öncelik

Aksiyon: Strateji, düşük-sol köşeden yüksek-sağ köşeye ilerlemeye odaklanmalı.

Çerçeve 2: İçerik Performans Analizi

Amaç: Nişte en iyi çalışan içerikleri bulmak

Gereken veri:

• Gönderi açıklamaları, hashtagler (scrap ile)
• Beğeni ve yorum sayısı (Likes Export, Comments Export)
• Gönderi türü (foto, carousel, Reel)
• Paylaşım zamanı

Analiz adımları:

1. Gönderileri temaya göre kategorize et (nasıl yapılır, sahne arkası, ürün, UGC)
2. Kategori başına ortalama etkileşim hesapla
3. En iyi %10 gönderileri bul—ortak noktaları neler?
4. Kendi içeriğinde benzerini test et

İçgörü örneği: "Rakibin 'öncesi/sonrası' postları, sıradan ürün fotolarına göre 3 kat etkileşim alıyor. Dönüşüm içerikleri test edilmeli."

Çerçeve 3: Influencer Skorlama Modeli

Amaç: İşbirliği için influencerları puanla

Skor kriterleri:

Kitle büyüklüğü (20%):

• <10K: 1 puan
• 10K-50K: 2 puan
• 50K-200K: 3 puan
• 200K+: 2 puan (çoğu zaman düşük etkileşim, yüksek maliyet)

Etkileşim oranı (30%):

• <%1: 1 puan
• %1-3: 2 puan
• %3-6: 3 puan

• %6: 4 puan

Niş uyumu (25%):

• Biyoda anahtar kelime eşleşmesi: 0-4 puan
• İçerik teması uyumu: El ile değerlendirme

Kitle kalitesi (15%):

• Bot oranı <%5: 3 puan
• Bot oranı %5-15: 2 puan
• Bot oranı >%15: 0 puan

Takipçi örtüşmesi (10%):

• <%5: 4 puan (yeni kitleye ulaşıyor)
• %5-15: 3 puan (iyi denge)
• %15-30: 2 puan (biraz tekrar)

• %30: 1 puan (yüksek örtüşme)

Toplam skor: Puanları ağırlıklı topla ve influencerları sırala.

Aksiyon: En yüksek %20'lik skoru alanlara öncelik ver.

Çerçeve 4: Büyüme Fırsatı Haritalama

Amaç: Organik etkileşim için yüksek potansiyelli hesapları belirle

Süreç:

1. Nişteki 3-5 büyük hesabın takipçilerini dışa aktar
2. Kendi takipçinle karşılaştır
3. Sadece seni takip etmeyenleri filtrele (fırsat)
4. Etkileşim potansiyeline göre skorla:
   • Takipçi sayısı 1K-50K (geri takip olasılığı yüksek)
   • 20'den fazla gönderi (aktif hesap)
   • Takip edilen/takipçi oranı <3 (seçici, follow-for-follow değil)
   • Biyoda nişe uygun anahtar kelime

Çıktı: 100-500 hesaplık sıralı liste

Etkileşim stratejisi:

• İlk 200 hesabı takip et
• Son 2-3 postuna anlamlı yorum yap
• Gerçekten uygun olan içeriğini paylaş
• 30 gün boyunca geri takip ve etkileşimi takip et

Beklenen sonuç: %20-35 geri takip oranı, %5-10 sürekli etkileşim.

Çerçeve 5: Trend Tespiti Sistemi

Amaç: Yeni trendleri zirveye ulaşmadan önce bulmak

Veri toplama:

• İlgili hashtaglerden günlük popüler postları çek
• Hashtag kullanım hacmini zamanla takip et
• Trend paylaşımlarındaki etkileşim oranına bak

Trend göstergeleri:

• Hashtag kullanımı haftalık %20+ büyüyor
• Trend postlarında etkileşim, normalin 2 katı+
• Farklı alt nişlerde birden fazla hesap trendi sahipleniyor

Aksiyon zamanı:

• Hafta 1-2: Trend içeriği denemeleri yap
• Hafta 3-4: Etkileşim güçlüyse trendi çoğalt
• 5. hafta+: Trend tepeye ulaştıysa, yeni yöne geç

Örnek: Fitness alanında "12-3-30 workout" hashtag'i 2 haftada %150 büyümüş. 2. haftada ilgili içerik üretip erken ivme yakala.

Araç Seçimi Karar Ağacı {#tool-selection}

Doğru yaklaşım için şu akışı izle:

Soru 1: Kaç hesabı analiz etmen gerek?

• <50 hesap: → Elle toplama (Follower Export)
• 50-500 hesap: → Soru 2
• 500+ hesap: → Soru 3

Soru 2: Teknik bilgin (Python/JS) var mı?

• Hayır: → Tarayıcı otomasyon aracı ($20-100/ay)
• Evet: → Soru 3

Soru 3: Tek seferlik mi yoksa düzenli mi?

• Tek seferlik: → Otomasyon aracı veya üçüncü parti API (kullandıkça öde)
• Haftalık/aylık: → Soru 4

Soru 4: Aylık bütçen nedir?

• <$100: → Otomasyon aracı veya sınırlı API kredisi
• $100-500: → Üçüncü parti API (Apify, RapidAPI)
• $500+: → Enterprise API (Bright Data) veya özel scraper

Soru 5: Tazelik ne kadar önemli?

• Gerçek zamanlı/günlük: → Zamanlanmış özel scraper veya enterprise API
• Haftalık: → Otomasyon aracı veya planlanmış API
• Aylık: → Elle + Instagram Followers Tracker

Soru 6: Risk toleransın?

• Çok düşük: → Sadece manuel toplama veya resmi API
• Düşük: → İkincil hesapla otomasyon
• Orta: → Üçüncü parti API
• Yüksek: → Özel scraper (ikincil hesapla)

Sık senaryolara öneriler:

Küçük işletme (teknik yok, bütçe dar): → Elle toplama + Follower Export

Ajans (5-10 müşteri yönetiyor): → Otomasyon aracı + Instagram Followers Tracker

SaaS şirketi (ürün entegresi): → Geliştirme için üçüncü parti API, ölçek için özel scraper

Kurumsal marka (büyük bütçe, sürekli ihtiyaç): → Enterprise API veya özel scraper, dedike geliştiriciyle

Araştırmacı/veri bilimci (teknik, tek seferlik): → Orta hızda özel Python scraper

Yaygın Scraping Hataları {#common-mistakes}

Bu hatalardan kaçının:

Hata 1: Amaçsız veri toplama

Sorun: "Belki lazım olur" diye onbinlerce kayıt çekmek, boşuna emek ve veri birikmesi demek.

Örnek: 50 rakibin takipçilerini elle toplamadan analiz ya da karar sürecin belli değil.

Çözüm: Önce soruları netleştir:

• "Hangi 20 influencer ile çalışmalıyız?"
• "Nişte en çok hangi içerik tutuyor?"
• "Takipçilerimizin % kaçı rakiplerle ortak?"

Sadece bu soruları cevaplamak için gereken veriyi topla.

Hata 2: Limitleri görmezden gelip engel yemek

Sorun: "Hızlı bitsin" diyerek sınırları zorlamak, engel ve beklemeye neden olur.

Örnek: 2 saatte 10 hesaptan 100K takipçi içe aktarıp blok yiyorsun, 2 gün yandı.

Çözüm: Başta yavaş ol (saatte 100-200 istek). Büyük projeleri güne yayıp blok yemeyi önle.

Hata 3: Ham veriye güvenmek

Sorun: Botlar, tekerrürler ve hatalı veriler üzerinden karar almak yanıltıcıdır.

Örnek: Influencer’ın görünen 60K takipçisinin %40’ı botsa işe yaramaz.

Çözüm: Analizden önce mutlaka veri temizliği ve doğrulama aşaması uygula. Proje sürenin %20-30’unu bu işe ayır.

Hata 4: Dokümansızlık & tekrarlanamama

Sorun: Bir kere scraper çalıştırıp süreç ve parametreleri kaydetmediysen tekrarı zordur.

Örnek: 3 ay sonra "Şu analizi günceller misin?" dendiğinde hangi hesapları ne şekilde çektiğini hatırlamıyorsun.

Çözüm:

• Scraping parametrelerini (hesap, tarih, filtre) kaydet
• Ham veri ve temizlik scriptlerini sakla
• Yöntemini açıklayan README yaz
• Kod için versiyon kontrolü kullan
• Analiz defterinde adım adım süreci kaydet

Hata 5: Farkında olmadan gizliliği ihlal etmek

Sorun: Kişisel hesapları toplamak/dağıtmak ya da veriyi amaç dışında kullanmak.

Örnek: Kişisel fitness hesaplarının takipçilerini scrape edip ek takviye firmalarına satmak.

Çözüm:

• Paylaşılması beklenen işletme/yaratıcı hesaplara odaklan
• Veri saklama politikası uygula
• Veriyi asla satma veya paylaşma
• Toplama nedenini belgele
• Silme taleplerine anında cevap ver

Hata 6: Test etmeden büyük scraper kurmak

Sorun: Kod bitmeden geniş çaplı veri toplama, beklenmedik hatalar yüzünden harcanan emek

Örnek: 1.000 hesaplı proje için kodu geceye bırakıp, ilk 50 hesapta UI değişince işin boşa gitmesi

Çözüm:

• Önce 1-5 hesapla test et
• Çıktı formatı ve eksik veri olup olmadığını kontrol et
• Ayırt edici kenar durumlarına hata yönetimi ekle
• Tam çalıştırmadan önce 50 hesaplık pilot yap
• Büyük işlerde ilk %10 süreci gözlemle

Hata 7: Sadece miktara odaklanmak

Sorun: Takipçi çokluğuna bakıp, etkileşim ve niş uyumunu gözardı etmek

Örnek: 500K takipçili influencer ile çalışmak, fakat %0,5 etkileşim ve ilgisiz kitle

Çözüm:

• Etkileşim oranına en az takipçi kadar ağırlık ver
• Kitle kalitesini (bot oranı, niş uyumu) analiz et
• Önce ufak çaplı işbirlikleri ile test et
• Sonuçları (satış/dönüşüm) takip et

Gerçek Dünya Uygulama Örnekleri {#real-examples}

Şirketlerin Instagram scraping ile neler başardığına örnekler:

Örnek 1: E-ticaret markası rakip analizi

Şirket: Sürdürülebilir ev ürünleri markası

Proje: Aylık rakip istihbaratı

Süreç:

1. Nişte 8 direkt rakip tespit edildi
2. Her ay Instagram Follower Export ile takipçi listeleri çekildi
3. Her rakibin en çok etkileşimli gönderileri scrape edildi
4. İçerik temaları, hashtagler, paylaşım sıklığı analiz edildi

Öne çıkan bulgular:

• A markası, "sıfır atık" içerik pivotu ile Q3’te %23 büyüdü
• B markasının etkileşimi, genel yaşam tarzına geçince %40 düştü
• En iyi postlar ev ortamında ürün sunumları (stüdyo yerine)
• "Sürdürülebilirlik ipuçları" carrousel gönderiler tekil ürün görsellerini geçti

Aksiyonlar:

• Haftalık "sıfır atık ipucu" Reel serisi başlatıldı (%180 etkileşim artışı)
• Ürün fotoğrafları müşteri evlerinden (UGC kampanyası) toplandı
• Stüdyo fotoğraflarının oranı %50'den %20'ye çekildi
• Eğitici içerikte carrousel formatı ağırlık kazandı

Sonuç: 6 ayda 18K’dan 47K takipçiye büyüme, etkileşim oranı %2.3’ten %4.7’ye, Instagram kaynaklı gelirde %210 artış.

Örnek 2: Ajans influencer seçimi

Şirket: Güzellik markası kampanyası yöneten ajans

Proje: $100K bütçelik kampanya için 50 influencer taraması

Süreç:

1. Müşteri 50 potansiyel influencer listesi verdi (her biri 25K-150K takipçili)
2. Tarayıcı otomasyonu ile 50 hesabın takipçileri çekildi
3. Takipçi kalitesi analiz edildi: bot oranı, etkileşimli hesaplar, niş uyumu
4. Influencerlar arasında takipçi örtüşmesi karşılaştırıldı

Çıkan tablo:

Ek bulgular:

• 6 influencerda %40+ takipçi örtüşmesi (aynı kitleye 6 kez ödeme riski!)
• 14 influencerın kitlesi %60+ yurtdışı (marka ABD, takipçi çoğunlukla farklı ülke)
• 8 influencerın niş uyumu <%30 (takipçi kitle gerçek hedefle örtüşmüyor)

Aksiyonlar:

• 12 A seviyesi influencer seçildi
• 4 influencer ile bot oranı nedeniyle indirim pazarlığı yapıldı
• Bütçe: %60 ilk 5’e, %40 kalan 7'ye ayrıldı
• Düşük kaliteli tiplere ~$35K boşa harcanmadı

Sonuç: Kampanya: 2.1M görüntülenme (beklenen 1.5M), 380K etkileşim, 47K site ziyareti, $680K gelir. Yatırım getirisi: %680 (ilk influencer karmasında sadece %250 olurdu).

Ders: 20 saatlik scraping ve analiz, $35K boşa gitmeyi ve kampanya performansını katladı.

Örnek 3: İçerik üreticisi niş araştırması

Kişi: "Evde egzersiz" alanına girmek isteyen fitness içerikçisi

Proje: Kanalı açmadan önce içerik trendi ve rakip analizi

Süreç:

1. Hashtag Research ile "home workout" alanındaki ilk 30 hesap belirlendi
2. Bu 30 hesabın profili, takipçileri ve son postları scrap edildi
3. İçerik teması, paylaşım sıklığı, etkileşim, kitle demografisi analiz edildi
4. İçerik boşlukları ve hedeflenmemiş segmentler tespit edildi

Bulgular:

• İlk 30 hesabın %80’i sadece vücut ağırlığı egzersizi, %20 direnç lastiğini kapsıyor
• "Kısa antrenman" (10-15 dk) postları uzunlara göre 2,7x fazla etkileşim alıyor
• Eğitici videolar motivasyonel postlara göre 4:1 daha başarılı
• Haftada 4-5 paylaşım yapanlar, günlük paylaşanlara göre 3x hızlı büyüyor (kalite > nicelik)
• Atlanan kitle: küçük evde egzersiz yapanlar

Aksiyonlar:

• "Küçük alanlarda direnç lastiği ile antrenman" nişine girildi
• 10-15 dakikalık eğitici Reeller (en iyi format) üretildi
• Haftada 4x, yüksek kalite görsel ile paylaşım (günlük düşük kalite yerine)
• Motivasyon yerine pratik ve detaylı anlatıma ağırlık verildi

Sonuç: 9 ayda 0’dan 32K takipçiye; niş ortalamasında 12-18 ayda ulaşılan seviye, %7.2 etkileşim (niş ortalaması %3.1), ilk yılda 4 marka anlaşmasından $18K gelir.

Ders: Scraping, içerik boşluğunu ve izleyici eğilimini ortaya koydu, farklılaşmanın yolunu açtı.

SSS: Instagram Scraping {#faq-scraping}

S: Instagram scraping yasal mı?

C: Açık veriyi scrape etmek doğrudan yasa dışı değil; durum ülke ve amaç özelinde değişir. ABD'de kamuya açık veride scraping çoğunlukla yasal (hiQ vs LinkedIn), fakat Instagram şartları otomasyonu yasaklar. Az sayıda da olsa kapatma/uyarı olabilir. Kendi durumunuza uygun yasal görüş alın.

S: Scraping hesabımın kapanmasına neden olur mu?

C: Agresif scraping (limit ihlali) geçici engel veya nadir de olsa kalıcı yasak getirebilir. Yavaş, limitli scraping genelde risksizdir. Araştırma için ikincil hesap kullan, manuel toplama ve resmi API en güvenlileridir.

S: Scraping maliyeti nedir?

C: Değişken:

• Elle toplama: Ücretsiz (zaman haricinde)
• Tarayıcı aracı: $20-100/ay
• 3. parti API: $50-500/ay (hacim bazlı)
• Özel scraper: $0-50/ay (proxy) + geliştirme
• Kurumsal çözüm: $500-5.000/ay

İhtiyaç ve teknik seviyene göre seç.

S: Özel/gizli hesapları scrape edebilir miyim?

C: Hayır. Özel hesaplar onaylı takipçiye açıktır. Erişim atlatmaya çalışmak şart ve yasaları ihlal eder. Sadece açık veya onaylı takipçisi olduğun hesapları topla.

S: En iyi Instagram scraping aracı hangisi?

C: İhtiyacına göre değişir:

• Teknik olmayan, küçük hacim: Instagram Follower Export + elle analiz
• Orta hacim, devamlı: Tarayıcı otomasyon araçları
• Büyük hacim, teknik: Python/Node scraper + proxy
• Kurumsal: Bright Data gibi enterprise çözümler

Basit başla, gerekirse ölçeklendir.

S: Ne sıklıkta scraping yapılmalı?

C: Kullanıma göre:

• Trend takibi: Günlük/haftalık
• Rekabet analizi: Aylık
• Influencer değerlendirme: Kampanya öncesi tek sefer
• Kitle analizi: 3 ayda bir

Daha sık scraping daha fazla risk ve emek getirir; faydaya göre dengele.

S: Scraping yaparken engellenirsem ne yapmalıyım?

C: Hemen dur, 24-48 saat bekle, 1-2 gün normal Instagram kullan. Tekrar başladığında istek aralığını azalt. Engel devam ederse, hesap flag yemiştir; ileride ikincil hesap kullan.

S: Scraped Instagram verisiyle toplu e-posta gönderebilir miyim?

C: Yalnızca e-postaları uyumlu şekilde ve alıcının onayıyla topladıysan olur. Kullanıcı adı scraping, ticari e-posta atmak için izin sayılmaz. CAN-SPAM, GDPR, CCPA kurallarına uy. Ayrıntı için Instagram Email Scraper Guide bak.

Sonraki Adımlar ve Kaynaklar {#next-steps}

Instagram scraping’e başlamak için uygulama yol haritası:

1. Hafta: Planlama

Hedefleri belirle:

• Scrap ile hangi sorulara cevap aranıyor?
• Veriler hangi kararları etkileyecek?
• Hangi metrikler önemli?

Kaynakları değerlendir:

• Teknik bilgi
• Araç bütçesi
• Zaman
• Risk toleransı

Yöntemi seç:

• Araç Seçim Ağacı ile karşılaştır
• Durumuna uygun metodu belirle
• Gerekirse ikincil hesap/araçları oluştur

2. Hafta: Pilot proje

Küçük test:

• Nişte 10-20 hesap scrape et
• Veri kalitesini ve biçimini doğrula
• Temizlik ve analiz iş akışını test et
• Zaman ve çıktı verimliliğine bak

Süreci iyileştir:

• Pilotta yakalanan hataları düzelt
• Hız ve güvenlik için optimize et
• Yöntemi dökümante et

3. Hafta: Tam uygulama

Veri toplama:

• Tüm scraping planını uygula (100-1.000 hesap)
• Uyarı veya yasaklara karşı izle
• Her zaman korunaklı hız sınırları uygula

Veri işleme:

• Kümeleri temizle/doğrula
• İkincil metrikleri hesapla
• Analiz panelleri kur

4. Hafta: Analiz ve aksiyon

İçgörü üret:

• Analiz Çerçevelerini kullan
• Fırsatları/aksiyonları çıkar
• Öncelik sıraları oluştur

Strateji uygula:

• İçerik stratejini güncelle
• Influencer işbirliğini başlat
• Büyüme kampanyalarını başlat
• Sonuçları kıyasla ve takip et

Sürekli: İzle & optimize et

Aylık gözden geçirme:

• Instagram Followers Tracker ile hesapları tekrar çek
• Önceki verilerle kıyasla (büyüme, kayma var mı)
• Stratejiyi güncelle

3 Aylık değerlendirme:

• Scraping yatırımı geri dönüşünü hesapla
• Araç seçimini güncelle
• Süreçleri verimli hale getir
• Yeni hedefler koy

Instagram scraping için temel araçlar

Dışa aktarma ve toplama:

• Instagram Follower Export — Takipçi listesini uyumlu şekilde indir
• Following Export — Takip edilenleri aktar
• Comments Export — Etkileşim verisi çek
• Likes Export — Gönderi beğenilerini indir

Keşif & araştırma:

• Keyword Search — Konuya göre hesap bul
• Hashtag Research — Trend hashtagleri keşfet
• Instagram Followers Tracker — Zaman içinde değişimi takip et

Faydalı okumalar

• Instagram Takipçi Scraping Rehberi — Takipçi çekmeye odaklı stratejiler
• Instagram Veri Çekme Kapsamlı Rehber — Kapsamlı veri toplama özeti
• Instagram Takipçi Scraper Detaylı Rehber — Teknik scraping derinlemesine
• Instagram Email Scraper Guide — E-posta bulma yöntemleri

Harekete geç!

Temelden başla: 3-5 rakibinin takipçi listesini Instagram Follower Export ile indir, kitlenle karşılaştır, ilk büyüme fırsatlarını bul. Küçük denemeler, uzun planlamadan iyidir.

Instracker.io adresini ziyaret et — Uyumlu, kolay Instagram veri dışa aktarma ve analiz araçları burada.

Son uyum hatırlatması: Yalnızca açık veriyi topla. Limitlere uy. Veriyi güvenle sakla. Saklama süresi kurallarını uygula. Kullanıcı gizliliği taleplerini ciddiyetle karşıla. Instagram kural ve regülasyonlarını (GDPR, CCPA) ara sıra gözden geçir. Şüphedeysen her zaman daha temkinli yolu seç.