Google Shopping Verileri Nasıl Çekilir — Kodla ya da Kodsuz

Google Shopping, her ay işler. Bu da binlerce satıcıdan toplanmış fiyat bilgileri, ürün trendleri ve satıcı verileri için inanılmaz büyük bir hacim demek — üstelik hepsi tarayıcının içinde hazır bekliyor.

Peki bu veriyi Google Shopping’den çekip bir tabloya aktarmak? İşte tam burada işler zorlaşıyor. Ben de farklı yöntemleri denemek için bayağı zaman harcadım — kodsuz tarayıcı eklentilerinden tutun da tam Python scriptlerine kadar — ve deneyim bazen “vay be, bu kadar kolay mıymış” dedirtiyor, bazen de “üç gündür CAPTCHA debug ediyorum, bırakacağım” noktasına getiriyor. Bu konudaki çoğu rehber, senden bir Python geliştiricisi olmanı bekliyor. Oysa benim gördüğüm kadarıyla Google Shopping verisine ihtiyaç duyanların önemli bir kısmı e-ticaret operasyon ekipleri, fiyat analistleri ve pazarlamacılar; yani kod yazmadan sadece veriyi almak isteyen kişiler. Bu yüzden bu rehberde, en kolaydan en teknik olana doğru sıralanmış üç yöntemi anlatıyorum. Böylece kendi beceri seviyene ve zamanına en uygun yolu seçebilirsin.

Google Shopping Verisi Nedir?

Google Shopping bir ürün arama motorudur. “Kablosuz gürültü önleyici kulaklık” yazdığında Google, onlarca çevrim içi mağazadan ürünleri getirir — ürün adı, fiyat, satıcı, puan, görsel, bağlantı gibi bilgilerle birlikte. Bunu, internette satılan ürünlerin canlı ve sürekli güncellenen bir kataloğu gibi düşünebilirsin.

Neden Google Shopping Verisi Çekilir?

Tek bir ürün sayfası sana neredeyse hiçbir şey söylemez. Ama yüzlercesini bir tabloya döktüğünde, asıl örüntüler ortaya çıkar.

En sık gördüğüm kullanım senaryoları şunlar:

artık yapay zekâ destekli fiyatlandırma araçları kullanıyor. Rekabetçi fiyat istihbaratına yatırım yapan şirketler, 29 kata kadar geri dönüş bildirmiş durumda. Amazon fiyatlarını yaklaşık her 10 dakikada bir güncelliyor. Rakip fiyatlarını hâlâ elle kontrol ediyorsan, matematik pek senin tarafında değil.

Thunderbit, iş kullanıcılarının web sitelerinden AI ile veri çekmesine yardımcı olan bir AI Web Scraper Chrome Eklentisidir. Özellikle kod yazmadan yapılandırılmış Google Shopping verisi almak isteyen e-ticaret ekipleri, fiyat analistleri ve pazarlamacılar için oldukça kullanışlıdır.

Google Shopping’den Gerçekte Hangi Veriler Çekilebilir?

Bir araç seçmeden ya da tek satır kod yazmadan önce, hangi alanların mevcut olduğunu ve hangilerine ulaşmak için ekstra çaba gerektiğini bilmek iyi olur.

Google Shopping Arama Sonuçlarındaki Alanlar

Google Shopping’de bir arama yaptığında, sonuç sayfasındaki her ürün kartında şunlar yer alır:

Ürün Detay Sayfalarındaki Alanlar (Alt Sayfa Verisi)

Google Shopping’de tek bir ürünün detay sayfasına girersen, daha zengin verilere ulaşabilirsin:

Bu alanlara erişmek için, arama sonuçlarını çektikten sonra her ürünün alt sayfasını da ziyaret etmen gerekir. özelliği olan araçlar bunu otomatik yapar — aşağıda iş akışını anlatacağım.

Google Shopping Verisini Çekmenin 3 Yolu (Kendi Yolunu Seç)

En kolaydan en teknik olana doğru üç yöntem. Durumuna uyan satırı seçip doğrudan oraya geçebilirsin:

Yöntem 1: Kod Yazmadan Google Shopping Verisi Çekin (Thunderbit ile)

• Zorluk: Başlangıç
• Gerekli Süre: ~2–5 dakika
• İhtiyacınız Olanlar: Chrome tarayıcı, (ücretsiz plan yeterli), bir Google Shopping arama sorgusu

“Google Shopping verisine ihtiyacım var” noktasından “işte tablom” noktasına en hızlı yol bu. Kod yok, API anahtarı yok, proxy ayarı yok. Teknik bilgisi olmayan ekip arkadaşlarıma bu akışı defalarca anlattım — kimse takılıp kalmadı.

1. Adım: Thunderbit’i Kurun ve Google Shopping’i Açın

Chrome Web Mağazası’ndan eklentisini kurun ve ücretsiz hesap açın.

Ardından Google Shopping’e gidin. Doğrudan shopping.google.com adresini açabilir ya da normal Google aramasındaki Alışveriş sekmesini kullanabilirsiniz. İlgilendiğiniz ürün ya da kategori neyse onu arayın — örneğin, “kablosuz gürültü önleyici kulaklık”.

Fiyatlar, satıcılar ve puanlarla birlikte ürün listeleme ızgarasını görmelisiniz.

2. Adım: Sütunları Otomatik Bulmak İçin "AI Suggest Fields"’a Tıklayın

Thunderbit eklenti simgesine tıklayıp yan paneli açın, ardından "AI Suggest Fields" düğmesine basın. AI, Google Shopping sayfasını tarar ve şu sütunları önerir: Product Title, Price, Seller, Rating, Review Count, Image URL, Product Link.

Önerilen alanları gözden geçirin. Sütun adlarını değiştirebilir, gereksiz olanları kaldırabilir veya özel alanlar ekleyebilirsiniz. Daha spesifik bir şey istiyorsanız — mesela “para birimi sembolü olmadan yalnızca sayısal fiyatı çek” gibi — o sütuna bir Field AI Prompt ekleyebilirsiniz.

Thunderbit panelinde sütun yapısının ön izlemesini görmelisiniz.

3. Adım: "Scrape"’e Tıklayın ve Sonuçları Kontrol Edin

Mavi "Scrape" düğmesine basın. Thunderbit, görünür olan tüm ürünleri yapılandırılmış bir tabloya aktarır.

Birden fazla sayfa mı var? Thunderbit bunu otomatik olarak halleder — sayfalar arasında gezinir ya da düzenine göre daha fazla sonuç yüklemek için kaydırma yapar. Çok fazla sonuç varsa, Cloud Scraping (daha hızlı, tek seferde 50 sayfaya kadar işleyebilir, Thunderbit’in dağıtık altyapısında çalışır) veya Browser Scraping (kendi Chrome oturumunuzu kullanır — Google bölgeye özel sonuç gösteriyorsa ya da giriş gerekiyorsa faydalıdır) arasında seçim yapabilirsiniz.

Testlerimde 50 ürün listesini çekmek yaklaşık 30 saniye sürdü. Aynı işi elle yapmak — her listelemeyi açıp başlık, fiyat, satıcı, puan kopyalamak — 20 dakikadan fazla zaman alırdı.

4. Adım: Alt Sayfa Çekmeyle Veriyi Zenginleştirin

İlk çekimden sonra Thunderbit panelinde "Scrape Subpages" seçeneğine tıklayın. AI, her ürünün detay sayfasına gider ve tam açıklamalar, tüm satıcı fiyatları, teknik özellikler ve yorumlar gibi ek alanları orijinal tabloya ekler.

Ek bir ayar gerekmez — AI, her detay sayfasının yapısını kendi çözer ve ilgili verileri çeker. Bu yöntemle 40 ürün için tam bir rekabetçi fiyat matrisi (ürün + tüm satıcı fiyatları + teknik özellikler) 5 dakikadan kısa sürede oluşturdum.

5. Adım: Google Sheets, Excel, Airtable veya Notion’a Aktarın

"Export" düğmesine tıklayın ve hedefinizi seçin — , Excel, Airtable veya Notion. Hepsi ücretsiz. CSV ve JSON indirme seçenekleri de var.

İki tıkla veri çekme, bir tıkla dışa aktarma. Aynı işi yapan Python scripti mi? Yaklaşık 60 satır kod, proxy ayarı, CAPTCHA yönetimi ve sürekli bakım.

Yöntem 2: Python + SERP API ile Google Shopping Verisi Çekin

• Zorluk: Orta
• Gerekli Süre: ~30 dakika
• İhtiyacınız Olanlar: Python 3.10+, requests ve pandas kütüphaneleri, bir SERP API anahtarı (ScraperAPI, SerpApi veya benzeri)

Google Shopping verisine programatik ve tekrarlanabilir biçimde erişmen gerekiyorsa, SERP API en güvenilir Python tabanlı yaklaşımdır. Anti-bot önlemleri, JavaScript render etme, proxy rotasyonu — hepsi arka planda çözülür. Sen bir HTTP isteği gönderirsin, karşılığında yapılandırılmış JSON alırsın.

1. Adım: Python Ortamınızı Kurun

Python 3.12’yi kurun (2025–2026 için en güvenli üretim varsayılanı) ve gerekli paketleri yükleyin:

1pip install requests pandas

Bir SERP API sağlayıcısına kaydolun. ayda 100 ücretsiz arama sunar; ise 5.000 ücretsiz kredi verir. API anahtarınızı panelden alın.

2. Adım: API İsteğini Yapılandırın

ScraperAPI’nin Google Shopping uç noktasını kullanan minimal bir örnek:

1import requests
2import pandas as pd
3API_KEY = "YOUR_API_KEY"
4query = "wireless noise cancelling headphones"
5> This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.
6API, `title`, `price`, `link`, `thumbnail`, `source` (satıcı) ve `rating` gibi alanlara sahip yapılandırılmış JSON döndürür.
7### 3. Adım: JSON Yanıtını Ayrıştırın ve Alanları Çekin
8```python
9products = data.get("shopping_results", [])
10rows = []
11for p in products:
12    rows.append({
13        "title": p.get("title"),
14        "price": p.get("price"),
15        "seller": p.get("source"),
16        "rating": p.get("rating"),
17        "reviews": p.get("reviews"),
18        "link": p.get("link"),
19        "thumbnail": p.get("thumbnail"),
20    })
21df = pd.DataFrame(rows)

4. Adım: CSV veya JSON’a Dışa Aktarın

1df.to_csv("google_shopping_results.csv", index=False)

Toplu kullanım için uygundur: 50 anahtar kelimeyi bir döngüde çalıştırıp tek script çalışmasında tam veri seti oluşturabilirsin. Dezavantajı maliyettir — SERP API’ler sorgu başına ücret alır ve günlük binlerce sorguda fatura hızla yükselir. Fiyatlandırmaya birazdan değineceğim.

Yöntem 3: Python + Playwright ile Google Shopping Verisi Çekin (Tarayıcı Otomasyonu)

• Zorluk: İleri seviye
• Gerekli Süre: ~1 saat+ (ve devam eden bakım)
• İhtiyacınız Olanlar: Python 3.10+, Playwright, residential proxy’ler, sabır

Bu, “tam kontrol” yaklaşımıdır. Gerçek bir tarayıcı açar, Google Shopping’e gider ve veriyi render edilmiş sayfadan çekersiniz. En esnek yöntemdir ama aynı zamanda en kırılgan olanıdır — Google’ın anti-bot sistemleri agresiftir ve sayfa yapısı yılda birkaç kez değişir.

Açık konuşayım: Bu yöntemle CAPTCHA ve IP bloklarıyla haftalarca uğraşıp pes eden kullanıcılarla konuştum. Çalışır, ama sürekli bakım ister.

1. Adım: Playwright ve Proxy’leri Kurun

1pip install playwright
2playwright install chromium

Residential proxy’lere ihtiyacınız olacak. Veri merkezi IP’leri neredeyse anında engellenir — bir forum kullanıcısının dediği gibi: “Tüm AWS IP’leri bloklanır ya da 1/2 sonuçtan sonra CAPTCHA ile karşılaşır.” Bright Data, Oxylabs veya Decodo gibi servisler yaklaşık 1–5$/GB seviyesinden başlayan residential proxy havuzları sunar.

Playwright’i gerçekçi bir kullanıcı ajanı ve proxy’nizle yapılandırın:

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2> This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.
3### 2. Adım: Google Shopping’e Gidin ve Anti-Bot Önlemlerini Yönetin
4Google Shopping URL’sini oluşturup açın:
5```python
6query = "wireless noise cancelling headphones"
7url = f"https://www.google.com/search?udm=28&q={query}&gl=us&hl=en"
8page.goto(url, wait_until="networkidle")

Eğer AB çerez onayı penceresi çıkarsa onu da yönetin:

1try:
2    page.click("button#L2AGLb", timeout=3000)
3except:
4    pass

Adımlar arasında insan benzeri gecikmeler ekleyin — sayfa yüklemeleri arasında 2–5 saniyelik rastgele beklemeler iyi olur. Google’ın tespit sistemleri, hızlı ve düzenli istek kalıplarını yakalar.

3. Adım: Kaydırın, Sayfalayın ve Ürün Verilerini Çekin

Google Shopping sonuçları dinamik olarak yüklenir. Lazy loading’i tetiklemek için kaydırın, ardından ürün kartlarını alın:

1import time, random
2# Tüm sonuçları yüklemek için kaydır
3for _ in range(3):
4    page.evaluate("window.scrollBy(0, 1000)")
5    time.sleep(random.uniform(1.5, 3.0))
6> This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.
7Önemli not: Yukarıdaki CSS seçiciler yaklaşık değerlerdir ve **değişecektir**. Google sınıf adlarını sık sık döndürür. 2024–2026 arasında yalnızca üç farklı seçici seti belgelendi. Sınıf adları yerine `jsname`, `data-cid`, `<h3>` etiketleri ve `img[alt]` gibi daha stabil öğelere odaklanın.
8### 4. Adım: CSV veya JSON Olarak Kaydedin
9```python
10import json
11from datetime import datetime
12filename = f"shopping_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.json"
13with open(filename, "w") as f:
14    json.dump(results, f, indent=2)

Bu scripti düzenli olarak bakımda tutmanız gerekir. Google sayfa yapısını değiştirdiğinde — ki bu yılda birkaç kez olur — seçicileriniz bozulur ve tekrar debug sürecine dönersiniz.

En Büyük Sorun: CAPTCHA ve Anti-Bot Engelleri

Forumdan foruma aynı hikâye: “Birkaç hafta uğraştım ama Google’ın anti-bot yöntemlerine karşı pes ettim.” CAPTCHA’lar ve IP blokları, DIY Google Shopping scraper’larını bırakmanın bir numaralı sebebi.

Google Scraper’ları Nasıl Engeller? Ne Yapılabilir?

This paragraph contains content that cannot be parsed and has been skipped.

Ocak 2025’te Google, SERP ve Shopping sonuçları için JavaScript çalıştırmayı zorunlu hale getirdi ve — buna SemRush ve SimilarWeb tarafından kullanılan akışlar da dahildi. Ardından Eylül 2025’te Google, eski ürün detay sayfası URL’lerini kaldırarak onları asenkron AJAX ile yüklenen yeni bir “Immersive Product” yüzeyine yönlendirdi. Dolayısıyla 2025 sonundan önce yazılmış pek çok rehber artık büyük ölçüde geçersiz.

Her Yöntem Bu Sorunlarla Nasıl Baş Eder?

SERP API’ler her şeyi arka planda çözer — proxy, render, CAPTCHA çözme. Sen düşünmezsin bile.

Thunderbit Cloud Scraping, JS render etme ve anti-bot önlemlerini otomatik yönetmek için ABD, AB ve Asya genelinde dağıtık bulut altyapısı kullanır. Browser Scraping modu ise kendi yetkilendirilmiş Chrome oturumunu kullanır; bu da normal bir kullanıcının gezindiği gibi göründüğü için tespitten büyük ölçüde kaçınır.

DIY Playwright ise proxy yönetimi, gecikme ayarı, CAPTCHA çözme, seçici bakımı ve bozulmaları sürekli izleme yükünün tamamını sana bırakır.

Google Shopping Verisi Çekmenin Gerçek Maliyeti: Dürüst Bir Karşılaştırma

“20 bin istek için 50 dolar… hobi projem için biraz pahalı.” Bu şikâyet forumlarda sık duyulur. Ama genelde asıl büyük maliyet gözden kaçar.

Maliyet Karşılaştırma Tablosu

Herkesin Unuttuğu Gizli Maliyet: Zamanın

Debug için 40 saat yiyen sıfır maliyetli bir DIY çözüm aslında ücretsiz değildir. Saatlik 50 dolar üzerinden bu, 2.000 dolarlık iş gücü demektir — üstelik Google DOM’u gelecek ay yeniden değiştirirse scraper yine bozulabilir.

McKinsey Technology Outlook, gösteriyor. Bu eşik altında, şirket içinde çözüm geliştirmek “ROI sağlamadan bütçe tüketmek” anlamına geliyor. Haftada birkaç yüz ile birkaç bin arası kontrol yapan çoğu e-ticaret ekibi için, kodsuz araç ya da SERP API kendi çözümünü yazmaktan çok daha ekonomiktir.

Otomatik Google Shopping Fiyat Takibi Nasıl Kurulur?

Çoğu rehber scraping’i tek seferlik bir iş gibi anlatır. Oysa e-ticaret ekipleri için asıl değer, sürekli ve otomatik izlemedir. Sadece bugünün fiyatlarını değil, dünkü, geçen haftaki ve yarınkileri de bilmen gerekir.

Thunderbit ile Zamanlanmış Scraping Kurulumu

Thunderbit’in Scheduled Scraper özelliği, zaman aralığını düz İngilizceyle yazmana izin verir — “her gün saat 9’da” veya “her pazartesi ve perşembe öğlen” gibi — ve AI bunu tekrar eden bir programa dönüştürür. Google Shopping URL’lerini girin, "Schedule" düğmesine basın, hepsi bu kadar.

Her çalıştırma otomatik olarak Google Sheets, Airtable veya Notion’a aktarılır. Sonuç: Rakip fiyatlarıyla her gün kendiliğinden güncellenen, pivot tablolar ya da uyarılar için hazır bir tablo.

Cron job yok. Sunucu yönetimi yok. Lambda fonksiyonu derdi yok. (AWS Lambda’da Selenium çalıştırmak için günler harcayan geliştiricilere dair forum yazıları gördüm — Thunderbit’in zamanlayıcısı bunların hiçbirine gerek bırakmıyor.)

oluşturma konusunda daha fazla bilgi için ayrıca kapsamlı bir rehberimiz var.

Python ile Zamanlama (Geliştiriciler İçin)

SERP API yaklaşımını kullanıyorsan, çalıştırmaları cron job’larla (Linux/Mac), Windows Task Scheduler ile ya da AWS Lambda veya Google Cloud Functions gibi bulut zamanlayıcılarla planlayabilirsin. APScheduler gibi Python kütüphaneleri de işe yarar.

Dezavantaj şu: script sağlığını izlemek, hata yönetmek, proxy’leri planlı şekilde döndürmek ve Google sayfayı değiştirdiğinde seçicileri güncellemek artık senin sorumluluğunda. Çoğu ekip için, planlı bir Python scraper’ı ayakta tutmak için harcanan mühendislik zamanı, özel bir aracın maliyetini aşar.

Google Shopping Verisi Çekerken İpuçları ve En İyi Uygulamalar

Hangi yöntemi kullanırsan kullan, birkaç nokta baş ağrını azaltır.

Rate Limit’e Saygı Gösterin

Google’a peş peşe yüzlerce istek yüklenmeyin — bloklanırsınız ve IP’niz bir süre işaretli kalabilir. DIY yöntemlerde istekleri 10–20 saniye arayla ve rastgele sapmalarla gönderin. Araçlar ve API’ler bunu senin yerine yapar.

Yöntemi Hacminize Göre Seçin

Kısa bir karar rehberi:

• Haftada < 10 sorgu → Thunderbit ücretsiz plan veya SerpApi ücretsiz plan
• Haftada 10–1.000 sorgu → SERP API ücretli planı veya
• Haftada 1.000+ sorgu → SERP API kurumsal planı veya Thunderbit Open API

Veriyi Temizleyin ve Doğrulayın

Fiyatlar para birimi sembolleri, yerel biçimler (1.299,00 € vs $1,299.00) ve ara sıra çıkan anlamsız karakterlerle gelebilir. Thunderbit’in Field AI Prompt özelliğiyle veriyi çekerken normalize edebilir ya da sonra pandas ile temizleyebilirsin:

1df["price_num"] = df["price"].str.replace(r"[^\d.]", "", regex=True).astype(float)

Organik ve sponsorlu listelemeler arasında tekrarları kontrol et — çoğu zaman üst üste binerler. (title, price, seller) üçlüsüne göre tekilleştirme yapın.

Hukuki Çerçeveyi Bilin

Kamuya açık ürün verilerini çekmek genelde yasal kabul edilir; ancak hukuki tablo hızla değişiyor. En önemli güncel gelişme şu: ve Google’ın “SearchGuard” anti-scraping sistemini aşmaya yönelik DMCA § 1201 ihlali iddiasında bulundu. Bu, hiQ v. LinkedIn ve Van Buren v. United States gibi önceki davalarda oluşan savunmaları aşan yeni bir yaptırım hattı.

Pratik yönergeler:

• Yalnızca kamuya açık veriyi çekin — kısıtlı içeriğe erişmek için giriş yapmayın
• Kişisel veri çekmeyin (yorum yazarı adı, hesap bilgileri gibi)
• Google’ın Kullanım Şartları’nın otomatik erişimi yasakladığını bilin — SERP API veya tarayıcı eklentisi kullanmak gri alanı azaltır, ama tamamen ortadan kaldırmaz
• AB operasyonlarında GDPR’yi de göz önünde bulundurun; yine de ürün listeleri büyük ölçüde kişisel olmayan ticari veridir
• Çekilmiş veriler üzerine ticari bir ürün geliştiriyorsanız hukuki danışmanlık almayı düşünün

hakkında daha derin bir inceleme için ayrı bir yazımız mevcut.

Google Shopping Verisi Çekmek İçin Hangi Yöntemi Seçmelisiniz?

Aynı ürün kategorilerinde üç yöntemi de denedikten sonra vardığım sonuç şu:

Teknik olmayan bir kullanıcıysan ve veriye hızlıca ihtiyacın varsa — Thunderbit kullan. Google Shopping’i aç, iki tık yap, dışa aktar. 5 dakikadan kısa sürede temiz bir tabloya sahip olursun. taahhüt gerektirmeden denemene izin verir ve alt sayfa çekme özelliği, çoğu Python scriptinden daha zengin veri sunar.

Tekrarlanabilir, programatik erişime ihtiyacı olan bir geliştiriciysen — SERP API kullan. Güvenilirlik, sorgu başına ücrete değer ve anti-bot dertlerinin hepsinden kurtulursun. SerpApi’nin dokümantasyonu en iyilerden biridir; ScraperAPI’nin ücretsiz planı ise en cömert olanlardan biridir.

Maksimum kontrol istiyor ve özel bir pipeline kuruyorsan — Playwright işe yarar, ama gözünü açık tut. Proxy yönetimi, seçici bakımı ve CAPTCHA yönetimi için ciddi zaman ayırman gerekir. 2025–2026 döneminde minimum uygulanabilir geçiş yığını curl_cffi ile Chrome taklidi + residential proxy + 10–20 saniyelik bekleme aralığıdır. Dönen user-agent’larla çalışan düz bir requests scripti artık iş görmez.

En iyi yöntem, sana doğru veriyi hafta sonunu yemeden getiren yöntemdir. Çoğu kişi için bu, 60 satırlık bir Python scripti değil — iki tıktır.

Hacim ihtiyacın varsa göz atın veya iş akışını uygulamalı görmek için üzerindeki eğitim videolarımızı izleyin.

Sıkça Sorulan Sorular

Google Shopping verisi çekmek yasal mı?

Kamuya açık ürün verilerini çekmek, genel olarak hiQ v. LinkedIn ve Van Buren v. United States gibi emsaller doğrultusunda yasaldır. Ancak Google’ın Kullanım Şartları otomatik erişimi yasaklar ve Google’ın Aralık 2025’te SerpApi’ye açtığı dava, DMCA § 1201 kapsamında yeni bir anti-circumvention yaklaşımı ortaya koymuştur. Güvenilir araçlar ve API’ler kullanmak riski azaltır. Ticari kullanım için hukuki danışmanlık almanız önerilir.

Google Shopping’i bloklanmadan çekebilir miyim?

Evet, ama yöntem çok önemli. SERP API’ler anti-bot önlemlerini otomatik yönetir. Thunderbit’in Cloud Scraping modu bloklardan kaçınmak için dağıtık altyapı kullanır; Browser Scraping modu ise kendi Chrome oturumunu kullanır (bu normal gezinme gibi görünür). DIY Python scriptleri residential proxy, insan benzeri gecikmeler ve TLS parmak izi yönetimi gerektirir — buna rağmen bloklar sık görülür.

Google Shopping verisini çekmenin en kolay yolu nedir?

Thunderbit Chrome Eklentisi. Google Shopping’e git, "AI Suggest Fields"’a tıkla, "Scrape"’e bas ve veriyi Google Sheets veya Excel’e aktar. Kod yok, API anahtarı yok, proxy ayarı yok. Tüm işlem yaklaşık 2 dakika sürer.

Fiyat takibi için Google Shopping’i ne sıklıkla çekebilirim?

Thunderbit’in Scheduled Scraper özelliğiyle, düz metin açıklamaları kullanarak günlük, haftalık veya özel aralıklı takip kurabilirsin. SERP API’lerde sıklık planındaki kredi limitleri belirler — çoğu sağlayıcı, birkaç yüz SKU için günlük takip yapmaya yetecek kapasite sunar. DIY scriptler altyapının kaldırdığı kadar sık çalışabilir; ancak frekans arttıkça anti-bot sorunları da artar.

Google Shopping verisini Google Sheets veya Excel’e aktarabilir miyim?

Evet. Thunderbit, veriyi doğrudan ve ücretsiz olarak Google Sheets, Excel, Airtable ve Notion’a aktarır. Python scriptleri CSV veya JSON dışa aktarımı yapabilir; bunları sonra herhangi bir tablo aracına aktarabilirsin. Sürekli takip için Thunderbit’in Google Sheets’e zamanlanmış dışa aktarımları canlı ve otomatik güncellenen bir veri seti oluşturur.