Şu an "Thunderbit vs Chat4Data" diye arama yaparsanız, sonuçların ilk sayfasındaki en detaylı birebir karşılaştırmanın Chat4Data’nın kendi blogunda yer aldığını göreceksiniz. Diğer sonuçların çoğu ya boş bir dizin kaydı ya da başka bir rakibin tanıtım yazısı. Pek de adil bir yarış sayılmaz.
Bu yüzden kendi karşılaştırmamı hazırladım. Thunderbit’te çalışıyorum (tam şeffaflık), ancak testi olabildiğince tarafsız kurguladım: aynı test sitesi, aynı hedef veri, aynı dışa aktarma formatı ve Thunderbit’in zayıf kaldığı noktaları da açıkça söylemeye istekli bir yaklaşım. Aşağıda doğruluk sonuçlarını, gerçek satır başı maliyet hesabını, dışa aktarma akışlarının dökümünü ve persona bazlı nihai değerlendirmeyi bulacaksınız — hatta iki aracın da doğru tercih olmadığı durumlara dair bir bölüm de var.
Thunderbit ve Chat4Data Bir Bakışta: Bu Araçlar Nedir?
Detaya girmeden önce, iki ürünü de hiç kullanmamış olanlar için kısa bir özet geçelim.
Thunderbit, ajan tabanlı bir web scraper ve otomasyon platformudur. Temel tarayıcı ürünü Chrome ve Edge eklentisi olarak çalışır. Varsayılan akış One Click Extract → ajan tabanlı sayfa analizi → Run Now; isterseniz hiçbir şey yapmazsanız görev otomatik olarak da başlayabilir. Ayrıca bir Web App, bir Open API, AI ajan iş akışları için bir MCP Server ve bir CLI da sunar. Dışa aktarma seçenekleri arasında Excel/CSV, Google Sheets, Airtable ve Notion yer alır.
Chat4Data, konuşma tabanlı, doğal dil arayüzü etrafında tasarlanmış bir Chrome eklentisi web scraper’ıdır. Ne istediğinizi sade İngilizceyle anlatırsınız; ajan bir plan önerir (alanlar, sayfalama ve alt sayfa seçenekleri dahil), siz onaylarsınız ve çalışma başlar. Şu anda CSV, XLSX ve fiyatlandırma sayfasına göre JSON dışa aktarmayı destekler. Tarayıcı içinde yerel olarak çalışır — sekmenin açık kalması gerekir.
Hızlı karşılaştırma özeti:
| Boyut | Thunderbit | Chat4Data |
|---|---|---|
| Tür | AI web scraper (eklentili + web uygulaması + API) | AI web scraper (tarayıcı eklentisi) |
| Tarayıcı desteği | Chrome, Edge | Chrome, Edge, Brave, Chromium, Chrome Canary |
| Temel etkileşim | One Click Extract → ajan analizi → Run Now veya otomatik başlangıç | Doğal dil sohbeti → plan → Scrape |
| Chrome Web Store kullanıcıları | 100.000+ | 10.000+ |
| Chrome Web Store puanı | 4.2/5 (195 değerlendirme) | 4.6/5 (180 değerlendirme) |
| Ücretsiz plan | Var | Var |
Bu rakamlarla ilgili birkaç not: Chrome Web Store “kullanıcı” sayısı, kuruluma dayalı bir metriktir — günlük aktif kullanıcı ya da ödeme yapan müşteri anlamına gelmez. Daha az sayıda yorumla gelen yüksek mağaza puanı, birkaç yeni değerlendirmeyle kolayca değişebilir. Yani bunlar yön gösterir, kesin hüküm değildir.
Thunderbit ve Chat4Data’yı Nasıl Test Ettim? (Yöntemim)
Tekrar edilebilir bir test yapmak istedim. Kurulum şöyleydi:
Test hedefi: quotes.toscrape.com/js/ — Zyte’nin resmi örneklerinde de referans verilen, özellikle kazıma testleri için hazırlanmış bir sandbox örneği. Herkese açık, giriş gerektirmiyor, içeriği JavaScript ile render ediyor ve çok sayfalı gezinme içeriyor. Kurumsal anti-bot sistemlerini veya kimlik doğrulamalı sayfaları temsil etmiyor; ama temiz ve kontrollü bir temel sağlıyor.
Hedef alanlar (gerçek veri): quote_text, author, author_url ve tags — ilk üç sayfa boyunca (toplam 30 alıntı).
Ölçtüğüm şeyler:
- Otomatik önerilen alanlar ile sayfada gerçekten bulunan alanlar
- Eksiksiz veri içeren satırların oranı (tüm sütunlarda boşluk olmaması)
- Kenar durumları: JavaScript ile render edilen içerik, çok değerli etiket alanları ve yazar detay bağlantıları
- Eklentiyi açmaktan geçerli bir dışa aktarılan dosya almaya kadar geçen süre
Koşullar: İki araç da aynı makinede, aynı tarayıcıda (Chrome), aynı ağda ve mümkün olduğunca ücretsiz planla kullanıldı. Her iki araca da aynı doğal dil hedefini verdim: “Bu sayfadan ve sonraki iki sayfadan alıntıları, yazarları, yazar URL’lerini ve etiketleri çıkar.” Thunderbit’te standart One Click Extract akışını kullandım. Chat4Data’da talimatı sohbet arayüzüne yazdım.
Bunun istatistiksel olarak kusursuz bir benchmark olduğunu iddia etmiyorum — tek bir site üzerinde kontrollü, tekrar edilebilir bir test bu. Ama ilk sayfadaki diğer karşılaştırmalardan daha fazlasını sunuyor.
Aynı Site Üzerinde Doğruluk Yarışı: Thunderbit ve Chat4Data Sonuçları
SERP’te başka hiçbir karşılaştırmanın vermediği bölüm burası: iki araç, aynı sayfa, sayısal sonuçlar.
Otomatik Algılanan Alanlar ve Sayfada Gerçekte Bulunan Alanlar
Test sayfasında her alıntı için dört çıkarılabilir veri alanı var: quote_text, author, author_url (yazarın detay sayfasına bağlantı) ve tags (virgülle ayrılmış liste).
Thunderbit (One Click Extract): Dört sütun önerdi — Quote, Author, Author Link ve Tags. Dördü de sayfadaki gerçek alanlarla doğrudan eşleşti. Hayali sütun yok. Kaçırılmış alan yok. Tutarlılık için “Author Link” adını “author_url” olarak değiştirdim, ama yapay zekâ yapıyı ilk seferde doğru yakaladı.
Chat4Data (sohbet istemi): Görevi anlattıktan sonra Chat4Data’nın ajanı üç alanlı bir plan önerdi: Quote, Author ve Tags. Yazar detay sayfası URL’sini otomatik olarak algılamadı. Bağlantıyı da eklemesini isteyen bir takip mesajı yazmam gerekti; ardından planı güncelledi ve alanı ekledi. Tam bir engel değil, ama ekstra bir istem turu gerektirdi.
| Metrik | Thunderbit | Chat4Data |
|---|---|---|
| Otomatik önerilen alan sayısı | 4 | 3 (yazar URL’si için takip mesajı gerekti) |
| Gerçek verilerle eşleşen alanlar | 4/4 | İlk başta 3/4, takip sonrası 4/4 |
| Hayali/yanlış alan | 0 | 0 |
Veri Tamlığı: Boşluksuz Satırlar
İki araçtan da üç sayfayı kazımaları istendi (30 alıntı).
Thunderbit: 30 satır dışa aktardı. 30 satırın 29’unda dört sütunun tamamı eksiksizdi. Bir satırda kısaltılmış bir etiket listesi vardı — sayfanın kendisi etiketleri ayrı <span> öğeleri içinde render ediyor ve Thunderbit bunları birleştirirken bir alıntıda son etiketi atlamış. Bu, %96,7 eksiksiz satır oranı demek.
Chat4Data: 30 satır dışa aktardı. 30 satırın 28’inde veri eksiksizdi. İki satırda author_url alanı boştu — bağlantılar sayfada mevcuttu, yani bu bir kaynak veri sorunu değil, bir çıkarım kaçırması gibi görünüyor. Etiketler iyi işlendi. Bu da %93,3 eksiksiz satır oranı demek.
| Metrik | Thunderbit | Chat4Data |
|---|---|---|
| Toplam dışa aktarılan satır | 30 | 30 |
| Eksiksiz veri içeren satır | 29 | 28 |
| % eksiksiz | 96.7% | 93.3% |
| Temel sorun | 1 kısaltılmış etiket listesi | 2 eksik yazar URL’si |
İki araç da kusursuz değildi. İkisi de oldukça yakındı — fark o kadar küçük ki başka bir sayfa sonucu tersine çevirebilir.
Kenar Durumları: Beklenmeyenlerle Nasıl Başa Çıktılar?
Özellikle izlediğim üç kenar durum:
-
JavaScript ile render edilen içerik: Test sayfası alıntıları statik HTML yerine JS ile yüklüyor. İki araç da bunu sorunsuz yönetti — boş sayfa yoktu, “veri bulunamadı” hatası yoktu.
-
Çok değerli etiket alanları: Her alıntıda ayrı öğeler olarak gösterilen birden fazla etiket var. Thunderbit bunları tek bir virgülle ayrılmış dizeye dönüştürdü (yukarıda belirtilen tek kısaltma dışında). Chat4Data da bunları temiz biçimde tek satırda birleştirdi, kısaltma sorunu yaşamadı.
-
Sayfalama: İki araçtan da üç sayfayı kazımalarını istedim. Thunderbit, ilk taramadan sonra sayfalama ayarlarını onaylamamı istedi — “Next” düğmesini algıladı ve devam etmek isteyip istemediğimi sordu. Chat4Data’nın ajanı sayfalamayı planın bir parçası olarak otomatik yönetti ve ek istem olmadan sonraki sayfaya geçti. Bu spesifik noktada Chat4Data’nın akışı daha pürüzsüzdü.
Dürüst yorum: Bu basit örnekte Chat4Data’nın otomatik sayfalaması daha sezgisel hissettirdi. Bu gözlem, test sırasında kullanılan önceki arayüzden geldi; mevcut One Click Extract akışı sayfayı analiz ediyor ve ikinci bir varsayılan işlem gerektirmeden otomatik başlıyor. Hızlı üç sayfalık bir işte Chat4Data’nın yaklaşımı daha hızlıydı.
Adım Adım: Sayfadan Tabloya Nasıl Gidiyorlar?
Thunderbit ile Kazıma: One Click Extract → ajan analizi → Run Now veya otomatik başlangıç
Şu anki iş akışı aşağıdaki gibidir. Yukarıdaki sayısal test sonuçları önceki arayüzden geliyor; bu yüzden onları yeni arayüzün taze bir tekrar testi gibi sunmuyorum:
- Thunderbit Chrome Extension eklentisini kurun ve hedef sayfayı açın.
- “One Click Extract”e tıklayın. Thunderbit’in yapay zekâsı sayfayı analiz eder ve sütun adlarını ile çıkarım mantığını önerir. Test sayfasında yaklaşık 5 saniye içinde Quote, Author, Author Link ve Tags önerdi.
- Gözden geçirin ve düzenleyin. “Author Link” adını “author_url” olarak değiştirdim ve geri kalanını olduğu gibi bıraktım. Burada sütun ekleyebilir, silebilir, yeniden adlandırabilir ve hatta alan düzeyi talimatlar ekleyebilirsiniz (ör. “İspanyolcaya çevir” veya “pozitif/negatif olarak sınıflandır”).
- Run Now isteğe bağlıdır. Hemen başlatmak için tıklayın; aksi halde çıkarım otomatik başlar. Veriler eklenti paneline doldurulur. İlk sayfa yaklaşık 8 saniye sürdü.
- Sayfalamayı yönetin. Thunderbit “Next” düğmesini algıladı ve devam etmemi istedi. Ben de 2 sayfa daha kazımasını seçtim.
- Dışa aktarın. Verileri tek tıkla Google Sheets’e aktardım — veri yeni bir sayfaya, sütunlar korunarak yerleşti.
Eklentiyi açmaktan Google Sheets dosyasına ulaşmaya kadar toplam süre: yaklaşık 2 dakika.
Chat4Data ile Kazıma: Sohbet İstemi → Plan → Scrape
- Chat4Data Chrome extension eklentisini kurun ve hedef sayfayı açın.
- Chat4Data sayfayı taramayı önerir. Şunu yazdım: “Bu sayfadan ve sonraki iki sayfadan alıntıları, yazarları, yazar URL’lerini ve etiketleri çıkar.”
- Planı gözden geçirin. Ajan üç alanlı bir plan (Quote, Author, Tags) ve bir sayfalama planı önerdi. Yazar detay URL’sini de eklemesi için takip mesajı gönderdim.
- Onaylayın ve çalıştırın. Ajan planını güncelledi, ben onayladım ve kazımaya başladı. Sayfalamayı otomatik yönetti.
- Dışa aktarın. Sonuçları CSV dosyası olarak indirdim.
Eklentiyi açmaktan indirilen CSV’ye kadar toplam süre: yaklaşık 3 dakika (ekstra dakika, eksik alan için yazdığım takip mesajından kaynaklandı).
Konuşma tabanlı arayüz, talimat yazmayı tıklamalı bir arayüze tercih edenler için gerçekten çekici. Ama kaçırılan alan için ekstra bir istem turu sürtünme yarattı. Görsel, tıklama odaklı ve sütun kontrolü açık bir iş akışı isteyen kullanıcılar için Thunderbit daha doğrudan bir yaklaşım sunuyor. Bir asistanla konuşur gibi doğal dille görev anlatmayı seven kullanıcılar içinse Chat4Data’nın modeli güçlü bir alternatif.
Thunderbit ve Chat4Data Fiyatlandırması: 1.000 Satırın Gerçek Maliyeti Ne?
Çoğu karşılaştırma burada tembelleşiyor — plan tablolarını yapıştırıp geçiyor. Sorun şu: Bu iki araç temelde farklı kredi modelleri kullanıyor ve doğrudan bir “1.000 satır başı maliyet” karşılaştırması yapabilmek için her kredinin gerçekte ne satın aldığını anlamak gerekiyor.
Thunderbit çıktıyı satır bazında ölçer. Bir standart satır = bir kredi. Alt sayfa kazıma = satır başına iki kredi. Kişisel Veri Zenginleştirme = sorgu başına 30 kredi. Open API’nin kendi sayfa bazlı birim sistemi vardır.
Chat4Data yapay zekâ kurulum işini ölçer. Bir scraper kurmak, sayfa karmaşıklığına bağlı olarak 60–200 kredi tutar — sohbet etkileşimi ve yapay zekâ sayfa analizini kapsar. Bir kez kurulduktan sonra, çıkarım işleminin kendisi ek kredi tüketmez. Yani bir scraper’ı kurup 5.000 satırda çalıştırırsanız, satırlar için değil kurulum için ödeme yaparsınız.
Bu yüzden evrensel bir “1.000 satır başı maliyet” tablosu yanıltıcı olabilir. Ama aşağıda en dürüst karşılaştırma girişimimi, gerekli notlarla birlikte bulabilirsiniz:
| Kullanım Seviyesi | Thunderbit (tahmini 1K satır maliyeti) | Chat4Data (tahmini 1K satır maliyeti) | Notlar |
|---|---|---|---|
| Hafif (~500 satır/ay) | $0 (Ücretsiz: 6 sayfa/ay) — satırlar sayfa sınırına sığarsa | $0 (Ücretsiz karşılama kredileri) — 1–2 kurulum yeterliyse | Thunderbit ücretsiz planı sayfa bazlıdır; Chat4Data’nın ücretsiz karşılama kredileri tutarlı biçimde belgelenmemiştir (günlük 300 vs. 100) |
| Orta (~5 bin satır/ay) | ~$12.67 (Pro Tier 1: aylık $38 için 3.000 kredi; 5 bin için daha üst plan gerekir) | ~$2–$7 (Pro $10/ay; her biri 60–200 kredi olan ~10–33 kurulum) | Chat4Data, aynı kurulumu birçok satıra yeniden uygularsanız dramatik biçimde daha ucuzdur |
| Yoğun (~25 bin+ satır/ay) | 20 bin kredi için $249/ay; 25 bin, en büyük self-servis katmanı aşar | $35/ay + ek yükleme ($1/100 kredi) ile ilave kurulumlar | Thunderbit’te 20K üzeri için özel Business fiyatlandırması gerekir; Chat4Data’nın maliyeti satır sayısından değil kurulum sayısından etkilenir |
Resmi fiyat kaynakları: Thunderbit Pricing, Chat4Data Pricing ve Chat4Data Credits & Billing. 13 Ağustos 2026 tarihinde kontrol edildi.
Özet: iş akışınız “bir kez kur, çok sayıda satır kazı” ise, Chat4Data’nın modeli ölçek büyüdükçe belirgin şekilde daha ucuzdur. Farklı yapıya sahip birçok sayfayı kazıyorsanız (her biri yeni kurulum gerektiriyorsa), maliyetler birbirine yaklaşır. Thunderbit’te alt sayfa zenginleştirme veya veri zenginleştirme gerekiyorsa, krediler daha hızlı tükenir.
Not edilmesi gereken birkaç ek fiyat detayı:
- Thunderbit’in yıllık Pro Tier 1 planı $288/yıl (30.000 kredi) — aylık karşılığı yaklaşık $24’tür; aylık faturalamaya göre kayda değer indirim sağlar.
- Chat4Data’nın Max planı ($35/ay, 8.000 kredi) üç eş zamanlı alt sayfa çıkarımı ekler ve $1 karşılığında 100 kredi yükleme izni verir.
- Chat4Data’nın resmi sayfaları ücretsiz karşılama kredileri konusunda çelişkili rakamlar veriyor. Fiyatlandırma sayfası, kayıt sonrası 300 kredi ve ilk üç giriş gününün her birinde 300 kredi yenileme olduğunu söylüyor. Ayrı bir faturalandırma rehberi ise ilk üç aktif gün boyunca günlük 100 karşılama kredisi olduğunu belirtiyor. Ben olsam kayıt olup doğrularım; ama okuduğunuz sayı ile gerçek sayı farklı olabilir.
Özellik Bazında Karşılaştırma: Thunderbit ve Chat4Data
İş kullanıcılarının en çok sorduğu özellikleri kapsayan tam karşılaştırma tablosu: 13 Ağustos 2026 itibarıyla her iddiayı resmi güncel sayfalara göre kontrol ettim, ancak özellikler değişebilir — satın alma kararı vermeden önce canlı ürün sayfalarını kontrol edin.
| Özellik | Thunderbit | Chat4Data |
|---|---|---|
| ajan tabanlı sayfa analizi | One Click Extract (tıklama tabanlı) | Sohbet tabanlı (doğal dil) |
| Doğal dil etkileşimi | Alan talimatları için desteklenir | Temel etkileşim modeli |
| Sayfalama | Ücretsiz: 3 sayfaya kadar; Ücretli: 200 sayfaya kadar | Otomatik; ücretsiz planda dahil |
| Alt sayfa/detay sayfası kazıma | Ücretli planlar; satır başına 2 kredi | Bir seviye derinlik; ücretli planlarda dahil |
| Zamanlama | Ücretsiz: günde 1; Starter: saatte 5; Pro: 5 dakikada 25 | Henüz yok (yol haritasında) |
| Veri saklama | Plana göre değişir (bazı katmanlarda 60 gün) | Belirgin biçimde belgelenmemiş |
| Kredi modeli | Çıkış satırı başına | Kurulum başına |
| Excel/CSV dışa aktarma | ✅ | ✅ |
| Google Sheets’e dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | Yol haritasında |
| Airtable’a dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | ❌ |
| Notion’a dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | ❌ |
| JSON dışa aktarma | ❌ (tarayıcı eklentisi için belgelenmemiş) | ✅ (fiyatlandırma sayfasında belirtiliyor; yardım dokümanlarında tutarsız) |
| API erişimi | Open API | Henüz yok (yol haritasında) |
| MCP / AI ajan entegrasyonu | MCP Server, CLI | Yok |
| Çalıştırma modeli | Tarayıcı modu + bulut modu | Yalnızca tarayıcı (sekme açık kalmalı) |
| Çoklu URL / toplu kazıma | 2.000 URL’ye kadar (ücretli planlar) | Oturum başına tek başlangıç URL’si |
Tablodan çıkan ana sonuçlar:
Thunderbit’in avantajı, kazımanın etrafındaki ekosistem tarafında: daha fazla dışa aktarma hedefi, zamanlama, toplu URL desteği ve geliştirici yüzeyleri (API, MCP, CLI). Veriyi Airtable veya Notion’a taşımak istiyorsanız ya da düzenli zamanlanmış kazımalar gerekiyorsa, şu anda bunu destekleyen tek seçenek Thunderbit.
Chat4Data’nın avantajı ise kazıma etkileşiminin kendisinde: konuşma tabanlı kurulum, ücretsiz planda otomatik sayfalama ve tek bir kurulumdan tekrar tekrar çıkarım yapılmasını ödüllendiren kredi modeli. Bir scraper’ı bir kez kurup aynı sayfa yapısında düzenli çalıştırıyorsanız, Chat4Data’nın ekonomisi gerçekten cazip.
Entegrasyon ve Dışa Aktarma: Çektiğiniz Veri Gerçekte Nereye Gidiyor?
Veri kazımak işin sadece yarısıdır. Onu gerçekten kullanacağınız araca aktarmak — asıl işin diğer yarısıdır.
Thunderbit’in Dışa Aktarma ve API Ekosistemi
Thunderbit doğrudan şu hedeflere dışa aktarmayı destekler:
- Excel/CSV — eklentiden doğrudan indirme
- Google Sheets — doğrudan bağlantı; veri yeni ya da mevcut bir sayfaya gider
- Airtable — manuel içe aktarma gerekmez
- Notion — Sheets ve Airtable’daki gibi tek tık akışı
Geliştiriciler ve otomatik veri akışları kuran ekipler için Open API, arka uç iş akışları için HTTP/JSON erişimi sağlar. MCP Server, Thunderbit araçlarını uyumlu AI host’larına (Claude, Cursor, Windsurf) açar. CLI terminal ve kodlama ajanı iş akışlarını destekler. Bunlar, kendi kimlik doğrulamalarına ve API söz konusu olduğunda kendi fiyatlandırma modeline sahip ayrı ürün yüzeyleridir.
Pratikte: Google Sheets’te çalışan bir pazarlamacıysanız, tek bir düğmeye basarsınız ve veriniz orada olur. Bir izleme hattı kuran geliştiriciyseniz, API’yi doğrudan kullanabilirsiniz. Bu hedef çeşitliliği gerçek bir fark yaratıyor.
Chat4Data’nın Dışa Aktarma Seçenekleri
Chat4Data şu anda CSV ve XLSX dışa aktarma sunuyor. Fiyatlandırma sayfası JSON’u da tanıtıyor, ancak iki yardım sayfasında bundan bahsedilmiyor — bu yüzden JSON dışa aktarmaya üretim akışında güvenmeden önce test etmenizi öneririm.
Doğrudan Google Sheets dışa aktarma, API erişimi ve MCP entegrasyonu, Chat4Data’nın herkese açık yol haritasında planlanan özellikler olarak listeleniyor; ancak bu yazı itibarıyla hiçbiri yayınlanmış değil.
İş akışınız “kazı → dosyayı indir → Sheets’e manuel yükle” ise Chat4Data iş görür. Ama verinin doğrudan Sheets, Airtable, Notion ya da programatik bir hatta akması gerekiyorsa, bu ikili arasında şu anda bunu destekleyen tek seçenek Thunderbit.
| Yetenek | Thunderbit | Chat4Data |
|---|---|---|
| Excel/CSV’ye dışa aktarma | ✅ | ✅ |
| Google Sheets’e dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | ❌ (yol haritasında) |
| Airtable’a dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | ❌ |
| Notion’a dışa aktarma | ✅ (doğrudan) | ❌ |
| JSON dışa aktarma | ❌ | ✅ (tanıtılıyor; doğrulayın) |
| API erişimi | ✅ (Open API) | ❌ (yol haritasında) |
| MCP / AI ajan erişimi | ✅ (MCP Server) | ❌ (yol haritasında) |
| Zamanlanmış/tekrarlayan kazıma | ✅ (plana göre değişir) | ❌ (yol haritasında) |
Gerçek Kullanıcılar Ne Diyor: Thunderbit ve Chat4Data Yorumları
Her iki araç için bağımsız yorum kanıtları hâlâ sınırlı. Bulabildiğim şeyler şunlar oldu.
Thunderbit: Chrome Web Store’da 195 değerlendirme ile 4.2/5. Bir doğrulanmış G2 yorumcusu (Mayıs 2026) “neredeyse hiç öğrenme eğrisi yok” demiş ve sayfalama algılamayı faydalı bulmuş. Yaygın övgüler ajan tabanlı çıkarım kalitesi ve çoklu hedefe dışa aktarma etrafında toplanırken, en sık şikâyet alt sayfa ağırlıklı iş akışlarında kredi tüketimiyle ilgili.
Chat4Data: Chrome Web Store’da 180 değerlendirme ile 4.6/5. Bir deneyimli Reddit kullanıcısı bunun “gerçekten çalıştığını ama %100 stabil olmadığını” söylemiş; istemler arasında değişken yapay zekâ yorumlamasına rağmen, doğal dil tabanlı sayfalama kontrollerini faydalı bulduğunu belirtmiş. Başka bir Reddit karşılaştırma başlığı Chat4Data’nın konuşma akışını tercih etmiş, ancak eski fiyatlandırma ve dışa aktarma iddiaları içeriyordu.
Henüz hiçbir aracın derin bir bağımsız yorum havuzu yok. İkisinin de küçük ama genel olarak olumlu kullanıcı tabanı var. Eğer topluluk hissiyatına bakarak karar verecekseniz, iki tarafta da hevesli erken kullanıcılar ve birkaç dürüst “iyi ama kusursuz değil” yorumu bulursunuz. Bunu, erken aşama hissiyatı olarak görün; nihai hüküm olarak değil.
Thunderbit ve Chat4Data: Kim Hangisini Seçmeli, Ne Zaman Hiçbirini Seçmemeli?
Çoğu karşılaştırma yazısı muğlak bir “duruma göre değişir” cümlesiyle biter. Ben size, kim olduğunuz ve neye ihtiyaç duyduğunuz üzerinden net bir cevap vermek isterim.
| Eğer siz… | Thunderbit’i düşünün çünkü… | Chat4Data’yı düşünün çünkü… |
|---|---|---|
| Lead listeleri oluşturan bir pazarlamacıysanız | One Click Extract + Google Sheets, Airtable, Notion’a doğrudan dışa aktarma | Doğal dil istemleri, anlık işler için daha sezgisel gelebilir |
| Rakiplerini izleyen bir e-ticaret satıcısıysanız | Zamanlanmış kazıma + toplu URL desteği (2.000 URL’ye kadar) | Kurulum bazlı krediler, aynı sayfa yapısında tekrar eden kazımaları ucuzlaştırır |
| Kısıtlı bütçeyle çalışan bir araştırmacıysanız | Ücretsiz plan: ayda 6 sayfa, 1 zamanlanmış scraper | Ücretsiz karşılama kredileri; ücretsiz planda otomatik sayfalama dahil |
| Veri hatları kuran bir geliştiriciyseniz | Open API, MCP Server, CLI | Şu anda API veya MCP yok |
| Ölçeklenebilirlik/zamanlama ihtiyacı olan bir ekipseniz | Ücretsizden Pro’ya kadar zamanlama; ücretli planlarda toplu kazıma | Zamanlama henüz yayınlanmadı |
| İkisi de size uymuyorsa | — | — |
Thunderbit Ne Zaman Daha Uygun?
Kazımanın etrafındaki ekosistem en az kazımanın kendisi kadar önemliyse Thunderbit kazanır. Özellikle:
- Verinin manuel indirme ve yükleme adımı olmadan doğrudan Google Sheets, Airtable veya Notion’a akması gerekiyorsa.
- Zamanlanmış, tekrarlayan kazımalar gerekiyorsa — Pro planlarda günlük, saatlik ya da 5 dakikada bir.
- API erişimi, MCP entegrasyonu veya otomatik hatlar için CLI araçları isteyen bir geliştiriciyseniz.
- Birçok farklı sayfa yapısını kazıyorsanız ve One Click Extract’in her biri için bir şema önermesini, ayrıca alan düzeyi talimatlar (biçimlendirme, sınıflandırma, çeviri) ekleyebilmenizi istiyorsanız.
- Toplu URL listelerini işlemeniz gerekiyorsa (ücretli planlarda 2.000’e kadar).
Chat4Data Ne Zaman Daha Uygun?
Kazıma etkileşimi ve satır başı ekonomi öncelikliyse Chat4Data kazanır:
- Tıklamalı sütun düzenleyici yerine konuşma tabanlı, “ne istiyorsan söyle” arayüzünü tercih ediyorsanız.
- Bir scraper’ı bir kez kurup aynı sayfa yapısında defalarca çalıştırıyorsanız — kurulum bazlı kredi modeli satır başına ücret ödemez.
- Ücretsiz planda ek sürüm yükseltmesi olmadan otomatik sayfalama istiyorsanız.
- Dışa aktarma ihtiyaçlarınız basitse (CSV/XLSX indirme) ve doğrudan entegrasyon gerektirmiyorsa.
- Yalnızca tarayıcıda çalışan bir araçla rahat hissediyorsanız (kazıma sırasında sekmenin açık kalması gerekir).
İhtiyaçlarınıza İkisi de Uymuyorsa
Hem Thunderbit hem de Chat4Data, web sayfalarından yapılandırılmış veri çıkarmak için tasarlanmış, öncelikle tarayıcı eklentisi tabanlı araçlardır. Bunlar şunların yerine geçmez:
- Tam anti-bot proxy altyapısı. Yönetilen proxy ağlarına, IP rotasyonuna ve ölçekli CAPTCHA çözümüne ihtiyacınız varsa, Bright Data veya Oxylabs gibi özel platformlara bakın.
- Büyük ölçekli headless crawling. Milyonlarca sayfayı özel mantıkla programatik olarak taramanız gerekiyorsa, Apify veya Scrapy tabanlı çözümler bunun için tasarlanmıştır.
- Kazımayı aşan otonom web ajanları — form doldurma, çok adımlı iş akışlarında gezinme, kimlik doğrulamalı panellerle etkileşim. Bu başka bir ürün kategorisidir.
Her senaryoyu kapsadığımızı iddia etmek yerine, sizi doğru araca yönlendirmeyi tercih ederim. Bir tedarikçi destekli ankette 1.000 ABD’li CEO ve karar verici, katılımcıların %52’sinin dış veri kaynağı olarak rakip web sitelerine başvurduğu ve %60’ının rakipleri izlemek için dış veri kullandığı bulunmuş. Web verisine talep gerçek — ama doğru araç; ölçeğinize, teknik gereksinimlerinize ve verinin nereye gitmesi gerektiğine bağlı.
Thunderbit ve Chat4Data: Öne Çıkan Sonuçlar
- Doğruluk: Aynı test sayfasında iki araç da 30 satırı yüksek tamlıkla çıkardı. Thunderbit ilk geçişte dört hedef alanın tamamını otomatik algıladı (%96,7 eksiksiz satır); Chat4Data başlangıçta bir alanı kaçırdı ve takip istemi gerektirdi (%93,3 eksiksiz satır). Fark küçük, ama kutudan çıktığı haliyle Thunderbit’in alan algısı daha isabetliydi.
- İş akışı: Thunderbit’in One Click Extract → ajan analizi → Run Now veya otomatik başlangıç akışı görsel ve tıklama odaklıdır. Chat4Data’nın konuşma arayüzü ise daha doğal dil merkezlidir. Buradaki tercih gerçekten kişisel zevk meselesi.
- Sayfalama: Chat4Data sayfalamayı otomatik yönetir ve ücretsiz planda da sunar. Önceki test arayüzü sayfalama onayı istiyordu; mevcut ajan tabanlı akış, ikinci bir varsayılan işlem gerektiriyormuş gibi değil, en güncel plan limitleriyle değerlendirilmelidir.
- Fiyatlandırma modeli: Temelde farklıdır. Thunderbit satır başına ücret alır; Chat4Data kurulum başına ücret alır. Yüksek hacimli, tek yapıdaki kazımalar için Chat4Data daha ucuzdur. Farklı ve çok sayfalı iş akışlarında, özellikle alt sayfa zenginleştirmeyle birlikte, maliyet kullanım şeklinize göre değişir.
- Dışa aktarma ve entegrasyonlar: Thunderbit net şekilde önde — doğrudan Google Sheets, Airtable, Notion ve ayrıca API/MCP/CLI. Chat4Data şu anda yalnızca dosya indirmesi sunuyor; doğrudan entegrasyonlar yol haritasında.
- Zamanlama: Thunderbit tüm planlarda destekler. Chat4Data henüz sunmuyor.
- İkisi de uymuyorsa: Kurumsal ölçekte tarama, anti-bot altyapısı ya da otonom web ajanları için özel platformlara bakın.
One Click Extract akışını kendiniz görmek ister misiniz? Thunderbit’in ücretsiz planını deneyin — ayda 6 sayfa, kredi kartı gerekmez. Ya da gerçek dünya kazıma görevlerine dair rehberler için YouTube kanalımıza göz atın.
Sık Sorulan Sorular
Başlangıç seviyesindekiler için Thunderbit mi Chat4Data mı daha iyi?
İki araç da teknik olmayan kullanıcılar için tasarlanmıştır, ancak öğrenme eğrisi etkileşim tarzına göre değişir. Thunderbit’in tıklama tabanlı One Click Extract akışı, ajan sütunları kurduktan sonra onları rafine edebileceğiniz görsel bir tablo sunar — bir G2 yorumcusu bunu “neredeyse hiç öğrenme eğrisi yok” diye tanımladı. Chat4Data’nın sohbet arayüzü, istediğinizi sade İngilizceyle anlatmanıza izin verir; bu da konuşmalı AI araçlarına alışkınsanız daha doğal gelebilir. Sütun düzenlemeyi bir tablo gibi yapmaya rahatsanız Thunderbit tanıdık hissettirir. Talimat yazmayı tercih ediyorsanız Chat4Data daha hızlı oturabilir.
Thunderbit veya Chat4Data’yı ücretsiz kullanabilir miyim?
Evet, ikisinde de ücretsiz plan var. Thunderbit’in ücretsiz planı ayda 6 sayfa, 1 zamanlanmış scraper (günlük) ve en fazla 5 kayıtlı scraper içerir. Chat4Data’nın ücretsiz planı, kayıt sırasında karşılama kredisi verir (web sitesinde tam miktar tutarsız biçimde belgelenmiş — ilk üç aktif gün için günlük 100 ya da 300 kredi). Chat4Data ücretsiz planda otomatik sayfalama içerir; plan limitleri değişebileceği için Thunderbit’in güncel sayfalama hakkını canlı fiyat sayfasından doğrulayın. Alt sayfa kazıma, toplu URL’ler ve daha yüksek zamanlama sıklığı gibi ücretli özellikler her iki araçta da ücretli planlara bağlıdır.
Thunderbit veya Chat4Data Google Sheets ile çalışır mı?
Thunderbit, Google Sheets’e doğrudan dışa aktarmayı destekler — eklentide tek bir düğmeye tıklarsınız ve veri bir Google Sheets belgesine iner. Chat4Data şu anda doğrudan Google Sheets dışa aktarımı sunmuyor; bu özellik onların herkese açık yol haritasında planlı olarak listeleniyor. Şimdilik Chat4Data kullanıcılarının CSV veya XLSX dosyası indirip bunu Sheets’e manuel yüklemesi gerekiyor. Thunderbit ayrıca Airtable ve Notion’a da doğrudan dışa aktarma sunuyor; Chat4Data bunu sunmuyor.
Thunderbit ve Chat4Data sayfalamayı nasıl yönetiyor?
Thunderbit’in yapay zekâsı “Next” düğmesi gibi sayfalama desenlerini algılayabilir, ancak ek sayfalara geçmeden önce kullanıcı onayı ister. Ücretsiz planlar 3 sayfaya kadar destekler; ücretli planlar 200 sayfaya kadar çıkar. Chat4Data, sayfalamayı kazıma planının bir parçası olarak otomatik yönetir — ek istem olmadan sonraki sayfalara gider ve bu özellik ücretsiz planda da vardır. Testimde, basit çok sayfalı işler için Chat4Data’nın otomatik sayfalaması daha akıcıydı; Thunderbit’in yaklaşımı ise kaç sayfa kazınacağını daha açık biçimde kontrol etme imkânı verir.
Thunderbit ve Chat4Data kredi sistemi nasıl farklı çalışıyor?
Bir seçim yapmadan önce anlamanız gereken en önemli fark bu olabilir. Thunderbit kredi ücretini çıktı satırı başına alır — bir standart satır bir kredi, alt sayfa satırı iki kredi ve zenginleştirme sorguları her biri 30 kredi tutar. Chat4Data kredi ücretini scraper kurulumu başına alır — yeni bir scraper kurmak sayfa karmaşıklığına göre 60–200 kredi tutar; ancak bir kez kurulduktan sonra satır çıkarmak ek kredi tüketmez. Bu nedenle Chat4Data, tek bir sayfa yapısından yüksek hacimli veri çekiminde dramatik biçimde daha ucuz olabilir; Thunderbit’in satır bazlı modeli ise farklı sitelerden daha düşük hacimli ama çeşitlilik içeren kazımalar için daha öngörülebilirdir.
Daha Fazla Bilgi
