
PredictLeads Technographics Dataset
PredictLeads Teknoloji Veri Seti, web sitesi komut dosyaları, DNS kayıtları ve iş tanımları dahil olmak üzere birden çok kanaldan elde edilen, dünya çapında 65 milyon şirkette kullanılan 46.000'den fazla teknoloji hakkında yapılandırılmış veriler sağlayan kapsamlı bir teknoloji istihbarat platformudur.
https://predictleads.com/technologies?ref=producthunt&utm_source=aipure

Ürün Bilgisi
Güncellendi:Feb 16, 2026
PredictLeads Technographics Dataset Nedir
PredictLeads Teknoloji Veri Seti, dünya çapındaki şirketlerdeki teknoloji benimseme kalıplarını izleyen ve analiz eden güçlü bir veri istihbaratı çözümüdür. Veri seti, 2018'den beri 1,2 milyardan fazla teknoloji tespiti biriktirerek şirketlerin teknoloji yığınları, benimseme trendleri ve teknoloji harcama kalıpları hakkında ayrıntılı içgörüler sunar. Her teknoloji tespiti için ilk görülme ve son görülme zaman damgalarıyla şeffaf, yapılandırılmış veriler sağlar ve kullanıcıların teknoloji geçişlerini, rekabet değişikliklerini ve pazar trendlerini zaman içinde izlemesine olanak tanır. Veri seti, CRM ve pazarlama araçlarından analiz ve ödeme sistemlerine kadar çok çeşitli teknolojileri kapsar ve bu da onu satış, pazarlama ve iş zekası profesyonelleri için değerli kılar.
PredictLeads Technographics Dataset Temel Özellikleri
PredictLeads Technographics Veri Seti, dünya çapında 65 milyon şirkette 46.000'den fazla teknolojiyi kapsayan kapsamlı teknoloji benimseme verileri sağlar. Veri seti, web sitesi komut dosyası etiketleri, DNS kayıtları, iş tanımları, çerezler ve IP aralıkları dahil olmak üzere birden fazla kanaldan teknoloji bilgilerini kaynak alır. Her algılama, ayrıntılı zaman damgaları, kategorizasyon, fiyatlandırma verileri ve metodoloji şeffaflığı içerir ve kullanıcıların zaman içindeki benimseme eğrilerini, teknoloji geçişlerini ve rekabet değişikliklerini izlemesini sağlar.
Çok Kaynaklı Teknoloji Tespiti: Maksimum doğruluk ve kapsam sağlamak için HTML/JavaScript analizi, DNS kayıtları, iş tanımları ve çerezler dahil olmak üzere çeşitli kaynaklar aracılığıyla teknolojileri tanımlar
Zamansal Veri İzleme: Her teknoloji tespiti için first_seen_at ve last_seen_at zaman damgalarını sağlayarak geçmiş analizine ve benimseme modellerinin izlenmesine olanak tanır
Yapılandırılmış Teknoloji Kategorizasyonu: Teknolojileri, fiyatlandırma bilgileri, açıklamalar ve ilişki haritalaması dahil olmak üzere zenginleştirilmiş verilerle kategorilere ve üst kategorilere ayırır
Kapsamlı Kapsama: CRM ve pazarlama otomasyonundan altyapı ve güvenlik çözümlerine kadar araçları kapsayan 65 milyon şirkette 1,2 milyardan fazla teknoloji tespitini izler
PredictLeads Technographics Dataset Kullanım Alanları
Satış İstihbaratı: Satış ekiplerinin, hedeflenen erişim ve rekabetçi yer değiştirme kampanyaları için belirli teknolojileri veya rakiplerin ürünlerini kullanan potansiyel müşterileri belirlemesine yardımcı olun
Pazar Analizi: Analistlerin ve yatırımcıların, sektörler genelinde teknoloji benimseme eğilimlerini, pazar payı değişimlerini ve gelişmekte olan teknoloji kategorilerini izlemesini sağlayın
Rekabet İstihbaratı: Pazar fırsatlarını ve tehditlerini belirlemek için rakiplerin teknoloji yığını değişikliklerini ve müşteri geçişlerini izleyin
Yatırım Araştırması: VC'lerin ve yatırımcıların teknoloji benimseme eğilimlerini değerlendirmesine ve teknoloji seçimlerine göre yüksek büyüme gösteren girişimleri belirlemesine yardımcı olun
Artıları
Veri kümelerinde yüksek doğruluk oranı (yüzde 95'in üzerinde)
2018'e kadar uzanan zengin geçmiş verileri
Kapsamlı kapsam sağlayan çoklu veri toplama kaynakları
Eksileri
Bazı incelemelere göre algılama modellerinin iyileştirilmesi gerekiyor
Bazı teknoloji verileri güvenlik duvarlarının arkasında olabilir ve tespit edilemeyebilir
PredictLeads Technographics Dataset Nasıl Kullanılır
Hesap Oluşturun: predictleads.com/sign_up adresinden bir PredictLeads hesabı için kaydolun. İlk erişim için kredi kartı gerekmez.
Erişim Yöntemi Seçin: Tercih ettiğiniz veri erişim yöntemini seçin: API, düz dosyalar, web kancaları veya AI aracı entegrasyonu için MCP sunucusu
API Kimlik Doğrulaması Ayarlayın: Kontrol panelinden API kimlik bilgilerinizi alın ve API çağrıları yapmaya başlamak için bunları uygulamanıza entegre edin
Teknoloji Verilerini Sorgulayın: Belirli teknolojileri (örneğin, Salesforce, HubSpot, Marketo) kullanan şirketleri aramak için Teknoloji Kimliğini göndererek teknoloji algılama uç noktasını kullanın
Sonuçları Filtreleyin: first_seen_at, last_seen_at, güvenlik duvarı arkasında durumu ve algılama puanı gibi parametrelere göre sonuçları daraltmak için filtreler uygulayın
Algılama Kaynaklarını Analiz Edin: Yanıt verilerinde sağlanan teknoloji algılama kaynaklarını (komut dosyası etiketleri, DNS kayıtları, IP aralıkları, çerezler, iş tanımları) inceleyin
Teknoloji Benimsemesini İzleyin: Büyüyen veya azalan teknoloji trendlerini belirlemek için zaman damgası verilerini (first_seen_at ve last_seen_at) kullanarak zaman içindeki benimseme eğrilerini izleyin
İzleme Listeleri Oluşturun: Teknoloji yığınındaki değişiklikleri ve araçlar arasındaki geçişleri izlemek için belirli şirketler veya teknolojiler için izleme ayarlayın
Verileri Dışa Aktarın: Daha fazla işleme için teknoloji algılama verilerini tercih ettiğiniz analiz araçlarına veya CRM sistemlerine indirin veya senkronize edin
MCP Entegrasyonundan Yararlanın: AI aracıları kullanıyorsanız, teknoloji grafiklerini doğrudan AI sistemleriniz aracılığıyla sorgulamayı etkinleştirmek için MCP sunucu bağlantısını yapılandırın
PredictLeads Technographics Dataset SSS
PredictLeads, 65 milyon şirkette 46.000'den fazla teknolojiyi ve 1,2 milyar teknoloji tespitini izler. Veriler, script etiketlerinden, DNS kayıtlarından, IP aralıklarından, çerezlerden, iş tanımlarından ve web sitesi içeriğinden elde edilir.
Popüler Makaleler

2025'in En Popüler Yapay Zeka Araçları | AIPURE Tarafından 2026 Güncellemesi
Feb 10, 2026

Moltbook AI: 2026'nın İlk Saf AI Ajan Sosyal Ağı
Feb 5, 2026

ThumbnailCreator: YouTube Küçük Resim Stresinizi Çözen Yapay Zeka Aracı (2026)
Jan 16, 2026

2026 Yapay Zeka Akıllı Gözlükleri: Giyilebilir Yapay Zeka Pazarına Yazılım Odaklı Bir Bakış
Jan 7, 2026







