איך לגרד מוצרי Amazon וביקורות באמצעות AI (2026)

Amazon Web Scraper이란 무엇인가

Amazon Web Scraper는 Amazon.com에서 데이터를 자동으로 가져오도록 설계된 도구나 지능형 소프트웨어입니다. 여기서 말하는 데이터에는 제품 정보, 가격, 리뷰, 재고 상태 등이 포함될 수 있습니다. Amazon Web Scraper를 쓰는 가장 큰 목적은 시장 조사, 가격 비교, 경쟁사 분석에 필요한 대량의 정보를 한 번에 모으는 데 있습니다. 또한 사용자 리뷰를 수집해 키워드 리서치를 진행하면, 제품의 장단점을 더 잘 파악할 수도 있습니다.

Amazon Web Scraper의 핵심 기능

자동 데이터 추출: 이제 번거로운 복사‑붙여넣기를 반복할 필요가 없습니다. Web Scraper가 웹페이지에서 필요한 데이터를 직접 수집해 줍니다.
맞춤형 스크래핑: 필요에 따라 Scraper가 특정 태그와 데이터를 가져오도록 설정할 수 있어, 원하는 항목만 집중적으로 분석할 수 있습니다.
데이터 내보내기: 수집한 데이터를 Excel, CSV, JSON 같은 널리 쓰이는 형식으로 쉽게 내보내고, 다양한 데이터 도구에서 이어서 분석할 수 있습니다.
정기 업데이트: 일정 주기로 스크래핑을 돌리도록 설정하면 Amazon 상품 데이터베이스를 항상 최신 상태로 유지할 수 있고, 정보의 적시성도 확보할 수 있습니다.
리뷰 스크래핑: 대부분의 경우 경쟁 분석을 위해 리뷰 섹션에서 장점과 단점을 추출해야 합니다.

왜 Amazon Web Scraper를 사용해야 할까

Amazon은 전자상거래 세계에서 핵심 플레이어로, 방대한 상품군, 경쟁력 있는 가격, 매끄러운 쇼핑 경험으로 잘 알려져 있습니다. 이 플랫폼은 기업이 전 세계 잠재 고객에게 다가가고 사업 범위를 넓힐 수 있는 환경을 제공합니다. 소비자들은 Amazon을 신뢰할 수 있는 온라인 쇼핑 목적지로 여기고, 판매자에게는 안정적인 판매 환경을 제공합니다. 게다가 Amazon의 물류 시스템은 빠르고 효율적인 배송을 가능하게 해 고객 만족도를 높여 줍니다. Amazon은 스폰서 상품 광고나 브랜드 프로모션 같은 다양한 마케팅 도구도 제공해 노출과 매출을 끌어올릴 수 있게 돕습니다.

eCommerce 업계의 기업이라면 Amazon 판매 데이터를 분석하는 일은 꼭 필요한 단계입니다. Amazon Web Scraper를 활용하면 기업은 데이터를 모아 시장 트렌드와 소비자 행동에 대한 인사이트를 얻고, 제품 전략과 재고 관리를 개선할 수 있습니다. 이렇게 하면 Amazon 플랫폼에서 더 효율적으로 성장하고, 매출과 브랜드 인지도를 함께 높이며, 장기적인 성장을 뒷받침할 수 있습니다. Amazon Web Scraper를 분석 목적에 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보면 다음과 같습니다.

시장 조사

SKU 선정

올바른 SKU (Stock-Keeping Unit) 를 고르는 일은 eCommerce 성공의 핵심입니다. SKU 선택은 상품 구성, 공급망 효율성, 재고 관리에 직접적인 영향을 주기 때문입니다. Amazon Web Scraper를 사용하면 수백만 개 상품에서 정확한 데이터를 추출해 판매 추세와 고객 선호를 분석할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon 상품 페이지를 스크래핑하면 상품 가격, 리뷰 수, 판매자 평점 같은 중요한 정보를 쉽게 얻어 더 깊이 있는 시장 분석을 할 수 있습니다. 이런 데이터는 특정 SKU의 시장성이 얼마나 있는지, 어떤 상품이 특히 잘 팔리는지를 파악하는 데 도움이 됩니다. 같은 카테고리 안에서 상품을 비교하면 기업은 제품 구성을 더 날카롭게 다듬고, 잘 팔리는 SKU에는 재고를 더 확보하며, 느리게 움직이는 품목은 재고를 줄여 재고 회전율을 개선할 수 있습니다.
고객 트렌드 파악

대량의 상품 리뷰, 평점, 고객 피드백을 스크래핑하면 Web Scraper가 소비자 수요의 변화를 빠르게 잡아내는 데 도움을 줍니다. 예를 들어 리뷰 데이터를 분석하면 고객이 제품에서 특히 높이 평가하는 요소, 예를 들면 "가성비"나 "내구성" 같은 특징을 파악할 수 있습니다. 이런 정보는 제품 개발, 가격 전략, 마케팅 전략에 매우 중요합니다. 더 나아가 구매 빈도와 시간에 따른 판매 추세를 스크래핑하면 계절별 변동을 예측하고, 재고와 마케팅 계획을 미리 세울 수 있습니다.

market analysis.jpg

경쟁사 분석

가격 모니터링

경쟁이 치열한 환경에서는 가격 추적이 eCommerce 기업에 꼭 필요한 요소입니다. Amazon Web Scraper는 실시간으로 상품 데이터를 스크래핑해 경쟁사의 가격 변동을 따라가도록 도와주며, 내 가격이 경쟁력을 유지하는지도 확인할 수 있게 해 줍니다. 이 기능은 특히 동적 가격 전략을 적용할 때 중요합니다. 유사 상품에 대한 정보를 수집하면, 기업은 시장 수요, 재고 수준, 경쟁사 가격에 따라 자동으로 가격을 조정하는 유연한 가격 모델을 구축해 수익을 극대화할 수 있습니다.
리뷰 스크래핑

고객 리뷰는 상품 판매에 영향을 줄 뿐 아니라 시장 수요의 변화도 보여 줍니다. Amazon Web Scraper는 기업이 대량의 고객 피드백을 수집하도록 도와줍니다. AI 기반 Web Scraper는 여기서 더 나아가 데이터를 요약하고 감성 분석까지 수행해, 내 제품과 경쟁 제품에 대한 사용자의 입장을 더 정확히 이해하도록 도와줍니다. 그 결과 제품 디자인이나 마케팅 전략을 더 빠르게 조정할 수 있습니다.

비용 비교

Amazon Web Scraper를 활용하면 기업은 유사 상품의 가격, 배송비, 프로모션 데이터를 수집해 종합적인 비용 비교를 할 수 있습니다. 이렇게 모은 정보를 분석하면 비용 구조를 최적화하고, 불필요한 지출을 줄이며, 마진을 높이는 데 도움이 됩니다. Amazon에서 공급업체를 찾는 기업이라면 배송비와 공급업체별 가격 구조를 파악할 수 있어 비용을 낮추고 시장에서 경쟁력 있는 가격을 유지하는 데 유리합니다. 결국 이는 총이익률 개선으로 이어집니다.

AI를 활용한 Web Scraping을 직접 사용해 보세요

직접 해보세요! 클릭하고, 살펴보고, 보는 중에도 워크플로우를 실행할 수 있습니다.

Amazon 상품 데이터를 가져오는 데 AI를 써야 하는 이유

AI가 빠르게 발전하면서, AI 기반 Amazon Web Scraper는 데이터 스크래핑의 새로운 시대를 열고 있습니다. 기존 Web Scraping 방식보다 훨씬 많은 장점을 제공하죠. AI는 데이터 수집을 더 효율적이고 정확하게 만들 뿐 아니라 기술적 진입장벽도 크게 낮춰, eCommerce 기업에 새롭고 혁신적인 기회를 제공합니다.

비기술자도 쉽게 사용 가능

기술 배경이 없는 사용자에게도 AI 기반 Amazon Web Scraper는 매우 편리합니다. 전통적인 Scraper처럼 직접 코드를 쓰거나 API를 다룰 필요가 없습니다. 사용자는 필요한 스크래핑 조건과 원하는 열 이름만 지정하면 됩니다. AI가 자동으로 스크래핑 계획과 적절한 추천을 생성해 주기 때문에, 복잡한 프로그래밍이나 설정 과정의 부담을 크게 줄여 줍니다. 이런 기능은 전문 기술 인력이 없어도 eCommerce 팀이 효율적으로 데이터를 수집하게 해 주고, 팀 생산성을 높이며, 비기술 인력도 고급 데이터 수집 도구를 쉽게 활용할 수 있게 합니다.

AI suggest column.gif

빠르고 효율적

AI로 모든 웹사이트에서 데이터 추출 Get Started Free

AI Web Scraper는 데이터 추출 과정을 자동화해 스크래핑 속도와 효율을 크게 끌어올립니다. 복잡한 웹사이트 구조나 동적 콘텐츠도 빠르게 처리하면서 원하는 데이터를 정확히 잡아내고, 수작업 개입을 줄이며 전체 스크래핑 정확도를 높여 줍니다. 또한 AI Web Scraper는 운영 비용을 크게 줄이고 작업 흐름을 더 매끄럽게 만들어, 기업이 더 낮은 비용으로 더 높은 품질의 데이터를 얻고 의사결정도 더 정확하게 할 수 있도록 돕습니다.

scrape Amazon product data.gif

스마트 분석과 추천

전통적인 Web Scraper와 비교하면, AI web scraper 는 워크플로우 자동화에서 강점이 있습니다. AI 도구는 데이터를 자동으로 분류하고, 정보를 요약하고, 인사이트를 제시할 수 있습니다. 예를 들어 기업은 AI를 활용해 다양한 상품을 미리 정해 둔 카테고리로 분류하거나, 대량의 리뷰 데이터를 분석해 키워드와 감성 경향을 추출할 수 있습니다. 이렇게 하면 고객 피드백을 더 잘 이해하고 제품 개선에도 바로 연결할 수 있습니다. AI는 스크래핑된 데이터를 바탕으로 맞춤형 보고서를 만들어 주고, 자동으로 시장 분석까지 수행해 기업이 인기 있는 제품 특징과 잠재적 시장 기회를 빠르게 찾아내도록 도와줍니다.

스마트 출력 및 내보내기 옵션

AI 기반 Amazon web scraper를 사용하면 데이터 출력 방식도 더 똑똑해집니다. 기존 코드 방식은 보통 CSV 파일만 출력하지만, AI 도구는 CSV를 지원할 뿐 아니라 스크래핑한 데이터를 Google Sheets나 Notion 같은 협업 플랫폼으로 자동 내보내기도 합니다. 덕분에 분석과 공유가 훨씬 쉬워집니다. 예를 들어 데이터를 바로 Google Sheets로 가져와 실시간 분석을 하거나 팀 작업 도구와 연동할 수 있어, 부서 간 정보 흐름도 매끄럽게 유지됩니다. 이런 스마트 내보내기 방식은 팀의 의사결정 속도를 높이고 전체적인 업무 유연성과 대응력도 향상시킵니다.

Thunderbit로 스크래핑하기: AI Web Scraper

Thunderbit는 데이터 수집 요구를 충족하도록 만들어진 새롭고 강력하며 종합적인 AI-driven web scraper tool입니다. Thunderbit를 사용하면 Amazon에서 제품 정보, 가격 변동, 고객 리뷰 같은 데이터를 손쉽게 수집하고, 이를 빠르게 가치 있는 비즈니스 인사이트로 바꿀 수 있습니다. 아래에서 Thunderbit가 eCommerce 비즈니스의 경쟁력 강화에 어떻게 도움이 되는지 살펴보세요.

먼저 Thunderbit website에 접속한 뒤, Chrome 브라우저에 Thunderbit의 web scraper extension을 추가하세요. Google 계정이나 다른 이메일 계정으로 로그인하면 됩니다.

add Thunderbit to Chrome extension.gif 그다음 Thunderbit에 내장된 web scraper나 AI web scraper를 사용해 Amazon 상품 데이터와 리뷰를 스크래핑할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

옵션 1: Thunderbit 내장 Web Scraper 사용

Thunderbit는 사용자 니즈에 맞춰 다양한 내장 web scraper 도구를 개발하고 최적화했으며, 그중에는 Amazon 전용 scraper 모듈도 있습니다. 이 도구들은 Amazon의 복잡한 데이터 구조에 맞춘 사전 제작 템플릿을 제공해 대량의 정보를 수집하므로, 스크래핑 로직을 직접 설계할 필요가 없습니다. 그래서 전체 과정이 훨씬 빠르고 효율적입니다.

Amazon의 어떤 페이지를 열든 Thunderbit 확장 프로그램의 web scraper를 실행하면 됩니다. 그러면 풍부한 열 이름이 포함된 두 가지 미리 만들어진 scraper가 보입니다. 원하는 열만 선택하면 Thunderbit가 나머지를 알아서 처리합니다.

Amazon Collect SKU Reviews

이 도구에는 제품명, 제품 URL, 전체 평점, 평점 세부 정보, 평점 수, 리뷰 제목, 작성자 이름, 리뷰 내용, 리뷰 국가, 키워드 같은 사전 설정 열이 들어 있습니다. 원하는 열 옆 체크박스를 선택한 뒤 scrape를 클릭하면, 필요한 SKU 리뷰 데이터를 빠르게 가져와 제품 리뷰 분석에 바로 활용할 수 있습니다.

sku reviews_pre-built template.gif

Amazon Collect SKU Details

이 도구는 제품명, 제품 URL, 브랜드, 제조사, 시작 가격, 최종 가격, 설명, 평점, 카테고리, 배송 옵션, 판매자 URL 같은 사전 설정 열을 제공합니다. 원하는 열을 선택하고 scrape를 누르면 필요한 SKU 상세 데이터를 빠르게 수집할 수 있습니다. 공급업체, 제조사, 배송 옵션을 비교하거나, 시장 조사를 하거나, SKU의 가격 경쟁력을 확인하거나, 최신 판매 추세를 파악할 때 이런 데이터가 큰 도움이 됩니다.

sku detail page_pre-built template.gif

옵션 2: Thunderbit AI Web Scraper 사용

1단계: Amazon.com을 열고 사이드바에서 “AI Web Scraper”를 클릭하세요

Chrome 브라우저에서 Amazon 사이트를 열고, 데이터를 추출하려는 페이지를 검색하거나 찾아 이동한 뒤, Chrome 오른쪽 상단의 Thunderbit 아이콘을 클릭해 확장 프로그램을 연 다음 "AI Web Scraper."를 누르세요.

AI Web scraper.png

2단계: 추출할 데이터 필드를 조정하세요

어떤 데이터 태그를 골라야 할지 모르겠다면 AI Suggest Columns를 눌러 Thunderbit AI가 신뢰할 수 있는 열 이름을 자동으로 생성하게 할 수 있습니다. 원하는 데이터 필드를 자연어로 설명해서 열 이름 입력란에 넣는 것도 가능합니다. 아이콘을 선택해 이미지, URL, 텍스트, 숫자 등 원하는 데이터 형식으로 바꿀 수 있고, 그에 맞는 정보를 스크래핑할 수 있습니다.

초기 열 이름을 입력한 뒤에는 AI Improve Columns를 눌러 AI가 값을 더 다듬고 개선하도록 할 수 있습니다. 필요에 따라 각 열에 세부 지시사항도 추가할 수 있습니다. 예를 들어 제품 유형 열에 남성, 여성, 어린이 등으로 분류하도록 요청할 수 있습니다. Thunderbit는 각 항목을 설정한 네 가지 카테고리 중 하나로 자동 분류합니다. 또한 가격 열의 모든 금액을 현재 환율 기준으로 원하는 통화로 변환하도록 요청할 수도 있어, 통화 불일치 걱정 없이 분석에 필요한 값을 쉽게 얻을 수 있습니다.

마지막으로 원하는 데이터 양도 조정할 수 있습니다. Amazon 상품 페이지에서는 click pagination을 선택하고 스크래핑할 페이지 수를 지정하면 됩니다. Thunderbit가 페이지를 자동으로 넘기며 각 페이지의 데이터를 모두 추출해 줍니다.

3단계: 스크래핑한 데이터를 다운로드하거나 테이블로 내보내세요

Thunderbit web scraper 확장 프로그램을 사용하면 스크래핑한 데이터를 다양한 방식으로 내보낼 수 있습니다. 테이블 형식으로 출력하거나, CSV 파일을 컴퓨터에 다운로드하거나, Google Sheets에 저장하거나, Notion 또는 Airtable로 보낼 수도 있습니다. 계정에 로그인한 뒤 이 협업 및 파일 관리 플랫폼으로 바로 내보내면 됩니다.

output to google sheet.gif

AI로 Amazon SKU 데이터를 2번 클릭으로 스크래핑

전통적인 Web Scraper로 스크래핑하기

새로운 AI 도구 외에도, 가벼운 코드와 API를 사용하는 전통적인 web scraper 도구로도 Amazon 상품 데이터를 스크래핑할 수 있습니다.

ScraperAPI: API로 Amazon 상품 데이터를 JSON 형식으로 가져오기

ScraperAPI는 Amazon에서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 API를 제공하며, 제품 정보, 리뷰, 검색 결과, 가격 정보를 스크래핑해 구조화된 JSON 형식으로 돌려줍니다. API를 활용한 스크래핑 방법은 다음과 같습니다.

1단계: Python 환경 설정

먼저 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 그다음 Pandas 같은 일반적인 데이터 분석 라이브러리와 requests, BeautifulSoup 같은 Web Scraping 라이브러리를 설치하세요. 이런 라이브러리는 웹페이지에서 데이터를 쉽게 추출하는 데 도움이 됩니다.

2단계: ScraperAPI 계정 만들기

ScraperAPI 사이트로 이동해 무료 계정을 만들고 API 키를 받으세요. 이 키를 코드에서 ScraperAPI에 접근할 때 사용하면 됩니다.

3단계: 코드 준비하기

컴퓨터에 전용 폴더를 만들고 스크래핑을 수행할 Python 스크립트를 작성하세요. 기본 작업 흐름은 다음과 같습니다.

Amazon 검색 URL 가져오기: Amazon에서 원하는 상품을 검색한 뒤, 검색 결과 페이지 URL을 복사하세요.
요청 구성하기: ScraperAPI는 검색 결과의 처음 5개 페이지를 자동으로 순회합니다. 각 페이지의 URL은 기본 URL에 &page= 와 해당 페이지 번호를 붙여 만들 수 있습니다.
요청 보내고 데이터 파싱하기: get() 메서드를 사용해 ScraperAPI에 요청을 보내세요. 요청이 성공해 상태 코드가 200이면, 페이지 내용을 파싱해 원하는 ASIN (Amazon Standard Identification Number)을 추출합니다.
상세 상품 데이터 받기: structured data endpoint를 호출하면 각 ASIN에 대한 상세 정보를 받아 더 고급 분석에 활용할 수 있습니다.

4단계: 추가 가이드 살펴보기

더 자세한 사용 방법은 ScraperAPI 공식 블로그 가이드를 참고하세요.

ScrapFly: 차단을 피하고 대규모로 스크래핑하기

Amazon 데이터를 스크래핑할 때는 IP 차단, CAPTCHA, 동적 콘텐츠 로딩 같은 안티 스크래핑 기법이 개발자에게 자주 문제를 일으킵니다. ScrapFly는 이런 방어 메커니즘을 우회하는 데 도움을 주는 강력한 API를 제공해, 데이터를 원활하게 수집할 수 있게 해 줍니다.

ScrapFly의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

Rotating Residential Proxies: 차단을 피하기 위해 IP 주소를 자동으로 교체합니다.
JavaScript Rendering: 동적 콘텐츠를 처리하고 JavaScript로 렌더링된 페이지도 스크래핑합니다.
Full Browser Automation: 스크롤, 입력, 클릭을 위해 브라우저를 제어합니다.
Format Conversion: HTML, JSON, Text, Markdown 형식으로 스크래핑할 수 있습니다.

몇 줄의 코드만으로 ScrapFly를 사용해 Amazon 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 간단한 예시는 아래와 같습니다.

import scrapfly_sdk

# Create a client
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# Send a request
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# Get the returned data
print(response.json())

ScrapFly를 사용하면 Scraper가 Amazon의 다양한 안티 스크래핑 방어를 처리할 수 있어 데이터 수집 성공률을 높일 수 있습니다. 단순한 상품 정보 추출부터 복잡한 리뷰 분석까지, ScrapFly는 꽤 유용한 도구입니다. 더 자세한 내용은 ScrapFly 공식 가이드를 참고하세요.

Python으로 스크래핑하기: 전통적인 코딩 방법

코딩에 익숙하고 직접 작성하는 데 편하다면, Python으로도 Amazon 상품 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 아래에 간단한 예시를 준비했습니다.

1단계: 사전 준비하기

먼저 프로젝트 전용 폴더를 만드세요.

mkdir amazonscraper

그다음 해당 폴더에 필요한 라이브러리를 설치하세요.

pip install beautifulsoup4
pip install requests

이제 원하는 이름으로 Python 파일을 하나 만드세요. 이 파일이 코드가 들어갈 메인 파일입니다. 여기서는 _amazon.py_라고 부르겠습니다.

2단계: 대상 페이지에 GET 요청 보내기

이제 requests 라이브러리를 사용해 대상 페이지에 GET 요청을 보내겠습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

3단계: Amazon 상품 데이터 스크래핑하기

이제 대상 페이지에서 어떤 데이터를 추출할지 정해야 합니다.

# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
    # Parse the page content
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # Find all product listings
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # Iterate over each product and extract details
    for product in products:
        # Extract product title
        title = product.h2.text.strip()

        # Extract product price
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "Price not available"

        # Extract product rating
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "Rating not available"

        # Print product details
        print(f"Title: {title}")
        print(f"Price: {price}")
        print(f"Rating: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"Failed to retrieve the page. Status code: {response.status_code}")

자주 묻는 질문

1. amazon.com에서 데이터를 스크래핑하는 것은 합법인가요?

네, Amazon의 공개 데이터를 스크래핑하는 것은 합법입니다! 많은 사이트와 마찬가지로 Amazon도 공개된 상품 목록과 기타 공개 정보를 누구나 볼 수 있도록 제공합니다. 이런 공개 정보는 Amazon의 이용약관을 위반하지 않는 범위에서 수집할 수 있습니다.

2. Thunderbit을 무료로 사용해 볼 수 있나요?

네, Thunderbit는 페이지와 데이터를 추출할 수 있는 무료 기능을 제공합니다. 일부 고급 기능은 유료일 수 있지만, 기본 추출 기능은 대체로 무료로 사용할 수 있습니다.

3. Amazon에서 어떤 데이터를 스크래핑할 수 있나요?

Amazon에서는 상품 제목, 가격, 설명, 리뷰, 평점, 판매자 정보 등 다양한 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 이 데이터는 시장 조사, 가격 모니터링, 경쟁사 분석에 매우 유용합니다.

4. Amazon 데이터를 얼마나 자주 스크래핑해야 하나요?

빈도는 찾고 있는 데이터 종류에 따라 다릅니다. 가격이나 경쟁사 활동을 추적한다면 매일 또는 매주 스크래핑하는 것이 좋을 수 있습니다. 제품 정보처럼 비교적 안정적인 데이터라면 한 달에 한 번 정도로도 충분할 수 있습니다.

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