Airbnbを自動でスクレイピングする方法：物件インサイトをすぐに引き出す

Airbnb에는 220개가 넘는 국가와 지역에 걸쳐 가 있지만, 시장 데이터를 위한 공개 API는 전혀 제공되지 않습니다. 가격 분석, 경쟁 숙소 비교, 조사용 데이터셋을 얻고 싶다면 사실상 스크래핑이 거의 유일한 방법입니다.

다만 Airbnb는 현대 웹사이트 중에서도 스크래핑이 특히 까다로운 편입니다. Akamai Bot Manager가 붙은 자체 WAF를 쓰고, 모든 화면을 React로 클라이언트 사이드에서 렌더링하며, CSS 클래스명도 경계심 많은 열쇠공이 열쇠를 자주 바꾸듯 수시로 바뀝니다. 저는 지금까지 가벼운 HTTP 라이브러리부터 풀 브라우저 자동화, 노코드 AI 도구까지 다양한 Airbnb 스크래핑 방법을 검증해 봤지만, 솔직히 말하면 어떤 방법도 모든 상황에 딱 맞는 만능 해법은 아니었습니다.

이 가이드에서는 실제로 쓸 수 있는 5가지 방법을, 직접 쓸 수 있는 코드와 함께, 장단점을 가감 없이 짚어가며, IP가 무자비하게 차단되지 않도록 하는 실전 팁까지 묶어서 설명합니다. Python 개발자든, 데이터 분석가든, 아니면 그냥 스프레드시트가 필요한 부동산 투자자든, 분명 맞는 방법을 찾을 수 있을 겁니다.

왜 Airbnb를 스크래핑할까? 실제 활용 예

Airbnb를 스크래핑하는 이유가 네스트된 HTML을 파싱하는 재미를 느끼기 위해서인 건 아닙니다. 사람마다 분명한 목적이 있습니다. 대표적인 활용 사례는 다음 6가지입니다.

가격 모니터링이나 경쟁 추적처럼 계속 이어지는 작업에서는 정기 실행이나 자동화된 스크래핑이 특히 잘 맞습니다. 필요한 건 한 번 찍은 스냅샷이 아니라, 계속 최신 상태의 데이터이기 때문입니다.

단기 임대 시장은 전통적인 호텔보다 더 빠르게 성장하고 있습니다. STR 수요는 한 반면, 호텔 수요는 0.3% 감소했습니다. 이 시장에 있다면 데이터가 곧 경쟁력입니다.

Airbnb 스크래핑이 어려운 이유

코드를 쓰기 전에, 왜 Airbnb가 스크래핑 난이도 로 평가되는지 이해해 두면 도움이 됩니다. 문제는 크게 3가지가 겹쳐 있기 때문입니다.

Airbnb의 봇 방어

Airbnb는 와 결합된 자체 WAF를 사용합니다. 이는 모든 요청을 여러 관점에서 동시에 평가하는 엔터프라이즈급 봇 탐지 시스템입니다. 단순한 속도 제한이 아니라, AI 기반 핑거프린트 판별이라고 보면 됩니다.

리스크가 높은 순서대로 보면 탐지 방식은 다음과 같습니다.

• TLS 핑거프린트(높음): Python의 requests 라이브러리는 실제 브라우저와 맞지 않는 독특한 TLS 핸드셰이크를 가집니다. Akamai는 JA3/JA4 방식으로 암호 스위트, 확장, ALPN 순서를 분석합니다. 기본 requests는 보호 사이트에서 성공률이 인 반면, 브라우저 TLS 핑거프린트를 흉내 내는 라이브러리는 92% 수준까지 올라갑니다.
• JavaScript 실행(높음): Akamai는 클라이언트 사이드 스크립트로 디바이스 속성, 하드웨어 성능, OS 정보 같은 “센서 데이터”를 수집합니다. 이 과정에서 _abck 쿠키가 생성됩니다. 이 JavaScript를 실행하지 않으면 요청이 막힙니다.
• 브라우저 핑거프린트(높음): Canvas, WebGL, 폰트 분석으로 자동화 도구를 잡아냅니다. 헤드리스 브라우저는 navigator.webdriver 플래그, 없는 플러그인, 부자연스러운 하드웨어 값 등을 드러내기 쉽습니다.
• HTTP 헤더 분석(높음): Sec-Fetch-* 헤더가 빠져 있으면 Airbnb에서 중 하나가 됩니다.
• IP 평판(중간): 데이터센터 IP는 거의 바로 차단됩니다. 대규모 운영에서는 주거용 프록시가 사실상 필수입니다.
• 행동 분석(중간): 일정한 타이밍만 반복하고, 마우스 이동도 없고, 스크롤도 없다면 금방 눈에 띕니다.

차단되면 403 Forbidden(핑거프린트 실패), 429 Too Many Requests(속도 제한), 503 Service Unavailable(Akamai 챌린지 페이지), 또는 CAPTCHA 페이지가 뜹니다.

Airbnb 페이지는 동적이고 JavaScript 의존도가 높다

Airbnb에 requests.get()을 날려도 돌아오는 건 실제 숙소 데이터가 아닌, 플레이스홀더 HTML만 있는 React 셸일 뿐입니다. “일반 HTTP 요청이 작동하지 않고, 적절한 프록시와 진짜 JavaScript 렌더링이 없다면, Airbnb를 스크래핑하는 게 아니라 그냥 플레이스홀더만 가져오는 셈이다.”

실제 데이터는 내부 GraphQL API 호출을 통해 클라이언트 쪽에서 가져옵니다. 검색 결과는 /api/v3/StaysSearch, 숙소 상세는 /api/v3/PdpPlatformSections를 씁니다. 즉, 쓸 만한 데이터의 상당수는 풀 브라우저나 API 가로채기가 필요합니다.

DOM이 자주 바뀐다

Airbnb는 CSS-in-JS를 쓰고 있어서 해시된 클래스명이 배포 때마다 바뀝니다. 문서화된 예시로는 _tyxjp1, lxq01kf, atm_mk_h2mmj6, t1jojoys, _8s3ctt 등이 있습니다. 가 설명하듯, “이 클래스들은 안정성을 전제로 설계되지 않았고, 화면이 달라 보이지 않더라도 언제든 바뀔 수 있습니다.”

개발자 커뮤니티에서도 이 문제는 오래전부터 많이 이야기돼 왔습니다. “CSS 클래스는 계속 바뀌기 때문에, 거기에 의존하는 건 스크래퍼를 망가뜨리는 가장 빠른 길입니다.” DEV Community의 한 숙련 개발자는 이렇게 정리했습니다. “매주 깨지는 빠른 스크래퍼보다, 절반 느려도 절대 안 깨지는 스크래퍼가 훨씬 더 가치 있다.”

업계 추정으로는 하다고 합니다. 이유는 DOM 변화, 핑거프린트 업데이트, 엔드포인트 스로틀링 등입니다.

어떤 방법을 고를까? Airbnb 스크래핑 5가지 방식

코드로 들어가기 전에 비교표부터 보는 게 좋습니다. 어떤 방법이든 현실적인 트레이드오프가 있고, 만능 “정답”은 없습니다.

이제부터는 Python 방식부터 순서대로 설명하고, 마지막에는 코드 없이 가고 싶은 사람을 위한 노코드 방법도 소개하겠습니다.

단계별: Requests로 Airbnb를 Python 스크래핑하기(HTTP 우선)

가볍고 시작하기 쉬운 방식입니다. 브라우저도, chromedriver도 필요 없습니다. 대신 얻을 수 있는 데이터와 못 얻는 데이터가 분명히 나뉩니다.

Python 환경 준비

프로젝트 폴더를 만들고 가상환경을 준비합니다.

1mkdir airbnb-scraper && cd airbnb-scraper
2python -m venv venv
3source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate
4pip install requests beautifulsoup4 pandas pyairbnb

pyairbnb는 가벼운 라이브러리로, 를 받았고, 마지막 릴리스는 2026년 2월입니다. Airbnb 내부 StaysSearch GraphQL API를 가로채는 방식이라 HTML 자체를 전혀 스크래핑하지 않습니다. 그래서 CSS 클래스 변경에 강하다는 장점이 있습니다. 다만 개인 유지보수라는 점은 리스크지만, 업데이트는 활발한 편입니다.

방법 A: pyairbnb로 검색 결과를 빠르게 가져오기

구조화된 Airbnb 데이터를 가장 빠르게 얻는 방법입니다.

1import pyairbnb
2import pandas as pd
3# 지역과 날짜로 검색
4results = pyairbnb.search_all(
5    query="Austin, TX",
6    checkin="2025-08-01",
7    checkout="2025-08-03",
8    adults=2,
9    currency="USD"
10)
11# DataFrame으로 변환
12df = pd.DataFrame(results)
13print(df[['name', 'price', 'rating', 'reviewsCount', 'url']].head())
14df.to_csv("airbnb_austin.csv", index=False)

pyairbnb는 get_details(), get_price(), get_reviews(), get_calendar(), get_listings_from_user()도 지원합니다. 모든 함수에서 로테이션용 프록시 URL을 지정할 수 있습니다.

방법 B: BeautifulSoup로 직접 HTTP 요청 보내기

서드파티 라이브러리에 의존하고 싶지 않다면 직접 요청을 보낼 수도 있습니다. 다만 기본 requests는 TLS 핑거프린트 때문에 꽤 빨리 막힙니다. 브라우저 TLS 지문을 흉내 내는 curl_cffi를 쓰면 성공률이 확 올라갑니다.

1from curl_cffi import requests as cffi_requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3import json
4url = "https://www.airbnb.com/s/Austin--TX/homes?checkin=2025-08-01&checkout=2025-08-03&adults=2"
5headers = {
6    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36",
7    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
8    "Sec-Fetch-Dest": "document",
9    "Sec-Fetch-Mode": "navigate",
10    "Sec-Fetch-Site": "none",
11    "Sec-Fetch-User": "?1",
12}
13response = cffi_requests.get(url, headers=headers, impersonate="chrome131")
14soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

Schema.org microdata에서 데이터 추출하기

Airbnb는 HTML 마크업 안에 schema.org microdata를 직접 심어 둡니다. 이런 의미 기반 태그는 입니다. itemprop="itemListElement" 컨테이너를 찾으면 됩니다.

1listings = soup.find_all("div", itemprop="itemListElement")
2data = []
3for listing in listings:
4    name_tag = listing.find("meta", itemprop="name")
5    url_tag = listing.find("meta", itemprop="url")
6    position_tag = listing.find("meta", itemprop="position")
7    data.append({
8        "name": name_tag["content"] if name_tag else None,
9        "url": url_tag["content"] if url_tag else None,
10        "position": position_tag["content"] if position_tag else None,
11    })
12df = pd.DataFrame(data)
13df.to_csv("airbnb_listings.csv", index=False)

다만 schema.org 태그로 얻을 수 있는 건 숙소 이름, URL, 순위 정도이고, 가격, 평점, 편의시설까지는 포함되지 않습니다. 더 풍부한 데이터가 필요하다면 브라우저 자동화나 API 가로채기가 필요합니다.

단계별: Selenium 또는 Playwright로 Airbnb를 Python 스크래핑하기

날짜 의존 가격, “Show more” 뒤에 숨은 편의시설, 전체 리뷰처럼 동적 콘텐츠가 필요할 때는 브라우저 자동화가 맞습니다.

브라우저 자동화를 써야 하는 경우

• 실제 요금을 보여주려면 날짜 선택이 필요한 페이지
• 인터랙티브 요소 뒤에 숨은 편의시설이나 리뷰
• JavaScript 실행 후에만 로드되는 데이터
• 스크롤, 클릭 같은 페이지 조작이 필요한 경우

Selenium과 Playwright: 지금은 Playwright가 우세

브라우저 자동화에서는 요즘 Playwright가 Selenium보다 꽤 앞서 있습니다. 더 빠르고, 비동기 처리를 기본 지원하며, 브라우저 바이너리 설치도 자동이고, 현대적인 웹앱 대응도 좋습니다. Selenium은 Chrome 업데이트와 ChromeDriver 버전이 어긋나는 가 오래된 골칫거리입니다.

그래도 Selenium은 튜토리얼과 StackOverflow 답변이 더 많습니다. 익숙한 쪽을 쓰면 됩니다.

Playwright 설치

1pip install playwright playwright-stealth
2playwright install chromium

Airbnb로 이동해서 숙소 정보 추출하기

1import asyncio
2from playwright.async_api import async_playwright
3from playwright_stealth import stealth_async
4import json
5async def scrape_airbnb():
6    async with async_playwright() as p:
7        browser = await p.chromium.launch(headless=False)  # headless=True는 더 위험함
8        context = await browser.new_context(
9            viewport={"width": 1920, "height": 1080},
10            user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36"
11        )
12        page = await context.new_page()
13        await stealth_async(page)
14        url = "https://www.airbnb.com/s/Austin--TX/homes?checkin=2025-08-01&checkout=2025-08-03&adults=2"
15        await page.goto(url, wait_until="networkidle")
16        # CSS 클래스보다 안정적인 data-testid가 나올 때까지 대기
17        await page.wait_for_selector('[data-testid="card-container"]', timeout=15000)
18        # 숙소 데이터 추출
19        listings = await page.query_selector_all('[data-testid="card-container"]')
20        results = []
21        for listing in listings:
22            title_el = await listing.query_selector('[data-testid="listing-card-title"]')
23            subtitle_el = await listing.query_selector('[data-testid="listing-card-subtitle"]')
24            title = await title_el.inner_text() if title_el else None
25            subtitle = await subtitle_el.inner_text() if subtitle_el else None
26            results.append({"title": title, "subtitle": subtitle})
27        await browser.close()
28        return results
29data = asyncio.run(scrape_airbnb())

GraphQL API를 가로채기: 가장 믿을 만한 DIY 방법

금방 깨지는 DOM 요소를 파싱하는 대신, Airbnb의 내부 API 호출을 가로채면 됩니다. 그러면 깔끔하게 구조화된 JSON이 돌아옵니다.

1api_responses = []
2async def handle_response(response):
3    if "StaysSearch" in response.url:
4        try:
5            data = await response.json()
6            api_responses.append(data)
7        except:
8            pass
9page.on("response", handle_response)
10await page.goto(url, wait_until="networkidle")
11# API 응답 파싱
12if api_responses:
13    search_results = api_responses[0]["data"]["presentation"]["staysSearch"]["results"]["searchResults"]
14    for result in search_results:
15        listing = result.get("listing", {})
16        pricing = result.get("pricingQuote", {})
17        print(f"{listing.get('name')} — {pricing.get('price', {}).get('total')}")

StaysSearch 응답에는 id, name, roomTypeCategory, bedrooms, bathrooms, personCapacity, avgRating, reviewsCount, isSuperhost, 그리고 상세한 가격 내역이 들어 있습니다. Airbnb 프론트엔드가 실제로 페이지를 그릴 때 쓰는 것과 같은 데이터입니다.

페이지네이션 처리

Airbnb는 페이지당 대략 18개 정도의 숙소를 보여주며, items_offset URL 파라미터를 사용합니다. 상한은 대략 17페이지, 즉 검색 1회당 약 300건 정도입니다.

1import time
2import random
3base_url = "https://www.airbnb.com/s/Austin--TX/homes?checkin=2025-08-01&checkout=2025-08-03&adults=2"
4all_results = []
5for page_num in range(17):  # 최대 약 17페이지
6    offset = page_num * 18
7    paginated_url = f"{base_url}&items_offset={offset}"
8    # ... 여기서 이동 후 위와 같은 방식으로 스크래핑 ...
9    time.sleep(random.uniform(3, 7))  # 페이지 사이에 랜덤 대기

Python으로 Airbnb 가격을 스크래핑하는 방법: 날짜 의존 가격 문제 풀기

많은 튜토리얼이 건너뛰는 부분이지만, 가격 분석에서는 가장 중요한 섹션입니다.

왜 날짜 없이는 가격이 안 보일까

Airbnb에서는 약 90%의 경우 체크인/체크아웃 날짜를 지정하지 않으면 정확한 가격이 표시되지 않습니다. 날짜가 없으면 애매한 “1박당 가격 범위”만 보이거나, 아예 가격이 안 나올 수도 있습니다. “숙소가 가격을 표시하지 않는다면(예를 들어 Airbnb가 날짜나 인원 조정을 요구할 때), 함수는 그냥 None을 반환한다.”

좋은 소식은 2025년 4월 기준으로 Airbnb가 전 세계 모든 게스트에게 으로 바꿨다는 점입니다. 예전에는 “총액 표시” 토글이 따로 있었고, 기본값이 되기 전 약 1,700만 명의 게스트가 사용했습니다.

URL 파라미터로 날짜 넘기기

검색 URL에는 반드시 checkin과 checkout을 넣으세요.

1https://www.airbnb.com/s/Austin--TX/homes?checkin=2025-08-01&checkout=2025-08-03&adults=2

이렇게 하면 페이지 표시와 API 응답 양쪽에서 실제 1박 요금과 총액을 얻을 수 있습니다.

가격 분석을 위해 날짜 범위를 반복해서 가져오기

호스트나 투자자가 계절별 가격 데이터가 필요하다면 이렇게 하면 됩니다.

1from datetime import datetime, timedelta
2start_date = datetime(2025, 7, 1)
3end_date = datetime(2025, 12, 31)
4stay_length = 2  # 숙박일 수
5current = start_date
6date_ranges = []
7while current + timedelta(days=stay_length) <= end_date:
8    checkin = current.strftime("%Y-%m-%d")
9    checkout = (current + timedelta(days=stay_length)).strftime("%Y-%m-%d")
10    date_ranges.append((checkin, checkout))
11    current += timedelta(days=7)  # 매주 간격
12for checkin, checkout in date_ranges:
13    url = f"https://www.airbnb.com/s/Austin--TX/homes?checkin={checkin}&checkout={checkout}&adults=2"
14    # ... 가격 데이터 수집 ...
15    time.sleep(random.uniform(5, 10))  # 충분히 여유를 두고 진행

GraphQL API 응답에서 가격을 읽을 때는 pricingQuote 객체를 보세요. 여기에는 price.total, price.priceItems(청소비나 서비스 수수료 같은 개별 항목), rate.amount(1박 요금)가 들어 있습니다.

Airbnb 사이트 개편에도 버틸 수 있는 Python 스크래퍼 만들기

누구도 쓰고 싶어 하지 않는 유지보수 얘기지만, 사실 Airbnb 스크래핑에서는 가장 중요합니다.

깨지기 쉬운 셀렉터와 덜 깨지는 셀렉터

data-testid 속성 사용하기

현재 Airbnb에서 확인되는 data-testid에는 card-container, listing-card-title, listing-card-subtitle, listing-card-name 등이 있습니다. 이 값들은 겉모습 스타일이 아니라 내부 테스트 프레임워크에 연결돼 있어서 CSS 클래스보다 잘 안 바뀝니다. 그래도 바뀔 수는 있지만 빈도는 훨씬 낮습니다.

1# 클래스명보다 덜 깨짐
2 title = await page.query_selector('[data-testid="listing-card-title"]')

Schema.org microdata 사용하기

Airbnb는 HTML 마크업에 itemprop 속성을 직접 넣어 둡니다. 웹 표준에 맞는 방식이라, 겉모습용 CSS 클래스보다 훨씬 덜 바뀝니다.

1# schema.org 마크업에서 숙소 항목을 한꺼번에 가져오기
2listings = soup.find_all("div", itemprop="itemListElement")
3for listing in listings:
4    name = listing.find("meta", itemprop="name")["content"]
5    url = listing.find("meta", itemprop="url")["content"]

GraphQL API를 가로채기

DIY 방식 중 가장 신뢰도가 높습니다. Airbnb 내부 API는 프론트엔드가 먹기 좋게 정리된 JSON을 돌려주기 때문에, DOM보다 응답 형식이 덜 흔들리는 편입니다.

AI 기반 추출이 유지보수를 0으로 만드는 이유

아무리 좋은 셀렉터 전략이라도 결국은 깨집니다. data-testid 이름이 바뀌거나 API 응답 구조가 버전업되면 또 손을 봐야 합니다. 진짜 유지보수를 없애는 거의 유일한 방법은 AI로 페이지를 매번 현장에서 읽고, 하드코딩된 셀렉터에 의존하지 않는 것입니다. 이 부분은 뒤에서 Thunderbit로 더 자세히 다룹니다.

Airbnb 스크래핑에서 차단되지 않기 위한 팁

실무 경험과 커뮤니티 지식을 바탕으로 한 실전 팁입니다.

프록시를 로테이션하기(주거용은 필수)

데이터센터 IP는 Airbnb에서 바로 차단됩니다. 제대로 규모 있게 하려면 주거용 프록시가 필요합니다. 성능과 가격 면에서 평이 좋은 서비스는 아래와 같습니다.

경험 많은 개발자들이 꼭 짚는 포인트가 하나 있습니다. “매번 IP를 바꾸는 건 오히려 부자연스럽다. 실제 사용자는 한 세션 동안 같은 IP를 쓴다.” 따라서 추천 방식은 5~10분 정도는 같은 IP를 유지하는 sticky session을 쓰고, 20~30개 요청마다 로테이션하는 겁니다.

1proxies = {
2    "http": "http://user:pass@residential-proxy:port",
3    "https": "http://user:pass@residential-proxy:port",
4}
5response = cffi_requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies, impersonate="chrome131")

요청 수를 줄이기

커뮤니티에서 비교적 안전하다고 보는 기준은 다음과 같습니다.

• 1시간당 최대 페이지 수: 100 이하(약 1.6/분)
• 요청 간 대기: 3~10초(랜덤, 가능하면 가우시안 분포)
• 세션 휴식: 20개 요청마다 30~60초 쉬기
• 가장 좋은 시간대: 새벽 시간대(현지 시간 기준 2시 전후)
• 429 에러 대응: 지터가 들어간 지수 백오프

1import random
2import time
3delay = random.gauss(5, 1.5)  # 평균 5초, 표준편차 1.5
4delay = max(2, min(delay, 10))  # 2~10초로 제한
5time.sleep(delay)

헤더는 완전하고 일관되게 맞추기

Sec-Fetch-* 헤더가 빠져 있으면 중 하나가 됩니다. 각 헤더는 내부적으로 서로 맞아야 합니다. User-Agent가 Windows의 Chrome 131이라면, 다른 헤더도 그 설정과 일치해야 합니다.

1headers = {
2    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36",
3    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
4    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
5    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
6    "Sec-Fetch-Dest": "document",
7    "Sec-Fetch-Mode": "navigate",
8    "Sec-Fetch-Site": "none",
9    "Sec-Fetch-User": "?1",
10    "Sec-CH-UA": '"Google Chrome";v="131", "Chromium";v="131", "Not_A Brand";v="24"',
11    "Sec-CH-UA-Platform": '"Windows"',
12}

헤드리스 브라우저는 조심해서 쓰기

Playwright에서는 playwright-stealth 패키지가 약 17개의 우회 모듈(navigator.webdriver, plugins, languages, WebGL 등)을 보정해 줍니다. 하지만 최신 봇 방어는 40개 이상의 항목을 검사하므로, 그중 약 12개 정도만 보정되는 셈입니다. headless=False가 더 안전하지만, 속도는 떨어집니다.

Selenium에서는 undetected-chromedriver가 ChromeDriver 바이너리를 보정해 자동화 흔적을 줄여 주지만, 헤드리스는 여전히 불안정합니다.

대규모라면 스크래핑 API도 고려하기

수천 페이지를 받아와야 한다면, 스크래핑 API에 프록시 로테이션, CAPTCHA 해결, JavaScript 렌더링을 맡기는 편이 훨씬 편합니다. 에서는 Bright Data가 숙소당 48개 항목을 가져오면서 99% 성공률을 기록했습니다. 대신 비용이 듭니다. 는 요청당 75 크레딧을 소모하므로, 월 $49 플랜에서도 stealth 요청은 약 3,333건 정도로 제한됩니다.

Python 없이 Airbnb 스크래핑하기: Thunderbit 노코드 대안

Airbnb를 스크래핑하는 사람 모두가 개발자는 아닙니다. 호스트는 가격 비교가 필요하고, 투자자는 시장 데이터가 필요하고, 분석가는 스프레드시트가 필요합니다. 여기까지 Python 설명을 읽고 “이건 내가 감당할 유지보수보다 많다”고 느꼈다면, 이 섹션이 딱 맞습니다.

Thunderbit로 Airbnb를 몇 번 클릭만으로 가져오는 방법

는 으로 동작하는 AI 웹 스크래퍼입니다. 흐름은 이렇습니다.

1. Chrome Web Store에서 확장 프로그램 설치
2. Airbnb 검색 결과 페이지 열기 — 정확한 가격을 보려면 URL에 날짜를 포함하세요(예: ?checkin=2025-08-01&checkout=2025-08-03)
3. “AI Suggest Fields” 클릭 — Thunderbit가 페이지를 읽고, 숙소명, 가격, 평점, 위치, URL 같은 열을 자동으로 찾아냅니다
4. “Scrape” 클릭 — 데이터가 구조화된 테이블로 들어갑니다
5. “Scrape Subpages” 사용 — 각 숙소 상세 페이지를 열어 편의시설, 리뷰, 호스트 정보, 가격 내역을 추가 설정 없이 가져옵니다
6. Google Sheets, Excel, Airtable, Notion으로 내보내기

여기서 핵심은 서브페이지 스크래핑 기능입니다. Python으로 같은 걸 하려면 상세 페이지별 파싱 로직, 리뷰 페이지네이션 처리, 병렬 요청 관리가 필요합니다. Thunderbit는 이걸 한 번 클릭으로 해결합니다.

Thunderbit가 Airbnb 스크래핑의 3대 난제를 어떻게 풀까

앞서 말한 3가지 문제, 즉 봇 방어, JavaScript 렌더링, DOM 변화가 바로 Python 스크래퍼 유지보수를 힘들게 만드는 원인입니다. Thunderbit는 이 세 가지를 모두 처리합니다.

• IP 차단 걱정이 적음: Thunderbit의 Cloud Scraping 모드가 내부적으로 프록시 로테이션을 처리
• 셀렉터 붕괴 없음: AI가 매번 페이지를 현장에서 읽기 때문에 CSS 셀렉터를 따로 관리할 필요가 없고, Airbnb UI가 바뀌어도 코드 수정이 필요 없음
• 설정이 간단: Selenium 드라이버도, Python 환경도, 의존성 충돌도 없음
• 정기 스크래핑 가능: 자연어로 시간 간격을 지정해 가격을 계속 모니터링할 수 있어, 다이내믹 프라이싱과 경쟁 추적에 잘 맞음

Python을 써야 할까, Thunderbit를 써야 할까

둘 중 하나만 고를 문제는 아닙니다. 필요한 게 뭔지에 따라 다릅니다.

스크래핑 로직을 코드 수준에서 제어하고 싶거나, 커스텀 처리가 필요하거나, 기존 데이터 파이프라인에 붙이고 싶다면 Python이 맞습니다. 반대로 유지보수 없이 빠르게 데이터만 얻고 싶다면, 현실적으로는 Thunderbit가 더 똑똑한 선택입니다.

Airbnb 스크래핑의 법적·윤리적 포인트

여기는 짧고 실무적으로 정리하겠습니다. 저는 변호사가 아니며, 아래 내용은 법률 자문이 아닙니다.

법적 관점(대략적으로 보면):

• 판결은 인증 없이 접근 가능한 웹사이트의 공개 데이터를 스크래핑해도 CFAA 위반이 아니라고 봤습니다
• (2024년 1월)에서는 법원이 로그아웃 상태의 스크래퍼에게는 이용약관이 구속력을 갖지 않는다고 판단했습니다
• (2025년)은 CAPTCHA나 속도 제한을 우회하는 행위가 DMCA의 우회 방지 조항을 위반할 수 있다는 새로운 논리를 제시했습니다. 아직 검증 전이지만 주의 깊게 볼 필요는 있습니다

Airbnb의 입장: 에서는 자동화된 데이터 수집을 명확히 금지합니다. 다만 Airbnb가 스크래퍼를 공개적으로 고소한 적은 없습니다. 는 Airbnb로부터 “garbage”라고 불렸지만 11년 넘게 법적 도전 없이 운영돼 왔습니다.

실무 지침:

• 공개된 데이터만 수집할 것(로그인 벽을 우회하지 말 것)
• robots.txt 지침을 존중할 것
• 공격적인 요청 빈도로 서버에 부담을 주지 말 것
• GDPR/CCPA 아래에서 개인정보를 신중히 다룰 것
• 상업적 이용이라면 법무 전문가와 상의할 것

정리와 핵심 포인트

Airbnb 스크래핑은 “일단 돌아가면 됨” 수준부터 “운영 환경에서 버틸 수 있음” 수준까지 폭이 큽니다. 핵심은 다음과 같습니다.

1. URL에는 반드시 날짜를 넣기(checkin, checkout) — 없으면 가격 데이터는 거의 쓸모가 없습니다
2. CSS 클래스명에 기대지 말기. 대신 data-testid 속성, schema.org microdata, GraphQL API 가로채기를 쓰세요
3. 대규모 운영에는 주거용 프록시가 필수입니다. 데이터센터 IP는 거의 바로 막힙니다
4. 요청은 아껴서 보내기 — 3~10초 랜덤 대기, sticky session, 에러 시 지수 백오프
5. 유지보수를 없애고 싶다면 같은 AI 도구가 셀렉터 깨짐을 통째로 피하게 해 줍니다. 이게 Python 스크래퍼 유지보수 비용을 가장 크게 올리는 요인입니다
6. 도구는 목적에 맞게 고르기. 가벼운 조사라면 pyairbnb. 다이내믹 프라이싱 분석이라면 API 가로채기가 포함된 Playwright. 코딩 없이 계속 모니터링하려면 Thunderbit. 운영 규모라면 스크래핑 API가 맞습니다.

노코드 방식을 시험해 보고 싶다면, 이 있습니다. Airbnb 검색 페이지 몇 개만 열면 2분 안에도 바로 써볼 수 있습니다. Python 방식을 선택하더라도, 이 글의 코드 패턴은 그대로 당신의 목적에 맞게 응용할 수 있습니다.

웹 스크래핑 기법과 도구에 대해 더 보고 싶다면, , , 도 참고해 보세요. 에서는 튜토리얼 영상도 볼 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Airbnb는 스크래핑을 막을 수 있나요?

네. Airbnb는 Akamai Bot Manager를 사용하고, TLS 핑거프린트, JavaScript 챌린지, 브라우저 핑거프린트, IP 평판 평가를 함께 적용합니다. 탐지되면 403, 429, CAPTCHA가 돌아옵니다. 프록시 로테이션, 현실적인 헤더, 요청 속도 조절로 위험을 낮출 수는 있지만, 대량 수집에서 탐지를 완전히 피하는 방법은 없습니다.

Airbnb를 스크래핑하는 건 합법인가요?

공개 데이터 스크래핑은 일반적으로 미국 판례법(hiQ v. LinkedIn, Meta v. Bright Data)에서 허용되는 편이지만, Airbnb 이용약관은 이를 명확히 금지합니다. 법적 상황은 지역마다 다르고, DMCA 우회 방지에 대한 새로운 쟁점(Reddit v. Perplexity)이 봇 방어를 우회하는 스크래퍼에 영향을 줄 수 있습니다. 상업적 사용이라면 변호사와 상담하세요.

Airbnb에서 어떤 데이터를 얻을 수 있나요?

검색 결과에서는 숙소명, 가격(날짜 포함), 평점, 리뷰 수, 위치, 숙소 유형, URL을 얻을 수 있습니다. 상세 페이지에서는 전체 설명, 편의시설, 호스트 정보, 모든 리뷰, 사진, 공실 캘린더, 청소비, 가격 내역까지 얻을 수 있습니다. 어디까지 가능한지는 검색 페이지만 스크래핑하느냐, 개별 숙소 페이지까지 들어가느냐에 따라 달라집니다.

Python으로 Airbnb를 스크래핑하려면 프록시가 필요한가요?

몇 페이지 정도라면 프록시 없이도 되는 경우가 있지만, 20~30개 요청을 넘기면 주거용 프록시 로테이션을 강하게 권장합니다. 데이터센터 IP는 바로 막힙니다. 커뮤니티에서는 IP 1개당 시간당 100페이지 정도, 요청 사이 3~10초 랜덤 대기가 안전 기준으로 많이 쓰입니다.

코드 없이 Airbnb를 가장 쉽게 스크래핑하는 방법은 뭔가요?

을 쓰면 AI 필드 탐지로 Airbnb 검색 결과와 상세 페이지를 스크래핑할 수 있습니다. 셀렉터 설정도, 코딩도 필요 없습니다. 서브페이지 스크래핑(편의시설, 리뷰, 호스트 정보)도 지원하고, Google Sheets, Excel, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있으며, 가격 모니터링용 정기 스크래핑도 가능합니다.

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