직접 써봤습니다: 초보자도 쉽게 쓰는 Apify 대안

웹 데이터를 써야 하는 비즈니스 사용자라면, 요즘처럼 좋은(그만큼 정신없는) 시기도 드뭅니다. 영업, 이커머스, 운영 등 어떤 팀이든 “쉽고 안정적인 웹 스크래핑”에 대한 수요가 폭발적으로 늘었죠. 다만 문제는, 시중의 많은 플랫폼이 여전히 ‘개발자’ 중심으로 설계돼 있다는 점입니다. Docker, 프록시, 낯선 프로그래밍 언어까지 배우지 않고도, 깔끔하게 정리된 데이터를 스프레드시트로 바로 옮기고 싶은 사람들에게는 진입장벽이 너무 높습니다. 이런 불편함을 팀들로부터 계속 듣다 보니—솔직히 말해—를 만들게 됐습니다.

Apify는 웹 스크래핑 업계에서 손꼽히는 유명 플랫폼이고, 방대한 마켓플레이스와 탄탄한 사용자층을 갖고 있습니다. 하지만 과연 모두에게 ‘정답’일까요? 이 글에서는 Apify가 어떤 서비스인지, 어디에서 강점을 보이는지(그리고 어디가 아쉬운지), 그리고 왜 특히 초보자나 비기술 팀이 Apify 대안을 찾게 되는지까지 차근차근 정리해보겠습니다. 더불어 초보자 친화적인 AI 기반 옵션으로서 Thunderbit이 어떤 경쟁력을 갖는지, 그리고 비즈니스에 맞는 도구를 고를 때 무엇을 체크해야 하는지도 함께 안내할게요.

Apify란? 왜 사용자들은 Apify 대안을 찾을까?

기본부터 짚고 넘어가볼게요. 는 웹 스크래핑, 브라우저 자동화, 워크플로 통합을 위한 클라우드 플랫폼입니다. 핵심은 ‘Actors’라는 개념인데요. 데이터 추출이나 브라우저 작업을 자동화하는 서버리스 프로그램이라고 보면 됩니다. Apify Store에는 2026년 3월 기준 가 올라와 있고, 이커머스 사이트 스크래핑부터 LinkedIn 아웃리치 자동화까지 꽤 넓은 범위를 커버합니다.

Apify의 장점은 분명합니다. 강력하고 유연하며, LangChain, LlamaIndex 같은 도구와의 연동을 통해 AI 에이전트 워크플로의 ‘기반 인프라’로도 점점 자리를 잡고 있어요(). 엔터프라이즈나 기술 팀 입장에서는 커스터마이징과 확장성이 좋고, 이미 검증된 플랫폼이라는 점도 매력적이죠.

다만 초보자나 “기술 세팅 없이 데이터만 뽑고 싶은” 비즈니스 사용자에게는 Apify가 꽤 부담스럽게 느껴질 수 있습니다. Docker 컨테이너, 컴퓨트 유닛, 프록시 관리 같은 개념이 익숙하지 않으면 학습 곡선이 확 올라가거든요(). Actor 마켓플레이스가 아무리 커도, 내 목적에 딱 맞는 Actor를 찾는 과정 자체가 쉽지 않고(조금만 바꾸려 해도) 난이도가 급상승합니다. 게다가 크레딧 기반 과금 방식도 처음엔 헷갈리기 쉬워요.

사람들이 Apify 대안을 찾는 이유는?

• 가파른 학습 곡선: 비개발자는 설정과 트러블슈팅에서 막히기 쉽습니다.
• 초보자 지원의 한계: 많은 Actor가 기술 지식을 전제로 만들어져 있습니다.
• 템플릿/라이브러리 공백: 모든 케이스가 다 커버되진 않고, Actor 커스터마이징에 코딩이 필요할 수 있습니다.
• 복잡한 가격 구조: 사용량 기반 비용(컴퓨트 유닛, 프록시, 스토리지)을 미리 가늠하기 어렵습니다.
• 비정형 데이터 처리 부담: 지저분하거나 동적인 페이지는 추가 작업이 자주 필요합니다.

Apify 대시보드를 켜놓고 “그냥 이걸 스프레드시트에 넣고 싶은데…”라고 생각해본 적 있다면, 그건 당신만의 고민이 아닙니다.

Apify 대안의 유형과 각각의 장점

다행히 웹 스크래핑 시장에는 선택지가 다양하고, 각 도구마다 강점이 다릅니다. 저는 보통 아래처럼 나눠서 봅니다.

1. 노코드 스크래퍼

시각적 UI와 드래그앤드롭 워크플로에 집중한 도구들입니다. 코딩 없이 데이터를 모으려는 비즈니스 사용자를 정조준하죠. 웹 스크래핑의 ‘Squarespace’ 같은 느낌이라고 생각하면 이해가 빠릅니다.

장점:

• 초보자 친화적
• 시작이 빠름
• 필드(컬럼)를 화면에서 직접 고를 수 있음

단점:

• 복잡한 작업에서는 유연성이 떨어질 수 있음
• 동적이거나 고도로 커스터마이즈된 사이트에서 막힐 수 있음

예시:

• ParseHub
• Octoparse
• WebHarvy

2. AI 기반 스크래퍼

Thunderbit 같은 최신 도구들은 AI가 웹페이지를 ‘읽고 이해’해서 데이터를 뽑아줍니다. 템플릿이나 셀렉터를 직접 만들 필요 없이, 원하는 결과를 말하면 AI가 알아서 방법을 찾아주는 방식이죠.

장점:

• 비정형/동적 데이터에 강함
• 사이트 레이아웃이 바뀌어도 적응
• 설정이 거의 없어 비기술 사용자에게 적합

단점:

• 클라우드 크레딧 또는 사용량 기반 과금이 있을 수 있음
• 일부 고급 기능은 아직 발전 중인 경우가 있음

예시:

• Browse AI
• Bardeen

3. 템플릿 기반 솔루션

Amazon, Zillow, LinkedIn처럼 많이 쓰는 사이트는 템플릿을 미리 만들어두고, ‘원클릭’으로 추출하게 해주는 방식입니다.

장점:

• 지원 사이트라면 바로 결과가 나옴
• 학습 부담이 거의 없음

단점:

• 템플릿이 있는 사이트에만 한정
• 커스터마이징이 까다로울 수 있음

예시:

• Thunderbit(Amazon, Zillow, Shopify 등)
• Apify Actors(주요 사이트)
• Web Scraper Chrome Extension

4. 개발자 중심 플랫폼

코드로 만지는 걸 좋아한다면 이런 플랫폼이 잘 맞습니다. API, 스크립팅, 최대한의 유연성을 주는 대신, 기술 역량과 유지보수는 사용자가 책임져야 하죠.

장점:

• 커스터마이징이 사실상 무제한에 가까움
• 대규모 프로젝트로 확장 가능

단점:

• 초보자에게는 어렵고 부담됨
• 코딩 및 유지보수 필요

예시:

• Apify
• Scrapy
• Puppeteer

Apify가 아쉬운 지점: 비즈니스 사용자 관점의 핵심 한계

공정하게 말하면 Apify는 기술 팀에게 정말 강력한 도구입니다. 다만 비즈니스 사용자 관점에서 Apify 리뷰와 현장 피드백을 보면, 불만은 대체로 세 가지로 모이더라고요.

1. 높은 진입장벽

Actor가 22,000개가 넘더라도, Apify를 제대로 쓰려면 Docker, 컴퓨트 유닛, 프록시, 리소스 할당 같은 개념을 이해해야 하는 경우가 많습니다(). 비개발자에게는 꽤 큰 부담이죠. Capterra의 Apify 리뷰에서도 “학습 곡선이 가파르다”, “가격이 헷갈린다”는 말이 반복해서 나옵니다().

2. 템플릿 커버리지와 커스터마이징의 한계

Actor 마켓플레이스가 크긴 하지만, 모든 니치 케이스를 다 커버하진 못합니다. 목표 사이트가 없거나, 원하는 형태로 조금만 바꾸려 해도 Actor를 만들거나 수정해야 하고, 이 과정은 대개 코딩으로 이어집니다. “새 사이트를 빨리 긁어오고 싶은” 팀에게는 여기서 병목이 생기기 쉽습니다.

3. 복잡한 과금 구조

Apify는 월 구독 플랜과 사용량 기반 과금이 섞여 있습니다:

• Starter: 월 $29(사용량 별도)
• Free: 월 $0(월 $5 선불 사용량 포함)
• Scale: 월 $199
• Business: 월 $999
• Enterprise: 별도 협의

실제 비용은 컴퓨트 유닛(CU), 프록시 사용량, 스토리지에서 크게 발생합니다(). 특히 레지덴셜 프록시(Starter 기준 $8/GB)나 높은 동시성(concurrency)이 필요하면 크레딧이 생각보다 빠르게 소진될 수 있어요(). 초보자 입장에서는 예산을 잡기가 까다로운 포인트입니다.

4. 비기술 팀에게는 과한 UX

Apify 대시보드는 ‘단순함’보다는 ‘유연함’을 우선하는 설계입니다. Excel이나 Google Sheets로 데이터를 옮기려는 영업/마케팅/운영 팀에게는 전체 과정이 과하게 느껴질 수 있죠.

사용자 평점 요약(2026년 3월 기준):

• G2: 4.7/5 (리뷰 407개)
• Capterra: 4.8/5 (리뷰 387개)
• Trustpilot: 4.8/5 (리뷰 395개)
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정리하면, Apify는 강력하지만 초보자에게는 친절하지 않을 수 있습니다.

Thunderbit: 초보자 친화적인 Apify 대안

여기서 가 등장합니다. Thunderbit은 “너무 기술적이거나, 반대로 너무 제한적인” 도구 사이에서 막히는 비즈니스 사용자가 많다는 문제의식에서 출발했어요. 목표는 단순합니다. 웹 스크래핑을 복사-붙여넣기만큼 쉽게 만드는 것—코딩도, 템플릿도 없이 결과만 얻도록요.

Thunderbit은 비기술 사용자를 위해 설계된 입니다. 사용 방식은 아래처럼 간단합니다.

• 2번 클릭으로 스크래핑: 확장 프로그램을 열고 “AI Suggest Fields”를 누르면, Thunderbit이 페이지를 읽고 적절한 컬럼을 추천한 뒤 스크래퍼를 자동으로 구성합니다.
• 즉시 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 내보내기—추가 단계나 CSV 정리 없이 끝납니다.
• 서브페이지 스크래핑: 더 많은 정보가 필요하면(상품 상세, LinkedIn 프로필 등) 각 서브페이지를 자동 방문해 테이블을 더 풍부하게 채웁니다.
• 페이지네이션 지원: 무한 스크롤이나 까다로운 네비게이션도 포함해 여러 페이지를 연속으로 수집합니다.
• 무료 데이터 내보내기: 내 데이터 다운로드/내보내기에 별도 장벽을 두지 않습니다.
• 스케줄 스크래퍼: 자연어로 반복 수집을 설정해 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
• 설정 불필요: Docker도, 프록시도, 코드도 필요 없습니다. 원하는 결과를 말하면 Thunderbit의 AI가 처리합니다.

Thunderbit은 2026년 3월 기준 이 사용 중이며, Chrome Web Store 평점은 4.3입니다. 모든 사람에게 만능 도구가 되기보다는, “두통 없이 결과가 필요한” 비즈니스 사용자의 데이터 추출을 쉽게 만드는 데 집중하고 있어요.

Apify 대비 Thunderbit의 차별점

Thunderbit이 어디에서 다르게 느껴지는지, 핵심만 딱 비교해보겠습니다.

Thunderbit이 특히 잘 맞는 경우:

• 리드/연락처 정보를 모으는 영업팀
• 가격, SKU, 리뷰를 추적하는 이커머스팀
• 매물 리스트를 수집하는 부동산 실무자
• 무엇보다 “스프레드시트에 빨리 담아야 하는” 모든 사람

Apify 대안을 평가하는 방법: 체크리스트

Apify 대안을 고를 때 저는 보통 아래 기준을 먼저 봅니다.

1. 사용 편의성

• 비기술 사용자도 몇 분 안에 시작할 수 있는가?
• 학습 부담이 큰가, 아니면 직관적인가?

2. 구독/과금의 유연성

• 무료 체험이나 넉넉한 무료 플랜이 있는가?
• 가격이 예측 가능한가, 아니면 프록시/컴퓨트 유닛 같은 숨은 사용량 비용이 있는가?

3. AI 강화 기능

• 다양한 사이트/레이아웃에 AI로 적응하는가?
• 비정형/동적 데이터도 처리 가능한가?

4. 작업 지원 범위

• 내 목적(리드 생성, 가격 추적 등)에 맞는가?
• 인기 사이트용 템플릿이나 즉시 실행 스크래퍼가 있는가?

5. 내보내기 및 연동

• Excel, Sheets, Notion, Airtable 등 원하는 도구로 바로 내보낼 수 있는가?
• 내보내기가 빠르고 무료인가?

6. 확장성

• 필요가 커져도 함께 성장할 수 있는가?
• 반복 수집 스케줄링이나 대량 리스트 처리(벌크)가 가능한가?

팁: 작은 파일럿부터 시작해보세요. “이 데이터가 필요해”에서 “스프레드시트 완성”까지 30분 안에 못 가면, 그 도구는 당신 팀에 안 맞을 가능성이 큽니다.

구독 모델과 유연성 비교

• Thunderbit: 예측 가능한 ‘행(row) 기반’ 과금. Starter는 월 $15에 500행, 최대 월 $249에 20,000행(). 무료 플랜은 6페이지(체험 시 10페이지) 수집 가능.
• Apify: Starter 월 $29(사용량 별도). 컴퓨트 유닛, 프록시, 스토리지에 추가 비용이 붙을 수 있음(). 무료 플랜은 월 $5 선불 사용량 포함.
• 기타 도구: Octoparse, ParseHub 같은 노코드 도구도 무료 플랜이 있지만, 내보내기 옵션 제한이나 고급 기능은 유료 플랜이 필요한 경우가 많습니다.

핵심: 지금의 사용 패턴과 앞으로의 성장 가능성을 같이 놓고, 예산과 운영 방식에 맞는 도구를 고르는 게 가장 중요합니다.

앞으로를 대비하기: 데이터 수집에서 확장성과 유연성이 중요한 이유

현장에서 자주 보는 패턴이 하나 있어요. “당장 문제를 해결하는 도구”를 골랐는데, 6개월 뒤 데이터 요구가 커지면서 금방 한계에 부딪히는 경우죠. 페이지 수가 늘고, 복잡도가 올라가고, 연동이 많아질수록 도구도 그 속도를 따라와야 합니다.

• AI 기반 도구(Thunderbit 등)는 새로운 사이트나 레이아웃 변경에도 적응해, 스크래퍼를 계속 다시 만들 필요가 줄어듭니다.
• 스케줄 스크래핑과 대량 가져오기 기능은 반복 작업을 자동화해 매주 수 시간을 아껴줍니다.
• 유연한 내보내기 옵션은 데이터가 필요한 곳으로 바로 흘러가게 해, 수작업 정리를 최소화합니다.

또한 비즈니스 워크플로에서 AI 에이전트가 더 보편화될수록, 그 생태계에 자연스럽게 연결되는 스크래핑 도구(Apify의 MCP 연동이나 Thunderbit의 API 등)의 중요성은 더 커질 겁니다().

현대적인 스크래핑 워크플로에 대한 추가 자료:

한눈에 비교: Apify vs. Thunderbit 및 기타 대안

Apify, Thunderbit, 그리고 대표적인 대안 2개를 빠르게 비교하면 아래와 같습니다.

어떤 도구를 선택해야 할까?

• Thunderbit: 영업/이커머스/부동산 등에서 스프레드시트로 빠르게 데이터를 옮기는 게 최우선이라면.
• Apify: 최대한의 유연성, 커스텀 워크플로, 대규모 AI 에이전트 연동이 필요하다면.
• Octoparse/ParseHub: 시각적 노코드 UI를 선호하고, 어느 정도 수동 설정을 감수할 수 있다면.

결론: 내 비즈니스에 맞는 Apify 대안 고르기

웹 스크래핑과 자동화는 이제 개발자만의 영역이 아닙니다. 비즈니스 사용자는 더 많은 데이터를 더 빠르고 쉽게 원하고, 도구도 그 기대치를 따라와야 하죠. Apify는 기술 팀과 엔터프라이즈급 프로젝트에 훌륭한 플랫폼이지만, 많은 초보자/비기술 사용자에게는 다소 ‘과한’ 선택일 수 있습니다.

Thunderbit은 복잡한 설정을 건너뛰고, 바로 데이터에 도달하고 싶은 사람을 위해 만들어졌습니다. AI 필드 추천, 2번 클릭 스크래핑, 즉시 내보내기까지—2026년 기준 비즈니스 사용자에게 가장 접근하기 쉬운 Apify 대안, 즉 최고의 대안 중 하나라고 자신 있게 말할 수 있습니다.

직접 확인해볼 준비가 되셨나요? 후, “이 데이터가 필요해”에서 “완료”까지 얼마나 빨리 갈 수 있는지 직접 체감해보세요. 웹 스크래핑을 더 깊게 파고 싶다면 가이드/팁/실전 사례가 모여 있는 도 함께 참고해보시길 바랍니다.

자주 묻는 질문(FAQs)

1. Thunderbit이 초보자에게 좋은 Apify 대안인 이유는 무엇인가요?
Thunderbit은 비기술 사용자를 기준으로 설계돼, AI가 필드를 추천하고 2번 클릭이면 설정이 끝납니다. 코드를 알 필요도, 복잡한 워크플로를 따로 짤 필요도 없어요. 원하는 결과를 설명하면 Thunderbit이 나머지를 처리합니다.

2. Thunderbit의 가격은 Apify와 어떻게 다른가요?
Thunderbit은 행(row) 기반 크레딧으로 과금하며, 월 $15에 500행부터 시작하고 소규모 프로젝트를 위한 무료 플랜도 제공합니다. Apify는 월 $29부터 시작하지만(사용량 별도), 컴퓨트 유닛/프록시/스토리지에 따라 비용이 빠르게 늘 수 있습니다.

3. Thunderbit은 서브페이지와 페이지네이션 스크래핑도 가능한가요?
가능합니다. Thunderbit의 AI는 상품 상세나 LinkedIn 프로필 같은 서브페이지 링크를 자동으로 따라가고, 무한 스크롤을 포함한 페이지네이션도 처리할 수 있습니다.

4. Thunderbit의 내보내기 옵션은 무엇이 있나요?
Excel, Google Sheets, Notion, Airtable, CSV, JSON으로 바로 내보낼 수 있어, 별도의 수작업 정리가 거의 필요 없습니다.

5. Apify 같은 개발자 중심 도구가 필요한지, Thunderbit 같은 초보자 친화 도구가 필요한지 어떻게 판단하나요?
고도로 커스터마이즈된 대규모 워크플로가 필요하거나 직접 Actor를 만들고 싶다면 Apify가 좋은 선택입니다. 반대로 기술 세팅 없이 빠르게 데이터를 추출하고 싶다면 Thunderbit이 더 잘 맞습니다. 두 도구를 모두 짧게 테스트해보고, 팀의 작업 방식과 숙련도에 맞는 쪽을 선택하세요.

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