직접 테스트해 봤어요: Apify의 초보자 친화적 대안

비즈니스 사용자가 웹 데이터를 본격적으로 쓰기 시작한 지금, 웹 스크래핑 도구를 고르기엔 더없이 좋은 시기예요. 그런데 동시에, 너무 복잡해진 시기이기도 하잖아요. 영업이든 이커머스든 운영이든 어떤 일을 하든, 쉽고 안정적인 웹 스크래핑 도구에 대한 수요는 빠르게 늘고 있거든요. 그런데 문제는, 대부분의 플랫폼이 개발자를 염두에 두고 만들어졌다는 거예요. Docker나 프록시, 새 프로그래밍 언어를 따로 배우지 않고도 그냥 구조화된 데이터를 스프레드시트로 옮기고 싶은 사람들을 위한 도구는 의외로 많지 않더라고요. 바로 그 지점이 여러 팀에서 계속 들었던 고민이었고, 솔직히 을 만들게 된 계기이기도 해요.

Apify는 방대한 마켓플레이스와 충성도 높은 사용자층을 가진, 웹 스크래핑 업계에서 가장 많이 들리는 이름 중 하나예요. 그런데 정말 모두에게 잘 맞는 도구일까요? 이번 글에서는 Apify가 뭔지, 어디서 강점을 보이고 어디서 그렇지 않은지, 그리고 왜 이렇게 많은 사용자가—특히 초보자나 비기술 팀이—Apify 대안을 찾고 있는지 하나씩 짚어 볼게요. 거기에 더해 Thunderbit이 초보자 친화적인 AI 기반 옵션으로서 어떻게 비교되는지, 그리고 우리 비즈니스에 맞는 도구를 고를 때 무엇을 봐야 하는지도 같이 정리해 드릴게요.

Apify란 무엇인가요? 왜 사용자들은 Apify의 대안을 찾을까요?

기본부터 짚고 갈게요. 는 웹 스크래핑, 브라우저 자동화, 워크플로 통합을 위한 클라우드 플랫폼이에요. 핵심은 “Actor”라는 개념인데요, Actor는 데이터 추출이나 브라우저 작업을 자동화해 주는 서버리스 프로그램이에요. Apify Store에는 2026년 3월 기준 가 올라와 있어요. 이커머스 사이트 스크래핑부터 LinkedIn 아웃리치 자동화까지, 다루는 작업의 폭이 정말 넓거든요.

Apify의 강점은 분명해요. 강력하고 유연한 데다, LangChain이나 LlamaIndex 같은 도구와의 통합 덕분에 AI 에이전트 워크플로의 기반 인프라로도 자리 잡고 있고요(). 엔터프라이즈 사용자나 기술 팀에게는 맞춤 설정이 자유롭고, 확장성도 좋고, 실전 검증까지 끝난 든든한 도구죠.

하지만 이면도 있어요. 기술 배경이 없고 그냥 데이터를 뽑아 쓰고 싶은 초보자나 비즈니스 사용자에게는 Apify가 꽤 부담스럽게 느껴질 수 있거든요. Docker 컨테이너나 컴퓨트 유닛, 프록시 관리()에 익숙하지 않다면 학습 곡선이 제법 가파르게 다가와요. Actor 마켓플레이스가 방대하긴 해도 적절한 도구를 찾거나 수정하는 일이 쉽지 않고, 크레딧 기반 가격 체계는 신규 사용자에게 헷갈리게 다가올 수 있어요.

왜 사용자들은 Apify의 대안을 찾을까요?

• 가파른 학습 곡선: 개발자가 아닌 사람은 설정과 트러블슈팅에서 막히기 쉬워요.
• 초보자 지원이 약해요: 많은 Actor가 어느 정도 기술 지식을 전제로 해요.
• 템플릿·라이브러리 공백: 모든 사용 사례를 다 커버하지는 않고, Actor를 손보려면 코딩이 필요할 때가 있거든요.
• 복잡한 가격 체계: 사용량 기반 비용(컴퓨트 유닛, 프록시, 저장소)은 미리 예측하기 어려워요.
• 비정형 데이터 처리의 어려움: 어수선하거나 동적인 페이지를 다루려면 추가 작업이 따라붙어요.

Apify를 켜 놓고 대시보드를 멍하니 보면서 “그냥 이걸 스프레드시트에 넣고 싶을 뿐인데…” 하고 한숨 쉬어 본 적 있다면, 절대 혼자가 아니에요.

Apify 대안의 유형과 각자의 장점

다행히 좋은 소식이 있어요. 웹 스크래핑 시장에는 다양한 대안이 있고, 각자 강점이 달라요. 저는 보통 이렇게 묶어서 봐요.

1. 노코드 스크래퍼

이 도구들은 시각적 인터페이스와 드래그 앤 드롭 워크플로에 중심을 두고 있어요. 코딩 없이 데이터를 모으고 싶은 비즈니스 사용자를 위해 만들어진 거죠. 웹 스크래핑계의 “Squarespace”라고 생각하면 감이 바로 와요.

장점:

• 초보자 친화적이에요
• 설정이 빨라요
• 필드를 시각적으로 골라낼 수 있어요

단점:

• 복잡한 작업에서는 유연성이 제한적이에요
• 동적이거나 매우 맞춤화된 사이트에서는 약한 모습을 보일 수 있어요

예시:

• ParseHub
• Octoparse
• WebHarvy

2. AI 기반 스크래퍼

Thunderbit 같은 신세대 도구들은 AI로 페이지를 읽고, 이해하고, 데이터를 뽑아내요. 템플릿이나 셀렉터를 따로 만들 필요가 없거든요. 원하는 걸 말로 설명해 주면 AI가 알아서 방법을 찾아 주는 식이죠.

장점:

• 비정형·동적 데이터 처리에 강해요
• 사이트 변경에 적응할 수 있어요
• 설정이 거의 없어서 비기술 사용자에게 잘 맞아요

단점:

• 클라우드 크레딧이나 사용량 기반 과금이 필요할 수 있어요
• 일부 고급 기능은 아직 다듬어지는 중이에요

예시:

• Browse AI
• Bardeen

3. 템플릿 기반 솔루션

이 도구들은 Amazon, Zillow, LinkedIn 같은 인기 사이트용 사전 구축 템플릿을 제공해서, 별도 설정 없이 클릭 한 번으로 데이터를 가져올 수 있어요.

장점:

• 지원되는 사이트라면 결과를 즉시 받을 수 있어요
• 학습 곡선이 거의 없어요

단점:

• 지원 템플릿 안에서만 동작해요
• 맞춤화가 까다로울 수 있어요

예시:

• Thunderbit(Amazon, Zillow, Shopify 등)
• Apify Actor(주요 사이트용)
• Web Scraper Chrome 확장 프로그램

4. 개발자 중심 플랫폼

코드를 직접 다루는 게 즐거운 분들에게는 이런 플랫폼이 잘 맞아요. 최대치의 유연성과 API, 스크립팅 지원을 얻을 수 있는 대신, 기술 역량은 직접 챙겨야 하거든요.

장점:

• 사실상 무제한에 가까운 맞춤화가 가능해요
• 대규모 프로젝트로도 확장돼요

단점:

• 초보자에게 친화적이지 않아요
• 코딩과 유지보수가 늘 따라붙어요

예시:

• Apify
• Scrapy
• Puppeteer

Apify의 한계: 비즈니스 사용자가 특히 느끼는 주요 제약

공정하게 말하면, Apify는 기술 팀에게 정말 강력한 도구예요. 다만 비즈니스 사용자들이 가장 자주 이야기하는 불만은(리뷰에서도 그대로 보이고요) 결국 세 가지 정도로 모이더라고요.

1. 가파른 학습 곡선

Actor가 22,000개 넘게 있어도, Apify를 쓰려면 결국 Docker, 컴퓨트 유닛, 프록시, 리소스 할당() 같은 개념을 익히게 되는 경우가 많아요. 비개발자에게는 이게 꽤 벅찰 수 있죠. Capterra 리뷰어들도 “가파른 학습 곡선”과 “헷갈리는 가격 체계”를 꾸준히 언급하고 있고요().

2. 제한적인 템플릿 범위와 맞춤화

Apify Actor 마켓플레이스가 방대하긴 한데, 그렇다고 모든 틈새 사용 사례를 다 커버하진 못해요. 목표 사이트가 지원되지 않으면 Actor를 직접 만들거나 손봐야 하는데, 보통 코딩이 따라오거든요. 새로운 사이트를 빠르게 스크래핑하고 싶은 팀에게는 이게 진짜 병목이 돼요.

3. 가격 체계의 복잡성

Apify의 가격은 월간 요금제와 사용량 기반 과금이 섞여 있어요.

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

그런데 실제로 비용이 나오는 부분은 컴퓨트 유닛(CU), 프록시 사용량, 저장소예요(). 신경 써서 관리하지 않으면 큰 스크래핑 작업 한 번에 크레딧이 훅 빠지기도 하거든요. 특히 주거용 프록시가 필요하거나($8/GB, Starter 기준) 동시성이 높아야 하는 경우엔 더 그래요(). 초보자에게는 예산 관리 자체가 만만치 않은 숙제예요.

4. 비기술 팀을 위한 사용성

Apify 대시보드는 단순함보다 유연성에 무게를 두고 있어요. 그래서 영업·마케팅·운영팀처럼 데이터를 그저 Excel이나 Google Sheets에 넣으면 되는 사람들에게는 흐름이 좀 과하게 느껴질 수 있어요.

2026년 3월 기준 사용자 평가 한눈에 보기:

• G2: 4.7/5(407개 리뷰)
• Capterra: 4.8/5(387개 리뷰)
• Trustpilot: 4.8/5(395개 리뷰) ()

요약하자면 이래요. Apify는 강력하지만, 초보자에게 늘 접근하기 쉬운 도구는 아니에요.

Thunderbit: 초보자 친화적인 Apify 대안

바로 이 지점에서 이 등장해요. 너무 기술적이거나 너무 제한적인 도구 때문에 어려움을 겪는 비즈니스 사용자가 너무 많다는 걸 보고 Thunderbit을 만들었거든요. 목표가 뭐였냐면, 웹 스크래핑을 복사·붙여넣기만큼 쉽게 만드는 거였어요. 코딩도, 템플릿도 없이 결과만 바로 손에 쥐는 흐름으로요.

Thunderbit은 비기술 사용자를 염두에 두고 설계한 이에요. 작동 방식은 이렇거든요.

• 2번 클릭으로 스크래핑: 확장 프로그램을 열고 “AI 필드 제안”만 누르면, Thunderbit이 페이지를 읽고 가장 알맞은 열을 추천한 다음 스크래퍼까지 알아서 세팅해 줘요.
• 즉시 내보내기: 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 보낼 수 있어요. 별도 단계도, CSV 정리도 필요 없거든요.
• 하위 페이지 스크래핑: 더 자세한 정보가 필요한가요? Thunderbit이 각 하위 페이지(상품 상세나 LinkedIn 프로필 같은)를 자동으로 들어가서 표를 풍부하게 채워 줘요.
• 페이지네이션 지원: 무한 스크롤이나 까다로운 탐색이 있어도 여러 페이지에 걸쳐 데이터를 모을 수 있어요.
• 무료 데이터 내보내기: 결과를 무료로 다운로드하거나 내보낼 수 있어요. 내 데이터를 가둬 두고 인질로 잡지 않거든요.
• 예약 스크래핑: 자연어로 일정을 설정해서 반복 스크래핑을 돌리면, 데이터가 늘 최신 상태로 유지돼요.
• 설정 불필요: Docker도, 프록시도, 코드도 필요 없어요. 원하는 걸 말로 설명하면 Thunderbit AI가 나머지를 알아서 처리해요.

Thunderbit은 2026년 3월 기준 에게 신뢰받고 있고, Chrome Web Store 평점은 4.3이에요. 모든 걸 다 하려는 게 아니라, 결과는 원하지만 번거로움은 싫은 비즈니스 사용자가 데이터를 쉽게 추출하도록 돕는 데 집중하고 있어요.

Apify와 비교한 Thunderbit의 돋보이는 기능

Thunderbit이 어떤 점에서 다른지 표로 정리해 봤어요.

Thunderbit이 특히 잘 맞는 경우는 이래요.

• 리드나 연락처 정보를 수집하는 영업팀
• 가격, SKU, 리뷰를 추적하는 이커머스 팀
• 매물 목록을 모으는 부동산 에이전트
• 데이터를 빠르게 스프레드시트로 옮겨야 하는 누구든

Apify 대안을 평가하는 방법: 꼭 봐야 할 기준

Apify 대안을 찾고 있다면, 제가 쓰는 체크리스트는 이래요.

1. 사용 편의성

• 비기술 사용자가 몇 분 안에 시작할 수 있나요?
• 학습 곡선이 가파른가요, 아니면 쓱 들어와도 직관적인가요?

2. 구독 유연성

• 무료 체험이나 넉넉한 무료 플랜이 있나요?
• 가격이 예측 가능한가요, 아니면 프록시·컴퓨트 유닛 같은 숨은 사용 비용이 따라붙나요?

3. AI 강화 기능

• 도구가 AI로 서로 다른 사이트와 레이아웃에 적응하나요?
• 비정형이나 동적 데이터를 다룰 수 있나요?

4. 작업 지원 범위

• 리드 생성이나 가격 추적 같은 특정 사용 사례를 지원하나요?
• 인기 사이트용 템플릿이나 바로 쓸 수 있는 스크래퍼가 있나요?

5. 내보내기 및 통합

• Excel, Sheets, Notion, Airtable처럼 평소 쓰는 도구로 데이터를 바로 내보낼 수 있나요?
• 내보내는 과정이 빠르고 무료인가요?

6. 확장성

• 도구가 우리 팀 성장 속도에 맞춰 같이 커지나요?
• 반복 스크래핑이나 대량 목록 처리를 무리 없이 받아 주나요?

작은 팁 하나: 처음엔 꼭 작은 파일럿 프로젝트부터 시작해 보세요. “이 데이터가 갖고 싶다”에서 “여기 내 스프레드시트로 들어왔어요”까지 얼마나 빨리 갈 수 있는지 직접 재 보는 게 제일 정확해요. 30분이 지나도 막혀 있다면, 솔직히 우리에게 맞는 도구가 아닐 가능성이 커요.

구독 모델과 유연성 비교

• Thunderbit: 행 단위로 가격이 매겨져서 예측이 쉬워요. Starter는 500행 기준 월 $15, 20,000행 기준 월 $249까지예요(). 무료 플랜으로는 6페이지(체험 시 10페이지)까지 돌려 볼 수 있고요.
• Apify: Starter는 월 $29(사용량 별도)에서 시작하고, 컴퓨트 유닛, 프록시, 저장소에 따라 추가 비용이 붙어요(). 무료 플랜에는 월 $5 선불 사용량이 포함돼 있어요.
• 다른 도구들: Octoparse나 ParseHub 같은 노코드 스크래퍼들은 무료 플랜을 두긴 하는데, 내보내기 옵션이 제한되거나 고급 기능은 유료 플랜으로 빠지는 경우가 많아요.

결국 핵심은 이거예요. 예산과 사용 패턴에 맞는 도구를 고르세요. 앞으로 사용량이 늘어날 가능성이 있다면 더 신경 써서 보고요.

미래를 대비하기: 데이터 수집에서 확장성과 유연성이 중요한 이유

자주 보는 풍경이 하나 있어요. 팀이 당장의 문제를 해결할 도구를 골랐다가, 6개월 뒤에 그 도구의 한계를 넘어 버리는 거예요. 데이터 수요가 커지면—페이지가 늘고, 구조가 복잡해지고, 통합도 많아지고—그 변화를 따라갈 수 있는 도구가 필요해지거든요.

• AI 기반 도구(예: Thunderbit)는 새 사이트나 레이아웃 변경에 적응하니까, 스크래퍼를 매번 다시 만들 필요가 없어요.
• 예약 스크래핑과 대량 가져오기 같은 기능으로 반복 작업을 자동화하면, 매주 몇 시간씩 아낄 수 있고요.
• 유연한 내보내기 옵션 덕분에 수동 정리 없이도 데이터가 비즈니스가 필요한 곳으로 그대로 흘러가요.

그리고 AI 에이전트가 비즈니스 워크플로 안으로 더 깊이 들어올수록, Apify의 MCP 통합이나 Thunderbit의 API처럼 그런 생태계에 자연스럽게 연결되는 스크래핑 도구의 가치는 더 커질 거예요().

요즘 스크래핑 워크플로 흐름을 더 알고 싶다면 아래 글도 같이 보면 좋아요.

나란히 비교: Apify vs. Thunderbit 및 다른 대안들

Apify, Thunderbit, 그리고 또 다른 인기 대안 두 개를 한 표에 모아 놓고 비교해 볼게요.

누가 무엇을 쓰면 좋을까요?

• Thunderbit: 영업, 이커머스, 부동산 같은 분야에서 데이터를 가장 빠르고 쉽게 스프레드시트로 옮기고 싶을 때 잘 맞아요.
• Apify: 최대치의 유연성, 맞춤형 워크플로, 또는 대규모 AI 에이전트 통합이 필요한 상황에 어울려요.
• Octoparse/ParseHub: 시각적이고 노코드적인 인터페이스를 선호하면서, 어느 정도 수동 설정도 감당할 수 있다면 후보예요.

결론: 비즈니스에 맞는 Apify 대안 고르기

웹 스크래핑과 자동화는 더 이상 개발자만의 영역이 아니에요. 비즈니스 사용자들이 더 많은 데이터를 더 빠르고 쉽게 받고 싶어 하면서, 도구들도 그 속도를 같이 따라가야 하거든요. Apify는 기술 팀이나 엔터프라이즈 규모 프로젝트에는 훌륭한 플랫폼이지만, 많은 초보자나 비기술 사용자에게는 솔직히 진입장벽이 좀 높은 도구예요.

Thunderbit은 설정 단계를 통째로 건너뛰고 바로 데이터를 손에 쥐고 싶은 사람들을 위해 만들어졌어요. AI 기반 필드 제안, 2번 클릭 스크래핑, 즉시 내보내기까지 챙기다 보니, 2026년 비즈니스 사용자에게 제가 본 Apify 대안 중 가장 접근하기 쉬운 도구로 자리 잡았거든요.

한번 직접 써 보고 싶으세요? 해서, “이 데이터가 필요해”에서 “끝!”까지 얼마나 빨리 갈 수 있는지 한번 확인해 보세요. 웹 스크래핑을 더 깊이 알고 싶다면, 가이드와 팁, 실제 사용 사례가 가득한 도 같이 둘러보면 좋아요.

자주 묻는 질문

1. Thunderbit이 초보자에게 좋은 Apify 대안인 이유는 무엇인가요? Thunderbit은 비기술 사용자를 염두에 두고 설계됐고, AI 기반 필드 제안과 2번 클릭 설정을 기본으로 제공해요. 코드를 알 필요도, 복잡한 워크플로를 짜야 할 필요도 없어요. 원하는 걸 설명만 하면 Thunderbit이 나머지를 알아서 해 주거든요.

2. Thunderbit의 가격은 Apify와 어떻게 다른가요? Thunderbit은 행 기준 크레딧 시스템을 써요. 500행 기준 월 $15부터 시작하고, 소규모 프로젝트용 무료 플랜도 있어요. Apify는 월 $29부터 시작하지만(사용량 별도), 컴퓨트 유닛·프록시·저장소 때문에 비용이 빠르게 불어날 수 있어요.

3. Thunderbit은 하위 페이지와 페이지네이션 스크래핑을 처리할 수 있나요? 네, 처리할 수 있어요. Thunderbit AI는 상품 상세 페이지나 LinkedIn 프로필 같은 하위 페이지 링크를 자동으로 따라가고, 무한 스크롤까지 포함한 페이지네이션도 알아서 다뤄 줘요.

4. Thunderbit은 어떤 내보내기 옵션을 제공하나요? Thunderbit은 데이터를 Excel, Google Sheets, Notion, Airtable, CSV, JSON으로 바로 내보낼 수 있어요. 따로 수동 정리할 필요도 없고요.

5. Apify 같은 개발자 중심 도구가 필요한지, Thunderbit 같은 초보자 친화 도구가 필요한지 어떻게 알 수 있나요? 대규모로 매우 맞춤화된 워크플로가 필요하거나 직접 Actor를 만들고 싶다면 Apify가 잘 맞아요. 기술적인 설정 없이 빠르고 쉽게 데이터를 뽑아내는 게 우선이라면 Thunderbit이 더 잘 맞고요. 둘 다 한 번씩 써 보고 어느 쪽이 자기 워크플로와 편한 정도에 맞는지 확인해 보는 게 제일 빨라요.

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