직접 테스트해 봤어요: Apify의 초보자 친화적 대안

비즈니스에서 웹 데이터가 점점 더 중요해진 지금은, 기회도 많지만 동시에 가장 벅찬 시기이기도 해요. 영업, 이커머스, 운영 등 어느 분야에 있든 쉽고 안정적인 웹 스크래핑 도구에 대한 수요는 빠르게 늘고 있어요. 그런데 문제는 대부분의 플랫폼이 개발자를 기준으로 만들어졌다는 점이에요. Docker나 프록시, 새로운 프로그래밍 언어를 배우지 않고도 구조화된 데이터를 스프레드시트로 가져오고 싶은 사람을 위한 도구는 많지 않거든요. 제가 팀들로부터 계속 들었던 답답함이 바로 그거였고, 솔직히 말하면 저희가 를 만들게 된 이유이기도 해요.

Apify는 방대한 마켓플레이스와 탄탄한 사용자층을 갖춘, 웹 스크래핑 업계에서 가장 잘 알려진 이름 중 하나예요. 하지만 정말 모든 사람에게 맞는 선택일까요? 이번 심층 분석에서는 Apify가 무엇인지, 어떤 점이 강점이고 어떤 점이 아쉬운지, 그리고 왜 그렇게 많은 사용자들—특히 초보자와 비기술 팀—이 Apify 대안을 찾고 있는지 살펴볼게요. 또 Thunderbit이 초보자 친화적인 AI 기반 옵션으로서 어떻게 비교되는지, 그리고 비즈니스에 맞는 도구를 고를 때 무엇을 봐야 하는지도 알려드릴게요.

Apify란 무엇인가요? 왜 사용자들은 Apify 대안을 찾을까요?

기본부터 살펴볼게요. 는 웹 스크래핑, 브라우저 자동화, 워크플로 통합을 위한 클라우드 플랫폼이에요. 핵심 개념은 ‘Actors’인데, 데이터 추출과 브라우저 작업을 자동화하는 서버리스 프로그램이라고 보면 돼요. Apify Store에는 현재 가 등록되어 있어요(2026년 5월 기준). 이커머스 사이트 스크래핑부터 LinkedIn 아웃리치 자동화까지 거의 다 커버하죠.

Apify의 강점은 분명해요. 강력하고, 유연하고, 점점 더 AI 에이전트 워크플로의 기반으로 자리 잡고 있어요. LangChain, LlamaIndex 같은 도구와도 연동되고요(). 엔터프라이즈 사용자와 기술 팀에게는 정말 매력적인 도구예요. 커스터마이징이 가능하고, 확장성도 뛰어나며, 실전 검증도 충분하니까요.

하지만 문제도 있어요. 초보자나 기술 설정 없이 단순히 데이터를 추출하고 싶은 비즈니스 사용자에게는 Apify가 꽤 부담스럽게 느껴질 수 있어요. Docker 컨테이너, 컴퓨트 유닛, 프록시 관리에 익숙하지 않다면 학습 곡선이 상당히 가파르거든요(). 거대한 Actor 마켓플레이스가 있어도 원하는 도구를 찾거나 수정하는 일이 쉽지 않고, 크레딧 기반 가격 체계도 처음 쓰는 사람에게는 헷갈릴 수 있어요.

왜 사용자들이 Apify 대안을 찾을까요?

• 가파른 학습 곡선: 비개발자는 설정과 문제 해결에서 어려움을 겪는 경우가 많아요.
• 초보자 지원 부족: 많은 Actor가 기술 지식을 전제로 해요.
• 템플릿/라이브러리 공백: 모든 사용 사례를 다 커버하지는 못하고, Actor를 커스터마이징하려면 코딩이 필요할 수 있어요.
• 복잡한 가격 정책: 사용량 기반 비용(컴퓨트 유닛, 프록시, 저장소 등)은 예측하기 어려워요.
• 비정형 데이터 처리의 어려움: 지저분하거나 동적인 웹페이지를 다루려면 추가 작업이 필요해요.

Apify를 열어 놓고 대시보드를 보며 “난 그냥 이걸 스프레드시트에 넣고 싶은데”라고 생각해 본 적이 있다면, 혼자가 아니에요.

Apify 대안의 유형과 각기 다른 장점

좋은 소식도 있어요. 웹 스크래핑 시장에는 대안이 정말 많고, 각각 강점도 달라요. 저는 보통 이렇게 나눠서 봐요.

1. 노코드 스크래퍼

이 도구들은 시각적 인터페이스와 드래그 앤 드롭 워크플로에 초점을 맞춰요. 코드를 쓰지 않고 데이터를 수집하고 싶은 비즈니스 사용자를 위해 만들어졌죠. 웹 스크래핑계의 “Squarespace”라고 생각하면 돼요.

장점:

• 초보자 친화적
• 빠른 설정
• 필드를 시각적으로 선택 가능

단점:

• 복잡한 작업에는 유연성이 제한적
• 동적이거나 매우 커스터마이즈된 사이트에서는 약할 수 있음

예시:

• ParseHub
• Octoparse
• WebHarvy

2. AI 기반 스크래퍼

Thunderbit 같은 새로운 세대의 도구는 AI가 웹페이지를 읽고 이해하고 데이터를 추출하게 해요. 템플릿이나 셀렉터가 필요 없죠. 원하는 것을 설명하면 AI가 방법을 찾아요.

장점:

• 비정형 및 동적 데이터 처리 가능
• 웹사이트 변경에 유연하게 대응
• 설정이 거의 없어 비기술 사용자에게 특히 좋음

단점:

• 클라우드 크레딧이나 사용량 기반 과금이 필요할 수 있음
• 일부 고급 기능은 아직 발전 중

예시:

• Browse AI
• Bardeen

3. 템플릿 기반 솔루션

이 도구들은 Amazon, Zillow, LinkedIn 같은 인기 사이트용 미리 만들어진 템플릿을 제공해서, 설정 없이 바로 데이터를 추출할 수 있어요.

장점:

• 지원되는 사이트에서는 즉시 결과를 얻을 수 있음
• 학습 곡선이 거의 없음

단점:

• 지원되는 템플릿에 한정됨
• 커스터마이징이 까다로울 수 있음

예시:

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

4. 개발자 중심 플랫폼

코드를 좋아한다면 이런 플랫폼이 잘 맞아요. 최대 수준의 유연성, API, 스크립팅 지원을 제공하지만, 대신 기술 역량은 직접 갖추어야 해요.

장점:

• 무한에 가까운 커스터마이징
• 대규모 프로젝트에 적합한 확장성

단점:

• 초보자 친화적이지 않음
• 코딩과 유지보수가 필요함

예시:

• Apify
• Scrapy
• Puppeteer

Apify가 아쉬운 이유: 비즈니스 사용자에게 중요한 한계

공정하게 말하면, Apify는 기술 팀에게는 강력한 도구예요. 하지만 비즈니스 사용자 관점에서 제가 자주 듣고, 리뷰에서도 반복해서 보이는 불만은 결국 세 가지로 모여요.

1. 가파른 학습 곡선

22,000개가 넘는 Actor가 있어도 Apify를 시작하려면 Docker, 컴퓨트 유닛, 프록시, 리소스 할당을 배워야 하는 경우가 많아요(). 비개발자에게는 꽤 버거울 수 있어요. Capterra 리뷰어들도 “가파른 학습 곡선”과 “헷갈리는 가격 정책”을 꾸준히 언급하고 있어요().

2. 제한적인 템플릿 범위와 커스터마이징

Apify의 Actor 마켓플레이스는 거대하지만, 모든 틈새 사용 사례를 다 커버하지는 않아요. 목표 웹사이트가 지원되지 않으면 직접 Actor를 만들거나 수정해야 하는데, 보통 코딩이 필요해요. 새로운 사이트를 빠르게 스크래핑하고 싶은 팀에게는 이게 실제 병목이 돼요.

3. 복잡한 가격 구조

Apify의 가격은 월 구독에 선불 사용량이 포함되고, 여기에 추가 사용량 과금이 붙는 방식이에요(, 2026년 5월 확인):

• 무료: 월 $0 — 선불 사용량 $5, 컴퓨트 유닛당 $0.2
• 스타터: 월 $29 — 선불 사용량 $29, $0.2/CU, 8GB RAM, 동시 실행 25개
• 스케일: 월 $199 — 선불 사용량 $199, $0.16/CU
• 비즈니스: 월 $999 — 선불 사용량 $999, $0.13/CU
• 엔터프라이즈: 맞춤형

하지만 실제 비용은 컴퓨트 유닛(CU), 프록시 사용량, 저장소에서 크게 발생해요(). 특히 주거용 프록시($8/GB, Free/Starter/Scale 요금제 기준, Business는 $7/GB)나 높은 동시성이 필요하면 큰 스크래핑 작업에서 크레딧이 빠르게 소진될 수 있어요(). 초보자에게는 예산 관리가 꽤 골칫거리예요.

4. 비기술 팀에서의 사용성

Apify의 대시보드는 단순함보다 유연성에 맞춰 설계됐어요. Excel이나 Google Sheets에 데이터를 넣고 싶은 영업, 마케팅, 운영 팀에게는 워크플로가 다소 과하게 느껴질 수 있어요.

한눈에 보는 사용자 반응(리뷰 플랫폼, 2026년 초 기준 스냅샷 — 최신 수치는 각 사이트에서 확인하세요):

• G2 ()
• Capterra ()
• Trustpilot ()

세 곳 모두에서 공통적으로 보이는 패턴은 높은 전체 점수와 함께, 가파른 학습 곡선과 가격 복잡성에 대한 리뷰어 코멘트가 많다는 점이에요.

결론은? Apify는 강력하지만, 초보자에게 항상 친근한 도구는 아니라는 거예요.

Thunderbit: 초보자 친화적인 Apify 대안

바로 여기서 가 등장해요. 너무 기술적이거나, 반대로 너무 제한적인 도구에 막히는 비즈니스 사용자가 너무 많다는 걸 보고 Thunderbit을 만들었어요. 저희 목표는 웹 스크래핑을 복사-붙여넣기처럼 쉽게 만드는 거였어요. 코딩도 없고, 템플릿도 거의 필요 없고, 그냥 결과만 얻으면 되게요.

Thunderbit은 비기술 사용자를 위해 설계된 이에요. 작동 방식은 이렇습니다.

• 2클릭 스크래핑: 확장 프로그램을 열고 “AI 필드 추천”을 클릭하면 Thunderbit이 페이지를 읽고, 가장 적합한 열을 제안하고, 스크래퍼를 자동으로 설정해요.
• 즉시 내보내기: 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 내보낼 수 있어요. 추가 단계도 없고, CSV 정리도 필요 없어요.
• 하위 페이지 스크래핑: 더 자세한 정보가 필요하신가요? Thunderbit은 각 하위 페이지(예: 상품 상세나 LinkedIn 프로필)를 자동으로 방문해 표를 풍부하게 만들 수 있어요.
• 페이지네이션 지원: 무한 스크롤이나 까다로운 탐색이 있어도 여러 페이지를 한 번에 스크래핑할 수 있어요.
• 무료 데이터 내보내기: 자신의 데이터를 다운로드하거나 내보낼 때 추가 요금이 없어요.
• 예약 스크래핑: 자연어로 일정을 설정해 반복 작업을 자동화하고 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있어요.
• 설정 필요 없음: Docker도, 프록시도, 코드도 필요 없어요. 원하는 것을 설명하기만 하면 Thunderbit의 AI가 나머지를 처리해요.

Thunderbit은 2026년 3월 기준 의 신뢰를 받고 있고, Chrome Web Store 평점은 4.3이에요. 저희는 모든 것을 다 하려는 게 아니라, 결과는 원하지만 스트레스는 원하지 않는 비즈니스 사용자가 쉽게 데이터 추출을 할 수 있게 만드는 데 집중하고 있어요.

Apify와 비교한 Thunderbit의 돋보이는 기능

Thunderbit이 무엇이 다른지 살펴볼게요.

Thunderbit이 특히 좋은 경우:

• 리드나 연락처 정보를 수집하는 영업팀
• 가격, SKU, 리뷰를 추적하는 이커머스 팀
• 부동산 매물을 모으는 부동산 중개인
• 빠르게 데이터를 스프레드시트로 옮겨야 하는 누구나

Apify 대안을 평가하는 방법: 꼭 봐야 할 기준

Apify 대안을 찾고 있다면, 제가 보는 체크리스트는 이거예요.

1. 사용 편의성

• 비기술 사용자도 몇 분 안에 시작할 수 있나요?
• 학습 곡선이 가파른가요, 아니면 직관적인가요?

2. 구독 유연성

• 무료 체험이나 넉넉한 무료 요금제가 있나요?
• 가격이 예측 가능한가요, 아니면 프록시나 컴퓨트 유닛 같은 숨은 사용량 비용이 있나요?

3. AI 강화 기능

• 도구가 AI를 사용해 서로 다른 웹사이트와 레이아웃에 적응하나요?
• 비정형이나 동적 데이터를 처리할 수 있나요?

4. 작업 지원

• 리드 생성, 가격 추적 등 구체적인 사용 사례를 지원하나요?
• 인기 사이트용 템플릿이나 즉시 사용 가능한 스크래퍼가 있나요?

5. 내보내기와 통합

• 원하는 도구(Excel, Sheets, Notion, Airtable 등)로 바로 내보낼 수 있나요?
• 내보내기 과정이 빠르고 무료인가요?

6. 확장성

• 도구가 향후 필요에 맞게 성장할 수 있나요?
• 반복 스크래핑을 예약하거나 대규모 목록을 처리할 수 있나요?

프로 팁: 항상 작은 파일럿 프로젝트부터 시작하세요. “이 데이터를 얻고 싶다”에서 “여기 제 스프레드시트예요”까지 얼마나 빨리 갈 수 있는지 확인해 보세요. 30분이 지나도 막혀 있다면, 아마 적합한 도구가 아닐 가능성이 커요.

구독 모델과 유연성 비교

• Thunderbit: 예측 가능한 행 기반 가격이에요. Starter는 500행에 월 $15부터, 20,000행에 월 최대 $249예요(). 무료 요금제로는 6페이지를 스크래핑할 수 있고(체험 시 10페이지),
• Apify: Starter는 월 $29(사용량 별도)이며, 컴퓨트 유닛, 프록시, 저장소에 추가 요금이 붙어요(). 무료 플랜에는 월 $5의 선불 사용량이 포함돼요.
• 기타 도구: Octoparse, ParseHub 같은 많은 노코드 스크래퍼는 무료 요금제를 제공하지만, 내보내기 옵션이 제한되거나 고급 기능은 유료 플랜이 필요할 수 있어요.

핵심은: 예산과 사용 패턴에 맞는 도구를 찾는 거예요. 특히 시간이 지나며 요구사항이 커질 가능성이 있다면 더 중요해요.

미래를 위한 계획: 데이터 수집에서 확장성과 유연성이 중요한 이유

제가 자주 보는 일이 하나 있어요. 팀이 오늘의 문제를 해결하는 도구를 골랐다가, 6개월 뒤에 그 도구를 더 이상 감당하지 못하게 되는 거예요. 데이터 필요가 진화하면—더 많은 페이지, 더 큰 복잡성, 더 많은 통합—그 변화에 따라갈 수 있는 도구가 필요해요.

• AI 기반 도구(예: Thunderbit)는 새로운 웹사이트와 바뀌는 레이아웃에 적응해서 스크래퍼를 계속 다시 만들 필요가 없어요.
• 예약 스크래핑과 대량 가져오기 기능으로 반복 작업을 자동화해 매주 수 시간을 아낄 수 있어요.
• 유연한 내보내기 옵션 덕분에 수동 정리 없이도 데이터가 비즈니스가 필요한 곳으로 흘러가요.

그리고 AI 에이전트가 비즈니스 워크플로에서 더 흔해질수록, Apify의 MCP 통합이나 Thunderbit의 API처럼 그런 생태계에 연결되는 스크래핑 도구의 중요성은 더 커질 거예요().

현대적인 스크래핑 워크플로에 대한 더 많은 배경은 아래 글도 참고해 보세요.

한눈에 비교: Apify vs. Thunderbit 및 기타 대안

Apify, Thunderbit, 그리고 다른 두 주요 대안이 어떻게 비교되는지 간단히 볼게요.

누가 무엇을 써야 할까요?

• Thunderbit: 특히 영업, 이커머스, 부동산에서 스프레드시트로 데이터를 가장 빠르고 쉽게 가져오고 싶다면 좋아요.
• Apify: 최대한의 유연성, 맞춤형 워크플로, 대규모 AI 에이전트 통합이 필요하다면 좋아요.
• Octoparse/ParseHub: 시각적이고 노코드 인터페이스를 선호하고 어느 정도 수동 설정도 괜찮다면 좋아요.

결론: 비즈니스에 맞는 Apify 대안 고르기

웹 스크래핑과 자동화는 더 이상 개발자만의 일이 아니에요. 비즈니스 사용자가 더 많은 데이터를 더 빠르고 쉽게 원하게 되면서, 도구들도 그 속도를 따라가야 하죠. Apify는 기술 팀과 엔터프라이즈 규모 프로젝트에 훌륭한 플랫폼이지만, 많은 초보자나 비기술 사용자에게는 너무 복잡해요.

Thunderbit은 설정은 건너뛰고 바로 데이터로 가고 싶은 사람들을 위해 만들어졌어요. AI 기반 필드 추천, 2클릭 스크래핑, 즉시 내보내기를 통해 2026년 기준 비즈니스 사용자에게 제가 본 가장 접근하기 쉬운 Apify 대안이에요.

직접 써보고 싶으신가요? 하고 “이 데이터를 얻어야 해”에서 “완료”까지 얼마나 빠르게 갈 수 있는지 확인해 보세요. 웹 스크래핑과 관련한 더 많은 정보를 원하시면, 가이드와 팁, 실제 활용 사례가 있는 도 둘러보세요.

자주 묻는 질문

1. Thunderbit이 초보자에게 좋은 Apify 대안인 이유는 무엇인가요?
Thunderbit은 AI 기반 필드 추천과 2클릭 설정으로 비기술 사용자를 위해 설계됐어요. 코드를 알 필요도 없고 복잡한 워크플로를 구성할 필요도 없어요. 원하는 것을 설명하기만 하면 나머지는 Thunderbit이 처리해요.

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

3. Thunderbit은 하위 페이지와 페이지네이션 스크래핑을 처리할 수 있나요?
네. Thunderbit의 AI는 상품 상세나 LinkedIn 프로필 같은 하위 페이지로 자동 이동하고, 무한 스크롤도 포함해 페이지네이션을 처리할 수 있어요.

4. Thunderbit은 어떤 내보내기 옵션을 제공하나요?
Thunderbit은 데이터를 Excel, Google Sheets, Notion, Airtable, CSV, JSON으로 바로 내보낼 수 있어요. 수동 정리는 필요 없어요.

5. Apify 같은 개발자 중심 도구와 Thunderbit 같은 초보자 친화 도구 중 무엇이 필요한지 어떻게 알 수 있나요?
고도로 커스터마이즈된 대규모 워크플로가 필요하거나 직접 Actor를 만들고 싶다면 Apify가 좋은 선택이에요. 기술 설정 없이 빠르고 쉽게 데이터를 추출하고 싶다면 Thunderbit이 더 잘 맞아요. 둘 다 써 보고 자신의 워크플로와 편안함 수준에 맞는 쪽을 선택해 보세요.

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