2025년에 꼭 알아야 할 AI 웹 크롤러 TOP 15

2015년으로 잠깐 돌아가 볼까요? 그때만 해도 웹사이트에서 데이터를 모으려면 딱 두 가지 방법뿐이었어요. (1) 개발자 친구에게 파이썬 스크립트 좀 짜달라고 부탁하거나, (2) 주말 내내 XPath 공부하다가 월요일이면 다 잊어버리기 일쑤였죠. 그런데 지금은 완전히 달라졌습니다. AI와 LLM 덕분에 웹 크롤링과 웹 데이터 추출이 더 이상 개발자만의 전유물이 아니에요. 이제는 영업팀, 마케팅팀 누구나 몇 번만 클릭하면 원하는 데이터를 뽑아낼 수 있습니다.

저는 SaaS와 자동화 업계에서 오래 일하면서, 웹 크롤링이 허술한 스크립트에서 강력한 AI 기반 에이전트로 진화하는 과정을 직접 봐왔어요. 웹 데이터에 대한 수요는 정말 폭발적으로 늘고 있습니다. 들이 이미 웹 크롤링을 통해 인사이트를 얻고 있고, 시장 규모는 를 돌파할 전망이에요. 2030년에는 그 두 배로 커질 거라고 하죠. 이 변화의 중심에는, 원하는 데이터를 자연어로 설명만 하면 알아서 수집해주는 AI 웹 크롤러가 있습니다.

개발자든, 비즈니스 사용자든, 아니면 복붙에 지친 분이든, 2025년에 꼭 주목해야 할 AI 웹 크롤러 15가지를 소개합니다. 그리고 왜 Thunderbit(제가 공동 창업한 서비스)가 이 리스트 맨 위에 있는지도 자세히 알려드릴게요.

AI가 웹페이지 크롤링을 바꾼 이유: 웹 스크래퍼 도구의 새로운 시대

솔직히 예전 웹 크롤링은 일반 비즈니스 사용자를 위한 게 아니었어요. 코드, 셀렉터, 그리고 웹사이트 레이아웃이 조금만 바뀌어도 금방 깨지는 스크립트에 의존해야 했죠. 하지만 AI와 LLM이 등장하면서 이 모든 게 뒤집혔습니다.

어떻게 달라졌을까요?

• 자연어 명령 지원: 이제 코딩 몰라도 됩니다. Thunderbit 같은 도구는 사용자의 평범한 한국어나 영어 지시를 알아듣고 자동으로 추출 작업을 세팅해줘요 ().
• 적응형 학습: AI 스크래퍼는 해서 유지보수 스트레스를 확 줄여줍니다.
• 동적 콘텐츠 처리: 요즘 웹사이트는 자바스크립트, 무한 스크롤이 기본이죠. AI 기반 도구는 이런 것도 척척 처리해서 기존 스크래퍼가 놓치는 데이터까지 챙깁니다.
• AI 파싱으로 구조화된 결과: LLM 기반 스크래퍼는 하고, 깔끔하게 정리된 데이터를 바로 뽑아줍니다.
• 자동 안티봇 우회: AI 스크래퍼는 하고, 프록시/헤드리스 브라우저로 IP 차단도 피해가요.
• 통합 데이터 워크플로우: 요즘 도구들은 단순히 데이터만 뽑는 게 아니라, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 원클릭 내보내기도 지원합니다 ().

결국, 웹 크롤링은 이제 클릭 몇 번(혹은 챗봇 대화)만으로 누구나 쉽게 할 수 있는 일이 됐어요. 개발자뿐 아니라 영업, 마케팅, 운영팀도 직접 웹 데이터를 활용할 수 있게 된 거죠.

2025년 웹페이지 크롤링을 위한 AI 웹 크롤러 TOP 15

이제 Thunderbit부터 시작해서, 각 도구의 주요 기능, 대상, 가격, 그리고 차별점까지 한눈에 정리해볼게요. 장단점도 솔직하게 알려드립니다.

1. Thunderbit: 모두를 위한 AI 웹 스크래퍼

조금 주관적일 수 있지만, Thunderbit는 제가 진짜 원하던 AI 웹 스크래퍼입니다. 1위로 꼽는 이유는 이렇습니다:

• 자연어 추출: Thunderbit와 대화하듯 원하는 데이터를 설명하면(예: "이 페이지에서 모든 상품명과 가격을 추출해줘") AI가 알아서 처리해줍니다 (). 코드, 셀렉터 전혀 필요 없어요.
• 하위 페이지 및 다단계 크롤링: Thunderbit는 할 수 있습니다. 예를 들어, 상품 목록을 긁고 각 상품 상세 정보까지 한 번에 수집할 수 있죠.
• 즉시 구조화된 결과: AI가 해주고, 관련 필드 제안, 포맷 통일, 요약/분류까지 지원합니다.
• 다양한 소스 지원: Thunderbit는 HTML뿐 아니라, 내장 OCR과 비전 AI로 PDF, 이미지에서도 데이터 추출이 가능합니다 ().
• 비즈니스 통합: Google Sheets, Airtable, Notion, Excel로 원클릭 내보내기 (). 스케줄링도 지원해서 팀 워크플로우에 바로 연결할 수 있어요.
• 사전 제작 템플릿: Amazon, LinkedIn, Zillow 등 인기 사이트용 도 제공합니다.
• 쉬운 사용성: 직관적인 인터페이스와 어시스턴트로, 누구나 몇 분 만에 바로 쓸 수 있습니다.

Thunderbit는 이 신뢰하는 도구로, Accenture, Grammarly, Puma 등 다양한 팀에서 이미 쓰이고 있어요. 영업팀은 , 부동산 중개인은 매물 수집, 마케터는 경쟁사 모니터링 등 다양한 용도로 활용 중입니다. 모두 코딩 없이 말이죠.

가격: (월 100스텝까지), 유료 플랜은 월 $14.99부터 시작합니다. 프로 플랜도 개인이나 소규모 팀이 부담 없이 쓸 수 있어요.

Thunderbit는 "웹을 데이터베이스로 바꾼다"는 말이 딱 어울리는 도구입니다. 개발자뿐 아니라 누구나 쉽게 쓸 수 있죠.

2. Crawl4AI

대상: 커스텀 파이프라인을 구축하는 개발자 및 기술팀

Crawl4AI는 오픈소스 파이썬 프레임워크로, 속도와 대규모 크롤링에 최적화되어 있습니다. 을 염두에 두고 설계되어, 동적 콘텐츠도 빠르게 처리하고, 추출 데이터를 AI 워크플로우에 쉽게 연결할 수 있어요.

• 추천 대상: 강력하고 커스터마이즈 가능한 크롤링 엔진이 필요한 개발자
• 가격: 무료(MIT 라이선스). 직접 호스팅 및 운영 필요

3. ScrapeGraphAI

대상: AI 에이전트나 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하는 개발자/분석가

ScrapeGraphAI는 프롬프트 기반 오픈소스 파이썬 라이브러리로, LLM을 활용해 웹사이트를 구조화된 데이터 그래프로 변환합니다. "첫 5페이지에서 모든 상품명, 가격, 평점 추출"처럼 프롬프트를 작성하면, 자동으로 스크래핑 워크플로우를 생성합니다 ().

• 추천 대상: 유연한 프롬프트 기반 스크래핑이 필요한 기술 사용자
• 가격: 오픈소스 라이브러리 무료, 클라우드 API는 월 $20부터

4. Firecrawl

대상: AI 에이전트나 대규모 데이터 파이프라인을 구축하는 개발자

Firecrawl은 AI 중심의 크롤링 플랫폼 및 API로, 전체 웹사이트를 "LLM에 바로 쓸 수 있는 데이터"로 변환합니다 (). 마크다운이나 JSON으로 결과를 제공하며, LangChain, LlamaIndex 등과 연동됩니다.

• 추천 대상: 실시간 웹 데이터를 AI 모델에 공급하려는 개발자
• 가격: 오픈소스 코어 무료, 클라우드 플랜은 월 $19부터

5. Browse AI

대상: 비즈니스 사용자, 그로스 해커, 데이터 분석가

Browse AI는 를 제공하는 노코드 플랫폼입니다. 원하는 데이터를 클릭해 "로봇"을 훈련시키면, AI가 패턴을 학습해 반복적으로 추출합니다. 로그인, 무한 스크롤, 사이트 변경 감지도 지원합니다.

• 추천 대상: 비개발자, 데이터 수집 및 모니터링 자동화가 필요한 사용자
• 가격: 무료 플랜(월 50크레딧), 유료는 월 $19부터

6. LLM Scraper

대상: AI로 데이터 파싱을 원하는 개발자

LLM Scraper는 오픈소스 자바스크립트/타입스크립트 라이브러리로, 하면 LLM이 웹페이지에서 해당 데이터를 추출합니다. Playwright 기반이며, 다양한 LLM 제공업체를 지원하고, 재사용 가능한 코드도 생성할 수 있습니다.

• 추천 대상: LLM으로 웹페이지를 구조화 데이터로 변환하려는 개발자
• 가격: 무료(MIT 라이선스)

7. Reader (Jina Reader)

대상: LLM 앱, 챗봇, 요약기 등을 개발하는 개발자

Jina Reader는 하는 API입니다. LLM에 바로 쓸 수 있는 마크다운/JSON을 반환하며, 이미지 캡션도 지원합니다.

• 추천 대상: LLM이나 Q&A 시스템에 읽기 쉬운 콘텐츠가 필요한 경우
• 가격: 무료 API(기본 사용 시 키 불필요)

8. Bright Data

대상: 대규모, 신뢰성, 컴플라이언스가 중요한 엔터프라이즈 및 전문가

Bright Data는 방대한 프록시 네트워크와 를 제공하는 업계 대표 기업입니다. 완성형 스크래퍼, 웹 스크래퍼 API, "LLM-ready" 데이터 피드 등을 지원합니다.

• 추천 대상: 대규모 웹 데이터가 필요한 조직
• 가격: 사용량 기반 프리미엄, 무료 체험 제공

9. Octoparse

대상: 비개발자~반개발자

Octoparse는 와 AI 자동 감지 기능을 갖춘 노코드 도구입니다. 로그인, 무한 스크롤, 다양한 포맷 내보내기를 지원합니다.

• 추천 대상: 데이터 분석가, 소상공인, 연구자
• 가격: 무료 플랜, 유료는 월 $59부터

10. Apify

대상: 커스텀 스크래핑/자동화가 필요한 개발자 및 기술팀

Apify는 스크래핑 스크립트("액터")를 클라우드에서 실행할 수 있는 플랫폼으로, 도 제공합니다. 확장성, AI 연동, 프록시 관리도 지원합니다.

• 추천 대상: 클라우드에서 커스텀 스크립트를 실행하려는 개발자
• 가격: 무료 플랜, 사용량 기반 유료는 월 $49부터

11. Zyte (Scrapy Cloud)

대상: 엔터프라이즈급 스크래핑이 필요한 개발자 및 기업

Zyte는 Scrapy의 개발사로, 클라우드 플랫폼과 을 제공합니다. 스케줄링, 프록시, 대규모 프로젝트에 적합합니다.

• 추천 대상: 장기 프로젝트를 운영하는 개발팀
• 가격: 무료 체험~엔터프라이즈 맞춤형

12. Webscraper.io

대상: 입문자, 저널리스트, 연구자

는 으로, 클릭만으로 데이터 추출이 가능합니다. 로컬 사용은 무료, 대규모 작업은 클라우드 서비스 제공.

• 추천 대상: 빠른 단발성 스크래핑 작업
• 가격: 무료 확장, 클라우드 플랜은 약 월 $50부터

13. ParseHub

대상: 기본 도구보다 더 강력한 기능이 필요한 비개발자

ParseHub는 동적 콘텐츠(지도, 폼 등)도 추출 가능한 데스크톱 앱입니다. 클라우드 실행 및 API도 지원합니다.

• 추천 대상: 디지털 마케터, 분석가, 저널리스트
• 가격: 무료 플랜(200페이지/실행), 유료는 월 $189부터

14. Diffbot

대상: 대규모 구조화 웹 데이터가 필요한 엔터프라이즈 및 AI 기업

Diffbot은 컴퓨터 비전과 NLP로 을 지원하며, 기사/상품/지식 그래프 API를 제공합니다.

• 추천 대상: 시장 정보, 금융, AI 학습 데이터
• 가격: 프리미엄, 약 월 $299부터

15. DataMiner

대상: 영업, 마케팅, 저널리즘 등 비개발자

DataMiner는 으로, 클릭만으로 웹 데이터를 추출할 수 있습니다. 사전 제작 레시피와 Google Sheets로 바로 내보내기 지원.

• 추천 대상: 표나 리스트를 스프레드시트로 내보내는 빠른 작업
• 가격: 무료 플랜(일 500페이지), 프로는 약 월 $19부터

AI 웹 스크래퍼 도구 비교: 내게 맞는 도구는?

아래 표에서 주요 도구를 한눈에 비교해보세요:

도구 유형별 분류: 개발자용부터 비즈니스 친화형까지

이 리스트를 좀 더 쉽게 이해할 수 있도록 몇 가지 카테고리로 나눠볼게요:

1. 개발자/오픈소스 파워하우스

• 예시: Crawl4AI, LLM Scraper, Apify, Zyte/Scrapy, Firecrawl
• 강점: 유연성, 확장성, 커스터마이즈. AI 모델 연동이나 복잡한 파이프라인 구축에 딱
• 단점: 코딩 및 세팅 필요
• 활용: 커스텀 데이터 파이프라인, 복잡 사이트 크롤링, 내부 시스템 연동

2. AI 통합 스크래핑 에이전트

• 예시: Thunderbit, ScrapeGraphAI, Firecrawl, Reader(Jina), LLM Scraper
• 강점: 데이터 추출과 이해의 간극을 줄임. 자연어 인터페이스로 접근성 높음
• 단점: 일부 도구는 아직 발전 중, 세밀한 제어는 제한적일 수 있음
• 활용: 빠른 데이터셋, 자율 에이전트 구축, LLM 실시간 데이터 공급

3. 노코드/로우코드 비즈니스 친화형 스크래퍼

• 예시: Thunderbit, Browse AI, Octoparse, ParseHub, Webscraper.io, DataMiner
• 강점: 사용이 쉽고, 코딩 거의 불필요. 반복적인 비즈니스 업무에 적합
• 단점: 매우 복잡한 사이트나 대규모 작업에는 한계
• 활용: 리드 생성, 경쟁사 모니터링, 리서치, 단발성 데이터 추출

4. 엔터프라이즈 데이터 플랫폼/서비스

• 예시: Bright Data, Diffbot, Zyte
• 강점: 풀스택 솔루션, 관리형 서비스, 대규모 신뢰성/컴플라이언스
• 단점: 비용 높고, 도입에 시간 소요
• 활용: 대규모 상시 데이터 파이프라인, 시장 정보, AI 학습 데이터

내게 맞는 AI 웹 크롤러 고르는 법

도구 선택이 고민된다면, 아래 단계별로 체크해보세요:

1. 목표와 데이터 요구 정의: 어떤 사이트, 어떤 데이터, 얼마나 자주, 어떤 용도로 쓸지 정리하세요.
2. 기술 역량 평가: 코딩이 어렵다면 Thunderbit, Browse AI, Octoparse 추천. 약간의 스크립트 가능하면 LLM Scraper, DataMiner. 개발자라면 Crawl4AI, Apify, Zyte.
3. 빈도와 규모 고려: 단발성은 무료 도구, 반복적이면 스케줄링 지원 도구, 대규모면 엔터프라이즈/오픈소스 활용
4. 예산 및 가격 모델: 무료 플랜으로 테스트, 구독형/사용량형 중 필요에 맞게 선택
5. 테스트 및 PoC: 실제 데이터로 여러 도구를 시험해보세요. 대부분 무료 플랜 제공
6. 유지보수 및 지원: 사이트 변경 시 누가 대응할지. 노코드 AI 도구는 자동 수정, 오픈소스는 직접/커뮤니티 의존
7. 시나리오별 도구 매핑: 영업팀 리드 추출은 Thunderbit/Browse AI, 트윗 수집은 DataMiner/Webscraper.io, 뉴스 기사 AI 모델은 Jina Reader/Zyte, 비교 사이트 구축은 Apify/Zyte
8. 백업 플랜 마련: 한 도구가 특정 사이트에서 안 될 수도 있으니 대안도 준비

"최적의 도구"란, 최소한의 노력과 예산으로 원하는 데이터를 얻을 수 있는 도구입니다. 때로는 여러 도구를 조합해야 할 수도 있죠.

Thunderbit vs. 기존 웹 스크래퍼: 차별점은?

Thunderbit만의 강점을 구체적으로 살펴보면:

• 자연어 인터페이스: 코드도, 복잡한 클릭도 필요 없이 원하는 바를 설명만 하면 됩니다 ().
• 제로 설정 & 템플릿 제안: 페이지네이션, 하위 페이지 자동 감지, 인기 사이트용 템플릿 자동 추천 ().
• AI 기반 데이터 정제/고도화: 추출과 동시에 요약, 분류, 번역, 데이터 보강까지 가능 ().
• 유지보수 부담 감소: AI가 사이트 소폭 변경에도 잘 적응해 스크립트 깨짐 최소화
• 비즈니스 도구 연동: Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내기 ().
• 빠른 가치 실현: 아이디어에서 데이터까지 몇 분이면 충분
• 학습 곡선: 웹 서핑과 설명만 할 줄 알면 누구나 사용 가능
• 확장성: 웹사이트, PDF, 이미지 등 다양한 소스 지원

Thunderbit는 단순한 스크래퍼가 아니라, 영업, 마케팅, 이커머스, 부동산 등 다양한 분야의 워크플로우에 자연스럽게 녹아드는 데이터 어시스턴트입니다.

AI 웹 스크래퍼로 웹페이지 크롤링할 때의 실전 팁

AI 웹 스크래퍼를 제대로 활용하려면 아래 팁을 참고하세요:

1. 데이터 요구 명확히: 필요한 필드, 페이지 수, 포맷을 미리 정하세요.
2. AI 제안 적극 활용: 필드 자동 감지, AI 추천 기능으로 놓칠 수 있는 데이터까지 챙기세요 ().
3. 소규모로 테스트: 소량으로 먼저 추출해 결과를 검증하고, 필요시 조정하세요.
4. 동적 콘텐츠 대응: 페이지네이션, 무한 스크롤 등 동적 요소 지원 여부 확인
5. 웹사이트 정책 준수: robots.txt 확인, 민감 정보/과도한 요청 자제
6. 자동화 연동: 내보내기, 웹훅 등으로 워크플로우에 바로 연결
7. 데이터 품질 관리: 결과 검증, 후처리, 오류 모니터링 필수
8. 프롬프트는 간결하게: AI 기반 도구는 명확하고 구체적인 지시가 더 좋은 결과를 만듭니다.
9. 커뮤니티 활용: 포럼, 커뮤니티에서 팁과 문제 해결법을 얻으세요.
10. 신기능 체크: AI 도구는 빠르게 발전하니, 새로운 기능/업데이트를 주기적으로 확인하세요.

웹 크롤링의 미래: AI, LLM, 그리고 자연어 웹 스크래퍼 에이전트의 부상

앞으로 AI와 웹 크롤링의 융합은 더 빨라질 거예요:

• 완전 자율형 스크래퍼 에이전트: 곧 AI에게 최종 목표만 말하면, 알아서 데이터를 수집해줄 날이 옵니다.
• 멀티모달 데이터 추출: 텍스트, 이미지, PDF, 심지어 동영상까지 한 번에 추출
• AI 모델과 실시간 연동: LLM이 웹 데이터를 실시간으로 가져와 파싱하는 모듈 내장
• 자연어 중심: 데이터 도구와 사람처럼 대화하며, 누구나 데이터 수집/가공 가능
• 적응력 강화: AI 스크래퍼가 실패에서 학습해 자동으로 전략을 바꿈
• 윤리/법적 논의 확대: 데이터 윤리, 컴플라이언스, 공정 사용에 대한 논의 증가
• 개인 맞춤형 스크래퍼: 뉴스, 채용공고 등 내게 필요한 정보를 자동 수집하는 개인 데이터 어시스턴트 등장
• 지식 그래프 연동: AI 스크래퍼가 지식 베이스를 지속적으로 확장, 더 똑똑한 AI로 진화

결국, 웹 크롤링의 미래는 AI의 미래와 맞닿아 있습니다. 도구는 점점 더 똑똑해지고, 자율적이며, 누구나 쉽게 쓸 수 있게 될 거예요.

결론: 내게 맞는 AI 웹 크롤러로 비즈니스 가치를 극대화하세요

웹 크롤링은 이제 소수 개발자의 기술이 아니라, AI 덕분에 모든 비즈니스의 핵심 역량이 됐습니다. 여기 소개한 15가지 도구는 2025년 기준 최고의 선택지로, 개발자용 파워툴부터 비즈니스 친화형 어시스턴트까지 다양합니다.

진짜 비밀은? 내게 맞는 도구를 고르면, 웹 데이터에서 얻는 가치가 극적으로 커집니다. 비개발자 팀이라면 Thunderbit가 웹을 구조화된 데이터베이스로 바꾸는 가장 쉬운 방법입니다. 코드도, 복잡한 설정도 필요 없이 바로 결과를 얻을 수 있죠.

리드 수집, 경쟁사 모니터링, 차세대 AI 모델 학습 등 어떤 목적이든, 내 상황에 맞는 도구를 직접 써보고 비교해보세요. 그리고 웹 크롤링의 미래를 오늘 경험하고 싶다면, . 필요한 인사이트가 단 한 번의 프롬프트로 손에 들어옵니다.

더 궁금하다면 에서 심층 가이드, 튜토리얼, 최신 AI 데이터 추출 트렌드를 확인하세요.

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자주 묻는 질문(FAQ)

1. AI 웹 크롤러란 무엇이며, 기존 웹 스크래퍼와 어떻게 다른가요?

AI 웹 크롤러는 자연어 처리와 머신러닝을 활용해 웹 데이터를 이해, 추출, 구조화합니다. 기존 스크래퍼가 수동 코딩과 XPath 셀렉터가 필요했다면, AI 도구는 동적 콘텐츠 처리, 레이아웃 변화 적응, 자연어 명령 해석까지 가능합니다.

2. Thunderbit 같은 AI 웹 크롤링 도구는 누가 사용하면 좋나요?

Thunderbit는 비개발자와 개발자 모두를 위해 설계되었습니다. 영업, 마케팅, 운영, 리서치, 이커머스 등 다양한 분야에서 웹사이트, PDF, 이미지에서 구조화 데이터를 추출하고 싶은 분께 적합합니다. 코딩이 필요 없습니다.

3. Thunderbit가 다른 AI 웹 크롤러와 차별화되는 기능은 무엇인가요?

Thunderbit는 자연어 인터페이스, 다단계 크롤링, 자동 데이터 구조화, OCR 지원, Google Sheets/Airtable 등으로의 원클릭 내보내기, AI 기반 필드 제안, 인기 사이트용 사전 템플릿 등을 제공합니다.

4. 2025년 AI 웹 크롤링 무료 옵션도 있나요?

네. Thunderbit, Browse AI, DataMiner 등은 무료 플랜을 제공합니다(사용량 제한 있음). 개발자라면 Crawl4AI, ScrapeGraphAI 같은 오픈소스 도구도 무료로 쓸 수 있지만, 기술적 설정이 필요합니다.

5. 내게 맞는 AI 웹 크롤러는 어떻게 고르나요?

데이터 목표, 기술 역량, 예산, 규모를 먼저 정하세요. 노코드/쉬운 솔루션이 필요하다면 Thunderbit, Browse AI가 좋고, 대규모/커스텀 작업은 Apify, Bright Data가 더 적합합니다.