한 사용자가 AirDNA 수익 추정치 스크린샷을 보내준 적이 있어요. 화면에는 연 8만 5천 달러(약 1억 1,700만 원)가 찍혀 있었는데, 실제 수익은 3만 달러 안팎이었죠. 오차 정도가 아니라 투자 판단이 통째로 갈리는 차이예요.
저는 자동화·데이터 도구를 오래 만들어 왔는데, 단기 임대 시장만큼 데이터가 지저분한 곳도 드물어요. Airbnb는 220개 넘는 국가에 900만 개 이상의 활성 숙소를 두고 있고, 전 세계 휴가용 임대 시장은 1,000억 달러를 훌쩍 넘는 규모로 커지는 중이에요. 호스트, 숙소 관리자, 부동산 투자자 모두 최신 가격·가용성 데이터가 필요하죠.
그런데도 많은 사람이 추정치가 섞인 비싼 분석 구독에 기대거나 Upwork 프리랜서를 씁니다. 한 Reddit 사용자는 그런 방식을 두고 Airbnb 스크래핑에서 「꽤 신뢰하기 어렵다」고 표현했어요.
그래서 직접 테스트해 봤어요. 엔터프라이즈 API, 노코드 플랫폼, 브라우저 확장, 오픈소스 라이브러리 네 범주에서 Airbnb 스크래퍼 10가지를 실제 검색 결과로 돌려 점수를 매겼어요. 결과를 정리했어요.
한국 독자를 위한 맥락: 한국에서 Airbnb 데이터를 볼 때는 서울·제주·부산·강릉처럼 계절성과 주말 수요가 뚜렷한 지역을 먼저 나눠 보는 편이 현실적이에요. Airbnb만 따로 보는 대신 야놀자, 여기어때, 네이버 여행, Agoda, Booking.com에 흩어진 숙소명, 1박 가격, 청소비, 리뷰 수, 예약 가능일, 편의시설을 같은 열로 맞춰야 실제 경쟁 가격대가 보입니다. 특히 펜션·풀빌라·한달살기 숙소처럼 플랫폼마다 노출 방식이 다른 카테고리는 수작업 복사보다 구조화된 스크래핑 워크플로가 훨씬 안정적이에요.
개인정보나 호스트의 비공개 정보가 아니라 공개 숙소 페이지에 보이는 가격·리뷰·편의시설·예약 가능 여부만 다루는 것도 중요합니다. 한국 시장에서는 숙박업 신고, 플랫폼 약관, 개인정보보호법(PIPA)까지 함께 확인해야 하므로, 이 글의 도구 비교도 「보이는 숙소 데이터를 합법적으로 정리하는 방법」이라는 기준으로 읽는 것이 좋아요.
Airbnb 데이터를 직접 스크래핑해야 할까? AirDNA 구독보다 유리한 순간은
Airbnb 데이터를 쓰는 목적은 분명해요. 동적 가격 책정, 경쟁사 모니터링, 투자 분석, 여행 데이터 집계, 학술 연구 모두 지금 어떤 숙소가 얼마에 올라와 있는지 알아야 하니까요. 관건은 데이터가 필요한지가 아니라, 어떻게 가져오느냐예요.
많은 STR 운영자가 AirDNA, PriceLabs, Rabbu에 월 125350달러(약 17만48만 원)를 냅니다. 시장 전체 추세나 방향성 리서치에는 정말 쓸모 있어요. 다만 개별 숙소 단위에서는 불만이 끊이지 않아요. Reddit과 BiggerPockets에는 AirDNA 예측이 20~40% 이상 빗나갔다는 호스트 후기가 올라와요. 모델이 호스트가 막아둔 날짜와 실제 예약을 헷갈리기 때문이죠. AirDNA의 Data Model 5.0은 매일 전 숙소를 분석하지만, 예약과 차단을 가를 때 여전히 추론에 의존합니다.
AI로 실시간 Airbnb 숙소 데이터를 스크래핑하세요 Get Started Free
직접 스크래핑하면 게스트가 실제로 보는 화면을 그대로 가져와요. 특정 날짜의 1박 요금, 노출된 편의시설, 리뷰, 검색 순위, 재고 변화까지요. 아래 표에서 두 방식을 비교해 보세요.
| 요소 | 직접 스크래핑(이 목록의 도구들) | 분석 플랫폼(AirDNA 등) |
|---|---|---|
| 데이터 최신성 | 실시간 또는 예약 실행 | 지연됨(대개 모델링/정기 갱신) |
| 가격 정확도 | 원본의 실제 표시 가격 | 추정/모델링 값(부풀려질 수 있음) |
| 세부 필터(수영장, 자쿠지 등) | 보이는 모든 데이터 포인트 추출 가능 | 플랫폼의 필터 체계에 제한됨 |
| 1개 도시 비용 | 도구에 따라 무료~월 50달러 | 시장당 월 125~350달러 |
| 과거 추세 | 시간에 따라 직접 데이터셋 구축 필요 | 미리 구축된 과거 데이터 제공 |
| 점유율 추정치 | 스크래핑만으로는 불가 | 가능(하지만 정확도 논쟁 있음) |
스크래핑이 늘 구독보다 낫다는 얘기가 아니에요. 푸는 문제가 다른 거죠. 경쟁사가 오늘 밤 얼마를 받는지, 어떤 편의시설을 내세우는지, 리뷰는 어떤지 같은 숙소 단위 현실이 중요하다면, 시장 맥락용으로 분석 도구를 함께 쓰더라도 스크래핑이 거의 필수예요.
최고의 Airbnb 스크래퍼는? 평가 방식부터 공개
Airbnb는 공개 웹에서 스크래핑하기 가장 까다로운 사이트로 꼽혀요. Cloudflare Enterprise를 쓰고, 콘텐츠를 React로 렌더링하고, TLS·세션 지문을 인식하고, IP를 공격적으로 차단하죠. 게다가 검색 결과가 약 270개 숙소(약 15페이지 × 페이지당 18개)로 막혀 있어서, 작동하는 도구가 있어도 시장 전체 스크래핑은 만만치 않아요.
10개 도구를 다음 8가지 기준으로 따져봤어요.
- 봇 차단 우회 성공률 — 실제 숙소 데이터를 돌려주는 비율 대 차단·CAPTCHA에 걸리는 비율. Airbnb에서는 이게 제일 중요해요.
- 데이터 완성도 — 제목·가격만 주는 도구가 있는가 하면, 편의시설·캘린더·호스트 정보까지 가져오는 도구도 있어요.
- 1,000개 숙소당 비용 — 서로 다른 과금 방식을 같은 잣대로 맞췄어요.
- 설정 편의성(첫 스크래핑까지) — 2분짜리 확장 설치부터 프록시 포함 30분짜리 API 구성까지요.
- 내보내기 옵션 — CSV, JSON, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, 클라우드 전송 등 독자마다 중요도가 달라요.
- 페이지네이션/스크롤 처리 — Airbnb 검색 결과는 쪼개지고 동적이라 핵심이에요.
- 예약 실행 — 꾸준한 가격 모니터링과 시장 추적에 꼭 필요해요.
- 카테고리 유형 — 엔터프라이즈 API, 노코드 플랫폼, 브라우저 확장, 오픈소스 라이브러리.
도구를 네 범주로 나눠 봤어요. 한 유형이 모두에게 맞지는 않거든요. 경쟁사 가격만 확인하는 숙소 관리자와, 부동산 펀드용 파이프라인을 짜는 데이터 엔지니어는 필요한 도구가 완전히 달라요.
한눈에 보는 최고의 Airbnb 스크래퍼 10가지
세부로 들어가기 전에 빠른 참고용 표부터 볼게요. 각 도구는 아래에서 하나씩 자세히 다룹니다.
| 도구 | 유형 | 무료 요금제 | 가격 범위 | 추천 용도 | 봇 차단 대응 | 데이터 내보내기 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Chrome 확장 프로그램 | 무료 요금제(월 6페이지) | 월 약 $9부터(연간) | 비기술 사용자, STR 호스트 | 브라우저/클라우드 실행 | Excel, CSV, Sheets, Airtable, Notion, JSON |
| Apify | 노코드 플랫폼 | 월 $5 무료 크레딧 | Actor에 따라 다름; 약 1,000결과당 $0.25 | 자동화 파이프라인, 분석가 | Actor 설정에 따라 다름 | JSON, CSV, XML, Excel |
| Bright Data | 엔터프라이즈 API/데이터셋 | 체험판, 카드 불필요 | 1,000레코드당 $2.50(사용량 기반) | 엔터프라이즈급 구조화 데이터 | 가장 강력한 문서화 스택 | JSON, NDJSON, CSV, Parquet |
| Oxylabs | 프록시 네트워크 + API | 체험판(최대 2천 결과) | 월 $49부터 | 대용량 엔터프라이즈 팀 | 강력한 프록시 + 파서 인프라 | API 전송, 원시 HTML, 파싱 결과 |
| ScraperAPI | 개발자용 프록시 API | 월 1,000 크레딧(영구) | 월 $49부터 | 커스텀 파서를 만드는 개발자 | 전송 계층 지원 우수 | 기본은 HTML, 일부 도메인은 JSON/CSV |
| ZenRows | 봇 차단 우회 API | 기본 1,000개 + 보호 대상 40개 결과 | 월 $69부터 | 예산을 아끼려는 개발자 | WAF/CAPTCHA/지문 우회 | HTML + 자동 파싱 기능 |
| Octoparse | 시각적 데스크톱/클라우드 스크래퍼 | 무료 요금제(10개 작업) | 월 약 $83~$89부터 | 제어력을 원하는 노코드 사용자 | 프록시/CAPTCHA 추가 기능 | Excel, CSV, JSON, HTML, XML, DB, Sheets |
| ParseHub | 데스크톱 시각적 스크래퍼 | 무료(5개 프로젝트) | 월 $189부터 | 초보자, 소규모 일회성 프로젝트 | 보통 수준 | CSV, JSON |
| Instant Data Scraper | 무료 Chrome 확장 프로그램 | 완전 무료 | $0 | 빠르게 눈에 보이는 목록 내보내기 | 거의 없음 | CSV, Excel |
| pyairbnb | 오픈소스 Python 라이브러리 | 무료 | $0(소프트웨어) | 완전한 제어를 원하는 개발자 | 내장 없음 | Python 네이티브 / 커스텀 |
이제 도구를 하나씩 봅니다.
1. Thunderbit
Thunderbit은 저희 팀이 만든 도구예요. 그 점은 먼저 밝혀둘게요. 대신 무엇이 되고 무엇이 안 되는지도 구체적으로 짚어드릴게요. Thunderbit이 1위인 이유는, 상위권 Airbnb 스크래퍼 글들이 통째로 빼먹는 범주, 곧 브라우저 확장 기반 스크래퍼를 채우기 때문이에요. 포럼 사용자들은 분명히 「Airbnb scraper Chrome extension」을 찾고 설정 없이 바로 쓰는 옵션을 원하는데, 주요 가이드는 이 범주를 다루지 않아요. STR 호스트와 숙소 관리자는 기술 친숙도가 중간 정도이고, 코딩보다 도구를 원하죠.
클릭 두 번 워크플로
흐름은 간단해요. Airbnb 검색 결과 페이지를 열고 **「AI Suggest Fields」**를 누르면 AI가 숙소 제목, 가격, 평점, 편의시설, 위치 열을 자동으로 잡아요. 그다음 **「Scrape」**를 누르면 끝이에요. API 키도, 프록시 설정도, 코딩도 필요 없어요. 기본 스크래핑은 설치부터 스프레드시트에 데이터가 들어오기까지 약 2분 걸렸어요.
엔터프라이즈 API 설정과 비교하면 이래요.
| 설정 단계 | 엔터프라이즈 API(예: Bright Data) | Chrome 확장 프로그램(Thunderbit) |
|---|---|---|
| 계정 생성 | 필요 | 필요 |
| API 키 설정 | 필요 | 불필요 |
| 프록시 설정 | 종종 필요 | 불필요 |
| 코드/쿼리 작성 | 필요(API 호출) | 불필요 |
| 첫 스크래핑까지 걸리는 시간 | 15~30분 | 약 2분 |
하위 페이지 스크래핑과 필드 보강
제가 특히 아끼는 기능이 하위 페이지 스크래핑이에요. 검색 결과를 스크래핑한 뒤 「Scrape Subpages」를 누르면 각 숙소 상세 페이지를 자동으로 돌며, 검색 그리드에는 안 보이는 깊은 필드(전체 편의시설, 설명, 호스트 정보)까지 표에 더해줘요. 보통 몇 단계가 필요한 작업이 한 번 클릭으로 끝나는 셈이죠.
AI Suggest Fields는 지금 보는 Airbnb 페이지가 뭐든 알아서 맞춰요. 검색 결과, 개별 숙소, 호스트 프로필 다 됩니다. 셀렉터를 손으로 잡을 필요가 없어요.
페이지네이션과 270개 숙소 제한
Thunderbit은 클릭 기반 이동도, 무한 스크롤도 처리해요. Airbnb에는 270개 제한이 있어요(뒤에서 더 다뤄요). 이걸 넘으려면 동네별이나 ZIP 코드별로 쪼개서 따로 스크래핑하는 게 현실적이에요. 페이지 중심 구조라 이 방식이 아주 쉬워요. 새 검색 URL을 열고 다시 돌리면 되거든요.
주요 기능
- AI Suggest Fields가 모든 Airbnb 페이지 유형의 열을 자동 감지
- Field AI Prompt로 추출 방식을 커스터마이즈 가능 — 예: 숙소 유형으로 분류, 설명 번역
- 공개 페이지용 클라우드 스크래핑(한 번에 50페이지), 로그인 세션용 브라우저 스크래핑
- 지속적인 가격 모니터링을 위한 예약 스크래핑
- Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON으로 무료 내보내기
가격
크레딧 기반이에요. 크레딧 1개 = 출력 행 1개예요. 무료 요금제에 월 6페이지와 10페이지 체험 부스트가 들어 있어요. Starter는 월 $15(약 2만 원, 500 크레딧), 연간 결제 시 월 $9 수준(연 5,000 크레딧)이에요. Pro 1은 월 $38(약 5만 2천 원, 3,000 크레딧), 연간 결제 시 월 $16.50이고요.
장단점
장점: 테스트한 어떤 도구보다 설정이 빨라요. AI 필드 감지, 하위 페이지 보강, 여러 플랫폼 무료 내보내기, 기술 지식 불필요.
단점: 크레딧 기반이라 초대형 스크래핑에는 유료 요금제가 필요해요. 확장 기반이라 Chrome이 있어야 하고요. 엔터프라이즈급 파이프라인 자동화용으로 설계된 도구는 아니에요.
추천 대상: 코딩 없이 경쟁 인사이트를 얻고 싶은 STR 호스트, 숙소 관리자, 부동산 투자자.
Airbnb 숙소에서 Thunderbit를 사용해 보세요
2. Apify
Apify는 미리 만든 「Actors」 마켓플레이스를 갖춘 클라우드 스크래핑 플랫폼이에요. 시각적 양식으로 컨테이너화된 스크립트를 설정하죠. Airbnb 쪽은 파편화돼 있는데, 지금 가장 눈에 띄는 옵션은 Apify가 관리하는 tri_angle/airbnb-scraper예요. 리뷰 12개 기준 4.4/5고요. 또 다른 onidivo/airbnb-scraper는 「유지보수 중」으로 표시돼 있어요.
이렇게 갈라져 있다는 점을 눈여겨봐야 해요. Apify에서 Airbnb를 얼마나 안정적으로 긁을 수 있느냐는 어떤 actor를 고르느냐, 그리고 Airbnb가 프론트엔드를 바꿨을 때 유지관리자가 얼마나 빨리 손보느냐에 달려 있거든요. 대신 유연성은 강점이에요. 입력 양식에서 위치, 날짜, 가격 범위, 객실 유형을 설정하고, 반복 실행을 예약하고, JSON, CSV, XML, Excel로 내보낼 수 있어요.
- 가격:
tri_angle/airbnb-scraper의 공개 가격은 1,000결과당 $0.25예요. 무료 요금제에 월 $5 컴퓨팅 크레딧이 들어 있어 오버헤드 전 기준 약 4,000결과쯤 돼요. 유료는 월 $49부터예요. - 장점: 시각적 설정, 반복 예약, 다양한 내보내기 형식, 꽤 괜찮은 무료 요금제.
- 단점: 커뮤니티 유지관리 actor는 Airbnb 업데이트에 쉽게 깨져요. 복구는 유지관리자에 달렸고요. 바로 쓰는 Airbnb 전용 제품은 아니에요.
추천 대상: 코딩 없이 자동 반복 스크래핑을 원하는 분석가와 소규모 팀.
3. Bright Data
Bright Data는 이 목록에서 Airbnb 전용 구성이 가장 강해요. Airbnb 데이터를 얻는 길을 세 갈래 줘요. 사전 구축 Airbnb Scraper API(60개 넘는 구조화 필드, 결과당 과금), Airbnb Dataset(사전 수집 스냅샷), 그리고 커스텀 빌드용 프록시·브라우저 인프라예요.
11개 API를 어려운 대상 7곳에 돌린 Scrape.do 벤치마크에서 Bright Data는 98.44% 성공률을 찍었어요. 문서화된 수치 중 가장 높죠. Airbnb 전용 벤치마크는 아니라 확정값이 아니라 방향성 지표로 봐야 하지만, 공개 수치 중에서는 제일 믿을 만해요.
- 가격: Airbnb Scraper API는 사용량 기반으로 1,000레코드당 $2.50부터, 대량 구간에선 더 낮아져요. Airbnb Dataset은 최소 주문 $500부터고요. 전달 형식은 JSON, NDJSON, CSV, Parquet이에요.
- 장점: 가장 높은 문서화 성공률, 가장 깊은 필드 범위(60개+), 실패 요청은 과금되지 않는 결과당 과금, 다양한 접근 경로.
- 단점: 예산형 도구보다 요청당 비용이 높아요. 비기술 사용자에겐 온보딩이 어렵고요. 엔터프라이즈 지향이에요.
추천 대상: 구조화된 대용량 Airbnb 데이터와 SLA가 필요한 엔터프라이즈 팀.
4. Oxylabs
Oxylabs는 「프록시 인프라 먼저, Airbnb 대상은 그다음」인 경우에 잘 맞아요. Airbnb 전용 페이지는 더 넓은 Web Scraper API 라이브러리 안에 들어 있고, 1억 7,700만+ 프록시 풀, 구조화 출력용 Oxy Parser, 최대 5,000개 URL 배치를 제공해요.
API, 배치, SLA, 프록시 풀이라는 개념에 이미 익숙하다면 Oxylabs는 Bright Data의 강력한 대안이에요. G2 리뷰어들은 안정성과 지원을 대체로 높게 평가하지만, 엔터프라이즈 지향 가격은 소규모 운영자에겐 과할 수 있어요.
- 가격: Web Scraper API는 월 $49부터고, 최대 2,000결과 체험판을 카드 없이 줘요. 일반 대상 공개 결과 가격은 JS 미사용 시 1,000당 $0.15, JS 사용 시 $0.35부터예요. 주거용 프록시는 5GB에 $30부터고요.
- 장점: 엔터프라이즈급 안정성, 큰 프록시 풀, 대용량 지속 스크래핑에 적합, 강력한 지원.
- 단점: 사실상 무료 요금제가 없어요(큰 플랜은 영업 문의). 기술 설정이 더 필요하고 가격도 엔터프라이즈 지향이에요.
추천 대상: 엔터프라이즈 지원이 필요하고 기존 API 인프라를 갖춘 대용량 팀.
5. ScraperAPI
ScraperAPI는 개발자용 API 중 비용이 어떻게 오르는지를 가장 투명하게 보여줘요. URL을 보내면 IP 회전, CAPTCHA, 헤더를 대신 처리하고 렌더링된 HTML을 돌려줘요. 그 위 파싱 로직은 직접 짜야 하고요.
크레딧 시스템은 보호 대상 도메인, JS 렌더링, 프리미엄 프록시, 초프리미엄 경로에서 비용이 어떻게 뛰는지 또렷하게 설명해요. 실패 요청은 과금되지 않고, 성공한 200·404 응답만 과금돼요.
- 가격: 영구 무료 월 1,000크레딧을 줘요. Hobby는 월 $49(10만 크레딧), Startup은 월 $149(100만 크레딧), Business는 월 $299(300만 크레딧)예요.
- 장점: 넉넉한 영구 무료 요금제, 완전한 파싱 제어, 잘 정리된 문서, 투명한 과금.
- 단점: Airbnb HTML 파싱에 코딩이 필요해요. 구조화 출력이 없어 파서를 직접 만들고 유지해야 하고요. Airbnb 보호 장치 탓에 숙소당 크레딧 비용이 올라갈 수 있어요.
추천 대상: 파싱 로직은 사내에 두고, 프록시·렌더링·CAPTCHA 전송 계층만 외주로 맡기고 싶은 개발자.
6. ZenRows
ZenRows는 WAF 우회, CAPTCHA 우회, 지문 인식 우회, AI Web Unblocker, 자동 파싱 같은 봇 차단 기능을 한 구독에 묶었어요. Airbnb의 Cloudflare 보호를 엔터프라이즈 요금까지 안 내고 넘고 싶은 개발자에게 예산 친화적이에요.
G2 리뷰어들과 Capterra 사용자들은 연동 편의성과 빠른 지원을 대체로 높게 봐요. 다만 가장 강한 보호 장치 앞에서는 대규모일 때 여전히 문제가 생길 수 있다는 의견도 있어요.
- 가격: 무료 체험에 기본 결과 1,000개와 보호 결과 40개가 들어 있어요. Developer는 월 $69, Startup은 월 $229, Business는 월 $599고요. 실패·재시도 요청은 잔액을 안 깎고, 404·410 응답은 성공으로 쳐요.
- 장점: 진입 비용이 저렴하고, 봇 차단 우회가 강하며, 영구 무료 체험, 번들 기능 제공.
- 단점: 여전히 커스텀 파싱이 필요해요(Airbnb 전용 구조화 출력 없음). 아주 높은 트래픽에선 Airbnb의 가장 강한 보호 장치에 막힐 수 있어요.
추천 대상: 자체 프록시 인프라는 안 만들면서 봇 차단 우회가 필요한 예산 민감형 개발자.
7. Octoparse
Octoparse는 가벼운 확장과 개발자 API 사이의 중간 지점이에요. 페이지 요소를 클릭해 추출 규칙을 짜는 시각적 워크플로 빌더를 주고, 클라우드 실행, 예약, 주거용 프록시·CAPTCHA 해결 추가 기능도 갖췄어요.
명시적인 Airbnb 템플릿과 Airbnb에서 호텔 세부 정보를 스크래핑하는 도움말도 있어요. 다만 Airbnb의 동적 레이아웃은 UI가 바뀌면 시각적 셀렉터를 깨뜨려 유지관리가 따라붙어요.
- 가격: 무료 요금제에 10개 작업, 로컬 동시 실행 2개, 월 5만 내보내기 제한이 있어요. 유료는 보는 페이지에 따라 월 83~89달러부터인데, 가격 표기가 왜 이렇게 제각각인지는 Octoparse 쪽에 물어봐야 할 문제예요. 내보내기는 Excel, CSV, JSON, HTML, XML, 데이터베이스, Google Sheets를 지원해요.
- 장점: 코딩이 필요 없고, 시각적 빌더가 학습용으로 좋으며, 클라우드 실행·예약·Airbnb 템플릿 제공.
- 단점: Airbnb의 동적 레이아웃이 시각적 셀렉터를 자주 깨요. UI가 바뀌면 유지관리가 필요하고요. AI 기반 도구보다 설정이 느려요. 가격 표기가 일관되지 않아 헷갈리고요.
추천 대상: 단순 확장보다 제어가 더 필요하지만 코딩은 하고 싶지 않은 비기술 사용자.
8. ParseHub
ParseHub는 초보자가 처음 자주 만지는 고전적인 무료급 데스크톱 스크래퍼예요. 내장 브라우저가 JavaScript 렌더링을 처리하고, 페이지 요소를 클릭하며 스크래퍼를 학습시켜요. 도움말 센터가 예약 사이트 검색 필드, 날짜 드롭다운, AJAX 클릭, 팝업을 콕 집어 다루니, Airbnb가 최적은 아니어도 충분히 가능한 범위예요.
작업 속도는 분당 5페이지쯤이고, 유료 예약 실행은 1분마다 돌릴 수도 있어요.
- 가격: 무료 요금제는 5개 프로젝트와 소규모 실행 제한을 줘요. 유료는 월 $189부터 시작해 꽤 가파르게 올라가요.
- 장점: 무료 요금제에서도 JS 렌더링을 처리하고, 초보자와 소규모 일회성 프로젝트에 맞으며, 워크플로 엔진도 괜찮아요.
- 단점: 데스크톱 전용이에요(무료에선 클라우드 없음). 대량 스크래핑에선 느리고, Airbnb가 셀렉터를 바꾸면 쉽게 깨지며, 대안보다 유료 요금제가 비싸요.
추천 대상: 무료 요금제로 시각적 스크래핑을 배우고 데스크톱 전용 실행을 감수할 초보자.
9. Instant Data Scraper
Instant Data Scraper는 보이는 페이지를 설정 거의 없이 내보낼 수 있는지 가장 빨리 확인하는 길이에요. 무료 Chrome 확장을 깔고 Airbnb 검색 결과 페이지를 열면 표 형식 데이터를 자동 감지해 CSV나 Excel로 내보내요. 계정도, 설정도 필요 없고요.
문제는 Airbnb가 Instant Data Scraper가 가장 잘하는 유형의 페이지가 아니라는 거예요. AlternativeTo 사용자들은 내부 스크롤러와 동적 컨테이너에서 실패했다고 전해요. 특히 Airbnb에선 AI 필드 감지도, 하위 페이지 스크래핑도, 의미 있는 봇 차단 대응도 없어서 데이터가 지저분하거나 불완전한 경우가 잦아요.
- 가격: 완전 무료, 계정 불필요.
- 장점: 무료, 설정이 아예 필요 없고, 단순 추출에선 결과가 바로 나와요.
- 단점: AI 필드 감지가 없어 보이는 걸 그대로 긁는데, 결과가 종종 지저분해요. 하위 페이지 스크래핑 없음, 커스터마이징 없음, Airbnb 무한 스크롤 검색 결과의 페이지네이션 지원 제한적, 예약 기능 없음, 봇 차단 대응 없음.
추천 대상: 대략적인 데이터 덤프만 필요하고 정확도·깊이는 안 따지는 빠른 일회성 목록 내보내기.
10. pyairbnb
pyairbnb은 Airbnb 홈페이지를 스크래핑해 StaysSearch의 지속 GraphQL operation hash를 가져온 뒤, Airbnb v3 검색 엔드포인트에 직접 요청을 던지는 오픈소스 Python 라이브러리예요. 브라우저 자동화가 아니라 API와 바로 상호작용하는 방식이라, 고급 사용자에게 최대 제어권을 줘요.
리포지토리에는 별 129개와 포크 38개가 있고, PyPI 릴리스 2.2.1은 2026년 2월 3일에 게시됐어요. 커밋 이력에 「new Airbnb's data response」에 맞춘 수정 같은 2025년 패치가 있고, 이슈 스레드에는 가격 불일치 불만도 보여요. 활발하지만 취약하다는 게 가장 솔직한 설명이에요.
- 가격: 무료 소프트웨어예요. 진짜 비용은 프록시 대역폭과 엔지니어링 시간이고요.
- 장점: 무료 오픈소스, 완전한 커스터마이징, 벤더 종속 없음, 지도 범위·날짜 입력 같은 검색 파라미터를 직접 노출.
- 단점: Python 숙련도가 필요해요. 프록시 회전이나 봇 차단 우회가 내장돼 있지 않고요. Airbnb의 HTML/API 구조가 바뀌면 깨져요. 지원 SLA가 없고, 직접 유지관리해야 해요.
추천 대상: 최대 제어와 최소 벤더 종속을 원하고, 주기적으로 깨지는 스크래퍼를 직접 관리할 수 있는 개발자.
이 도구들에서 보이는 패턴은
10개를 다 돌려보니 몇 가지가 눈에 들어왔어요. 도구는 크게 두 부류예요. Airbnb의 복잡성을 대신 감춰주는 쪽(Thunderbit, Bright Data, Apify)과, 원재료만 던져 주고 나머지는 알아서 하라는 쪽(ScraperAPI, ZenRows, pyairbnb)이죠. 중간 지대(Octoparse, ParseHub)는 양쪽을 다 시도하지만, 결국 양극단보다 유지관리가 더 드는 경우가 많아요.
또 하나, 브라우저 확장 범주가 정말 제대로 안 다뤄져요. 수요가 분명한데도 상위권 경쟁 기사들은 아예 언급조차 안 해요. 그 빈틈을 메우려고 Thunderbit를 만들었어요.
1,000개 Airbnb 숙소당 비용: 실제로 어떻게 비교될까
이 표는 제가 이 분야를 파기 시작할 때 있었으면 했던 표예요. 다른 글들은 도구별 1,000개 숙소당 비용을 정규화하지 않는데, 예산 잡을 때 정작 중요한 숫자가 바로 그거거든요.
몇 가지 짚어둘게요. 모든 벤더가 같은 단위로 과금하지 않아요. 결과당, 크레딧당, 대역폭당이 다 섞여 있죠. 데스크톱 노코드 도구는 추출 행이 아니라 플랜 기준으로 청구돼요. 벤더가 실제로 쓸 수 있는 공식을 공개한 경우엔 그에 맞춰 정규화했고, 나머지는 워크플로 의존형으로 표시했어요.
| 도구 | 사용한 플랜/단위 | 1,000개 숙소당 예상 비용 | 봇 차단 포함? | 파싱 포함? | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Starter($15/월에 500크레딧) | 약 $30.00 | 부분적으로(브라우저/클라우드 실행) | 예(AI 필드 추출) | 크레딧 1개 = 행 1개; 연간 Starter는 약 1,000개당 $1.60 수준 |
| Apify | tri_angle actor 공개 가격 | $0.25 | actor 설정에 따라 다름 | 예(구조화 결과) | 추가 컴퓨트/프록시 비용은 플랫폼 오버헤드에서 제외 |
| Bright Data | Airbnb Scraper API 사용량 기반 | $2.50 | 예 | 예 | 대형 플랜에서는 1,000개당 약 $0.75~$0.98까지 낮아짐 |
| Oxylabs | Web Scraper API "기타" 대상 + JS | $0.35 | 예 | 파서 경로에 따라 다름 | JS 미사용 기준은 1,000개당 $0.15 |
| ScraperAPI | Hobby 플랜, 숙소당 약 25크레딧(보호+렌더링) | 약 $12.25 | 예 | 아니요(직접 파싱) | 가정 기반; 파서는 사용자의 책임 |
| ZenRows | Developer 플랜, 보호 결과 할당량 | 약 $6.90 | 예 | 부분적(자동 파싱) | Business 플랜은 규모가 커질수록 실효 비용이 더 낮아지는 것으로 보임 |
| Octoparse | 구독 + 워크플로 의존 사용량 | 행 단위로 직접 과금되지 않음 | 예(추가 기능 사용 시) | 예 | 실제 비용은 작업 수, 프록시, CAPTCHA에 따라 달라짐 |
| ParseHub | 구독 + 페이지 동작 워크플로 | 행 단위로 직접 과금되지 않음 | 제한적 | 예 | 행 수보다 페이지 동작이 더 중요함 |
| Instant Data Scraper | 무료 확장 프로그램 | $0(작동한다면) | 아니요 | 보이는 내용만 추출 | 진짜 한계는 가격이 아니라 기능 |
| pyairbnb | 무료 소프트웨어, 자체 호스팅 | 소프트웨어 $0; 인프라는 가변적 | 내장 없음 | 커스텀 | 프록시 대역폭 + 엔지니어링 시간이 대부분을 차지 |
정리하면 이래요. 한 달에 수천 개 미만을 스크래핑한다면 Thunderbit의 크레딧 모델이나 Apify의 actor 가격이 가장 투명해요. 엔터프라이즈 규모에선 성공 응답에만 비용을 내는 Bright Data의 결과당 과금을 이기기 어렵고요.
Airbnb의 270개 숙소 검색 제한은 어떻게 넘을까
도시 전체 Airbnb 숙소를 스크래핑해 봤다면 이 벽에 부딪혔을 거예요. Airbnb는 검색 결과를 약 270개 숙소로 막아요. 페이지로는 약 15페이지 × 페이지당 18개고요. 「Austin, TX」를 검색해도, 오스틴에 실제 활성 숙소가 수천 개여도 결과는 270개를 못 넘어요.
경쟁 글들은 「페이지네이션」이 문제라고만 하고, 어떤 도구가 이 제한을 어떻게 우회하는지는 짚지 않아요. 실용적인 우회법은 이래요.
지리적 경계 상자
도시를 격자나 동네 단위로 쪼개요. 「East Austin」, 「Downtown Austin」, 「South Congress」처럼 구역별로 따로 스크래핑하세요. 각 검색이 최대 270개를 돌려주니, 동네 10곳을 검색하면 최대 2,700개의 고유 숙소를 얻어요. Airbnb의 검색 결과 도움말도 지도 영역으로 세분할 수 있다고 확인해 줘요.
날짜 범위와 필터 세분화
체크인/체크아웃 날짜를 바꾸고, 객실 유형·가격 범위·편의시설 같은 필터를 다르게 걸어 서로 다른 숙소 묶음을 드러내세요. 「집 전체, 1박 $100~$200」 결과와 「개인실, 1박 $50~$100」 결과는 다릅니다.
각 도구가 이 제한을 다루는 방식
- Thunderbit: 페이지 중심이라 동네별로 쪼개기 쉬워요. 페이지네이션 스크래핑이 각 검색 안에서 클릭 기반·무한 스크롤 이동을 처리해요.
- Bright Data와 Oxylabs: API 매개변수로 세분화된 쿼리 세트를 대규모로 자동 생성해요.
- Apify: actor 입력 양식에서 위치·날짜·필터를 다르게 설정해요.
- pyairbnb: 지도 범위·날짜 입력 같은 검색 파라미터를 직접 노출해 개발자에게 강력해요.
- Instant Data Scraper: 이 부분이 제일 약해요. 배치도, 오케스트레이션 모델도 없어요.
실제로 어떤 Airbnb 데이터를 스크래핑할 수 있을까? 샘플 출력 필드
포럼에서 자주 보는 불만 하나가, 특정 필드는 애초에 제공되지 않는다는 사실을 나중에야 안다는 거예요. Airbnb 도움말 센터는 예약 확정 전까지 게스트에게 정확한 주소를 주지 않는다고 밝혀요. 호스트 연락처 정보도 예약 전엔 공유되지 않고요.
아래에 필드별로 솔직하게 정리했어요.
| 필드 | 숙소 페이지 | 캘린더 페이지 | 호스트 프로필 | 실제로 추출 가능? |
|---|---|---|---|---|
| 숙소 제목 | ✅ | — | — | ✅ 모든 도구 |
| 1박 요금 | ✅ | — | — | ✅ 모든 도구 |
| 청소/서비스 수수료 | ✅(날짜 선택 후) | — | — | ⚠️ 날짜 맥락 필요 |
| 별점 및 리뷰 수 | ✅ | — | — | ✅ 모든 도구 |
| 편의시설 목록 | ✅ | — | — | ✅ 대부분의 도구 |
| 캘린더 가용성 | — | ✅ | — | ⚠️ 하위 페이지 스크래핑 필요 |
| 정확한 도로명 주소 | ❌ 숨김 | — | — | ❌ 추출 불가 |
| 호스트 이름 | ✅ | — | ✅ | ✅ 대부분의 도구 |
| 호스트 연락처 이메일 | ❌ 표시되지 않음 | — | ❌ | ❌ 추출 불가 |
| GPS 좌표(대략) | ✅(지도 핀) | — | — | ⚠️ 일부 도구만 가능 |
바로 이 지점에서 Thunderbit의 하위 페이지 스크래핑이 진가를 발휘해요. 먼저 검색 결과를 스크래핑해 제목·가격·평점을 받은 뒤 「Scrape Subpages」를 누르면, 각 숙소를 자동으로 돌며 검색 그리드엔 안 보이는 편의시설, 전체 설명, 호스트 정보 같은 깊은 필드를 가져와요. 보통 숙소마다 따로 돌려야 할 작업이 한 번 클릭으로 끝나죠.
Thunderbit의 AI Suggest Fields도 페이지 유형에 맞춰 자동으로 바뀌어요. 검색 결과 페이지를 열면 숙소 단위 열을, 개별 숙소 페이지를 열면 편의시설 단위 세부 정보를 잡아요. 셀렉터를 손으로 잡을 필요가 없어요.
어떤 Airbnb 스크래퍼를 골라야 할까
몇 주 써본 뒤 정리한 제 솔직한 판단 기준이에요.
빠른 경쟁 인사이트가 필요한 STR 호스트·숙소 관리자라면 코딩 없이 시작하는 Thunderbit가 좋아요. 클릭 두 번 워크플로와 하위 페이지 보강만으로도 대부분의 경쟁 분석 수요를 채워요. 아주 대략적인 일회성 내보내기라면 Instant Data Scraper도 됩니다.
지속적인 시장 전체 데이터가 필요한 부동산 투자자라면 Bright Data나 Oxylabs가 맞아요. API 인프라, 결과당 과금, 구조화 출력이 이 용도에 맞게 설계돼 있어요.
자동 반복 스크래핑이 필요한 소규모 팀·1인 운영자라면 파이프라인 자동화엔 Apify, 코딩 없이 예약 스크래핑엔 Thunderbit가 좋아요.
완전한 제어와 커스터마이징을 원하는 개발자라면 전송 계층엔 ScraperAPI나 ZenRows, 직접 API 상호작용엔 pyairbnb가 맞아요.
비용에 민감한 사용자라면 Thunderbit 무료 요금제, Instant Data Scraper, pyairbnb, ScraperAPI 영구 무료 요금제부터 시험해 보세요.
결국 세 질문으로 좁혀져요. 얼마나 빨리 시작해야 하나? 숙소당 얼마까지 쓸 수 있나? 데이터는 얼마나 깊어야 하나?
결론
2026년 Airbnb 데이터는 기회와 마찰이 함께 있는 묘한 영역이에요. 플랫폼에 900만 개 넘는 숙소와 2025년 5억 3,300만 박 예약이 있지만, 깨끗하고 구조화된 데이터를 얻으려면 Cloudflare, 결과 제한, 동적 렌더링을 다 넘어야 해요. 분석 구독은 문제의 일부를 풀어주지만, 자체적인 정확도 문제도 만들어요.
이 목록의 10개 도구는 클릭 두 번짜리 Chrome 확장부터 엔터프라이즈 API, 오픈소스 Python 라이브러리까지 전 영역을 아울러요. 올바른 선택은 기술 친숙도, 예산, 데이터 깊이에 달렸어요.
요즘 브라우저 확장 방식이 어떤 모습인지 보고 싶다면, 실제 Airbnb 검색 페이지에서 Thunderbit 무료 요금제를 한번 돌려보세요. 몇 분 만에 어떤 필드가 표로 정리되는지 바로 확인할 수 있어요. Thunderbit이 안 맞더라도, 이제 비용과 기능을 솔직하게 비교한 아홉 가지 대안이 손에 있어요.
직접 뽑은 1박 요금 데이터가 AirDNA 모델보다 늘 더 최신이길 바랍니다.
Airbnb 스크래핑용 Thunderbit를 사용해 보세요 Get Started Free
자주 묻는 질문
1. Airbnb를 스크래핑하는 것은 합법인가요?
Airbnb 이용약관(2026년 2월 5일 업데이트)은 플랫폼 데이터에 접근·수집하는 데 「봇, 크롤러, 스크래퍼 또는 기타 자동화 수단」을 쓰는 것을 명시적으로 금지해요. 공개 데이터 스크래핑의 폭넓은 법적 쟁점은 여전히 진화 중이지만, 사용자는 계약상 위험을 알아둬야 해요. 이 글은 법률 자문이 아니에요. 대규모로 또는 상업 목적으로 스크래핑한다면 해당 관할권에 밝은 변호사와 상의하세요.
2. Airbnb를 무료로 스크래핑할 수 있나요?
네, 소규모라면요. Thunderbit 무료 요금제는 월 6페이지를 주고, Instant Data Scraper는 완전 무료이며, ScraperAPI는 영구 월 1,000크레딧 무료 요금제를 줘요. pyairbnb도 오픈소스고요. 다만 무료 도구는 언제나 신뢰성, 데이터 깊이, 엔지니어링 부담 중 하나를 내줘야 해요. 유료 옵션 수준의 완성도나 봇 차단 대응은 기대하기 어려워요.
3. Airbnb에서 스크래핑할 수 없는 데이터는 무엇인가요?
정확한 도로명 주소는 예약 확정 전까지 숨겨져 있어요. 호스트 연락처 이메일은 플랫폼에 표시되지 않아요. 일부 재무 데이터(예: 호스트 정산 내역)도 접근할 수 없고요. GPS 좌표는 지도 핀에서 추정되는 경우가 있지만 보장되지는 않아요. 자세한 건 위 샘플 출력 필드 섹션을 참고하세요.
4. Airbnb의 270개 숙소 검색 제한을 어떻게 우회하나요?
대상 도시를 동네나 ZIP 코드로 쪼개고, 구역별로 따로 검색하세요. 날짜 범위를 바꾸고 객실 유형·가격 범위 같은 필터를 다르게 걸면 서로 다른 숙소 묶음을 드러낼 수 있어요. Thunderbit, Bright Data, Apify 같은 도구는 페이지네이션 처리나 설정 가능한 검색 매개변수 덕분에 이 작업이 비교적 쉬워요. 위 상세 우회 방법 섹션을 참고하세요.
5. Airbnb를 스크래핑하려면 코딩 실력이 필요한가요?
아니요. Thunderbit 같은 브라우저 확장과 Octoparse, ParseHub 같은 노코드 도구는 코딩이 전혀 필요 없어요. 개발자용 API(ScraperAPI, ZenRows)와 오픈소스 도구(pyairbnb)는 기술 역량이 필요하고요. 대부분의 STR 호스트·숙소 관리자에겐 노코드나 확장 기반 도구면 충분해요.
추가 읽을거리
웹 스크래핑 접근법과 도구를 더 깊이 보고 싶다면 아래 가이드를 읽어 보세요.
또 Thunderbit YouTube 채널에서 사용법 영상과 튜토리얼도 볼 수 있어요.
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