최종 검토 및 업데이트: 2026년 8월.

브라우저 워크플로, 시각적 프로젝트, 개발자 파이프라인을 위한 6가지 스크린 스크래핑 도구

스크린 스크래핑은 생각보다 훨씬 넓은 범위를 뜻합니다. 브라우저에서 사람이 직접 보는 데이터를 가져오는 일도 있고, 반복 가능한 시각 워크플로를 기록하는 일도 있으며, 맞춤형 크롤러를 만드는 일이나 애플리케이션에서 데이터 추출 API를 호출하는 일까지 포함됩니다. 각 방식마다 담당하는 사람도 다르고, 유지보수 방식도 다르며, 최종 결과물도 다릅니다. 그래서 중요한 건 기능이 가장 많은 도구를 고르는 게 아니라, 내 워크플로에 가장 잘 맞는 도구를 찾는 일입니다.

이 가이드는 지금 사용할 수 있는 6가지 도구를 워크플로 기준으로 비교합니다. 브라우저 중심 AI 스크래퍼, 두 가지 시각적 프로젝트 빌더, Python 프레임워크, API 우선 추출 플랫폼, 그리고 레시피 기반 브라우저 확장 프로그램까지 차근차근 살펴봅니다. 이 도구들은 반드시 본인이 접근 권한을 가진 데이터에만 사용해야 하며, 프로젝트에 적용되는 권한, 개인정보 보호, 사이트 규정도 꼭 함께 확인해야 합니다.

스크린 스크래핑 도구를 고르는 방법

먼저 “쉬운 도구냐, 강력한 도구냐” 같은 두루뭉술한 기준보다, 실제 운영 방식을 먼저 생각하는 게 좋습니다.

• 지금 바로 비즈니스 사용자가 써야 하는 브라우저 표시 데이터: 현재 페이지를 구조화된 표로 바꿔주는 브라우저 중심 도구를 고르세요.
• 테스트와 예약 클라우드 실행이 가능한 반복형 시각 워크플로: Octoparse 또는 ParseHub 같은 시각적 작업 빌더를 선택하세요.
• 코드로 관리하는 유지보수형 크롤러: 팀이 코드를 작성, 테스트, 배포, 소유할 준비가 되어 있다면 Scrapy 같은 프레임워크가 맞습니다.
• API로 애플리케이션에 구조화된 데이터를 전달하는 방식: Diffbot 같은 API 우선 제품을 고려하세요.
• 레시피 기반 브라우저 작업: 페이지와 업무 방식이 브라우저 안에서 자연스럽게 돌아간다면 DataMiner 같은 브라우저 확장 프로그램이 잘 맞습니다.

이와 함께 결과를 어디로 보낼지, 페이지가 바뀌었을 때 누가 추출 로직을 유지보수할지, 그리고 해당 데이터 수집이 허용되는지도 같이 정해두는 게 중요합니다.

1. Thunderbit: 브라우저 우선 AI 스크린 스크래핑

Thunderbit은 브라우저에서 사용자가 직접 볼 수 있는 데이터를 수집하기 위한 agentic web scraper입니다. 웹 스크래핑용 AI 에이전트라고 생각하면 이해가 쉽습니다. 스크래퍼 프로젝트를 먼저 만들거나 선택자를 하나하나 정의하지 않아도, 브라우저에 보이는 목록, 디렉터리, 상품 페이지, 포털, 문서를 구조화된 행 데이터로 바꾸도록 설계되어 있습니다.

사용 방법도 꽤 간단합니다. AI Suggest Fields가 현재 페이지나 문서에 맞는 열을 제안하고, 사용자가 검토하거나 수정한 뒤 Scrape를 한 번 누르면 추출이 시작됩니다. 이렇게 만들어진 표는 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 같은 도구로 내보낼 수 있습니다.

추천 대상: 시각적 플로차트나 코드 저장소부터 시작하지 않고도, 권한이 있는 웹 데이터를 구조화해서 써야 하는 영업, 운영, 시장 조사, 부동산, 이커머스 팀.

기술 중심 데이터 워크플로를 위해 Thunderbit는 API, MCP server, CLI도 지원합니다. 이런 인터페이스는 브라우저 기반 추출 결과를 내부 시스템, 예약 작업, 에이전트 워크플로와 연결할 때 특히 유용합니다.

브라우저 기반 스크린 스크래핑을 위해 Thunderbit 사용해보기

2. Octoparse: 시각적이고 반복 가능한 추출 워크플로

Octoparse는 스크래핑 작업을 반복 가능한 워크플로로 구성합니다. URL, 템플릿 또는 사용자 지정 설정으로 작업을 만들고, 샘플을 테스트한 다음, 로컬이나 클라우드에서 실행하고, 마지막에 구조화된 결과를 내보내는 방식입니다. 최신 문서에서는 클릭, 스크롤, 페이지네이션, 상세 페이지 열기 같은 시각적 동작을 지원한다고 안내합니다.

그래서 팀이 눈에 보이는 워크플로를 명확하게 만들고, 본격 실행 전에 테스트도 해보고 싶고, 이후에는 예약이나 무인 수집을 위해 클라우드에서 운영하고 싶을 때 Octoparse가 잘 맞습니다. 최신 문서에는 파일, 스프레드시트, 데이터베이스, 클라우드 저장소, 기타 연결 시스템으로의 내보내기 기능도 설명되어 있습니다.

추천 대상: 재사용 가능한 시각 워크플로, 테스트 단계, 로컬 또는 클라우드 운영 모델이 필요한 분석가와 운영팀.

이럴 때 고려하세요: 단순한 브라우저 작업보다 더 복잡하고, 대상 사이트가 바뀌어도 팀 안의 누군가는 워크플로 설정을 계속 관리해야 할 때.

3. ParseHub: 클라우드 실행이 가능한 데스크톱 시각 프로젝트

ParseHub은 데스크톱 프로젝트 빌더 중심의 시각적 추출 제품입니다. 현재 제품 자료에서는 로컬에서 프로젝트를 만들고, 로컬에서 테스트한 뒤, 클라우드에서 실행하는 흐름을 설명하며, 유료 요금제에서는 API를 통한 프로그래밍 방식 접근과 예약 기능도 제공합니다.

ParseHub는 팀이 클라우드로 넘기기 전에 데스크톱 인터페이스에서 프로젝트를 직접 구성하고 확인하고 싶을 때 실용적인 선택입니다. 핵심은 “모든 동적 페이지에 무조건 더 좋다”가 아니라, 이런 프로젝트 기반 데스크톱 워크플로가 설정과 유지보수를 맡을 사람들에게 잘 맞는지 보는 것입니다.

추천 대상: 데스크톱 시각 프로젝트 워크플로와 클라우드 실행, API 접근을 원하는 연구자, 분석가, 소규모 기술팀.

이럴 때 고려하세요: 로컬에서 추출 프로젝트를 만들고 테스트한 뒤, ParseHub의 클라우드 기능으로 결과를 가져오거나 예약 실행하고 싶을 때.

4. Scrapy: 코드로 소유하는 크롤러를 위한 Python 프레임워크

Scrapy는 크롤러와 데이터 추출 프로젝트를 만들기 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다. 문서에서는 spider, CSS 및 XPath 선택자, item, item pipeline, feed export, middleware, 그리고 프로젝트 관리를 위한 명령줄 워크플로를 다룹니다.

추출 로직을 소프트웨어 코드베이스 안에 두고 싶을 때 잘 맞는 도구입니다. 개발자는 크롤러를 정의하고, pipeline에서 데이터를 변환하고 저장하며, 프로젝트를 직접 배포하고 데이터 시스템과 연결할 수 있습니다. 대신 구현, 테스트, 인프라, 업데이트는 모두 직접 책임져야 합니다.

추천 대상: 코드로 관리되는 데이터 파이프라인의 일부로 맞춤형 크롤러가 필요한 엔지니어링 및 데이터 팀.

이럴 때 고려하세요: Python 개발 역량이 있고, 스크래퍼의 동작, 내보내기, 연동을 자체 프로젝트 안에서 직접 구현하고 유지보수하고 싶을 때.

5. Diffbot: API 우선 구조화 웹 추출

Diffbot은 웹 콘텐츠를 분류하고 구조화된 JSON으로 추출하는 API를 제공합니다. 최신 Extract API 문서에서는 자동 분석 기능과 함께 기사, 상품, 이미지, 영상, 토론, 이벤트, 목록, 채용 공고용 페이지 유형 API를 다루며, 규칙 기반 출력을 위한 Custom API도 제공합니다.

Diffbot의 Crawl 제품은 시드 URL에서 출발해 링크를 따라가고, 조건에 맞는 페이지를 Extract API로 넘긴 뒤 구조화된 결과를 한데 모을 수 있습니다. 이 방식은 브라우저 확장 프로그램을 클릭하거나 Python 크롤러를 직접 만드는 방식과는 다릅니다. 사용하는 쪽 애플리케이션이 API와 연결되어 반환된 데이터를 활용합니다.

추천 대상: 구조화된 웹 데이터를 추출하거나 사이트 단위 크롤 작업을 API 중심으로 처리하고 싶은 제품, 데이터, 엔지니어링 팀.

이럴 때 고려하세요: 주된 연동 지점이 애플리케이션이나 데이터 서비스이고, 콘텐츠 분류와 추출을 API로 받고 싶을 때.

6. DataMiner: 레시피 기반 브라우저 추출

DataMiner는 Chrome과 Edge용 브라우저 확장 프로그램으로, 브라우저에 보이는 페이지 데이터를 CSV 또는 Excel로 추출합니다. 최신 제품 문서에서는 레시피를 활용한 추출과 맞춤 규칙 생성 방식을 설명하며, 도움말 센터에서는 레시피를 미리 보고 스크랩 방식을 선택한 뒤 결과 데이터를 다운로드하는 흐름을 보여줍니다.

DataMiner는 적절한 레시피가 자연스러운 출발점이 되고, 작업자가 브라우저 안에서 추출 과정을 직접 눈으로 확인하고 싶을 때 잘 맞습니다. 도움말 문서에는 페이지가 여러 장으로 나뉜 목록을 수집할 때 쓸 수 있는 다음 페이지 자동화 기능도 설명되어 있습니다.

추천 대상: 연구자, 성장 및 운영 담당자, 그리고 레시피 선택과 결과 미리보기가 중요한 브라우저 기반 워크플로.

이럴 때 고려하세요: 브라우저 확장 프로그램으로 작업하고, 레시피를 선택하거나 다듬고, 미리보기를 확인한 뒤, 스프레드시트용 결과를 다운로드하고 싶을 때.

빠른 비교

도구	운영 방식	가장 강한 활용 사례
Thunderbit	브라우저 우선 AI 추출	권한이 있고 브라우저에서 보이는 콘텐츠를 구조화된 표로 변환
Octoparse	시각적 작업 빌더	반복 가능한 워크플로를 로컬 또는 클라우드에서 만들고, 테스트하고, 실행하고, 내보내기
ParseHub	데스크톱 시각 프로젝트	로컬에서 프로젝트를 구성하고 클라우드 실행 또는 API 접근 활용
Scrapy	Python 프레임워크	코드베이스에서 맞춤형 크롤러를 직접 구축하고 소유
Diffbot	추출 및 크롤 API	구조화된 웹 데이터를 애플리케이션이나 데이터 서비스에 통합
DataMiner	레시피 기반 브라우저 확장 프로그램	브라우저에 보이는 데이터를 미리 보고 CSV 또는 Excel로 추출

내 워크플로에는 어떤 도구가 맞을까?

팀이 권한이 있는 브라우저 세션에서 이미 보이는 데이터를 구조화해야 하고, AI가 필드를 제안해주면 좋다면 Thunderbit를 쓰세요. 시각적인 작업을 만들고, 테스트한 뒤, 로컬이나 클라우드에서 실행해야 한다면 Octoparse가 적합합니다. 데스크톱 시각 프로젝트 빌더와 클라우드 실행이 운영 방식에 맞는다면 ParseHub를 고려하세요. 개발자가 자체 스택 안에서 유지보수 가능한 Python 크롤러가 필요하다면 Scrapy를 선택하세요. 받는 쪽 시스템이 추출 또는 크롤 API를 호출해야 한다면 Diffbot이 맞습니다. 레시피 기반 브라우저 확장 프로그램과 브라우저 내 미리보기가 작업에 잘 맞는다면 DataMiner를 선택하세요.

가장 좋은 선택은 팀이 장기적으로 책임 있게 운영할 수 있는 도구입니다. 실제 도입 전에 정확한 페이지, 권한, 결과 품질, 유지보수 책임, 현재 플랜 세부 사항을 반드시 확인하세요.

자주 묻는 질문

스크린 스크래핑이란 무엇인가요?
스크린 스크래핑은 웹사이트나 브라우저 인터페이스에 표시된 정보를 구조화된 데이터로 바꾸는 작업입니다. 이 용어는 브라우저 확장 프로그램과 시각적 빌더부터 코드 프레임워크와 추출 API까지, 아주 다양한 방식을 포괄합니다.

비기술 사용자에게 가장 좋은 도구는 무엇인가요?
브라우저에서 보이는 권한 있는 데이터를 다룬다면, Thunderbit는 선택자나 코드 없이 필드를 제안하고 표를 만드는 데 맞춰 설계되어 있습니다. 페이지와 잘 맞는 레시피 워크플로가 있다면 DataMiner도 괜찮은 브라우저 기반 대안입니다.

개발자가 소유하는 파이프라인에 가장 좋은 도구는 무엇인가요?
Scrapy는 코드로 관리되는 프로젝트 안에서 크롤러를 만들기 위한 Python 프레임워크입니다. 반면 Diffbot은 크롤러 구현 자체를 직접 소유하기보다, API를 통해 구조화된 추출 결과를 소비해야 할 때 잘 맞는 대안입니다.

반복 실행되는 워크플로를 예약할 수 있나요?
Octoparse는 클라우드 작업 예약을 문서화하고 있고, ParseHub도 유료 플랜에서 클라우드 예약을 지원합니다. 팀이 시각적 작업, 데스크톱 프로젝트, API 연동, 코드 소유형 배포 중 무엇을 선호하느냐에 따라 적절한 선택이 달라집니다.

이 도구들이 모든 웹사이트에서 작동하나요?
아니요. 어떤 제품도 실제 워크플로 테스트가 필요 없게 만들어주지는 못합니다. 페이지 구조, 접근 제어, 권한, 허용된 사용 범위, 필요한 필드에 따라 어떤 워크플로가 적절한지와 안정적인지가 달라집니다.

브라우저 기반 스크린 스크래핑을 위해 Thunderbit 사용해보기 Get Started Free