Yelp에는 누적 3억 3천만 개의 리뷰와 840만 개가 넘는 등록 비즈니스 정보가 쌓여 있습니다. 그런데 최근에 이 데이터를 직접 뽑아보려 했다면, 그 고생이 얼마나 큰지 이미 아실 겁니다. CAPTCHA는 점점 더 까다로워지고, IP 차단은 계속되고, Python 스크립트는 쉽게 깨집니다. 2026년의 Yelp 스크래핑은 마치 내 얼굴을 이미 알아본 경비원을 몰래 통과하려는 것처럼 느껴질 정도입니다.
지난 몇 주 동안 저는 노코드 Chrome 확장 프로그램부터 개발자용 API, 엔터프라이즈 데이터 플랫폼까지 Yelp 리뷰 스크래퍼 10개를 하나씩 직접 비교해 봤습니다. 목표는 단순했습니다. 지금 기준으로 Yelp에서 정말 잘 작동하는 도구는 무엇인지, 마케팅만 화려하고 실속은 없는 제품은 무엇인지, 그리고 시간과 비용을 투자할 가치가 있는 도구는 무엇인지 알아보는 것이었습니다.
아래에서는 각 도구를 하나씩 살펴보고, 전체 비교표도 제공하며, 다른 글에서는 잘 다루지 않는 실무 포인트까지 짚어보겠습니다. 예를 들면 중복 데이터 처리, 리드 생성용 스크래핑, 그리고 내보낸 Yelp 데이터가 실제로 어떤 모습인지 같은 내용입니다. 영업 담당자, 로컬 마케터, 또는 코드 한 줄도 쓰지 않고 깔끔한 Yelp 데이터가 필요한 운영 담당자라면 꼭 읽어볼 만한 글입니다.
2026년에 Yelp 리뷰를 스크래핑하는 이유, 그리고 더 어려워진 이유
Yelp는 단순한 리뷰 사이트가 아닙니다. 살아 있는 비즈니스 인텔리전스 데이터베이스에 가깝습니다. Yelp 사용자의 82%는 플랫폼에서 찾은 비즈니스에서 일주일 안에 구매하거나 서비스를 이용하고, 매일 8만 5천 건이 넘는 새 요청이나 메시지가 비즈니스로 전달됩니다. 기업 입장에서는 이게 곧 실제로 쓸 수 있는 다양한 활용처로 이어집니다.
- 경쟁사 분석: 같은 시장 내에서 평점, 리뷰 수, 카테고리, 편의시설, 지역별 포지셔닝을 비교할 수 있습니다.
- 감성 모니터링: 리뷰 본문, 별점, 작성 날짜, 소유자 답변을 시간 흐름에 따라 추적할 수 있습니다.
- 리드 생성: 업체명, 전화번호, 웹사이트, 주소, 카테고리, 경우에 따라 소유자 관련 프로필 콘텐츠까지 확보할 수 있습니다.
- 로컬 SEO 리서치: 리뷰 증가 속도, 카테고리 표기, 사진, 참여도 신호를 분석할 수 있습니다.
하지만 문제는 있습니다. Yelp는 2024년부터 스크래핑을 훨씬 더 어렵게 만들었습니다. 2025 Trust & Safety Report를 보면 플랫폼은 2,200만 개의 리뷰를 처리했고, 130만 개가 넘는 사용자 계정을 폐쇄했으며, 단일 IP 주소와 연결된 의심스러운 행동도 대거 차단했습니다. 기술적으로는 TLS/JA3 핑거프린팅, 난독화된 CSS 클래스, 공격적인 IP 신뢰도 검사를 사용합니다. AIMultiple의 2026년 7월 리뷰 스크래핑 벤치마크에서는 5개 상용 제공업체에 Yelp 리뷰 URL 500개씩을 보냈는데, Bright Data가 77%로 가장 좋았고 Zyte는 57%였지만, Nimble은 31%에 그쳤고 Decodo와 Oxylabs는 Yelp에서 사용할 수 있는 결과를 전혀 반환하지 못했습니다.
사용자들의 경험담도 비슷합니다. 2024년 10월 Reddit 사용자 한 명은 새 CAPTCHA 이후 자신의 Beautiful Soup 스크립트가 “완전히 망가졌다”고 했고, Stack Overflow에서는 Scrapy로 계속 503 오류가 난다는 사례가 올라왔습니다. requests + BeautifulSoup 조합의 기본 워크플로는? 이미 깨졌습니다. undetected-chromedriver 없이 예전 방식으로 돌리던 Selenium 스크립트도 마찬가지였습니다.
그래서 지금은 도구 선택이 그 어느 때보다 중요합니다. 그래서 여러분이 직접 다 해보지 않아도 되도록 제가 10개를 대신 테스트했습니다.
최고의 Yelp 리뷰 스크래퍼는 무엇인가? 선택 기준
모든 Yelp 스크래퍼가 같은 수준은 아닙니다. 이번 비교에서는 개발자, 영업 담당자, 소규모 에이전시 운영자 모두에게 중요한 7가지 기준으로 평가했습니다.
| 기준 | 중요한 이유 |
|---|---|
| 사용 편의성(노코드 vs. 코드) | 대부분의 사용자는 Python을 직접 쓰고 싶은 게 아니라, 아예 안 쓰고 싶어합니다 |
| 안티봇 / CAPTCHA 대응 | 가장 큰 병목입니다. Yelp의 2024~2026년 단속에서는 이 기능이 성패를 가릅니다 |
| 추출 가능한 데이터 필드 | 사용자는 별점만이 아니라 리뷰 + 소유자 이름 + 이메일 + 전화번호까지 원합니다 |
| 내보내기 형식 | CSV, Google Sheets, Airtable, Notion 등 실제 업무 흐름과 연결되는지가 중요합니다 |
| 가격 / 무료 요금제 | Yelp 작업 중에는 무료 플랜만으로 끝나는 경우도 많습니다. 단, 제한이 명확해야 합니다 |
| 페이지네이션과 확장성 | 대량 작업에서 중복을 피하는 문제는 늘 반복되는 미해결 과제입니다 |
| 하위 페이지 보강 | 검색 결과 목록에서 개별 비즈니스 상세 페이지로 자동 이동할 수 있는가? |
참고로 Yelp 비즈니스 페이지에서는 생각보다 많은 필드를 얻을 수 있습니다. 비즈니스 이름, 평점, 리뷰 수, 카테고리, 주소, 전화번호, 웹사이트, 영업시간, 지역명, 사진, 리뷰 본문, 리뷰 날짜, 작성자 이름, 그리고 등록된 페이지라면 소유자 답변이나 비즈니스 프로필 콘텐츠까지 나올 수 있습니다. 좋은 도구는 이 대부분을 가져오지만, 약한 도구는 몇 개만 가져옵니다.
왜 Chrome 확장 프로그램 스크래퍼가 이 리스트에 들어가야 하는가
이 글을 조사하면서 눈에 띈 점이 하나 있습니다. 시중의 Yelp 스크래퍼 정리 글들은 대부분 SaaS 플랫폼, API, Python 라이브러리 이야기뿐입니다. 브라우저 확장 프로그램은 거의 언급되지 않습니다. 그런데 실제 수요는 분명합니다. 앞서 언급한 2024년 10월 Reddit 스레드에서, Yelp의 새 CAPTCHA 때문에 Python 스크래퍼가 고장 난 사용자는 Instant Data Scraper가 “브라우저 안에서 그냥 돌아가기 때문에” 아직 작동한다고 말했습니다.
브라우저 기반 스크래퍼는 이미 열려 있는 세션, 정상적인 JavaScript 실행, 실제 같은 쿠키, 덜 눈에 띄는 서버 측 봇 흔적 등 사람처럼 보이는 브라우징 환경을 그대로 가져갑니다. 물론 무적은 아닙니다. Yelp 지원 센터에서도 브라우저 확장 프로그램을 통한 스크래핑은 금지한다고 명시합니다. 하지만 실무 관점에서 보면, 특히 목록 페이지나 가벼운 작업에서는 순수 HTTP 요청보다 브라우저 기반 수집이 훨씬 덜 막힙니다.
Thunderbit와 Instant Data Scraper를 이 리스트에 넣은 이유도 바로 이것입니다. 다른 정리 글들이 자주 빼먹는 브라우저 확장 프로그램 카테고리이면서, 비기술 사용자에게는 실제로 큰 문제를 해결해 주기 때문입니다.
1. Thunderbit — 비기술 사용자에게 가장 좋은 Yelp 리뷰 스크래퍼
Thunderbit는 우리가 직접 만든 도구이기 때문에 그 점은 먼저 밝히겠습니다. 하지만 이 목록의 첫 번째로 넣은 데는 이유가 있습니다. 실제로 이 비교군 중에서 가장 강력한 노코드 Yelp 커버리지를 제공하기 때문입니다. Thunderbit은 Yelp 비즈니스 목록과 Yelp 리뷰 페이지를 위한 전용 템플릿을 갖춘 AI 기반 Chrome 확장 프로그램입니다. 페이지를 열고 한 번 클릭하면 AI가 어떤 열을 가져와야 할지 알아서 판단합니다. 이미 원하는 항목이 정해져 있다면, 설명만 해도 그 기준으로 가져옵니다.
Thunderbit이 Yelp에서 특히 강력한 이유는 이중 스크래핑 모드 때문입니다. 브라우저 스크래핑은 사용자의 Chrome 세션 안에서 돌아가며, Yelp가 서버 측 요청을 더 강하게 막는 상황에서 유용합니다(2026년 기준, 디렉터리 페이지에서는 대부분 그렇습니다). 클라우드 스크래핑은 공개 비즈니스 프로필 페이지에 대해 한 번에 최대 50페이지를 동시에 처리할 수 있어, 안티봇 압박이 상대적으로 낮을 때 대량 작업에 적합합니다.
하위 페이지 스크래핑 기능은 리드 생성에서 특히 흥미롭습니다. Yelp 검색 결과 페이지에서 시작해 목록을 스크래핑한 뒤, Thunderbit이 각 비즈니스 페이지를 자동 방문하여 더 풍부한 필드—소유자 이름, 웹사이트 URL, 이메일(Thunderbit의 무료 이메일 추출기 사용), 전화번호(무료 전화번호 추출기 사용)—를 덧붙일 수 있습니다. Yelp에서 이 워크플로를 노코드로 그대로 재현하는 다른 도구는 거의 보지 못했습니다.
Yelp 스크래핑을 위한 핵심 기능
- 자동 필드 설정: 한 번 클릭하면 Thunderbit의 AI가 비즈니스 이름, 평점, 리뷰 수, 전화번호, 주소, 카테고리, 웹사이트 같은 열을 알아서 채웁니다. 또는 원하는 필드를 직접 말하면 그 기준으로 설정됩니다.
- 브라우저 + 클라우드 모드: 안티봇이 강한 검색 페이지에는 브라우저 모드, 공개 프로필 페이지 대량 작업에는 클라우드 모드.
- 하위 페이지 스크래핑: 검색 결과에서 개별 비즈니스 페이지로 자동 이동.
- AI 데이터 정리: 라벨링, 분류, 전화번호 E.164 형식 재정렬, 리뷰 번역까지 스크래핑 중에 처리.
- 페이지네이션 처리: 클릭식 페이지 이동과 무한 스크롤 모두 지원.
- 예약 스크래핑: 자연어 기반 일정 설정으로 반복 수집 가능.
- 내보내기: Google Sheets, Airtable, Notion, Excel, CSV, JSON 지원. Sheets, Airtable, Notion 저장은 추가 크레딧이 들지 않지만, 실제 행을 가져오는 데에는 크레딧이 사용됩니다.
Thunderbit가 추출할 수 있는 Yelp 필드
| Yelp 페이지 유형 | 추출 가능한 필드 |
|---|---|
| 검색 / 비즈니스 목록 | 비즈니스 이름, URL, 평점, 전화번호, 영업시간, 주소, 리뷰 수, 카테고리, 서비스, 웹사이트, 설명, 가격대, 상태, 위도/경도, 이메일 |
| 리뷰 페이지 | 리뷰 작성자 사용자명, 작성자 프로필 URL, 비즈니스 URL, 리뷰 내용, 숫자 평점, 리뷰 날짜, 작성자 위치, 반응 수 |
Thunderbit에서의 일반적인 Yelp 워크플로
- Chrome에서 Yelp 레스토랑 검색 결과 페이지를 엽니다.
- 한 번 클릭해서 AI가 열을 선택하게 합니다.
- 필요한 경우 필드를 조정합니다(아니면 AI 제안을 그대로 사용해도 됩니다).
- 다른 일을 하면서 실행을 기다립니다.
- 필요하면 하위 페이지 스크래핑으로 각 비즈니스 페이지를 방문해 더 풍부한 필드를 추가합니다.
- 결과를 Google Sheets, Airtable 또는 원하는 형식으로 바로 내보냅니다.
기본 Yelp 스크래핑은 정말 한 번 클릭이면 끝났습니다. 하위 페이지 보강 워크플로는 한 단계 더 필요하지만, 여전히 노코드입니다.
가격: 무료 플랜은 월 6페이지, 페이지당 최대 30크레딧입니다. 유료 플랜은 월 15달러부터 시작하며 500크레딧이 제공됩니다. 요금은 결과 행 기준으로 부과되는데, 1행 = 1크레딧, 하위 페이지 스크래핑을 켜면 1행당 2크레딧, 개인 데이터 보강 조회는 1건당 30크레딧입니다.
추천 대상: 로컬 리드를 만드는 영업팀, 코딩 없이 Yelp 데이터를 쓰고 싶은 로컬 마케터, 정기적으로 경쟁사 리뷰를 모니터링하는 운영팀.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 노코드 Yelp 커버리지가 가장 좋음(비즈니스 + 리뷰 템플릿) | 크레딧 모델은 대량 행 작업에서 비용이 커질 수 있음 |
| 강력한 내보내기와 하위 페이지 보강 | 하위 페이지 보강은 행당 1크레딧이 아니라 2크레딧 |
| 안티봇이 강한 사이트에서 브라우저 모드가 유용 | Yelp 검색 페이지에서는 클라우드 모드가 브라우저 모드보다 약함 |
| 예약 스크래핑과 AI 포맷팅 내장 | 유료 플랜에서도 페이지네이션은 실행당 200페이지 제한 |
2. Apify — 대규모 클라우드 실행에 가장 좋은 Yelp 스크래퍼
Apify는 커뮤니티가 만든 “액터”를 모아둔 체코 기반 마켓플레이스입니다. Yelp 생태계가 꽤 깊어서 Yelp 비즈니스 스크래핑, Yelp 리뷰, 이메일 보강까지 가능한 Yelp 리드 스크래핑 액터도 찾을 수 있습니다. 다만 품질 편차는 있습니다. 어떤 액터는 훌륭하고, 어떤 것은 관리가 끊겼으며, 공개 평점도 0.0부터 5.0까지 다양합니다.
액터에 따라 비즈니스 이름, 평점, 리뷰, 카테고리, 가격, 주소, 전화번호, 웹사이트, 영업시간, 사진, 소유자 정보, 편의시설, 리뷰 본문, 작성자 정보, 반응 수, 소유자 답변 등을 추출할 수 있습니다.
내보내기 기능은 Apify의 큰 장점입니다. 데이터셋을 JSON, CSV, XML, Excel, HTML Table, RSS, JSONL 등으로 экспорт할 수 있습니다.
가격: 무료 플랜에 5달러 사용 크레딧 제공, Starter는 월 29달러, Scale은 월 199달러입니다. 일부 액터는 결과 기준으로 별도 과금됩니다.
추천 대상: 스케줄링과 강력한 내보내기 옵션이 있는 클라우드 기반 반복 수집이 필요한 팀.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| Yelp용 액터 마켓플레이스가 가장 풍부함 | 품질이 액터 유지보수자에 따라 달라짐 |
| 강력한 내보내기와 스케줄링 지원 | 안티봇 대응은 프록시 설정에 따라 달라짐 |
| 리드 보강 액터가 존재함 | 초보자에게는 UI가 다소 복잡할 수 있음 |
3. SerpApi — 구조화된 JSON을 원하는 개발자에게 가장 좋은 Yelp 리뷰 스크래퍼
SerpApi는 Yelp를 위한 가장 깔끔한 API 우선 옵션입니다. Yelp 검색(engine=yelp)과 Yelp 리뷰(engine=yelp_reviews)를 위한 전용 엔드포인트를 제공하며, 원시 HTML이 아니라 잘 정리된 JSON을 반환합니다.
검색 쪽에서는 place_ids, title, categories, price, rating, reviews, neighborhoods, snippet, service_options 같은 필드를 얻을 수 있습니다. 리뷰 엔드포인트는 사용자 이름, 사용자 ID, 사용자 주소, 리뷰 본문, 언어, 날짜, 평점, 반응 수, 소유자 답변을 돌려줍니다. Yelp Reviews API는 페이지당 최대 49개 결과로 제한되며, 캐시는 1시간 후 만료됩니다.
가격: 무료 플랜은 월 250회 검색, Starter는 월 25달러에 1,000회 검색, Developer는 월 75달러에 5,000회, Production은 월 150달러에 15,000회입니다.
추천 대상: 분석 파이프라인용 구조화된 Yelp JSON이 필요한 개발자. 파서 유지보수를 직접 할 필요가 없습니다.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 이번 비교군 중 Yelp 구조화 JSON이 가장 좋음 | 코딩이 필요함 |
| 파서 유지보수가 필요 없음 | 노코드 UI 없음 |
| 분석 파이프라인에 잘 맞음 | 사용량이 늘수록 비용도 증가 |
4. Octoparse — 시각적 워크플로 빌더가 가장 강한 Yelp 스크래퍼
Octoparse는 여기서 가장 강력한 클릭형 워크플로 빌더입니다. 다만 현재 Yelp 템플릿은 목록 페이지 중심이라 title, customer rating, number of recommended posts, categories, price class, address, opening time 같은 필드를 보여줍니다. 리뷰 본문까지 가져오려면 커스텀 워크플로를 직접 구성해야 할 가능성이 높습니다.
Octoparse는 클라우드 추출, 작업 예약, 페이지네이션과 무한 스크롤, IP 로테이션, 주거용 프록시, 자동 CAPTCHA 해결을 지원합니다. 시각적 빌더는 강력하지만, 커스텀 설정에는 실제로 학습 곡선이 있습니다.
가격: 무료 플랜은 10개 작업, 1개 디바이스, 로컬 동시 실행 2회, 월 5만 행까지 내보내기를 지원합니다. 클라우드 실행이 포함되는 첫 유료 플랜인 Standard는 월 83달러, 연간 결제 시 월 69달러이며, Professional은 월 299달러, 연간 결제 시 월 249달러입니다. 주거용 프록시($3/GB), CAPTCHA 해결($1~$1.50/천회) 같은 추가 옵션은 별도입니다.
추천 대상: 시각적 워크플로 빌더를 선호하고, 설정에 시간을 들일 의향이 있는 사용자.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 여기서 가장 좋은 시각적 워크플로 빌더 | Yelp 템플릿 범위가 경쟁 제품보다 좁음 |
| 강력한 내보내기와 스케줄링 | 고급 설정은 학습이 필요함 |
| 클라우드 스크래핑과 프록시 지원 | 작은 팀에는 추가 옵션 때문에 비용이 커질 수 있음 |
5. ScraperAPI — 직접 Yelp 스크래퍼를 만들 때 가장 좋은 프록시 레이어
ScraperAPI는 엄밀히 말해 Yelp 스크래퍼는 아닙니다. 개발자가 직접 추출 로직을 제어하고 싶을 때 쓰는 프록시, 렌더링, 안티봇 레이어입니다. Yelp 전용 솔루션 페이지와 튜토리얼은 회전 프록시, JavaScript 렌더링, CAPTCHA 처리를 통해 요청을 어떻게 우회할 수 있는지 보여주지만, 파서는 여전히 직접 작성해야 합니다.
크레딧 체계는 명확합니다. 기본 요청은 1크레딧, render=true는 10크레딧, premium + render는 25크레딧입니다. Yelp에서는 JS 렌더링이 자주 필요하기 때문에 비용이 빠르게 쌓입니다.
가격: 무료 플랜은 1,000 API 크레딧과 5개 연결 제한이 있고, 7일 체험판은 5,000 크레딧을 제공합니다. Hobby 플랜은 월 49달러에 100,000 크레딧입니다.
추천 대상: 이미 스크래퍼를 직접 작성하고 있고, Yelp용으로 안정적인 안티봇 레이어가 필요한 개발자.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 커스텀 워크플로용 안티봇 레이어가 뛰어남 | 코딩이 필요함 |
| 어떤 스크래핑 스크립트와도 사용 가능 | Yelp 전용 시각적 인터페이스가 없음 |
| JavaScript 렌더링과 지역 타깃팅 지원 | 추출 로직과 유지보수를 직접 책임져야 함 |
6. Lobstr.io — 미리 만들어진 노코드 Yelp 검색 스크래퍼로 가장 좋은 선택
Lobstr.io는 순수 리뷰 스크래퍼라기보다 Yelp 리드 내보내기 제품에 더 가깝습니다. Yelp Search Export 페이지에서는 30개 데이터 속성, 분당 30개 리드, 그리고 1,000개 리드당 0.50달러를 내세우고 있습니다. 다만 그 요금은 월 500달러 플랜 기준이며, 입문 플랜에서는 1,000개당 약 2달러 수준입니다.
공개된 필드는 URL, 이름, 리뷰 수, 점수, 영업 종료 여부, 등록 여부, 가격, 카테고리, 웹사이트, 전화번호, 메뉴 링크, 주소, 위도/경도, 편의시설, 이메일, 광고주 상태, 스폰서 여부 등을 포함합니다. 리드 생성용 필드 구성은 꽤 강합니다. 하지만 Lobstr가 리뷰 본문 텍스트를 추출한다는 최신 근거는 찾지 못했습니다. 그래서 이 도구는 리뷰 모니터링보다는 리드 스크래퍼에 더 가깝습니다.
가격: 무료 플랜은 100크레딧이며, 내보내기는 요청당 30행으로 제한됩니다(1크레딧 = 1개의 고유 결과). 유료 플랜은 월 20달러에 10,000크레딧, 월 100달러에 100,000크레딧, 월 500달러에 1,000,000크레딧을 제공하며, 바로 이때 앞서 말한 1,000개당 0.50달러 수준이 나옵니다.
추천 대상: Yelp 비즈니스 데이터를 리드 생성용으로만 쓰고 싶고, 리뷰 분석은 필요 없는 예산형 사용자.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 매우 저렴함 | 리뷰 본문 추출에는 적합하지 않음 |
| 단순한 노코드 워크플로 | 범용 플랫폼보다 커스터마이징이 적음 |
| 이메일 보강을 포함한 강력한 리드 필드 | 광고된 리드당 요금은 최상위 플랜에서만 적용됨 |
7. Bright Data — 엔터프라이즈급 Yelp 데이터 수집에 가장 좋은 선택
Bright Data는 이 중 가장 엔터프라이즈 성향이 강한 옵션입니다. Yelp 스크래퍼와 Yelp Reviews Dataset 제품을 모두 제공합니다. Yelp 데이터셋 목록에는 두 개 데이터셋에 걸쳐 2억 1,480만 개 이상의 레코드가 있고, 레코드당 최대 0.0025달러, 최소 주문액은 250달러로 표시되어 있습니다. 이 가격이면 직접 Yelp 스크래퍼를 돌리는 것보다 레코드당 더 비쌀 수 있습니다. 즉, 직접 타겟 수집하는 대신 이미 수집된 데이터를 사는 셈입니다.
Bright Data는 195개국에서 월 4억 개 이상의 프록시 IP, 자동 프록시 관리, 전체 브라우저 렌더링, CAPTCHA 해결, 무제한 동시성, 스케줄링을 제공한다고 주장합니다. Yelp 스크래퍼는 종량제로 1,000레코드당 1.50달러부터 시작하며, Scale 플랜은 월 499달러에 38만4천 레코드를 포함합니다.
가격: 월 5,000레코드까지 무료, 카드 불필요. 종량제는 1,000레코드당 1.50달러. Scale은 월 499달러에 384,000레코드 포함.
추천 대상: 대규모 Yelp 데이터 수집이나 미리 만들어진 데이터셋이 필요한 엔터프라이즈 팀.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 엔터프라이즈급 전달력이 가장 강함 | 소규모 팀에는 복잡하고 비쌈 |
| 매우 큰 Yelp 데이터셋 제품 | 가벼운 Yelp 프로젝트에는 과함 |
| 강력한 안티봇 인프라 | 초보자에게는 설정이 더 까다로움 |
8. PhantomBuster — 이미 LinkedIn에서 쓰고 있는 영업팀에게 가장 적합
PhantomBuster는 이번 비교에서 순수 Yelp 적합도는 가장 낮습니다. 이 부분은 솔직하게 말해야겠습니다. 현재 공식 문서에는 Google Maps와 Yellow Pages용 Phantom은 보이지만, 많은 정리 글이 암시하는 것처럼 Yelp 전용 Phantom은 명확하게 찾기 어렵습니다.
그래도 PhantomBuster는 멀티스텝 클라우드 자동화, 반복 실행, CSV/JSON 내보내기, CRM 친화적 워크플로로 영업팀이 널리 쓰고 있습니다. 팀이 이미 LinkedIn 아웃바운드에 PhantomBuster를 사용 중이고, 여기에 Yelp 데이터를 더하고 싶다면 쓸 수는 있습니다. 다만 Yelp 리뷰 스크래핑 전용 도구는 아닙니다.
가격: 무료 플랜은 내보내기 10행 제한. Start는 월 69달러 또는 연간 결제 시 월 56달러, Grow는 월 159달러 또는 연간 결제 시 월 128달러. 14일 무료 체험 제공.
추천 대상: 이미 PhantomBuster를 아웃바운드 자동화에 쓰고 있고, Yelp 데이터를 워크플로에 추가하고 싶은 영업팀.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 멀티플랫폼 리드 생성 워크플로에 적합 | Yelp 전용 커버리지는 제목에서 느껴지는 것보다 약함 |
| 워크플로 연결과 CRM 전달에 유용 | 리뷰 스크래핑 전용으로 설계되지 않음 |
| 클라우드 자동화와 스케줄링 | Yelp 추출보다는 영업 자동화에 더 강점이 있음 |
9. Instant Data Scraper — 빠른 Yelp 수집에 가장 좋은 무료 Chrome 확장 프로그램
Instant Data Scraper는 완전 무료 브라우저 확장 프로그램 옵션으로, Chrome Web Store에서 사용자 100만 명 이상과 평점 4.9/5를 기록하고 있습니다. 설치한 뒤 Yelp 페이지로 이동해 확장 프로그램 아이콘을 누르면, AI 기반 휴리스틱으로 페이지 데이터를 자동 감지합니다.
Python 스크립트가 막혀도 이 도구가 Yelp에서 여전히 작동하는 이유는 앞서 설명한 그대로입니다. 브라우저 안에서 실행되기 때문입니다. 하지만 도구 자체는 다소 거칩니다. 하위 페이지 스크래핑도 없고, AI 필드 커스터마이징도 없고, 스케줄링도 없으며, 내보내기는 Excel 또는 CSV로만 제한됩니다. 그리고 세션이 차단되면 대신 쓸 백업도 없습니다. 클라우드 실행도 없고, 프록시 풀도 없습니다.
커뮤니티 리뷰를 보면 다음 페이지로 넘어가는 작업에서 멈추거나, 갑자기 중단되거나, Yelp의 동적 로딩에서 버벅일 수 있다고 합니다. 한 페이지를 빠르게 가져오는 용도로는 훌륭하지만, 운영용 도구는 아닙니다.
가격: 완전 무료. 계정도 필요 없습니다.
추천 대상: 빠르고 무료로 Yelp 데이터를 조금만 가져오면 되고, 규모나 커스터마이징이 필요 없는 사람.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 무료이고 즉시 사용 가능 | 클라우드 실행, 스케줄링, 하위 페이지 스크래핑 없음 |
| 계정 불필요 | AI 필드 커스터마이징 없음 |
| 단순한 페이지에서는 잘 작동 | 동적이거나 큰 Yelp 흐름에서는 불안정함 |
| CSV/Excel만 지원 — Sheets나 Airtable 없음 |
10. Webautomation.io — 미리 만들어진 템플릿과 클라우드 실행을 갖춘 Yelp 스크래퍼
Webautomation.io는 시각적 도구와 호스팅된 추출 플랫폼의 중간쯤에 있는 제품입니다. 마켓플레이스에는 Yelp Business Data Extractor가 있고, 플랫폼은 재시도, 예약, 핑거프린팅 보호, 클라우드 실행을 강조합니다.
공개된 출력 필드는 URL, 제목, 위치, 주소, 이미지 링크, 편의시설, 영업시간, 전화번호, 평점, 리뷰, 웹사이트 링크, 카테고리 등을 포함합니다. 추출기 페이지에서는 스크래핑된 각 행당 25크레딧이 부과되므로, Yelp 1,000행을 가져오면 25,000크레딧이 듭니다. 시작하기 전에 요금제와 꼭 비교해봐야 합니다.
가격: 가격 FAQ에 따르면 무료 플랜은 500크레딧입니다. 같은 페이지의 플랜 카드에는 1천만이라고 적혀 있지만, 큰 숫자만 믿고 계획하면 안 됩니다. 종량제는 1,000크레딧당 1달러부터 시작하므로, 행당 25크레딧 기준으로 계산하면 Yelp 1,000행당 25달러입니다. 가장 저렴한 구독은 월 99달러에 400,000크레딧이며, 대략 16,000행 정도의 Yelp 데이터를 의미합니다.
추천 대상: 스케줄링과 재시도 로직이 있는 클라우드 기반 Yelp 추출기를 원하는 사용자.
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| 스케줄링과 재시도가 가능한 클라우드 기반 | 시장 존재감이 상대적으로 작음 |
| 바로 쓸 수 있는 Yelp 추출기 제공 | 출력은 리뷰 본문보다 비즈니스 메타데이터에 더 가까움 |
| 핑거프린팅 보호 내장 | 가격 구조가 단순 구독보다 직관적이지 않음 |
10개 Yelp 리뷰 스크래퍼 한눈에 비교
이 표는 제가 처음 이 조사를 시작할 때 있었으면 좋았을 자료입니다.
| 도구 | 사용 편의성 | 안티봇 대응 | 데이터 필드 | 내보내기 형식 | 가격 / 무료 플랜 | 페이지네이션 및 규모 | 하위 페이지 보강 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | 노코드(Chrome 확장) | 브라우저 세션 + 클라우드 실행 | 비즈니스 + 리뷰 필드 | Excel, Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON | 월 6페이지 무료, 월 $15부터 | 예(클릭 + 스크롤) | 예 |
| Apify | 로우코드~중간 | 액터 의존, 프록시 기반 | 강한 비즈니스 + 리뷰 + 리드 | JSON, CSV, XML, Excel, JSONL 등 | $5 무료 사용 크레딧, 월 $29부터 | 예 | 일부 액터만 가능 |
| SerpApi | 코드 필요 | 강한 백엔드 | 깔끔한 구조화 JSON | JSON | 월 250회 무료 검색, 월 $25부터 | 예(API 경유) | API 흐름으로 가능 |
| Octoparse | 노코드~중간 | 유료 클라우드에서 강함 | 비즈니스/목록 필드 양호 | CSV, JSON, HTML, XML, Excel, DB, Sheets | 10개 작업 무료, 월 5만 행, 월 $83부터 | 예 | 예 |
| ScraperAPI | 코드 필요 | 강한 프록시/렌더링 레이어 | 파서에 따라 다름 | HTML, JSON | 1,000 무료 크레딧, 월 $49부터 | 예 | 커스텀 |
| Lobstr.io | 노코드 | 안티봇 우회 주장 | 리드 필드는 강함, 리뷰 본문은 약함 | CSV, JSON, API | 100 무료 크레딧, 월 $20부터 | 검색 규모에 적합 | 제한적 |
| Bright Data | 중간~어려움 | 매우 강함 | 포괄적인 비즈니스 + 리뷰 | JSON, CSV, Parquet, API | 월 5,000레코드 무료, 1,000개당 $1.50 | 매우 우수 | API/데이터셋 기반 |
| PhantomBuster | 노코드 | 클라우드 자동화(하지만 Yelp 우선은 아님) | 워크플로에 따라 다름 | CSV, JSON | 무료 플랜(10행 내보내기), 월 $69부터 | 자동화에는 좋음 | Yelp 전용 아님 |
| Instant Data Scraper | 노코드(Chrome 확장) | 브라우저 세션만 사용 | 화면에 보이는 내용 | Excel, CSV | 무료 | 대규모에서는 제한적 | 없음 |
| Webautomation.io | 노코드~로우코드 | 강한 공개 설명 | 비즈니스 메타데이터 양호 | CSV, Excel, JSON, JSONL, XML | 500 무료 크레딧, 월 $99부터 | 예 | 예 |
짧게 요약하면: Thunderbit는 전체적으로 노코드에 가장 강하고, SerpApi는 개발자용 API에 가장 적합하며, Octoparse는 시각적 워크플로에 강하고, Bright Data는 엔터프라이즈에, Instant Data Scraper는 무료로 빠른 수집에, Lobstr.io는 예산형 리드 내보내기에 적합합니다.
리뷰를 넘어: Yelp 스크래퍼를 리드 생성에 쓰는 법
대부분의 Yelp 스크래퍼 글은 Yelp를 단순한 리뷰 사이트로만 다룹니다. 하지만 제 경험상 그건 큰 그림을 놓치는 겁니다. Yelp는 리드 데이터베이스이기도 합니다. 어떤 면에서는 로컬 영업 발굴용으로 Google Maps보다 더 풍부합니다.
가장 강력한 리드 생성 워크플로는 단순히 “목록을 내려받는 것”이 아닙니다. 다음과 같은 흐름입니다.
- 카테고리와 지역 기준으로 Yelp 검색 결과를 스크래핑합니다.
- 하위 페이지 스크래핑으로 각 비즈니스 페이지를 방문합니다.
- 웹사이트, 전화번호, 영업시간, 카테고리, 소유자 관련 콘텐츠를 덧붙입니다.
- 필요하면 웹사이트 URL을 이용해 이메일 주소까지 보강합니다.
Thunderbit의 하위 페이지 스크래핑 + 무료 이메일/전화번호 추출기는 바로 이런 워크플로를 위해 설계되었습니다. 하지만 Apify의 Yelp Leads & Business Scraper나 Lobstr의 Yelp Search Export 같은 도구도 리드 생성 중심 추출을 지원합니다.
리드용으로 Yelp에서 실제로 뽑을 수 있는 데이터는?
| 필드 | 검색 결과 페이지에서 가능? | 비즈니스 상세 페이지에서 가능? | 비고 |
|---|---|---|---|
| 비즈니스 이름 | 예 | 예 | 모든 도구에서 핵심 필드 |
| 평점 | 예 | 예 | 리드 스코어링에 유용 |
| 리뷰 수 | 예 | 예 | 평판 점수에 유용 |
| 전화번호 | 종종 가능 | 예 | 영업/아웃리치에 좋음 |
| 주소 | 종종 가능 | 예 | 비즈니스 페이지에서 더 명확함 |
| 웹사이트 | 때때로 가능 | 예 | 보통 상세 페이지 스크래핑이 필요 |
| 영업시간 | 제한적 | 예 | 일반적으로 상세 페이지 필요 |
| 지역명 | 때때로 가능 | 때때로 가능 | SerpApi는 neighborhoods를 명시적으로 제공 |
| 소유자 / 비즈니스 관련 정보 | 드묾 | 때때로 가능 | 등록된 페이지 콘텐츠가 필요 |
| 리뷰 본문 | 일부 미리보기만 가능 | 예 | 리뷰 또는 비즈니스 페이지 스크래핑이 필요 |
로컬 리드 생성에서 Yelp와 Google Maps 비교
Google Maps는 더 넓은 상단 퍼널 소스입니다. 월간 사용자 20억 명 이상이며, 소비자 81%가 리뷰를 찾을 때 Google을 사용합니다. 하지만 리드 생성에서는 Yelp만의 장점도 있습니다.
| 데이터 포인트 | Yelp | Google Maps |
|---|---|---|
| 비즈니스 소유자 이름 | 등록된 페이지에 자주 표시됨 | 거의 제공되지 않음 |
| 직접 이메일 | 프로필에 때때로 있음 | 프로필에 때때로 있음 |
| 전화번호 | 예 | 예 |
| 리뷰 본문 | 예 | 예 |
| 메뉴 / 서비스 | 예 | 제한적 |
| 카테고리와 편의시설 | 풍부함 | 더 제한적임 |
Yelp는 고의도 보조 소스라고 보는 것이 가장 좋습니다. 특히 소유자 이름, 상세 카테고리, Google Maps에서는 일관되게 드러나지 않는 편의시설 데이터가 필요할 때 유용합니다.
대규모 작업에서 페이지네이션 처리와 중복 방지
이건 아무도 잘 말하지 않는 문제지만, 서로 다른 포럼 사용자 3명이 독립적으로 같은 문제를 제기했습니다. ScraperAPI의 Yelp 튜토리얼에 따르면 Yelp 리뷰 페이지네이션은 start 파라미터를 사용합니다(예: &start=10, &start=20). Yelp 자체의 검색 순위 설명에서도 스폰서 결과가 번호가 매겨진 결과보다 앞에 올 수 있고, 순위는 단순한 고정 리스트가 아니라 여러 신호에 따라 달라진다고 설명합니다.
결과적으로 생기는 문제는 다음과 같습니다.
- 스폰서 목록이 페이지마다 반복되거나 행 수를 왜곡합니다.
- 겹치는 검색 범위 때문에 같은 비즈니스가 두 번 이상 잡힐 수 있습니다.
- 반복 모니터링 작업에서는 고유 ID나 URL로 키를 잡지 않으면 같은 비즈니스가 계속 재수집됩니다.
Yelp 페이지네이션 DO / DON'T 체크리스트
- DO 비즈니스 URL 또는 비즈니스 ID를 중복 제거 키로 사용하세요.
- DO 먼저 스크래핑한 뒤 Google Sheets, Airtable, 또는 데이터베이스에서 병합/중복 제거하세요.
- DO Yelp 광고와 스폰서 행이 단순 페이지네이션 수를 왜곡할 수 있다고 예상하세요.
- DON'T 화면에 보이는 행 수만 보고 고유 비즈니스 수라고 믿지 마세요.
- DON'T 검색 결과 순서가 실행할 때마다 안정적이라고 가정하지 마세요.
테스트한 도구 중 Thunderbit는 클릭형 페이지 이동과 무한 스크롤을 모두 처리하고, Google Sheets/Airtable로 내보내는 덕분에 중복 제거가 쉽습니다. Octoparse도 페이지네이션과 부모-자식 흐름을 지원하지만, 중복 제거 로직은 사용자 책임입니다. Instant Data Scraper는 가벼운 경우에는 페이지 이동이 가능하지만, Yelp에서는 가장 덜 안정적입니다.
모니터링 워크플로에서는 Thunderbit의 예약 스크래퍼를 사용해 자연어 일정 설정으로 반복 수집을 걸어둘 수 있습니다. 새 업체나 리뷰 변화를 시간에 따라 추적할 때 수동 재실행이 필요 없어서 유용합니다.
내보낸 Yelp 데이터는 실제로 어떤 모습인가? 실전 예시
스크래퍼 정리 글에서 가장 신뢰가 떨어지는 부분 중 하나는, 실제 내보내기 결과를 보여주지 않는다는 점입니다. 저는 그게 꽤 아쉽다고 생각합니다. 도구를 쓰기 전에 내가 무엇을 얻게 되는지 알아야 하니까요.
Thunderbit에서 현실적인 Yelp 레스토랑 내보내기 예시는 다음과 같은 열을 포함할 수 있습니다.
비즈니스 이름 | 평점 | 리뷰 수 | 전화번호 | 주소 | 카테고리 | 웹사이트 URL | 영업시간 | 리뷰 작성자 사용자명 | 리뷰 내용 | 리뷰 날짜 | 작성자 위치
같은 Yelp 쿼리에 대해 일부 도구의 필드 완성도를 비교하면 다음과 같습니다.
| 필드 | Thunderbit | Apify | Instant Data Scraper | DIY Python |
|---|---|---|---|---|
| 비즈니스 이름 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| 소유자 이름 | ✅(하위 페이지를 통해) | ⚠️ 액터에 따라 다름 | ❌ | ✅(수동 코드) |
| 전화번호(E.164 형식) | ✅ 자동 포맷 | ✅ 원본 | ✅ 원본 | ✅ 원본 |
| AI 분류 | ✅ 내장 | ❌ | ❌ | ❌(후처리 필요) |
| Sheets/Airtable로 내보내기 | ✅ 무료 | ✅ 유료 플랜 | ❌ CSV만 | ❌ 수동 |
원본 출력과 AI 정리 출력의 차이는 생각보다 중요합니다. Thunderbit의 Field AI Prompt는 스크래핑 중에 비즈니스를 분류하고, 전화번호를 E.164 형식으로 바꾸고, 리뷰 번역까지 할 수 있습니다. SerpApi나 ScraperAPI 같은 API는 파이프라인에 넣기 좋은 더 깔끔한 구조화 데이터를 제공하지만, 이후 정규화는 사용자가 직접 해야 합니다.
Yelp 스크래핑과 법적 고려사항에 대한 짧은 참고
이 부분은 짧게만 짚겠습니다. 글의 핵심은 아니지만 기본은 알아두는 게 좋습니다.
Yelp의 이용약관은 로봇, 스파이더, 스크래퍼를 금지하며, 명시적으로 허용되지 않는 한 Yelp 콘텐츠로 검색 가능한 데이터베이스를 만드는 것도 금지합니다. 지원 센터 역시 봇, 브라우저 플러그인, 브라우저 확장 프로그램을 통한 스크래핑은 허용되지 않는다고 별도로 밝히고 있습니다.
다만 “이용약관상 허용되지 않음”과 “불법”은 다른 이야기입니다. 현재 법적 배경에는 여전히 hiQ v. LinkedIn 계열의 판례가 있고, 2024년 Meta v. Bright Data 관련 논의도 공개 데이터 스크래핑을 무조건 불법이 아니라 상황에 따라 달라지는 문제로 보고 있습니다.
제가 권하는 원칙은 이렇습니다. 속도 제한을 존중하고, 비공개 또는 로그인 필요 데이터를 스크래핑하지 말며, 지역 데이터 프라이버시 법(GDPR, CCPA)을 준수하고, 데이터를 책임감 있게 사용하세요.
Yelp에는 공식 Fusion API도 있습니다. 하지만 기능은 제한적입니다. 검색 결과는 최대 240개 비즈니스까지이고, 리뷰 엔드포인트는 리뷰 발췌 3개까지만 제공하며, 속도 제한도 엄격합니다. 대부분의 활용 사례에는 공식 API만으로는 부족합니다. 그래서 바로 스크래핑 도구가 존재하는 것입니다.
어떤 Yelp 리뷰 스크래퍼를 선택해야 할까?
10개를 다 테스트한 뒤, 용도별로 솔직하게 정리하면 이렇습니다.
- 가장 쉬운 설정을 원하는 비기술 사용자 → Thunderbit. 한 번 클릭으로 스크래핑, 강력한 Yelp 템플릿, 무료 내보내기.
- 구조화된 API 데이터를 원하는 개발자 → SerpApi. 깔끔한 JSON, 파서 유지보수 불필요, 전용 Yelp 엔드포인트.
- 대규모 처리가 필요한 팀 → Bright Data. 엔터프라이즈 프록시 네트워크, 사전 구축 Yelp 데이터셋, 무제한 동시성.
- 무료 옵션을 원하는 예산형 사용자 → 빠른 수집용으로는 Instant Data Scraper. Lobstr의 무료 플랜은 결과가 100개뿐이라, Yelp 리드를 원한다면 사실상 월 20달러 플랜을 봐야 합니다.
- 멀티플랫폼 리드 생성을 하는 영업팀 → 이미 LinkedIn에서 PhantomBuster를 쓰고 있다면 PhantomBuster, 워크플로가 Yelp 리드 중심이라면 Lobstr.
- 시각적 워크플로 빌더를 원하는 사용자 → Octoparse.
질문이 “지금 Yelp에서 실제로 뭐가 잘 되느냐”라면, 솔직한 답은 브라우저 기반 또는 Yelp 특화 제품이 범용 스크래퍼보다 낫다는 것입니다. 현재 가장 적합한 도구는 비기술 사용자에게는 Thunderbit, 개발자에게는 SerpApi, 엔터프라이즈에는 Bright Data, 클라우드 유연성은 Apify, 시각적 워크플로를 좋아하는 사람에게는 Octoparse입니다.
원클릭 Yelp 스크래핑이 어떤 느낌인지 보고 싶다면, Thunderbit 무료 플랜으로 월 6페이지를 직접 시험해 볼 수 있습니다. 또는 Thunderbit YouTube 채널에서 사용 방법 영상을 확인해 보세요. 웹 스크래핑을 더 깊게 알고 싶다면 아래 관련 글도 읽어보시기 바랍니다.
- Python으로 Yelp 스크래핑하는 방법
- 최고의 자동화 웹 스크래핑 도구
- 웹사이트 데이터를 Excel로 스크래핑하는 방법
- 최고의 AI 웹 스크래퍼
- 리드 생성용 웹 스크래핑 베스트 프랙티스
즐거운 스크래핑 되시길 바랍니다. 내보내기는 늘 깔끔하고, 중복은 적고, CAPTCHA는 아예 없기를 바랍니다.
Thunderbit AI 웹 스크래퍼 사용해보기 Get Started Free
자주 묻는 질문
Yelp 리뷰를 무료로 스크래핑할 수 있나요?
네, 하지만 소규모로만 가능합니다. 2026년에 가장 쓸 만한 무료 플랜은 다음과 같습니다. Instant Data Scraper는 계정 없이 완전 무료이고, Thunderbit의 무료 플랜은 월 6페이지, Apify는 5달러 사용 크레딧, SerpApi는 월 250회 검색, ScraperAPI는 1,000 API 크레딧, Bright Data는 월 5,000레코드, Lobstr 무료 플랜은 100개 결과에 내보내기 30행 제한입니다. 각 도구마다 처리량, 자동화, 필드 깊이에 실제 제한이 있지만, 워크플로를 시험하고 몇 페이지를 가져오는 데는 충분합니다.
리뷰 외에 Yelp에서 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?
꽤 많습니다. 현재 도구들은 비즈니스 이름, 평점, 리뷰 수, 전화번호, 웹사이트, 주소, 카테고리, 영업시간, 지역명, 사진, 편의시설, 그리고 경우에 따라 소유자 관련 프로필 콘텐츠나 보강된 이메일 필드까지 추출할 수 있습니다. 가장 풍부한 필드셋은 하위 페이지 스크래핑을 지원하는 도구에서 나옵니다. 즉, 검색 결과 페이지를 스크래핑한 뒤 각 비즈니스 페이지를 방문해 더 깊은 데이터를 덧붙이는 방식입니다.
Yelp는 스크래퍼를 차단하나요?
네, 매우 강하게 막습니다. Yelp는 이용약관과 지원 센터에서 스크래핑을 명시적으로 금지하고 있으며, 최근 기술적 증거는 CAPTCHA, 503 오류, TLS/JA3 핑거프린팅, 난독화된 CSS 클래스, 그리고 개별 비즈니스 페이지보다 디렉터리/검색 페이지에서 더 강한 차단을 보여줍니다. 2026년에는 브라우저 기반 도구와 프록시 지원 API의 성공률이 가장 좋습니다.
Yelp에서 브라우저 스크래핑과 클라우드 스크래핑은 어떻게 다르나요?
브라우저 스크래핑은 이미 열어둔 Chrome 세션을 사용하므로, 트래픽이 마치 직접 브라우징하는 것처럼 보입니다. 클라우드 스크래핑은 원격 서버에서 실행되어 더 빠르고 내 컴퓨터를 점유하지 않지만(Thunderbit는 클라우드 모드에서 한 번에 50페이지를 처리), Yelp 차단을 피하려면 프록시 품질에 더 크게 의존합니다. 일반적으로 검색 및 디렉터리 페이지에는 브라우저 모드, 개별 비즈니스 프로필에는 클라우드 모드가 좋습니다.
Yelp 공식 API는 대부분의 용도에 충분한가요?
이 글에서 다룬 대부분의 용도에는 부족합니다. 비즈니스당 리뷰 발췌 3개로는 시간 흐름에 따른 감성 변화를 알 수 없고, 240개 비즈니스 제한도 밀집된 카테고리에서는 금방 끝납니다. 시장 지도나 리뷰 히스토리를 그 위에 만들 수는 없습니다. 자체 앱에 평점 하나를 가져오는 정도에는 괜찮고, 대략 그 목적을 위해 만들어진 API입니다.
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