대량 스크래핑 가이드: 여러 URL에서 한 번에 데이터 추출하기

최종 업데이트: July 9, 2025

몇십 개의 상품 페이지에서 데이터를 처음 모으려던 그날이 아직도 생생하게 기억나요. 커피 한 잔 옆에 두고, 스프레드시트 열어두고, 의욕 충만하게 시작했죠. 그런데 두 시간이 지나도 계속 복사-붙여넣기만 반복하고 있었고, 손가락은 이미 녹초가 됐습니다. 만약 긴 웹페이지 목록에서 정보를 수집해본 적 있다면, 그 고생이 얼마나 지치는지 공감하실 거예요. 느리고, 실수도 많고, ‘내가 왜 이걸 하고 있지?’라는 생각까지 들죠.

그래서 저는 대량 스크래핑에 푹 빠지게 됐고, 에서는 여러 URL에서 데이터를 쉽고 빠르게 뽑아낼 수 있도록 돕는 데 집중하고 있습니다. 이 글에서는 대량 스크래핑이 뭔지, 왜 비즈니스에 중요한지, 어떻게 발전해왔는지, 그리고 Thunderbit로 ‘200개 URL 목록’을 단 몇 번 클릭만에 ‘완성된 스프레드시트’로 바꾸는 방법까지 쭉 알려드릴게요. 코딩도, 템플릿도, 복잡한 설정도 전혀 필요 없습니다.

대량 스크래핑이란? 대량 웹 스크래핑의 기본

먼저 개념부터 짚고 넘어가야겠죠. 대량 스크래핑(혹은 리스트 크롤링, URL 스크래핑이라고도 부릅니다)은 한 번에 여러 웹페이지에서 데이터를 뽑아내는 방법이에요. 일일이 각 링크를 열고, 필요한 정보를 복사해서 스프레드시트에 붙여넣는 수고를 반복하는 대신, 대량 스크래핑 도구에 URL 목록만 넘기면 알아서 데이터를 모아줍니다.

즉, 대량 스크래핑은 지치지 않는 초고속 비서를 고용해서, 목록의 모든 링크를 방문해 필요한 정보를 표로 정리해주는 것과 똑같아요. 기존의 웹 스크래핑이 한 페이지씩 데이터를 모으거나, 사이트 전체를 순차적으로 크롤링하는 방식이라면, URL 스크래핑은 ‘이 목록의 각 페이지에서 데이터를 뽑아줘’라고 도구에 시키는 방식입니다.

비유하자면, 스프레드시트에서 한 줄씩 복사하는 것과 전체 파일을 한 번에 가져오는 것의 차이와 비슷하죠. 대량 스크래핑은 웹에서 ‘가져오기’ 버튼을 누르는 느낌이에요.

더 자세한 개념이 궁금하다면 도 참고해보세요.

대량 스크래핑이 비즈니스에 중요한 이유

솔직히 말해서, 100개 웹페이지에서 데이터를 복사-붙여넣기 하려고 아침에 일어나는 사람은 없죠. 하지만 영업, 이커머스, 운영, 리서치팀에게 웹 데이터 수집은 일상입니다. 대량 스크래핑은 단순한 유행어가 아니라, 생산성을 극대화하는 핵심 도구예요.

왜 중요할까요?

  • 속도: 예전엔 몇 시간, 며칠 걸리던 작업이 이제는 몇 분, 심지어 몇 초 만에 끝납니다 ().
  • 정확성: 자동화로 사람의 실수를 줄이고, 데이터의 일관성을 높여줍니다.
  • 확장성: 200개 상품 페이지, 500개 부동산 매물도 대량 스크래핑으로 거뜬하게 처리할 수 있어요.
  • ROI: AI 기반 스크래퍼로 전환한 기업들은 데이터 추출 업무에 드는 시간을 30~40%나 줄였다고 합니다 ().

실제 비즈니스에서 어떻게 쓰이는지 볼까요?

활용 사례수작업의 어려움대량 스크래핑의 장점
리드 생성연락처를 하나씩 복사, 느림수천 개 리드를 한 번에 추출, 이름·이메일·전화번호 자동 정리
경쟁사 가격 모니터링매일 경쟁사 사이트 직접 확인모든 상품 URL 가격 변동 실시간 추적, 빠른 가격 전략 대응
시장/콘텐츠 리서치기사·리뷰를 일일이 읽음여러 기사·리뷰를 한 번에 수집, 최신 대규모 데이터 확보
상품 데이터 관리여러 소스 정보 병합, 오류 잦음모든 공급처에서 스펙·재고 등 일관된 포맷으로 통합
부동산 매물매물 수작업 집계에 시간 소요여러 사이트의 매물 페이지를 한 번에 수집, 최신 정보 확보

결국, 대량 웹 스크래핑은 영업, 마케팅, 운영 등 다양한 분야에서 생산성과 데이터 기반 의사결정을 크게 높여줍니다 ().

대량 스크래핑 솔루션 비교: 수작업부터 AI까지

대량 스크래핑은 계속 진화해왔어요. 전통적인 방식부터 AI 기반 최신 도구까지, Thunderbit가 어떻게 차별화되는지 살펴볼게요.

수작업 대량 스크래핑: 옛날 방식

제가 처음 겪었던 복붙 마라톤이 바로 수작업 대량 스크래핑입니다. 각 페이지를 열고, 정보를 복사해 엑셀에 붙여넣는 방식이죠. 5개 URL까지는 괜찮지만, 50개만 넘어가도 속도도 느리고, 지루하고, 실수도 잦아집니다 ().

템플릿·코드 기반 대량 스크래핑

다음은 파이썬(BeautifulSoup 등) 같은 코드 스크립트와 템플릿 기반 도구입니다. 코딩이 가능하다면, URL 목록을 반복 처리하는 스크립트를 직접 짤 수 있어요. 강력하지만, 프로그래밍 지식이 필요하고, 사이트 구조가 바뀌면 스크립트도 수정해야 하니 유지보수가 번거롭죠.

템플릿 기반 도구는 페이지에서 추출할 필드를 시각적으로 선택한 뒤, 비슷한 페이지에 그 템플릿을 적용하는 방식입니다. 비개발자에게는 편리하지만, 사이트마다 템플릿을 새로 만들어야 하고, URL 목록이 다양한 사이트에서 왔거나 구조가 다르면 적용이 어렵습니다.

Thunderbit의 원클릭 대량 스크래핑

Thunderbit의 강점은 바로 여기에 있습니다. URL 목록을 붙여넣고, 한 번만 클릭하면 구조화된 데이터를 바로 얻을 수 있어요—템플릿도, 코딩도, 복잡한 설정도 필요 없습니다. AI가 컬럼명이나 사용자의 제안에 따라 추출할 정보를 스스로 파악합니다. 페이지 구조가 조금씩 달라도 Thunderbit가 알아서 적응해요.

비교해보면 다음과 같습니다:

방식사용 편의성유연성기술 필요설정 시간속도다양한 페이지 구조 지원
수작업 복붙낮음높음필요 없음오래 걸림느림가능(비효율적)
코드 스크립트낮음매우 높음높음오래 걸림빠름가능(코딩 필요)
템플릿 도구중간중간낮음중간빠름유사 구조만 가능
Thunderbit (AI 대량)매우 높음높음필요 없음짧음매우 빠름가능

실제 예시로, 100개 상품 URL을 수작업으로 처리하면 몇 시간이 걸리지만, 템플릿 도구로는 1시간, Thunderbit로는 단 몇 분이면 충분합니다 ().

실전 가이드: Thunderbit로 대량 URL 스크래핑하는 방법

이제 실제로 Thunderbit를 활용해 URL 목록을 대량 스크래핑하는 방법을 단계별로 알아볼게요. 코딩 지식 전혀 필요 없습니다.

1단계: Thunderbit 크롬 확장 프로그램 설치

먼저 을 설치하세요. 크롬 웹스토어에서 'Thunderbit AI 웹 스크래퍼'를 검색하거나 에서 바로 이동할 수 있습니다. 'Chrome에 추가'를 클릭하고, 설치를 마치면 끝! 이미 이 Thunderbit를 사용 중이에요.

회원가입이나 로그인이 필요할 수 있지만, 무료 플랜으로 바로 대량 스크래핑을 체험할 수 있습니다.

2단계: 대량 스크래핑용 URL 목록 준비

이제 URL을 준비하세요. 방법은 다양해요:

  • CRM이나 스프레드시트에서 내보내기
  • 경쟁사 사이트에서 상품 페이지 링크 복사
  • 리드 생성용 LinkedIn 프로필 URL 수집
  • 직접 원하는 링크를 복사

한 줄에 하나씩, 텍스트 파일이나 스프레드시트에 정리하면 됩니다. 예시:

1https://www.example.com/product/123
2https://www.example.com/product/456
3https://www.example.com/product/789

팁: 중복 URL은 미리 제거하고, 접근 가능한 페이지인지 확인하세요(로그인이 필요한 페이지라면 Thunderbit도 로그인 상태여야 합니다).

3단계: URL 붙여넣고 대량 스크래핑 시작

이제 본격적으로 시작해볼까요?

  1. 크롬 툴바에서 Thunderbit 아이콘을 클릭하세요.
  2. 데이터 소스를 'URLs' 또는 'URL 목록'으로 전환합니다.
  3. 준비한 URL 목록을 입력창에 붙여넣거나, CSV 파일로 업로드하세요.
  4. **'AI 컬럼 추천'**을 클릭하면 Thunderbit의 AI가 페이지를 분석해 '상품명', '가격', '이메일' 등 주요 필드를 제안합니다.
  5. 필요에 따라 컬럼을 수정하거나 직접 추가하세요.
  6. **'스크래핑 시작'**을 클릭하면 Thunderbit가 각 URL을 방문해 데이터를 추출, 표로 정리해줍니다.

대량 목록도 Thunderbit가 알아서 여러 스레드로 처리하고, 사이트 차단을 피하기 위해 속도도 자동 조절합니다. 다른 탭에서 작업을 계속해도 무방해요.

4단계: 추출된 데이터 검토 및 내보내기

스크래핑이 끝나면 Thunderbit가 결과를 표로 보여줍니다. 각 행은 한 페이지, 각 열은 지정한 필드예요.

내보내기 옵션:

  • 클립보드 복사 또는 CSV 다운로드 (엑셀/구글시트용)
  • 구글시트, Airtable, Notion으로 바로 내보내기 (원클릭)
  • JSON 다운로드 (개발자/고급 활용)

스크래퍼 템플릿을 저장해두면 다음에도 재사용할 수 있습니다.

5단계: 대량 스크래핑 팁 & 문제 해결

AI가 있어도 웹 스크래핑은 예기치 못한 상황이 생길 수 있어요. 다음 팁을 참고하세요:

  • 일부 URL이 추출되지 않나요? 로그인 필요 여부, 구조가 특이한지 확인하세요. '브라우저 모드'를 활용해보세요.
  • 컬럼에 데이터가 누락되나요? 컬럼명을 더 명확하게 지정하거나, '사용자 정의 지시어'로 AI에 추가 설명을 해보세요.
  • 목록이 너무 크면 느려지나요? 200개 단위로 나눠 처리하거나, Thunderbit의 클라우드 스크래핑을 이용하세요.
  • 차단 방지: 너무 빠르게 스크래핑하지 말고, 적절한 대기시간을 두며 사이트의 robots.txt와 이용약관을 꼭 지키세요.
  • 하위 페이지 데이터도 필요하다면? 서브페이지 스크래핑 기능을 켜면, 각 페이지 내 링크(예: 리뷰, 저자 정보 등)도 함께 추출할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 Thunderbit 와 지원팀을 참고하세요.

고급 대량 스크래핑 기능: 서브페이지, 예약 실행 등

Thunderbit는 단순 일회성 스크래핑을 넘어 다양한 고급 기능도 제공합니다:

  • 서브페이지 스크래핑: 각 페이지 내 '리뷰', '저자 프로필' 등 링크를 따라가 추가 데이터를 추출, 메인 표에 자동 병합합니다. AI가 다양한 서브페이지 구조도 알아서 처리해요 ().
  • 예약 스크래핑: 매일, 매주, 매시간 등 원하는 주기로 자동 스크래핑을 예약할 수 있습니다. 구글시트나 데이터베이스가 자동으로 최신화돼요.
  • 클라우드/로컬 스크래핑: 기본은 브라우저에서 실행되지만, 대용량 작업은 클라우드 스크래핑으로 더 빠르게 처리할 수 있습니다.
  • AI 데이터 처리: 추출과 동시에 요약, 분류, 번역 등 데이터 가공도 자동으로 지원합니다.
  • 통합 및 API: 고급 사용자를 위해 API와 다양한 연동 기능도 제공합니다.

자세한 기능은 에서 확인하세요.

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다양한 팀을 위한 대량 스크래핑: 영업, 이커머스, 부동산 등

대량 스크래핑은 데이터 전문가만의 전유물이 아니에요. 다양한 팀에서 이렇게 활용합니다:

  • 영업팀: LinkedIn이나 디렉터리에서 리드 정보를 대량 추출, 이름·직함·이메일 등 CRM에 바로 등록 가능
  • 이커머스: 수백 개 상품의 경쟁사 가격, 재고, 상세정보를 모니터링. 예약 스크래핑으로 가격 전략을 실시간 유지
  • 시장조사: 뉴스, 리뷰, 포럼 글 등 대규모 데이터 집계로 트렌드 분석. 더 크고 신선한 데이터로 인사이트 강화
  • 운영팀: 여러 사이트에서 스펙, 인증, 공급처 정보 자동 수집 및 정기 업데이트
  • 부동산: Zillow, 등에서 매물 정보를 한 번에 집계, 시장 현황을 한눈에 파악

팁: 반복 업무는 템플릿 저장 및 예약 스크래핑, 일회성 리서치는 URL만 붙여넣고 바로 실행하세요.

대량 스크래핑 베스트 프랙티스: 데이터 정리와 준수사항

강력한 스크래핑 도구를 쓸수록 책임감도 필요합니다. 다음은 꼭 지켜주세요:

  • 데이터 정리: 파일명(예: leads_scraped_Aug2025.csv)을 명확히, 타임스탬프 추가, 출처 관리
  • 중복·오류 제거: 중복 데이터 삭제, 데이터 sanity check, 명백한 오류는 분석 전 수정
  • 사이트 정책 준수: 공개된 데이터만 수집, 사이트의 이용약관과 robots.txt 확인
  • 개인정보 주의: 이메일·이름 등 개인정보는 GDPR 등 관련 법규를 준수하며, 민감 정보는 오·남용 금지
  • 예의 지키기: 사이트에 과부하를 주지 않도록 적절한 속도와 시간대에 스크래핑

더 자세한 준수사항과 데이터 관리법은 를 참고하세요.

결론 & 핵심 요약

대량 스크래핑은 이제 선택이 아니라, 대규모 웹 데이터가 필요한 모든 사람의 필수 도구가 됐어요. Thunderbit를 사용하면 코딩, 템플릿, 복잡한 스프레드시트 기술 없이도, URL만 붙여넣고 클릭하면 데이터가 자동으로 정리됩니다.

Thunderbit 대량 스크래핑의 주요 장점:

  • 쉬운 사용법: 기술 지식 없이도 바로 사용 가능 ().
  • 속도와 확장성: 수천 건의 데이터를 몇 분 만에 수집 ().
  • 유연성: 거의 모든 웹사이트에서 작동, AI가 다양한 레이아웃에 자동 적응 ().
  • 데이터 품질: AI 기반 추출로 더 정확하고 바로 활용 가능한 데이터 확보 ().
  • 팀 역량 강화: 영업, 마케팅, 운영, 리서치 등 IT 지원 없이도 필요한 데이터를 직접 확보 ().

직접 체험해보고 싶으신가요? 을 제공하니, 소규모 대량 스크래핑부터 바로 시작해보세요. ‘이 URL 목록에서 정보를 한 번에 뽑고 싶다’는 고민이 있다면, Thunderbit로 몇 분 만에 해결할 수 있습니다.

웹 데이터를 대규모로 활용하는 건 곧 경쟁력입니다. 대량 스크래핑과 Thunderbit 같은 도구로, 이제 누구나 그 경쟁력을 손에 넣을 수 있어요. 더 이상 Ctrl+C/Ctrl+V에 시달리지 마세요.

웹 스크래핑, 리스트 크롤링, 고급 스크래핑 기법이 궁금하다면 와 심층 가이드를 참고하세요:

Thunderbit의 실제 활용법이 궁금하다면 에서 튜토리얼과 팁을 확인하세요.

Thunderbit로 AI 대량 스크래핑 체험하기

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 대량 웹 스크래핑이란 무엇이며, 기존 스크래핑과 어떻게 다른가요?

대량 웹 스크래핑(또는 URL 스크래핑, 리스트 크롤링)은 미리 정해진 여러 웹페이지 목록에서 한 번에 데이터를 추출하는 방식입니다. 기존 스크래핑이 사이트 전체를 순차적으로 크롤링하거나 한 페이지씩 처리하는 것과 달리, 대량 스크래핑은 URL 목록을 붙여넣고 각 링크에서 원하는 필드만 바로 추출할 수 있어, 상품 페이지, 매물, 디렉터리 등에서 특히 유용합니다.

2. 대량 스크래핑은 어떤 팀에 가장 도움이 되나요?

영업팀은 LinkedIn이나 디렉터리에서 연락처를 대량 추출해 리드 생성에 활용하고, 이커머스 기업은 경쟁사 가격·재고 모니터링에, 부동산 중개인은 매물 집계에, 시장조사팀은 리뷰·기사 등 대규모 데이터 수집에 활용합니다. 즉, 여러 URL에서 구조화된 데이터가 필요한 모든 팀에 도움이 됩니다.

3. Thunderbit는 다른 대량 스크래핑 도구와 무엇이 다른가요?

Thunderbit는 코딩이나 템플릿 없이, AI 기반으로 URL 목록만 붙여넣고 한 번 클릭하면 구조화된 데이터를 추출할 수 있습니다. 다양한 페이지 구조도 자동 인식, 필드 추천, 서브페이지 추출, 구글시트·Airtable·Notion 등과의 연동까지 지원합니다.

4. Thunderbit로 대량 스크래핑 시 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?

상품명, 가격, 재고, 연락처(이메일, 전화번호), 직함, 리뷰, 스펙 등 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. AI가 컬럼 제안이나 페이지 구조를 분석해 자동으로 필드를 인식하며, 서브페이지 추출, 번역, 요약 등도 동시에 가능합니다.

5. 대량 스크래핑은 합법적이고 안전한가요?

책임감 있고 윤리적으로 진행한다면 합법적입니다. 공개된 데이터만 수집하고, 사이트의 robots.txt와 이용약관을 준수하며, 개인정보는 적법한 동의 없이 수집하지 않아야 합니다. Thunderbit는 스크래핑 속도 조절, 로그인 기반 스크래핑, 데이터 정리 기능 등 준수와 안전을 지원합니다.

Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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