2025년 AI로 아마존 상품 및 리뷰 데이터 수집하는 방법

아마존 웹 스크래퍼란?

아마존 웹 스크래퍼는 에서 상품 정보, 가격, 리뷰, 재고 현황 등 다양한 데이터를 자동으로 모아주는 도구예요. 주로 시장 조사, 가격 비교, 경쟁사 분석 등 대량 데이터가 필요할 때 빠르게 정보를 수집하는 데 쓰입니다. 키워드 리서치나 상품의 장단점 파악을 위해 리뷰를 모으는 데도 정말 유용하죠.

아마존 웹 스크래퍼의 핵심 기능

• 자동 데이터 추출: 복잡하고 반복적인 복사-붙여넣기 없이, 원하는 정보를 웹페이지에서 자동으로 긁어올 수 있습니다.
• 맞춤형 스크래핑: 필요한 데이터만 골라서 추출할 수 있어, 목적에 딱 맞는 분석이 가능합니다.
• 데이터 내보내기: 수집한 데이터를 Excel, CSV, JSON 등 다양한 파일로 쉽게 내보내고, 여러 분석 툴과 연동할 수 있어요.
• 정기 업데이트: 원하는 주기로 데이터를 자동으로 모아, 항상 최신 아마존 상품 데이터베이스를 유지할 수 있습니다.
• 리뷰 데이터 추출: 리뷰 영역에서 핵심 정보를 뽑아내 경쟁사 분석이나 상품 개선에 활용할 수 있습니다.

아마존 웹 스크래퍼를 꼭 써야 하는 이유

아마존은 전 세계에서 손꼽히는 이커머스 플랫폼이죠. 상품 종류도 엄청 많고, 가격 경쟁력이나 쇼핑 편의성도 뛰어납니다. 판매자에겐 글로벌 시장 진출 기회를, 소비자에겐 믿을 수 있는 쇼핑 환경을 제공하죠. 게다가 아마존의 물류 시스템 덕분에 빠르고 효율적인 배송이 가능하고, 스폰서 광고나 브랜드 프로모션 등 다양한 마케팅 도구도 지원합니다.

이커머스 기업 입장에선 아마존 내 판매 데이터를 분석하는 게 정말 중요합니다. 아마존 웹 스크래퍼를 활용하면 시장 트렌드와 소비자 행동을 파악하고, 상품 전략이나 재고 관리를 최적화할 수 있어요. 이걸 잘하면 아마존에서 매출도 늘고, 브랜드 인지도도 높아지고, 장기적으로 비즈니스 성장까지 이끌 수 있습니다. 아마존 웹 스크래퍼로 할 수 있는 분석 예시를 살펴볼게요.

시장 조사

• SKU 선정

  이커머스에서 성공하려면 적합한 **SKU(재고 관리 단위)**를 고르는 게 핵심입니다. 상품 구성, 공급망, 재고 관리에 큰 영향을 주죠. 아마존 웹 스크래퍼로 수백만 개 상품 데이터를 추출해 판매 트렌드와 고객 선호도를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 상품 상세 페이지에서 가격, 리뷰 수, 평점 등 핵심 정보를 쉽게 모아 심층 시장 분석이 가능해요. 이 데이터로 어떤 SKU가 잘 팔리는지, 시장성이 있는지 판단할 수 있습니다. 같은 카테고리 내에서 인기 SKU는 재고를 늘리고, 덜 팔리는 상품은 재고를 줄여 재고 회전율을 높일 수 있죠.

• 고객 트렌드 파악

  대량의 상품 리뷰, 평점, 고객 피드백을 모아 소비자 수요 변화를 빠르게 읽을 수 있습니다. 예를 들어, 리뷰 데이터를 분석하면 소비자가 중요하게 생각하는 상품 특징(예: "가성비", "내구성")을 알 수 있어요. 이건 상품 개발, 가격 정책, 마케팅 전략에 큰 인사이트가 됩니다. 또, 구매 빈도나 판매 트렌드 데이터를 분석해 계절별 수요 변동을 예측하고, 미리 재고나 마케팅 계획을 세울 수 있습니다.

경쟁사 분석

• 가격 모니터링

  경쟁이 치열한 시장에선 가격 모니터링이 필수입니다. 아마존 웹 스크래퍼로 실시간 상품 데이터를 모아 경쟁사 가격 변동을 추적할 수 있어요. 이걸 바탕으로 동적 가격 정책을 적용하고, 시장 수요나 재고 상황, 경쟁사 가격에 따라 자동으로 가격을 조정해 수익을 극대화할 수 있습니다.

• 리뷰 데이터 분석

  는 상품 판매에 직접적인 영향을 줄 뿐 아니라, 시장 수요 변화를 반영합니다. 아마존 웹 스크래퍼로 대량의 고객 피드백을 모으고, AI 웹 스크래퍼를 활용하면 리뷰 요약이나 감성 분석까지 자동화할 수 있어요. 이걸로 자사와 경쟁사 상품에 대한 소비자 의견을 빠르게 파악하고, 상품 설계나 마케팅 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다.

비용 비교

아마존 웹 스크래퍼를 활용하면 유사 상품의 가격, 배송비, 프로모션 등 다양한 데이터를 한 번에 모아 종합적으로 비용을 비교할 수 있습니다. 이 데이터를 분석해 비용 구조를 최적화하고, 불필요한 지출을 줄여 이익률을 높일 수 있죠. 아마존에서 공급업체를 찾을 때도 각 판매자의 배송비와 판매가를 비교해 비용을 절감하고, 시장에서 경쟁력 있는 가격을 유지할 수 있습니다.

AI로 웹 스크래핑 직접 체험해보세요

직접 클릭해서 워크플로우를 실행해보세요.

아마존 상품 데이터 수집에 AI를 써야 하는 이유

AI 기술이 발전하면서, AI 기반 아마존 웹 스크래퍼는 기존 방식보다 훨씬 빠르고 정확하게 데이터를 모을 수 있게 됐어요. AI는 데이터 수집의 기술적 장벽을 낮추고, 이커머스 기업에 새로운 기회를 열어줍니다.

비전문가도 쉽게 사용 가능

코딩이나 API 경험이 없어도 AI 지원 아마존 웹 스크래퍼는 누구나 쉽게 쓸 수 있습니다. 기존 스크래퍼는 복잡한 설정과 프로그래밍이 필요했지만, AI 도구는 원하는 데이터 항목만 선택하면 AI가 자동으로 스크래핑 계획을 짜고 실행해줍니다. 덕분에 개발자가 없어도 이커머스 팀이 효율적으로 데이터를 확보할 수 있어 팀 생산성이 크게 오릅니다.

빠르고 효율적인 데이터 수집

는 데이터 추출 과정을 자동화해, 복잡한 웹사이트 구조나 동적 콘텐츠도 빠르고 정확하게 긁어옵니다. 수작업을 최소화하고, 데이터 정확도도 높이며, 운영 비용까지 줄일 수 있어요. 덕분에 기업은 더 적은 비용으로 고품질 데이터를 확보하고, 의사결정에 필요한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다.

지능형 분석 및 추천

기존 웹 스크래퍼와 달리, 는 데이터 자동 분류, 요약, 인사이트 제공 등 똑똑한 워크플로우를 지원합니다. 예를 들어, AI가 상품을 자동으로 카테고리별로 분류하거나, 대량의 리뷰 데이터를 분석해 키워드와 감성 트렌드를 뽑아낼 수 있어요. 또, 수집한 데이터를 바탕으로 맞춤형 리포트를 자동으로 만들어 인기 상품 특징이나 시장 기회를 빠르게 파악할 수 있습니다.

스마트한 데이터 출력 및 내보내기

AI 기반 아마존 웹 스크래퍼는 CSV 파일뿐 아니라 Google Sheets, Notion 등 협업 툴로도 데이터를 자동 내보내기 할 수 있습니다. 예를 들어, Google Sheets로 실시간 데이터 분석을 하거나, 팀 협업 도구와 연동해 부서 간 정보 공유를 쉽게 할 수 있죠. 이런 스마트한 데이터 내보내기 방식은 빠른 의사결정과 비즈니스 민첩성 향상에 큰 도움이 됩니다.

로 아마존 데이터 스크래핑하기:

는 강력한 AI 기반 웹 스크래퍼 도구로, 아마존 상품 정보, 가격 변동, 고객 리뷰 등 다양한 데이터를 손쉽게 모아 비즈니스 인사이트로 바꿔줍니다. Thunderbit가 이커머스 기업의 경쟁력 강화에 어떻게 도움이 되는지 살펴볼게요.

먼저 에 접속해, Chrome 브라우저에 Thunderbit 을 추가하세요. Google 계정이나 이메일로 로그인하면 준비 끝입니다.

이제 Thunderbit의 사전 구축된 웹 스크래퍼나 를 이용해 를 추출할 수 있습니다. 방법은 아래와 같아요.

옵션 1: Thunderbit의 사전 구축 웹 스크래퍼 사용

는 다양한 사전 구축 웹 스크래퍼를 제공합니다. 아마존 전용 스크래퍼 모듈도 있어서, 복잡한 데이터 구조에 맞춘 템플릿이 이미 준비되어 있어요. 별도의 스크래핑 로직 설계 없이 빠르고 효율적으로 대량 데이터를 모을 수 있습니다.

아마존 페이지를 열고 Thunderbit 확장 프로그램의 웹 스크래퍼를 실행하면, 다양한 컬럼명이 미리 세팅된 두 가지 사전 구축 스크래퍼가 보입니다. 원하는 컬럼명을 체크만 하면 Thunderbit가 자동으로 데이터를 추출해줍니다.

• 아마존 SKU 리뷰 수집

  상품명, 상품 URL, 전체 평점, 평점 분포, 평점 수, 리뷰 제목, 작성자, 리뷰 내용, 국가, 키워드 등 다양한 컬럼명이 미리 준비되어 있습니다. 원하는 항목을 체크하고 스크래핑을 실행하면, 상품 리뷰 분석에 필요한 데이터를 빠르게 확보할 수 있습니다.

• 아마존 SKU 상세 정보 수집

  상품명, 상품 URL, 브랜드, 제조사, 최초/최종 가격, 설명, 평점, 카테고리, 배송 옵션, 판매자 URL 등 다양한 컬럼명이 제공됩니다. 원하는 항목을 체크하고 스크래핑을 실행하면, 벤더/제조사/배송 옵션 비교, 시장 조사, 가격 경쟁력 분석, 최신 트렌드 파악 등 다양한 분석에 활용할 수 있습니다.

옵션 2: Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼 사용

1단계: 접속 후 사이드바에서 “” 클릭

Chrome 브라우저에서 를 열고, 원하는 상품 페이지로 이동한 뒤, 우측 상단 Thunderbit 아이콘을 클릭해 확장 프로그램을 실행하고 ""를 선택하세요.

2단계: 추출할 데이터 항목 맞춤 설정

어떤 데이터 태그를 추출할지 잘 모르겠다면, AI Suggest Columns를 눌러 Thunderbit AI가 신뢰할 수 있는 컬럼명을 자동으로 제안하도록 하세요. 또는 자연어로 원하는 데이터 라벨을 입력해 컬럼명 필드에 추가할 수 있습니다. 아이콘을 선택해 이미지, URL, 텍스트, 숫자 등 데이터 타입을 지정하면 해당 데이터만 추출할 수 있습니다.

초기 컬럼명을 입력한 후, AI Improve Columns로 AI가 컬럼명을 더 최적화하도록 할 수 있습니다. 컬럼별로 세부 지침을 추가해 맞춤형 데이터 추출도 가능합니다. 예를 들어, 상품 유형 컬럼에 남성/여성/아동/기타로 분류해달라고 요청하면, Thunderbit가 각 데이터 항목을 네 가지 카테고리로 자동 분류합니다. 가격 컬럼의 모든 금액을 원하는 통화로 환산해달라고 요청하면, 실시간 환율을 적용해 일관된 데이터로 변환해줍니다.

또한, 추출할 데이터 양도 직접 설정할 수 있습니다. 아마존 상품 페이지의 경우, 페이지네이션 클릭과 추출할 페이지 수를 지정하면 Thunderbit가 자동으로 페이지를 넘기며 모든 데이터를 수집합니다.

3단계: 추출한 데이터 다운로드 또는 테이블로 내보내기

Thunderbit 웹 스크래퍼 확장 프로그램을 이용하면, . 테이블로 출력해 CSV 파일로 다운로드하거나, , Notion, Airtable 등 협업 플랫폼으로 바로 내보낼 수 있습니다. 계정 로그인 후, 온라인 파일 관리 플랫폼에 직접 데이터를 저장하세요.

전통적인 웹 스크래퍼로 데이터 수집하기

최신 AI 도구 외에도, 가벼운 코드와 API를 활용한 전통적인 웹 스크래퍼로 아마존 상품 데이터를 수집할 수 있습니다.

: API로 아마존 상품 데이터를 JSON 포맷으로 수집

ScraperAPI는 아마존 상품 정보, 리뷰, 검색 결과, 가격 정보를 효율적으로 모아 구조화된 JSON 형태로 반환하는 API를 제공합니다. 사용 방법은 아래와 같아요.

1단계: 파이썬 환경 세팅

Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인한 뒤, Pandas 등 분석 라이브러리와 requests, BeautifulSoup 등 웹 스크래핑 라이브러리를 설치하세요. 이 라이브러리로 웹페이지에서 데이터를 쉽게 추출할 수 있습니다.

2단계: ScraperAPI 계정 생성

에서 무료 계정을 만들고, API 키를 발급받으세요. 이 키로 코드에서 ScraperAPI를 사용할 수 있습니다.

3단계: 코드 작성

로컬에 전용 폴더를 만들고, 파이썬 스크립트를 작성해 데이터 수집을 구현합니다. 기본 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. 아마존 검색 URL 확보: 원하는 상품을 아마존에서 검색한 뒤, 검색 결과 페이지의 URL을 복사합니다.
2. 요청 빌드: ScraperAPI가 검색 결과 첫 5페이지를 자동으로 순회합니다. 각 페이지의 URL은 _&page=_와 페이지 번호를 추가해 만듭니다.
3. 요청 전송 및 데이터 파싱: get() 메서드로 ScraperAPI에 요청을 보내고, 성공(200 코드)이면 페이지 내용을 파싱해 원하는 ASIN(아마존 고유 상품번호)을 추출합니다.
4. 상세 상품 데이터 확보: 구조화된 데이터 엔드포인트를 호출해 각 ASIN의 상세 정보를 받아 추가 분석에 활용합니다.

4단계: 추가 튜토리얼 참고

더 자세한 사용법은 을 참고하세요.

: 차단 우회 및 대규모 스크래핑 지원

아마존 데이터 수집 시, IP 차단, CAPTCHA, 동적 콘텐츠 등 다양한 반스크래핑 기술이 장애물이 될 수 있습니다. ScrapFly는 이런 방어 메커니즘을 우회할 수 있는 강력한 API를 제공해, 원활한 데이터 수집을 지원합니다.

ScrapFly의 주요 기능은 다음과 같습니다:

• : IP를 자동으로 바꿔 차단을 막아줍니다.
• : 동적 콘텐츠나 JS 기반 웹페이지도 스크래핑할 수 있습니다.
• : 브라우저를 제어해 스크롤, 입력, 클릭 등 다양한 동작을 자동화합니다.
• : HTML, JSON, 텍스트, 마크다운 등 다양한 포맷으로 데이터 추출이 가능합니다.

몇 줄의 코드만으로 ScrapFly로 아마존 데이터를 수집할 수 있습니다. 예시는 아래와 같아요:

import scrapfly_sdk

# 클라이언트 생성
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# 요청 전송
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# 반환된 데이터 확인
print(response.json())

ScrapFly를 활용하면 아마존의 다양한 반스크래핑 메커니즘을 효과적으로 우회해, 데이터 수집 성공률을 높일 수 있습니다. 단순 상품 정보부터 복잡한 리뷰 분석까지, ScrapFly는 실무에 정말 유용한 도구입니다. 자세한 사용법은 을 참고하세요.

파이썬으로 직접 스크래핑: 전통적 코딩 방식

코딩에 익숙하다면, 파이썬으로 직접 아마존 상품 데이터를 수집할 수도 있습니다. 간단한 예시는 아래와 같습니다.

1단계: 환경 준비

먼저, 프로젝트 전용 폴더를 만듭니다.

mkdir amazonscraper

이 폴더에 필요한 라이브러리를 설치하세요.

pip install beautifulsoup4
pip install requests

이제 원하는 이름의 파이썬 파일을 만들어 코드를 작성합니다. 예시에서는 _amazon.py_로 저장합니다.

2단계: 대상 페이지에 GET 요청 보내기

requests 라이브러리로 대상 페이지에 GET 요청을 보냅니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

3단계: 아마존 상품 데이터 추출

이제 에서 어떤 데이터를 추출할지 결정합니다.

# 요청이 성공했는지 확인
if response.status_code == 200:
    # 페이지 내용 파싱
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # 모든 상품 리스트 찾기
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # 각 상품별로 세부 정보 추출
    for product in products:
        # 상품명 추출
        title = product.h2.text.strip()

        # 가격 추출
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "가격 정보 없음"

        # 평점 추출
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "평점 정보 없음"

        # 상품 정보 출력
        print(f"상품명: {title}")
        print(f"가격: {price}")
        print(f"평점: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"페이지를 불러오지 못했습니다. 상태 코드: {response.status_code}")

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 데이터 스크래핑은 합법인가요?

네, 아마존의 공개 데이터는 합법적으로 수집할 수 있습니다! 아마존을 비롯한 많은 웹사이트는 상품 정보 등 공개 데이터를 누구나 볼 수 있도록 열어두고 있어요. 공개된 데이터는 자유롭게 수집해도 서비스 약관을 위반하지 않습니다.

2. Thunderbit를 무료로 체험할 수 있나요?

네, Thunderbit는 무료 페이지 추출 및 데이터 추출 기능을 제공합니다. 일부 고급 기능은 유료지만, 기본 데이터 추출은 로 이용할 수 있습니다.

3. 아마존에서 어떤 데이터를 추출할 수 있나요?

상품명, 가격, 설명, 리뷰, 평점, 판매자 정보 등 다양한 데이터를 추출할 수 있습니다. 이 데이터는 시장 조사, 가격 모니터링, 경쟁사 분석 등에 정말 유용합니다.

4. 아마존 데이터는 얼마나 자주 추출해야 하나요?

추적하려는 데이터 종류에 따라 달라요. 가격이나 경쟁사 동향을 모니터링한다면 일간 또는 주간 단위로, 상품 상세 정보처럼 변동이 적은 데이터는 월 1회 정도로도 충분합니다.

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