2025년 AI를 사용하여 아마존 제품 및 리뷰 스크래핑하는 방법

Amazon 웹 스크래퍼란 무엇인가

Amazon 웹 스크래퍼는 에서 데이터를 자동으로 수집하도록 설계된 유용한 도구 또는 소프트웨어입니다. 이 데이터에는 제품 세부 정보, 가격, 리뷰, 재고 상태 등이 포함될 수 있습니다. Amazon 웹 스크래퍼를 사용하는 주요 목적은 시장 조사, 가격 비교 또는 경쟁 분석을 위해 대량의 데이터를 수집하는 것입니다. 또한 제품의 장단점을 파악하기 위해 키워드 연구를 위한 사용자 리뷰를 수집할 수도 있습니다.

Amazon 웹 스크래퍼의 주요 기능

• 자동 데이터 추출: 수작업으로 정보를 복사하고 붙여넣는 번거로움을 없애줍니다. 웹 스크래퍼는 웹 페이지에서 필요한 데이터를 자동으로 가져올 수 있습니다.
• 맞춤형 스크래핑: 필요에 따라 특정 데이터 태그를 추출하도록 스크래퍼를 조정하여 목표 분석을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 내보내기: 스크래핑한 데이터를 Excel, CSV, JSON과 같은 인기 있는 형식으로 쉽게 내보내 다양한 데이터 도구를 사용하여 추가 분석할 수 있습니다.
• 정기 업데이트: 스크래핑 간격을 설정하여 Amazon 제품 데이터베이스를 최신 상태로 유지하고 데이터를 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
• 리뷰 스크래핑: 경쟁 분석을 위해 리뷰 세션에서 장단점을 추출해야 하는 경우가 많습니다.

Amazon 웹 스크래퍼를 사용하는 이유

Amazon은 방대한 제품 선택, 경쟁력 있는 가격, 원활한 쇼핑 경험으로 유명한 글로벌 전자상거래 시장의 주요 플레이어입니다. 이는 기업이 전 세계 잠재 고객에게 도달하여 시장 범위를 확장할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 소비자들은 Amazon을 신뢰할 수 있는 온라인 쇼핑 목적지로 여기며, 이는 판매자에게 신뢰할 수 있는 판매 환경을 제공합니다. 또한 Amazon의 물류 네트워크를 통해 기업은 빠르고 효율적인 배송 서비스를 활용하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다. Amazon은 또한 스폰서 제품 광고 및 브랜드 프로모션과 같은 다양한 마케팅 도구를 제공하여 제품 가시성과 판매를 높입니다.

전자상거래 기업에게 Amazon의 판매 데이터를 분석하는 것은 매우 중요합니다. Amazon 웹 스크래퍼를 사용하면 기업은 데이터를 수집하여 시장 동향과 소비자 행동에 대한 통찰력을 얻고, 제품 전략과 재고 관리를 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 Amazon 플랫폼에서 효과적으로 확장하여 판매를 증가시키고 브랜드 인지도를 높여 지속 가능한 성장을 이룰 수 있습니다. Amazon 웹 스크래퍼를 사용하여 분석하는 방법은 다음과 같습니다:

시장 조사

• SKU 선택

  올바른 **SKU(재고 관리 단위)**를 선택하는 것은 전자상거래 성공의 핵심이며, 이는 제품 구성, 공급망 효율성 및 재고 관리에 영향을 미칩니다. Amazon 웹 스크래퍼를 사용하면 수백만 개의 제품에서 정확한 데이터를 추출하여 판매 동향과 고객 선호도를 분석할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon의 제품 상세 페이지를 스크래핑하여 제품 가격, 리뷰 수, 판매자 평점과 같은 주요 정보를 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 데이터는 SKU가 시장 잠재력을 가지고 있는지 여부를 결정하고, 어떤 제품이 가장 잘 수행되는지를 보여줍니다. 동일한 카테고리 내에서 제품을 비교함으로써 기업은 제품 선택을 최적화하고, 인기 있는 SKU의 재고를 늘리고, 느리게 움직이는 항목의 재고를 줄여 재고 회전율을 개선할 수 있습니다.

• 고객 동향 식별

  대량의 제품 리뷰, 평점 및 고객 피드백을 스크래핑함으로써 웹 스크래퍼는 소비자 수요의 변화를 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 리뷰 데이터를 분석하여 소비자가 제품에서 가장 가치 있게 여기는 기능을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 "저렴한 가격" 또는 "내구성"과 같은 기능입니다. 이 정보는 제품 개발, 가격 전략 및 마케팅 전략에 매우 중요합니다. 또한, 구매 빈도 및 시간에 따른 판매 동향에 대한 데이터를 스크래핑하면 계절별 판매 변동을 예측하고 재고 및 마케팅 활동을 사전에 계획할 수 있습니다.

경쟁 분석

• 가격 모니터링

  경쟁 환경에서 가격 모니터링은 전자상거래 기업에게 필수적입니다. Amazon 웹 스크래퍼는 실시간 제품 데이터를 스크래핑하여 경쟁사의 가격 변화를 추적하고, 가격이 경쟁력을 유지하도록 도와줍니다. 이 기능은 특히 동적 가격 전략을 구현하는 데 유용합니다. 유사한 제품의 가격 정보를 수집함으로써 기업은 시장 수요, 재고 수준 및 경쟁사 가격에 따라 자동으로 가격을 조정하는 유연한 가격 모델을 생성하여 이익을 극대화할 수 있습니다.

• 리뷰 스크래핑

  는 제품 판매에 영향을 미칠 뿐만 아니라 시장 수요 변화를 반영합니다. Amazon 웹 스크래퍼는 기업이 대량의 고객 피드백을 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 기반 웹 스크래퍼는 요약 및 감정 분석을 수행하여 제품 및 경쟁사에 대한 사용자 의견에 대한 통찰력을 얻을 수 있으며, 이를 통해 제품 디자인이나 마케팅 전략을 신속하게 조정할 수 있습니다.

비용 비교

Amazon 웹 스크래퍼를 사용하여 기업은 유사한 제품의 가격, 배송 비용 및 프로모션에 대한 데이터를 수집하여 포괄적인 비용 비교를 수행할 수 있습니다. 이 데이터를 분석하면 기업은 비용 구조를 최적화하고 불필요한 비용을 피하며 이익 마진을 증가시킬 수 있습니다. Amazon에서 공급업체를 찾는 기업에게도 다양한 공급업체의 배송비 및 판매 가격에 대한 통찰력을 제공하여 비용을 절감하고 시장에서 경쟁력 있는 가격을 보장하여 총 이익 마진을 개선할 수 있습니다.

AI를 사용하여 웹 스크래핑 시도하기

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AI를 사용하여 Amazon 제품 데이터를 스크래핑하는 이유

AI의 급속한 발전으로 AI 기반 Amazon 웹 스크래퍼 도구는 데이터 스크래핑의 새로운 시대를 이끌고 있으며, 전통적인 웹 스크래핑 프로세스에 많은 편리함을 제공합니다. AI는 데이터 수집을 더 효율적이고 정확하게 만들 뿐만 아니라 기술적 장벽을 크게 낮추어 전자상거래 기업에게 더 많은 혁신적인 기회를 제공합니다.

비기술자를 위한 사용자 친화적

기술적 배경이 없는 사용자에게 AI 지원 Amazon 웹 스크래퍼 도구는 큰 편리함을 제공합니다. 전통적인 스크래퍼는 수동 코딩과 API 호출이 필요하지만, 사용자는 스크래핑 요구 사항을 제공하고 원하는 열 이름을 선택하기만 하면 됩니다. AI는 적절한 스크래핑 계획과 제안을 자동으로 생성하여 프로그래밍과 복잡한 설정의 번거로움을 없애줍니다. 이 사용자 친화적인 기능은 전자상거래 팀이 전문 기술 인력 없이도 효율적으로 데이터를 얻을 수 있도록 도와주며, 비기술 직원이 고급 데이터 수집 도구를 쉽게 사용할 수 있도록 합니다.

빠르고 효율적

는 데이터 추출 프로세스를 자동화하여 데이터 스크래핑의 속도와 효율성을 크게 향상시킵니다. 복잡한 웹사이트 구조와 동적 콘텐츠를 빠르게 처리하여 목표 데이터를 정확하게 캡처하고 수동 개입을 줄이며 전체 스크래핑 정확성을 향상시킵니다. 또한, 는 운영 비용을 크게 줄이고 워크플로를 최적화하여 기업이 더 낮은 비용으로 고품질 데이터를 얻을 수 있도록 하여 의사 결정에 더 정확한 지원을 제공합니다.

지능형 분석 및 제안

전통적인 웹 스크래퍼와 비교하여 는 지능형 워크플로 자동화의 이점을 제공합니다. AI 도구는 데이터를 자동으로 분류하고 요약하며 데이터 인사이트를 제공합니다. 예를 들어, 기업은 AI를 사용하여 다양한 제품을 미리 정의된 카테고리로 자동으로 분류하거나 대량의 리뷰 데이터를 분석하여 키워드와 감정 동향을 추출하여 소비자 피드백을 더 잘 이해하고 제품을 최적화할 수 있습니다. AI는 또한 스크래핑한 데이터를 기반으로 맞춤형 보고서를 생성하여 시장 분석을 자동으로 생성하여 기업이 인기 있는 제품 기능과 잠재적 시장 기회를 빠르게 식별할 수 있도록 도와줍니다.

스마트 출력 및 내보내기 옵션

AI 기반 Amazon 웹 스크래퍼를 사용하면 더 스마트한 데이터 출력을 할 수 있습니다. 전통적인 코딩 방법은 일반적으로 CSV 파일만 출력하지만, AI 도구는 CSV 형식을 지원하고 Google Sheets 및 Notion과 같은 협업 플랫폼으로 스크래핑한 데이터를 자동으로 내보낼 수 있어 데이터 분석 및 공유를 크게 용이하게 합니다. 예를 들어, 데이터를 Google Sheets에 직접 가져와 실시간 분석을 수행하거나 팀 협업 도구에 통합하여 부서 간 정보 흐름을 원활하게 할 수 있습니다. 이 지능형 데이터 내보내기 방법은 팀이 더 빠르게 결정을 내릴 수 있도록 하여 전체 비즈니스 유연성과 대응력을 향상시킵니다.

로 스크래핑하기:

는 데이터 요구를 충족시키기 위해 설계된 새롭게 출시된 강력하고 포괄적인 입니다. Thunderbit를 사용하면 사용자는 Amazon에서 제품 세부 정보, 가격 동향 또는 고객 리뷰를 쉽게 수집하고 이를 빠르게 가치 있는 비즈니스 인사이트로 전환할 수 있습니다. Thunderbit가 전자상거래 기업의 경쟁력을 향상시키는 방법은 다음과 같습니다.

먼저 를 방문하여 Thunderbit 을 Chrome 브라우저에 추가하세요. Google 계정 또는 다른 이메일을 사용하여 로그인하세요.

다음으로, Thunderbit의 내장된 사전 구축된 웹 스크래퍼 또는 를 사용하여 할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:

옵션 1: Thunderbit의 사전 구축된 웹 스크래퍼 사용하기

는 사용자 요구에 따라 다양한 사전 구축된 웹 스크래퍼 도구를 설계하고 최적화했으며, Amazon을 위한 스크래퍼 모듈도 포함되어 있습니다. 이러한 도구는 Amazon의 복잡한 데이터 구조에 대한 사전 설정된 템플릿을 가지고 있으며, 대량의 데이터를 수집하여 스크래핑 로직을 직접 설계할 필요 없이 스크래핑 프로세스를 가속화하여 더 빠르고 효율적인 데이터 수집을 가능하게 합니다.

Amazon의 페이지를 열 때 Thunderbit 확장의 웹 스크래퍼를 열면 두 개의 사전 구축된 스크래퍼가 풍부한 열 이름과 함께 표시됩니다. 추출하려는 열 이름을 선택하면 Thunderbit가 나머지를 처리합니다.

• Amazon SKU 리뷰 수집

  이 도구는 제품 이름, 제품 URL, 전체 제품 평점, 세부 평점 분포, 제품 평점 수, 리뷰 제목, 작성자 이름, 리뷰 내용, 리뷰 국가 및 키워드와 같은 사전 구축된 열 이름을 제공합니다. 추출하려는 열 이름 옆의 체크박스를 선택하고 스크래핑을 클릭하면 제품 리뷰 분석에 필요한 SKU 리뷰 데이터를 빠르게 얻을 수 있습니다.

• Amazon SKU 세부 정보 수집

  이 도구는 제품 이름, 제품 URL, 브랜드, 제조업체, 초기 가격, 최종 가격, 설명, 평점, 카테고리, 배송 옵션 및 판매자 URL과 같은 사전 구축된 열 이름을 제공합니다. 추출하려는 열 이름 옆의 체크박스를 선택하고 스크래핑을 클릭하면 필요한 SKU 세부 데이터를 빠르게 얻을 수 있습니다. 공급업체, 제조업체 및 배송 옵션을 비교하거나 시장 조사를 수행하고 SKU의 가격 경쟁력을 평가하거나 최신 판매 동향을 이해하는 데 도움이 되는 SKU 세부 데이터입니다.

옵션 2: Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼 사용하기

1단계: 을 열고 사이드바에서 ""를 클릭하세요

Chrome 브라우저에서 를 열고 데이터를 추출하려는 페이지를 검색하거나 찾아보세요. 그런 다음 Chrome 브라우저의 오른쪽 상단에 있는 Thunderbit 아이콘을 클릭하여 Thunderbit 확장을 열고 ""를 클릭하세요.

2단계: 추출하려는 데이터 필드를 사용자 정의하세요

데이터 태그에 대해 확신이 없다면 AI 제안 열을 클릭하여 Thunderbit의 AI가 신뢰할 수 있는 열 이름을 자동으로 생성하도록 하세요. 또한 자연어로 원하는 데이터 레이블을 설명하고 열 이름 필드에 입력할 수 있습니다. 이미지, URL, 텍스트, 숫자 또는 기타 데이터 유형과 같은 원하는 데이터 유형을 전환할 아이콘을 선택하고 해당 데이터를 스크래핑하세요.

초기 열 이름을 입력한 후 AI 개선 열을 선택하여 AI가 항목을 추가로 최적화하도록 할 수 있습니다. 또한 열에 대한 세부 지침을 추가하여 요구 사항을 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 제품 유형 열이 제품을 남성, 여성, 어린이 및 기타 카테고리로 분류하도록 요청할 수 있습니다. Thunderbit는 해당 열의 각 데이터 항목을 정의한 네 가지 카테고리로 분류합니다. 또한 Thunderbit에게 가격 열의 모든 가격을 현재 환율을 사용하여 원하는 통화 유형으로 변환하도록 요청하여 통화 불일치에 대한 걱정 없이 분석에 필요한 값을 쉽게 얻을 수 있습니다.

마지막으로 원하는 데이터 양을 사용자 정의할 수 있습니다. Amazon 제품 페이지의 경우 클릭 페이지 매김을 선택하고 스크래핑할 페이지 수를 선택할 수 있습니다. Thunderbit는 페이지를 자동으로 넘기고 각 페이지의 모든 데이터를 추출합니다.

3단계: 스크래핑한 데이터를 다운로드하거나 테이블로 내보내기

Thunderbit 웹 스크래퍼 확장을 사용하여 . 테이블로 출력하기를 선택한 다음 CSV 파일을 로컬에 다운로드하거나 , Notion 또는 Airtable을 선택하세요. 계정에 로그인하고 이러한 온라인 파일 관리 협업 플랫폼으로 직접 내보내세요.

전통적인 웹 스크래퍼로 스크래핑하기

최신 AI 도구 외에도 경량 코드와 API를 사용하여 전통적인 웹 스크래퍼 도구로 Amazon 제품 데이터를 스크래핑할 수 있습니다.

: API를 사용하여 Amazon 제품 데이터를 JSON 형식으로 가져오기

ScraperAPI는 Amazon에서 제품 세부 정보, 리뷰, 검색 결과 및 가격 정보를 스크래핑하고 구조화된 JSON 형식으로 반환하는 효율적인 Amazon 데이터 수집 API를 제공합니다. 스크래핑을 위해 API를 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

1단계: Python 환경 설정

먼저 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 그런 다음 Pandas와 같은 일반적인 분석 라이브러리와 requests 및 _BeautifulSoup_과 같은 웹 스크래핑 라이브러리를 설치하세요. 이러한 라이브러리는 웹 페이지에서 데이터를 쉽게 추출할 수 있도록 도와줍니다.

2단계: ScraperAPI 계정 생성

를 방문하여 무료 계정을 생성하고 API 키를 받으세요. 이 키를 사용하여 코드에서 ScraperAPI에 액세스할 수 있습니다.

3단계: 코드 준비

로컬에 전용 디렉토리를 만들고 데이터 스크래핑을 구현하기 위한 Python 스크립트를 작성하세요. 기본 워크플로는 다음과 같습니다:

1. Amazon 검색 URL 가져오기: Amazon에서 원하는 제품을 검색하고 검색 결과 페이지 URL을 복사하세요.
2. 요청 빌드: ScraperAPI는 검색 결과의 처음 다섯 페이지를 자동으로 반복합니다. 각 페이지의 URL은 기본 URL에 _&page=_와 해당 페이지 번호를 추가하여 구성됩니다.
3. 요청 전송 및 데이터 파싱: get() 메서드를 사용하여 ScraperAPI에 요청을 전송하세요. 요청이 성공하면(상태 코드 200 반환) 페이지 내용을 파싱하여 원하는 ASIN(Amazon 표준 식별 번호)을 추출하세요.
4. 상세 제품 데이터 가져오기: 구조화된 데이터 엔드포인트를 호출하여 각 ASIN에 대한 상세 제품 정보를 얻어 추가 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

4단계: 추가 튜토리얼 참조

자세한 사용 가이드를 보려면 을 참조하세요.

: 차단을 방지하고 대규모로 스크래핑하기

Amazon 데이터를 스크래핑할 때 IP 차단, CAPTCHA 및 동적 콘텐츠 로딩과 같은 안티 스크래핑 기술이 스크래퍼 개발자에게 도전 과제가 될 수 있습니다. ScrapFly는 이러한 안티 스크래핑 메커니즘을 우회하여 원활한 데이터 스크래핑을 보장하는 강력한 API를 제공합니다.

ScrapFly의 핵심 기능은 다음과 같습니다:

• : IP 차단을 방지하기 위해 IP 주소를 자동으로 전환합니다.
• : 동적 콘텐츠 로딩을 처리하고 JavaScript로 렌더링된 웹 페이지를 스크래핑합니다.
• : 브라우저를 제어하여 스크롤, 입력 및 객체 클릭을 수행합니다.
• : HTML, JSON, 텍스트 또는 Markdown으로 스크래핑합니다.

몇 줄의 코드만으로 ScrapFly를 사용하여 Amazon 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 간단한 예는 다음과 같습니다:

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 가져오기
print(response.json())

ScrapFly를 사용하면 스크래퍼가 Amazon의 다양한 안티 스크래핑 메커니즘을 처리하여 데이터 스크래핑의 성공률을 높일 수 있습니다. 간단한 제품 정보 스크래핑부터 복잡한 리뷰 분석까지 ScrapFly는 매우 실용적인 도구입니다. 자세한 사용 가이드는 을 참조하세요.

Python을 사용한 스크래핑: 전통적인 코딩 방법

코딩에 익숙한 기술 지향적인 개인은 Python 코드를 작성하여 Amazon 제품 데이터를 스크래핑할 수도 있습니다. 참고할 수 있는 간단한 예는 다음과 같습니다.

1단계: 필수 구성 요소 설정

먼저 프로젝트를 위한 전용 폴더를 만드세요.

mkdir amazonscraper

그런 다음 이 폴더에 필요한 라이브러리를 설치하세요.

pip install beautifulsoup4
pip install requests

이제 원하는 이름으로 Python 파일을 만드세요. 이 파일은 코드를 보관할 메인 파일이 됩니다. 저는 _amazon.py_라고 이름을 지었습니다.

2단계: 대상 페이지에 GET 요청 보내기

requests 라이브러리를 사용하여 대상 페이지에 GET 요청을 보냅시다.

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: Amazon 제품 데이터 스크래핑

이제 에서 무엇을 추출할지 결정해야 합니다.

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

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

    # 각 제품을 반복하여 세부 정보 추출
    for product in products:
        # 제품 제목 추출
        title = product.h2.text.strip()

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

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

        # 제품 세부 정보 출력
        print(f"제목: {title}")
        print(f"가격: {price}")
        print(f"평점: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"페이지를 가져오는 데 실패했습니다. 상태 코드: {response.status_code}")

자주 묻는 질문

1. 을 스크래핑하는 것이 합법인가요?

네, Amazon의 공개 데이터를 스크래핑하는 것은 합법입니다! 다른 많은 웹사이트와 마찬가지로 Amazon은 제품 목록 및 기타 공개 정보를 누구나 탐색할 수 있도록 제공합니다. Amazon의 서비스 약관을 위반하지 않고 자유롭게 사용할 수 있는 데이터를 스크래핑하고 수집할 수 있습니다.

2. Thunderbit를 무료로 사용할 수 있나요?

네, Thunderbit는 무료 페이지 추출 및 데이터 추출 기능을 제공합니다. 일부 고급 기능은 유료일 수 있지만 기본 데이터 추출 기능은 입니다.

3. Amazon에서 어떤 데이터를 스크래핑할 수 있나요?

Amazon에서 제품 제목, 가격, 설명, 리뷰, 평점 및 판매자 정보와 같은 다양한 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 이 데이터는 시장 조사, 가격 모니터링 및 경쟁 분석에 유용할 수 있습니다.

4. Amazon 데이터를 얼마나 자주 스크래핑해야 하나요?

데이터 유형에 따라 다릅니다. 가격이나 경쟁사 활동을 모니터링하는 경우 매일 또는 매주 데이터를 스크래핑할 수 있습니다. 제품 세부 정보와 같은 더 정적인 정보의 경우 월간 스크래핑이 충분할 수 있습니다.

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