링크드인은 합법적으로 스크래핑할 수 있을까? 법률, 리스크, 그리고 달라진 점

LinkedIn에는 13억 명이 넘는 회원이 있어, 전 세계에서 가장 방대한 비즈니스 인재 데이터베이스라고 해도 과언이 아닙니다. 당연히 영업팀, 리크루터, 그로스 해커라면 누구나 이 데이터를 프로그램으로 활용하고 싶어 하죠. 하지만 "링크드인을 스크래핑하는 건 합법일까?"는 B2B 데이터 분야에서 가장 헷갈리면서도 가장 많이 검색되는 질문 중 하나입니다.

대부분의 가이드는 여전히 같은 답을 내놓습니다. "경우에 따라 다르다"는 것이죠. 저는 관련 판결문, LinkedIn의 정책, GDPR 집행 사례, 그리고 창업자들이 소송을 당했다고 토로하는 포럼 글까지 꽤 깊게 파고들어 봤습니다. 2026년 기준의 상황은 인터넷에 떠도는 일반적인 설명과는 꽤 다릅니다. 이 글에서는 실제 상황별로 나눠 정리한 명확한 해설 — 바로 북마크해둘 수 있는 합법성 매트릭스까지 — 과 함께, 회사나 LinkedIn 계정을 위험에 빠뜨리지 않으면서 필요한 비즈니스 데이터를 확보하는 더 안전한 방법을 소개합니다.

면책 고지: 이 글은 법률 정보이며 법률 자문이 아닙니다. 상업적 규모의 데이터 수집을 계획하고 있다면, 해당 관할권을 잘 아는 변호사와 상담하세요.

LinkedIn 스크래핑이란 무엇이며, 왜 이렇게 많은 팀이 사용하는가?

LinkedIn 스크래핑은 자동화 도구, 스크립트, 브라우저 확장 프로그램 등을 사용해 LinkedIn 페이지에서 데이터를 추출하는 것을 말합니다. 여기에는 프로필 이름, 직함, 회사 정보, 이메일, 스킬, 채용 공고, 연결 관계 그래프 등이 포함됩니다.

기술적으로는 LinkedIn의 HTML이나 API 응답에 담긴 구조화된 데이터를 프로그램으로 가져오는 행위입니다. 그 데이터가 공개 프로필 페이지에 있든, 로그인 뒤에 숨겨져 있든 상관없습니다.

쉽게 말해, 수천 개의 LinkedIn 프로필을 빠르게 방문해 정보를 스프레드시트에 복사해 넣는 아주 빠른 인턴이 있다고 생각하면 됩니다. 차이점은 그 인턴이 사람이 아니라 소프트웨어이며, 몇 주가 아니라 몇 분 만에 일을 끝낸다는 점입니다.

LinkedIn 스크래핑은 평소처럼 LinkedIn을 이용하는 것과는 다릅니다. 프로필을 열람하거나, 연결 요청을 보내거나, LinkedIn의 기본 기능으로 내 연락처를 내보내는 것은 플랫폼이 의도한 사용 범위 안에 있습니다. 반면 스크래핑은 LinkedIn이 허용하지 않는 수준의 규모나 속도로 자동화를 사용하는 행위입니다.

팀들이 스크래핑을 하는 이유

대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 영업 및 리드 생성: 이름, 직함, 이메일, 회사 정보를 포함한 잠재고객 리스트를 만드는 데 활용합니다. B2B 팀이 LinkedIn을 가장 먼저 찾는 이유는 데이터가 구조화되어 있고, 검색 가능하며, 전문가가 직접 입력한 정보이기 때문입니다.
• 채용: 특정 스킬, 지역, 경력 수준에 맞는 후보자를 프로필 스크래핑으로 찾습니다.
• 시장 조사: 수집된 LinkedIn 데이터를 바탕으로 채용 트렌드, 회사 성장, 경쟁 포지셔닝을 분석합니다.
• 경쟁사 분석: 경쟁사의 인원 변동, 신규 입사자, 조직 구조를 추적합니다.

이런 유혹은 충분히 이해됩니다. LinkedIn은 전문가들이 자신의 경력 정보를 구조화된 검색 가능한 형태로 직접 올리는 곳이니까요. 이와 비슷한 수준의 공개 정보 소스는 사실상 없습니다.

간단한 답: 링크드인을 스크래핑하는 건 합법인가?

짧게 말하면: 무엇을, 어떻게, 어디에서 스크래핑하느냐 — 그리고 당신과 대상 사용자가 어느 지역에 있느냐에 따라 달라집니다.

• 미국에서는 로그인 없이 진짜 공개된 LinkedIn 데이터를 스크래핑하는 경우, hiQ v. LinkedIn 판례 이후 CFAA 위험이 낮아졌습니다. 하지만 LinkedIn의 서비스 약관은 여전히 위반합니다.
• 로그인한 상태에서 스크래핑하거나, 가짜 계정을 쓰거나, Sales Navigator 같은 유료 제품에서 데이터를 가져오는 행위는 명백히 고위험입니다.
• EU에서는 "공개 데이터다"가 법적 방어 논리가 되지 않습니다. GDPR에 따른 적법한 처리 근거가 반드시 필요합니다.
• LinkedIn은 계정 제한부터 민사 소송, 금지명령까지 여러 단계에 걸쳐 스크래퍼를 적극적으로 탐지하고 제재합니다.

제가 이 주제를 처음 조사할 때 이런 표가 있었으면 정말 좋았을 겁니다.

상황별 합법성 매트릭스

시나리오	데이터 유형	미국 내 법적 상태	EU 내 법적 상태	위험 수준
공개 프로필 스크래핑(로그인 없음)	공개	CFAA 위험 낮음(hiQ 판례); ToS 위반	GDPR상 적법한 처리 근거 필요	⚠️ 중간
로그인 상태에서 스크래핑	비공개/접근 제한	ToS 위반 + CFAA 위험 가능	GDPR 위반 가능성 높음	🔴 높음
Sales Navigator 데이터 스크래핑	비공개/유료	ToS + 계약 위반	GDPR 위반 + 계약 위반	🔴 매우 높음
채용 공고 스크래핑(공개)	공개	CFAA 위험 낮음	적법한 처리 근거 필요	⚠️ 낮음~중간
상업적 재판매 목적 스크래핑	공개/비공개	소송 위험 높음(Mantheos 판례)	GDPR + ePrivacy 위험	🔴 매우 높음
개인/학술 프로젝트용 스크래핑	공개	위험 낮음	적법한 처리 근거 필요; 집행 우선순위는 낮음	✅ 낮음
LinkedIn 공식 API 사용	승인된 접근	합법(API 약관 내)	합법(API 약관 내)	✅ 낮음

시나리오별 위험 차이는 무엇에서 올까요? 핵심은 세 가지입니다. (1) 로그인이나 접근 통제를 우회하는지, (2) 데이터가 정말 공개인지 아니면 계정 뒤에 가려져 있는지, (3) 수집한 데이터를 이후에 어떻게 쓰는지(개인 연구인지 상업적 재판매인지)입니다. 이 요소들은 각각 독립적으로 법적 리스크를 크게 높입니다.

LinkedIn 스크래핑에 적용되는 핵심 법률

LinkedIn 스크래핑 분쟁에서는 거의 언제나 세 가지 법적 프레임워크가 등장합니다.

Computer Fraud and Abuse Act(CFAA)

CFAA는 스크래핑과 관련해 미국에서 가장 중요한 연방법입니다. 원래 1986년에 해킹 대응을 위해 만들어졌으며, "승인 없이" 또는 "허가된 접근 범위를 초과하여" 컴퓨터에 접근하는 행위를 금지합니다.

스크래핑에서의 쟁점은 이것입니다. 웹사이트 약관에 금지되어 있더라도, 공개적으로 접근 가능한 웹페이지를 방문하는 것이 "무단 접근"에 해당할까요?

대법원의 2021년 Van Buren 판결 이후, 최소한 진짜 공개 데이터에 대해서는 대체로 "아니다" 쪽으로 기울었습니다. Van Buren은 CFAA의 적용 범위를 좁혔습니다. 원래 접근할 수 있는 정보를 잘못 사용하는 것만으로는 자동으로 연방 컴퓨터 범죄가 되지 않는다는 뜻입니다. 하지만 로그인, 가짜 계정 사용, 유료 벽 우회처럼 인증 장벽 뒤의 데이터를 스크래핑하는 행위는 여전히 실질적인 CFAA 위험이 있습니다. 운영자가 허용하지 않은 방식으로 시스템에 접근하는 셈이기 때문입니다.

GDPR 및 유럽 데이터 보호법

EU의 일반개인정보보호법(GDPR)은 EU/EEA 거주자의 개인정보가 어떻게 수집, 처리, 저장되는지를 규율합니다. 스크래퍼가 어디에 있든 상관없습니다. 텍사스에 앉아 베를린 거주자의 프로필을 스크래핑한다면, GDPR은 당신에게도 적용됩니다.

LinkedIn 스크래핑에서 특히 중요한 조항은 다음과 같습니다.

• 제6조(1)(f) — 정당한 이익: B2B 스크래핑에서 가장 자주 거론되는 처리 근거입니다. 다만 내 이익이 정보주체의 프라이버시 권리를 압도하지 않는다는 점을 입증하는 문서화된 균형 테스트가 필요합니다.
• 제17조 — 삭제권: 개인은 자신의 스크래핑 데이터를 삭제하라고 요구할 수 있습니다.
• 제9조 — 민감정보: 스크래핑 과정에서 인종/민족적 출신, 정치적 견해, 건강 정보 등(LinkedIn 프로필에 종종 포함될 수 있음)이 포착되면 더 엄격한 규정이 적용됩니다.
• 제14조 — 정보 제공 의무: 데이터가 공개되어 있었더라도, 이를 수집했다는 사실을 사용자에게 알려야 할 수 있습니다.

핵심은 이겁니다. GDPR에서는 "공개적으로 보인다"는 것이 적법한 처리 근거가 아닙니다. 스크래핑을 시작하기 전에 법적 근거를 확인하고 문서화해야 합니다.

LinkedIn의 서비스 약관

LinkedIn의 사용자 계약은 매우 분명합니다. 8.2조는 다음을 금지합니다.

• 프로필 및 기타 데이터를 포함한 LinkedIn 서비스에서 스크래핑 또는 복사를 수행하기 위해 소프트웨어, 스크립트, 로봇, 크롤러, 브라우저 플러그인, 애드온 또는 기타 프로세스를 개발, 지원, 사용
• 보안 기능, 접근 통제 또는 사용 제한을 우회하거나 회피
• 봇이나 무단 자동화 수단으로 서비스에 접근하거나, 연락처를 추가/다운로드하거나, 메시지를 발송
• LinkedIn에서 얻은 정보를 동의 없이 복사, 사용, 표시 또는 배포
• LinkedIn 서비스나 관련 데이터를 임대, 대여, 판매하거나 그 밖의 방식으로 수익화

LinkedIn의 자동화 활동 관련 도움말과 금지 소프트웨어 문서도, 데이터를 스크래핑하거나 활동을 자동화하는 서드파티 브라우저 확장 프로그램은 명시적으로 금지되며 위반 시 계정 제한이나 법적 조치가 있을 수 있다고 다시 강조합니다.

ToS 위반은 계약 위반이지, 반드시 형사 범죄는 아닙니다. 하지만 LinkedIn이 민사상 조치를 취할 강력한 근거가 되며, 실제로 LinkedIn은 이를 매우 적극적으로 활용합니다.

hiQ 대 LinkedIn 타임라인: 실제로 무엇이 달라졌나

많은 글이 이 부분을 잘못 설명합니다. hiQ v. LinkedIn을 근거로 "링크드인 스크래핑은 합법이다"라고 말하곤 하죠. 실제로는 훨씬 복잡합니다. 이 사건은 명확한 판례를 남기지 않은 채 종결됐습니다.

2017년 가처분부터 2022년 합의까지

실제 타임라인은 다음과 같습니다.

• 2017년: 공개 LinkedIn 프로필을 분석해 이직 가능성을 예측하던 hiQ Labs에 LinkedIn이 중지 요구서를 보냅니다. hiQ는 소송을 제기하고, 캘리포니아 북부지법은 hiQ가 공개 프로필 스크래핑을 계속할 수 있도록 예비금지명령을 내립니다.
• 2019년: 제9연방항소법원은 공개적으로 접근 가능한 데이터의 스크래핑이 CFAA를 위반하지 않을 가능성이 높다고 판단하며 이를 유지합니다.
• 2021년: 대법원은 제9연방항소법원의 판단을 파기하고, CFAA의 범위를 좁힌 Van Buren v. United States를 고려해 재검토하라고 환송합니다.
• 2022년 4월: 제9연방항소법원은 다시 자신의 입장을 재확인합니다. Van Buren은 오히려 기존 판단을 강화했을 뿐이며, 공개 데이터 스크래핑은 CFAA상 "무단 접근"에 해당하지 않는다는 취지입니다.
• 2022년 11월: 1심 법원에서는 LinkedIn의 계약 위반 청구가 여전히 살아 있습니다. 법원은 LinkedIn 사용자 계약이 명시적으로 스크래핑을 금지한다고 언급했습니다. 또한 로그인된 QA를 위해 가짜 계정을 만든 "turkers" 사용과 관련해 LinkedIn 측 손을 들어줍니다.
• 2022년 12월: 양측은 비공개 합의에 도달합니다. 법률 해설에 따르면 hiQ는 LinkedIn 스크래핑을 영구적으로 금지하는 명령과 50만 달러 판결에 동의했고, 가짜 계정 접근에 기반한 CFAA 민사 청구에 충분한 손해가 있었다고 인정했습니다.

요약하면, hiQ는 제9연방항소법원 관할에서 진짜 공개·로그아웃 상태의 데이터 스크래핑에 대한 CFAA 위험을 낮췄습니다. 하지만 LinkedIn을 마음대로 스크래핑할 권리를 만들어주지는 않았습니다. 계약 위반 청구는 살아남았고, 가짜 계정 접근은 처벌 대상이었습니다. 그리고 합의로 끝났기 때문에 핵심 쟁점에 대한 대법원의 구속력 있는 최종 판단도 없습니다.

포럼에서는 이 부분을 자주 오해합니다. 어떤 사람은 "LinkedIn이 이겼다"고 하고, 또 어떤 사람은 "hiQ가 이겼다"고 말합니다. 하지만 어느 쪽도 최종 확정 판결을 받은 것은 아닙니다. 이 질문은 아직 부분적으로 열린 상태입니다.

LinkedIn 대 Mantheos 사건

Mantheos는 명백히 불법적인 스크래핑이 어떤 모습인지 보여주는 대표 사례입니다. 이 회사는 가짜 계정과 가짜 신용카드를 사용해 LinkedIn의 유료 Sales Navigator 제품에 접근한 뒤, 데이터를 스크래핑해 상업적으로 재판매했습니다.

결과는 이랬습니다. LinkedIn은 Mantheos가 스크래핑한 회원 프로필 데이터를 영구 삭제하고, 스크래핑 소프트웨어를 폐기하며, 스크래핑 또는 기타 자동화 수단으로 LinkedIn 회원 프로필 데이터에 다시 접근하지 않기로 합의했다고 밝혔습니다. 이 사건은 가짜 신원, 가짜 이름의 가상 직불카드, 유료 Sales Navigator 접근, 상업적 재배포가 결합된 사례로, 공개 페이지 열람과 비교해서는 안 되는 수준의 리스크입니다.

2024~2026년 새로 달라진 점

hiQ가 합의로 끝난 뒤에도 법적 환경은 그대로 멈춰 있지 않았습니다. 몇 가지 변화가 중요합니다.

AI 학습 이슈. 스크래핑한 웹 데이터를 학습한 대규모 언어모델의 확산으로 프라이버시 감시가 더 강화됐습니다. LinkedIn 프로필 데이터에 대해서는 다른 개인정보 처리와 마찬가지로, 처리 전에 적법한 근거를 문서화하고, 수집량을 최소화하며, 대규모 프로파일링이나 자동 의사결정이 포함될 경우 더 엄격한 검토를 예상해야 합니다.

LinkedIn의 대응. LinkedIn은 공개적으로 스크래핑된 데이터가 공개적으로 보이고 "침해"가 아니더라도, 그것의 집계와 재판매는 남용으로 본다고 밝혔습니다. 또한 법적 조치와 기술적 수단을 모두 사용해 무단 스크래핑에 대응한다고 설명했습니다.

미국 주(州) 프라이버시법. CFAA 외에도 캘리포니아(CCPA/CPRA), 버지니아, 콜로라도, 커네티컷 등 여러 주에서 종합 개인정보 보호법을 도입했습니다. CCPA는 캘리포니아 주민에게 자신의 개인정보에 대해 알 권리, 삭제권, 판매/공유 거부권을 부여합니다. 이는 LinkedIn 프로필에서 스크래핑한 데이터도 포함될 수 있습니다.

글로벌 트렌드는 분명합니다. 규제는 더 많아지고, 집행은 더 강화되며, 리스크는 커지고 있습니다.

미국 vs EU vs 기타 지역: 당신이 있는 곳에서 링크드인 스크래핑은 합법일까?

대부분의 LinkedIn 스크래핑 가이드가 놓치는 가장 큰 부분 중 하나는, 미국법만 중요하다고 가정한다는 점입니다. 사실이 아닙니다. 데이터 주체가 어느 나라에 사는지가 적용되는 개인정보 보호 체계를 결정하며, 서버 위치는 핵심이 아닙니다.

관할권	핵심 법률	공개 데이터 스크래핑	개인정보 처리	집행 위험
🇺🇸 미국	CFAA, CCPA/CPRA, 주별 개인정보법	공개 데이터는 CFAA 위험 낮음(hiQ); ToS는 여전히 적용	개인정보의 상업적 이용은 소송 위험 존재	중간 — LinkedIn이 적극 소송 제기
🇪🇺 EU / EEA	GDPR(제6조, 제9조, 제17조)	적법한 처리 근거 필요(정당한 이익 균형 테스트)	삭제권 적용; 민감정보는 명시적 동의가 선호됨	높음 — 감독기구가 스크래핑 조사 활발
🇬🇧 영국	UK GDPR + Data Protection Act 2018	EU와 유사; ICO 가이드 적용	GDPR과 유사한 의무	중간~높음
🇦🇺 호주	Privacy Act 1988, APPs	공개 데이터에는 상대적으로 덜 엄격	개인정보의 상업적 처리 규제	낮음~중간
🇧🇷 브라질	LGPD	적법한 처리 근거 필요	GDPR과 유사한 프레임워크	중간

미국: CFAA와 주 프라이버시법

hiQ와 Van Buren 이후 미국의 입장은 이렇습니다. 진짜 공개된 로그아웃 상태의 LinkedIn 데이터를 스크래핑하는 행위는 아마도 CFAA를 위반하지 않을 가능성이 큽니다. 하지만 "연방법 하나를 위반하지 않을 가능성이 있다"는 말이 "합법이고 안전하다"는 뜻은 아닙니다. LinkedIn의 ToS는 여전히 적용됩니다. 또한 CCPA/CPRA 같은 주 프라이버시법은 캘리포니아 거주자의 데이터를 상업적으로 다룰 경우 추가 의무를 부과합니다. 그리고 LinkedIn은 캘리포니아에 본사를 두고 있으며, 적극적으로 소송을 제기해 왔습니다.

EU와 EEA: GDPR의 엄격한 요구사항

스크래퍼에게 가장 까다로운 곳이 바로 GDPR입니다. B2B 스크래핑에서 가장 흔히 인용되는 적법한 근거는 제6조(1)(f)의 정당한 이익이지만, 이것은 내 이익이 정보주체의 권리를 압도하지 않는다는 점을 보여주는 문서화된 정당한 이익 평가(LIA)가 필요합니다. ICO의 가이드는 처리 시작 이전에 적법한 근거를 결정하고 문서화해야 하며, 그 처리가 단지 편리한 것이 아니라 필요해야 하고, 합리적인 기대, 영향, 요청 시 처리 중단 가능성까지 고려해야 한다고 분명히 밝힙니다.

여기에 삭제권(제17조), 제14조에 따른 고지 의무, 그리고 AI 학습을 위한 스크래핑에 대해 점점 더 관심을 두는 감독기구의 흐름까지 더해지면, EU 대상 LinkedIn 스크래핑의 컴플라이언스 부담은 상당합니다.

영국, 호주, 브라질, 그 외 지역

영국은 UK GDPR과 Data Protection Act 2018을 통해 GDPR 유사 체계를 따릅니다. 호주의 Privacy Act 1988은 공개 데이터에 대해서는 덜 엄격하지만, 개인정보의 상업적 처리에는 여전히 규제가 적용됩니다. 브라질의 LGPD 역시 여러 면에서 GDPR과 유사합니다.

전 세계적인 방향성은 더 강한 데이터 보호 규제로 수렴하는 것입니다. 여러 국가의 LinkedIn 프로필을 동시에 스크래핑한다면, 이들 규정을 한꺼번에 적용받을 수 있습니다.

LinkedIn은 실제로 스크래핑을 막기 위해 무엇을 하는가

법률 이론과 실제는 다릅니다. LinkedIn이 현장에서 하는 일은 또 다른 문제입니다.

기술적 방어

LinkedIn의 탐지 체계는 여러 층으로 구성돼 있습니다.

• 속도 제한과 검색 제한: 무료 계정은 하루 약 50~80개 정도의 프로필 열람으로 제한됩니다. 이를 넘으면 제한에 걸립니다.
• CAPTCHA 도전 과제: 자동화된 탐색 패턴은 CAPTCHA를 유발해 스크래핑 흐름을 끊습니다.
• 봇 탐지 알고리즘: LinkedIn은 마우스 움직임, 스크롤 패턴, 요청 타이밍, 브라우저 지문을 분석해 비인간적 활동을 식별합니다.
• 로그인 장벽: LinkedIn 데이터의 상당수는 인증된 사용자에게만 보이므로, 이를 스크래핑하려면 로그인이 필요하고 ToS에도 동의해야 합니다.
• IP 차단 및 세션 모니터링: 같은 IP에서 반복 요청이 발생하거나 세션 패턴이 비정상적이면 차단됩니다.

법적 대응

LinkedIn은 기술적 수단에만 의존하지 않습니다. 법무팀은 Proxycurl, Apollo, Seamless.AI 등을 포함한 여러 회사에 중지 요구서를 보낸 바 있습니다. Proxycurl 창업자는 공개적으로 이 경험을 언급하며, LinkedIn은 법정 싸움에 "무한에 가까운 자금"을 쓸 수 있다고 말했습니다. LinkedIn 데이터 기반 비즈니스를 고려하는 스타트업이라면 매우 경각심을 가져야 할 대목입니다.

LinkedIn은 민사 소송(hiQ, Mantheos 등)도 제기했고, 자사 생태계에서 관련 도구의 퇴출을 추진했으며, 무단 스크래퍼에 대한 법적 조치를 계속하겠다고 공개적으로 밝혔습니다.

적발되면 어떤 일이 벌어지는가: 단계별 결과

결과는 점진적으로 악화됩니다. 이 계단을 이해하면 리스크를 현실적으로 평가할 수 있습니다.

1단계: 소프트 탐지

CAPTCHA, 속도 제한, 임시 검색 제한 등이 발생합니다. 이는 자동 반응이며, 아직 LinkedIn 직원이 계정을 직접 검토한 것은 아닙니다. 복구는 비교적 쉽습니다. 자동화를 중단하고, 잠시 기다렸다가 수동으로 사용하면 됩니다.

2단계: 계정 제한

프로필 열람 제한, 검색 기능 제한 등이 적용됩니다. LinkedIn이 계정을 검토 대상으로 표시할 수 있습니다. 경고 메시지가 보일 수도 있습니다. 문제를 일으킨 도구를 끄고 스크래핑을 중단하면 복구 가능성이 있습니다.

3단계: 계정 정지 또는 영구 차단

계정을 영구적으로 잃으면 연결된 인맥, 게시물, 추천, 메시지 기록까지 모두 사라집니다. 전부입니다. 리크루터 포럼에는 브라우저 확장 프로그램 하나 때문에 5,000개가 넘는 연결을 하루아침에 잃었다는 글도 있습니다. 수년간 쌓은 네트워크가 사라지는 셈이죠.

LinkedIn이 영구 차단을 쉽게 철회하는 경우는 드뭅니다. 그리고 차단 후 새 계정을 만드는 것도 ToS 위반일 수 있습니다.

4단계: 중지 요구서

LinkedIn 법무팀이 스크래핑을 중단하고 수집 데이터를 폐기하라는 공식 통지를 보냅니다. 이 일은 대기업과 1인 창업자 모두에게 발생했습니다. 중지 요구서를 무시하면 보통 소송으로 이어집니다.

5단계: 민사 소송

LinkedIn은 계약 위반 청구, CFAA 청구(로그인 우회나 가짜 계정이 관련된 경우), 그리고 경우에 따라 불공정 경쟁이나 무단침입 이론까지 제기할 수 있습니다. Mantheos 사건은 삭제, 데이터 폐기, 합의 비용으로 끝났습니다. 최종적으로 이기더라도 변호 비용만으로도 6자리 수 비용이 들 수 있습니다.

6단계: 규제 벌금

EU를 대상으로 하는 운영의 경우, GDPR 벌금은 전 세계 연간 매출의 최대 4% 또는 2,000만 유로 중 더 큰 금액까지 부과될 수 있습니다. 한 명의 정보주체가 자신의 프로필이 스크래핑되었다고 제기한 शिकायत만으로도 감독기구 조사로 이어질 수 있습니다. 특히 AI 학습용 스크래핑에 대한 감독기구의 관심이 높아지는 지금, 이 위험은 줄어들기는커녕 커지고 있습니다.

분명히 해둘 한 가지가 있습니다. 탐지를 피하는 것은 컴플라이언스 전략이 아닙니다. 프록시, CAPTCHA 해결 서비스, 속도 제한 우회 기술을 써도 법적 판단은 바뀌지 않습니다. 오히려 제어를 우회하려는 의도를 보여주기 때문에 법적 불리함이 커질 수 있습니다.

그래도 LinkedIn 데이터를 수집하고 싶다면 지켜야 할 모범 관행

LinkedIn 데이터가 정말 필요하고 진행하기로 결정했다면, 아래 원칙들이 리스크를 줄여줍니다. 다만 위험을 없애주지는 않습니다.

공개 데이터만 접근하기

로그인 없이 볼 수 있는 데이터만 다루세요. 가짜 계정, 공유 자격 증명, 유료 벽 우회는 절대 금지입니다. 로그인하는 순간 LinkedIn의 ToS를 수락한 것이며, 전면적인 집행 대상이 됩니다.

속도 제한과 robots.txt를 존중하기

LinkedIn 서버에 과부하를 주지 마세요. 요청 빈도는 낮고 사람처럼 보이게 유지해야 합니다. LinkedIn의 robots.txt 지시사항을 확인하고 따르세요. 법원은 robots.txt 준수 여부를 선의 또는 악의의 증거로 보는 경우가 있습니다.

GDPR 의무를 정확히 이해하기

EU 거주자의 데이터를 다룬다면:

• 수집을 시작하기 전에 적법한 근거를 문서화할 것
• 제6조(1)(f)에 의존한다면 정당한 이익 평가(LIA)를 수행할 것
• 목적 달성에 필요한 최소한의 필드만 수집할 것
• 삭제권 및 이의제기권 요청에 신속하게 응답할 것
• 필요한 경우 제14조 고지를 제공할 것
• 처리 활동 기록을 유지할 것

가능하면 LinkedIn 공식 API 사용하기

LinkedIn의 Marketing API와 People API는 특정 데이터에 대한 승인된 접근을 제공합니다. API를 사용하면 ToS 위반 위험을 없앨 수 있습니다. 다만 승인 절차가 까다롭고, 속도 제한이 있으며, 웹사이트에서 보이는 것보다 훨씬 제한된 데이터만 제공합니다. 많은 리드 생성 사례에서 API는 팀이 원하는 정보를 모두 주지 못하지만, 본인의 사례를 커버하는지 확인할 가치는 충분합니다.

실제로 필요한 비즈니스 데이터를 얻는 더 안전한 대안

대부분의 LinkedIn 스크래핑 가이드가 놓치는 점이 하나 있습니다. 대부분의 팀은 LinkedIn 데이터 자체가 필요한 게 아닙니다. 필요한 건 비즈니스 연락처 정보, 회사 정보, 또는 리드 리스트입니다. LinkedIn은 그 데이터를 얻는 한 방법일 뿐이고, 법적 위험은 가장 높습니다. 더 낮은 리스크로 비슷하거나 더 좋은 데이터를 제공하는 소스는 많습니다.

대안	얻을 수 있는 정보	법적 위험	한계
LinkedIn API(Marketing/Sales)	승인된 데이터, 제한된 필드	✅ 낮음(규정 준수 시)	승인 까다로움, 속도 제한, 비용 높음
회사 웹사이트 스크래핑	연락처, 팀 페이지, 제품 정보	✅ 낮음(공개 웹사이트)	사이트별로 흩어져 있음
비즈니스 디렉터리/공개 목록	전화번호, 이메일, 주소	✅ 낮음	데이터 최신성 차이
데이터 보강 API(Clearbit, ZoomInfo 등)	회사 정보 + 연락처 데이터	✅ 낮음(책임이 제공사로 이전)	유료; 데이터 수집 윤리의 편차

회사 웹사이트를 직접 스크래핑하기

연락처 페이지, 팀 페이지, 회사 소개, 보도자료 같은 공개 회사 웹사이트는 LinkedIn보다 훨씬 낮은 법적 리스크로 접근할 수 있습니다. 회사가 직접 운영·관리하는 사이트이므로, 정보가 더 풍부하고 최신인 경우도 많습니다.

바로 이 지점에서 Thunderbit가 유용합니다. 우리의 AI 웹 스크래퍼는 사이트 약관과 관련 법률이 허용하는 범위에서 공개 웹사이트의 이메일, 전화번호, 구조화된 회사 데이터를 추출할 수 있습니다. AI Suggest Fields 기능은 페이지를 읽고 자동으로 적절한 컬럼을 추천하므로, 직접 설정할 필요가 거의 없습니다. 서브페이지 스크래핑은 팀원 개별 페이지나 제품 페이지까지 방문해 레코드를 보강할 수 있고, 페이지네이션 처리로 여러 페이지로 된 디렉터리도 스크립트 없이 수집할 수 있습니다.

비즈니스 디렉터리와 공개 목록

옐로 페이지, 산업 디렉터리, 상공회의소 목록, 정부 등록부, 행사 참가자 명단 — 모두 공개되어 있고, LinkedIn보다 훨씬 낮은 위험을 가집니다. Thunderbit의 클라우드 스크래핑은 이런 소스에서 대량 추출을 처리할 수 있으며, 개발자 워크플로우에서는 API(POST /extract)와 CLI로 구조화된 JSON 출력과 함께 대규모 자동화를 구현할 수 있습니다.

데이터 보강 서비스

Clearbit, ZoomInfo 같은 서비스는 자체적으로 수집한(적어도 표면적으로는 규정을 준수하는) 데이터 소싱을 통해 회사 정보와 연락처 데이터를 제공합니다. 법적 리스크는 제공사 쪽으로 옮겨가지만, 데이터 수집 윤리와 정확도는 서비스마다 차이가 있습니다. 유료 서비스이긴 하지만, 대규모로 신뢰할 수 있는 데이터가 필요한 팀이라면 LinkedIn 스크래핑의 법적 위험보다 비용 효율적일 수 있습니다.

실무 워크플로우

실제 목표가 리드 리스트를 만들거나 CRM 레코드를 보강하는 것이라면, 워크플로우는 다음과 같습니다.

1. 공개 디렉터리, 산업 목록, 행사 페이지에서 대상 기업을 식별합니다.
2. Thunderbit의 Chrome 확장 프로그램을 사용해 회사 웹사이트에서 연락처 정보, 팀 정보, 제품 데이터를 스크래핑합니다.
3. AI Suggest Fields를 사용해 Thunderbit가 이름, 직함, 이메일, 전화번호 등 적절한 컬럼을 자동 감지하게 합니다.
4. 기본 내보내기에는 유료벽이 없도록 Google Sheets, Airtable, Notion, 또는 CRM으로 바로 내보냅니다.
5. 추가적인 회사 정보나 인텐트 데이터가 필요하다면 데이터 제공사로 보강합니다.

이 방법은 LinkedIn을 건드리지 않으면서도 유사한 비즈니스 데이터를 얻을 수 있고, 각 소스의 약관·프라이버시 의무·후속 사용을 확인한다는 전제하에 법적 노출도 낮출 수 있습니다.

여러 데이터 소스에서 AI 기반 스크래핑이 어떻게 작동하는지 더 깊이 알고 싶다면 코딩 없이 웹 스크래핑하는 방법과 AI 웹 스크래핑 가이드를 참고하세요.

핵심 요약

• 로그인 없이 공개된 LinkedIn 데이터를 스크래핑하는 행위는 hiQ 이후 미국에서 CFAA 위험이 낮아졌지만, 여전히 LinkedIn의 서비스 약관을 위반하며 소송 위험이 있습니다.
• EU에서는 "공개되어 있다"가 법적 방어가 되지 않습니다. LinkedIn 스크래핑 대부분은 문서화된 GDPR 적법 근거가 필요하며, 집행도 강화되고 있습니다.
• 로그인 뒤를 스크래핑하거나, 가짜 계정을 사용하거나, 유료 벽 데이터 재판매를 하는 행위는 명백히 고위험이며, 여러 법적 체계에서 불법일 가능성이 높습니다.
• LinkedIn은 계정 제한부터 소송, 금지명령, 삭제 의무까지 여러 단계로 스크래퍼에 적극 대응합니다.
• hiQ 사건이 LinkedIn 스크래핑을 합법화한 것은 아닙니다. 공개 데이터에 대한 CFAA 위험을 한 관할권에서만 낮췄을 뿐이고, 계약 위반 청구는 살아남았으며 사건은 구속력 있는 판례 없이 합의로 끝났습니다.
• 비즈니스 팀에게 더 낮은 위험의 접근법은 공개 회사 웹사이트와 디렉터리, Thunderbit 같은 도구, 상황에 맞는 공식 API, 또는 명확한 컴플라이언스 체계를 갖춘 데이터 제공사로부터의 라이선싱입니다.
• LinkedIn을 스크래핑하기 전에 스스로에게 물어보세요: "이 데이터를 법적 리스크와 플랫폼 리스크가 더 낮은 곳에서 얻을 수 있을까?" 많은 경우 답은 '그렇다'입니다.

FAQ

공개 LinkedIn 프로필을 스크래핑하는 것은 합법인가요?

미국에서는 로그인 없이 공개적으로 보이는 LinkedIn 프로필을 스크래핑하는 행위가 제9연방항소법원의 hiQ 판례를 기준으로 CFAA 위험이 낮습니다. 하지만 LinkedIn의 서비스 약관은 여전히 위반하므로 계약 위반 리스크가 있습니다. EU에서는 공개 데이터라도 GDPR상 적법한 처리 근거가 필요합니다. "공개적으로 보인다"는 것이 "자유롭게 사용 가능하다"는 뜻은 아닙니다.

LinkedIn이 스크래핑 때문에 내 계정을 차단할 수 있나요?

네. LinkedIn은 속도 제한, 봇 탐지 알고리즘, 브라우저 지문 인식 등을 통해 자동화 활동을 적극적으로 탐지합니다. 결과는 임시 제한부터 영구 차단까지 다양하며, 복구가 보장되지 않습니다. 사용자는 수년간 쌓은 연결과 콘텐츠를 하루아침에 잃었다고 보고하곤 합니다.

LinkedIn Sales Navigator를 스크래핑하는 것은 합법인가요?

Sales Navigator 데이터를 스크래핑하는 것은 매우 위험합니다. 유료 접근 벽 뒤의 데이터이기 때문에 ToS 위반뿐 아니라 Sales Navigator 구독 계약 위반 가능성도 있습니다. 가짜 계정과 가짜 신용카드로 Sales Navigator에 접근했던 Mantheos 사건은 LinkedIn에 유리한 영구 금지명령과 합의로 끝났습니다.

EU 거주자의 LinkedIn 프로필을 스크래핑할 때 GDPR이 적용되나요?

네, 스크래퍼가 어디에 있든 상관없습니다. EU/EEA 거주자의 개인정보를 처리한다면 GDPR을 따라야 하며, 정당한 이익 같은 문서화된 적법 근거, 삭제권 준수, 제14조에 따른 정보주체 고지 등을 포함합니다.

LinkedIn을 스크래핑하지 않고 비즈니스 연락처 데이터를 얻는 더 안전한 방법은 무엇인가요?

대표적인 대안은 다음과 같습니다. (1) 공개 회사 웹사이트에서 연락처, 팀 페이지, 제품 데이터를 스크래핑하기(Thunderbit 같은 도구가 도움이 됩니다); (2) 비즈니스 디렉터리와 공개 목록 활용; (3) 사용 사례가 적합하다면 LinkedIn 공식 API 사용; (4) Clearbit, ZoomInfo 같은 보강 데이터 제공사로부터 라이선스 구매. 이런 방법들은 비슷한 비즈니스 데이터를 훨씬 낮은 법적 노출로 제공합니다.

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