스크린 스크래핑이란? AI로 쉽고 빠르게 데이터 추출하는 방법

처음 프로덕트 매니저로 일할 때를 떠올려보면, '데이터를 얻는다'는 건 개발자에게 커피 한 잔 사주며 부탁하거나, 몇 시간씩 표를 복사해 엑셀에 붙여넣는 일이 일상이었어요. (아직도 끝없는 Ctrl+C, Ctrl+V의 악몽이 생생하네요.) 지금은 데이터가 넘쳐나는 시대—2036년에는 웹 스크래핑 소프트웨어 시장만 해도 규모로 커질 전망이라고 합니다. 하지만 여전히 대부분의 데이터는 화면 속에 갇혀 있죠. 웹사이트, PDF, 앱 등 여기저기 흩어져 있고, 내보내기 버튼 하나 없는 경우도 많아요.

이럴 때 필요한 게 바로 스크린 스크래핑입니다. 예전부터 있던 방식이지만, 요즘은 AI 덕분에 완전히 새로워졌죠. 영업, 이커머스, 부동산, 혹은 엑셀을 사랑하는 분이라면(누구나 환영!), 최신 스크린 스크래핑이 어떻게 돌아가는지, 그리고 같은 AI 기반 데이터 스크래핑 도구가 얼마나 쉽게 쓸 수 있는지 알면 업무 효율이 확 달라집니다. 지금부터 하나씩 풀어볼게요.

스크린 스크래핑이란? 데이터 추출, 쉽게 풀어보기

스크린 스크래핑은 화면에 보이는 정보를 사람이 일일이 적는 대신, 로봇이 대신 기록해주는 디지털 방식이에요. 즉, 앱, 웹사이트, PDF 등 눈에 보이는 인터페이스에서 데이터를 뽑아내서, 다른 곳에서 쓸 수 있게 바꿔주는 과정이죠. ()

예를 들어, 웹사이트에서 표를 복사해 엑셀에 붙여넣어 본 적 있다면, 이미 수작업 스크린 스크래핑을 해본 거예요. 차이점은, 자동화 도구를 쓰면 Ctrl, V 키가 닳을 걱정이 없다는 것! 소프트웨어가 화면에 보이는 내용을 '읽어서' 데이터를 추출하고, 선택이 안 되는 텍스트라면 컴퓨터 비전이나 OCR(광학 문자 인식) 기술을 활용하기도 해요.

스크린 스크래핑은 웹 스크래핑, 데이터 스크래핑과 자주 헷갈리는데, 간단히 정리하면 이렇습니다:

• 스크린 스크래핑: 화면에 보이는 정보를 추출합니다.
• 웹 스크래핑: 웹사이트의 *코드(HTML, JSON 등)*에서 데이터를 가져옵니다.
• 데이터 스크래핑: 웹, 앱, 파일 등 모든 소스에서 자동으로 데이터를 추출하는 넓은 개념입니다.
• 웹 크롤링: 웹페이지를 탐색하고 색인하는 과정으로, 데이터 추출과는 다릅니다.

즉, 구식 앱이나 잠긴 PDF, 혹은 데이터 내보내기를 막아둔 웹사이트에서 정보를 얻고 싶다면, 스크린 스크래핑이 비장의 무기가 될 수 있어요.

스크린 스크래핑 vs. 웹 스크래핑 vs. 데이터 스크래핑: 뭐가 다를까?

이 용어들은 스타트업 점심시간 샐러드처럼 뒤섞여 쓰이지만, 실제로는 다릅니다. 아래 표로 한눈에 정리해볼게요:

왜 헷갈릴까요? 실제로 이 기술들이 함께 쓰이기 때문이에요. 예를 들어, 웹 크롤러가 사이트의 모든 페이지를 찾고, 웹 스크래퍼가 데이터를 추출하며, 만약 데이터가 코드에 없고 화면에만 보인다면 스크린 스크래핑이 필요하죠.

비즈니스에서 스크린 스크래핑이 중요한 이유: 실제 활용 예시

기업들이 스크린/웹/데이터 스크래핑에 관심을 갖는 이유는 뭘까요? 바로 데이터가 곧 경쟁력이고, 그 데이터가 쉽게 주어지지 않기 때문이죠.

실제 활용 예시는 다음과 같습니다:

이 외에도, 콘텐츠 마이그레이션, 규정 준수 모니터링, 내부 대시보드 구축 등 다양한 업무에 스크래핑이 활용되고 있어요.

전통적인 스크린 스크래핑 도구: 어떻게 작동하고, 어떤 한계가 있을까?

AI 이전의 스크린 스크래핑은 설명서 없는 가구 조립처럼 복잡했어요. 대표적인 방식은 두 가지입니다:

1. 코딩: 파이썬, 자바스크립트 등으로 직접 스크립트를 짜서 데이터 추출. 디버깅 좋아하는 분께 추천(!)
2. 노코드 스크래퍼: 화면에서 추출할 요소를 직접 클릭해 지정. 비교적 쉽지만, 웹사이트가 바뀌면 금방 오류가 생길 수 있어요.

그 외에도,

• 수동 복사-붙여넣기: 지루하고 오류도 많고, 시간도 엄청 잡아먹죠.
• 브라우저 자동화(Selenium, Playwright): 실제 사용자를 흉내내지만, 기술적 지식이 필요해요.
• OCR: 이미지나 스캔된 PDF에서 텍스트 추출할 때 사용합니다.

이 방식들의 단점은?

• 설정이 복잡하고 기술적 진입장벽이 높음
• 유지보수가 어렵고, 사이트가 조금만 바뀌어도 금방 오류 발생
• 데이터 가공이 제한적—가공은 사용자가 직접 해야 함
• 비개발자는 접근이 어려움

스크래퍼 고치느라 데이터 활용보다 더 많은 시간 쓴 적 있다면, 이 고충 공감하실 거예요.

AI 기반 스크린 스크래핑의 등장: 뭐가 달라졌을까?

이제부터가 진짜 재밌는 부분입니다. AI 기반 스크린 스크래핑은 기존의 복잡함을 완전히 뒤집었어요. 복잡한 셀렉터나 불안정한 코드를 만질 필요 없이, AI가 알아서 데이터를 뽑아줍니다.

어떻게 작동할까요?

• AI가 사람처럼 페이지를 읽음: 레이아웃을 파악하고, 맥락을 이해해 중요한 정보를 자동으로 찾아냅니다. 웹사이트가 바뀌어도 유연하게 대응해요.
• 원하는 데이터를 자연어로 설명: "상품명, 가격, 이미지를 추출해줘"라고 입력하면 AI가 알아서 추출 설정을 만듭니다.
• 데이터 가공도 실시간 처리: 라벨링, 번역, 계산 등도 AI가 추출과 동시에 처리할 수 있어요.

즉,

• 복잡한 설정 필요 없음
• 지속적인 유지보수 필요 없음
• 누구나 쉽게 사용 가능—개발자만의 영역이 아님

예를 들어, 를 사용하면 웹사이트 레이아웃에 상관없이 AI가 자동으로 적응해 데이터를 추출합니다. 추출 중 데이터 변환이나 라벨링도 간단히 추가할 수 있죠. 무엇보다 사용법이 정말 쉽습니다.

Thunderbit: 누구나 쉽게 쓸 수 있는 AI 웹 스크래퍼

조금 자랑하자면, 바로 이런 이유로 저희가 을 만들었어요.

• AI 필드 추천: 버튼 한 번만 누르면 Thunderbit의 AI가 페이지를 분석해 추출할 필드를 자동으로 제안합니다. 더 이상 셀렉터 고민은 끝!
• 서브페이지 스크래핑: 상세 정보가 필요하다면, Thunderbit가 각 서브페이지(예: 개별 상품/프로필 페이지)까지 자동 방문해 데이터를 풍부하게 수집합니다.
• 즉시 사용 가능한 템플릿: Amazon, Zillow, Instagram, Shopify 등 인기 사이트는 미리 준비된 템플릿으로 한 번에 데이터 추출이 가능합니다.
• 무료 데이터 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON 등 다양한 포맷으로 추가 비용 없이 내보낼 수 있습니다.
• 다양한 데이터 타입 지원: 텍스트, 숫자, 날짜, URL, 이메일, 전화번호, 이미지 등 모두 추출 가능.
• AI 데이터 변환: 라벨링, 포맷 변경, 번역 등도 AI 프롬프트로 간편하게 처리.

이 모든 기능이 하나에 담겨 있습니다. (데이터 추출이 이렇게 재밌을 줄이야!)

AI 스크린 스크래핑, 실제로 어떻게 돌아갈까? 단계별 가이드

Thunderbit로 AI 기반 스크린 스크래핑을 진행하는 과정을 예시로 보여드릴게요:

1. Thunderbit 크롬 확장 프로그램 설치
   • 에서 설치하세요.
2. 추출할 웹사이트나 PDF로 이동
   • Thunderbit는 웹사이트, PDF, 이미지까지 지원합니다.
3. 'AI 필드 추천' 클릭
   • AI가 페이지를 읽고, 예: 이름, 가격, 이메일, 이미지 등 컬럼을 제안합니다.
4. 필드 검토 및 수정
   • 컬럼 추가/이름 변경, 데이터 타입 지정, AI 프롬프트로 라벨링/번역 등 설정 가능.
5. '스크래핑' 클릭
   • Thunderbit가 데이터를 추출해 구조화된 표로 보여줍니다.
6. (선택) 서브페이지 스크래핑
   • 더 많은 정보가 필요하다면, 각 링크를 따라가 추가 데이터까지 수집.
7. 데이터 내보내기
   • CSV, Excel로 다운로드하거나 Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 전송.

최적의 결과를 위한 팁:

• 필드명은 명확하게(예: '상품명', 'USD 가격')
• 특별한 포맷이나 번역이 필요하면 프롬프트 추가
• 각 필드에 맞는 데이터 타입 선택

더 자세한 단계별 가이드는 나 에서 확인할 수 있어요.

예시 워크플로우: Thunderbit로 웹사이트에서 리드 추출하기

예를 들어, 영업 담당자가 업계 디렉터리에서 리드를 찾고 싶다면 다음과 같이 진행할 수 있습니다:

1. 디렉터리 페이지를 엽니다.
2. Thunderbit 확장 프로그램을 클릭하고 'AI 필드 추천'을 누릅니다.
3. Thunderbit가 이름, 회사, 이메일, 전화번호, 웹사이트 등 필드를 제안합니다.
4. 필요에 따라 '지역', '산업군' 등 컬럼을 추가/수정합니다.
5. '스크래핑'을 클릭하면 모든 리드가 표로 정리됩니다.
6. 일부 리드가 상세 프로필로 연결된다면, '서브페이지 스크래핑'을 눌러 LinkedIn URL, 이력 등 추가 정보까지 자동 수집.
7. 최종 리스트를 Excel이나 Google Sheets로 내보내면 바로 활용 가능합니다.

코딩도, 개발자에게 커피 쏠 필요도, 복잡한 과정도 없습니다.

텍스트를 넘어서: AI로 이미지, 라벨, 번역 등 고급 데이터 추출까지

최신 AI 웹 스크래퍼는 단순히 텍스트만 추출하는 게 아니에요. Thunderbit를 활용하면:

• 이미지 추출: 상품 카탈로그, 부동산 매물 등 이미지 데이터도 손쉽게 수집
• 이메일/전화번호 자동 추출 및 포맷팅
• 실시간 번역: 프랑스어 웹사이트에서 영어로 바로 변환해 추출
• 데이터 라벨링/분류: AI 프롬프트로 태그, 요약, 그룹화 등 자동 처리
• Notion, Airtable 등과 연동: 추출 데이터를 바로 원하는 툴로 전송

이런 기능 덕분에, CRM에 이미지, 다국어 데이터, 분류된 리드 등 다양한 정보를 한 번에 추가할 수 있어요.

고급 워크플로우가 궁금하다면 , 도 참고해보세요.

합법적이고 안전하게: 비즈니스에서 꼭 알아야 할 점

스크린 스크래핑은 강력하지만, 반드시 규정을 지켜야 합니다. 제가 항상 권장하는 체크리스트는 다음과 같아요:

• 웹사이트 이용약관 확인: 일부 사이트는 스크래핑을 금지합니다. 불확실하다면 사전 문의하거나 공식 API를 찾아보세요.
• robots.txt 준수: 법적 강제력은 없지만, 예의상 지키면 차단 위험도 줄일 수 있습니다.
• 로그인 뒤 데이터는 주의(본인 데이터 제외): 이 부분에서 법적 문제가 발생할 수 있습니다.
• 개인정보는 신중하게 처리: 이름, 이메일 등은 GDPR, CCPA 등 개인정보 보호법 적용 대상입니다.
• 서버 과부하 방지: 요청 속도 제한 등으로 웹사이트에 피해를 주지 않도록 하세요.

더 자세한 법적 이슈는 'LinkedIn 스크래핑, 합법일까?'와 에서 확인하세요.

핵심 요약: AI와 함께하는 스크린 스크래핑의 미래

스크린 스크래핑은 수작업의 고통에서 AI 기반 자동화로 진화했습니다. Thunderbit 같은 도구 덕분에, 이제 누구나 거의 모든 소스에서 데이터를 추출·가공·활용할 수 있고, 복잡한 설정이나 코딩도 필요 없습니다.

핵심만 정리하면:

• 스크린 스크래핑은 API로 접근 불가한 데이터까지 추출 가능
• AI 기반 도구로 비개발자도 쉽게 활용 가능
• 영업, 가격 모니터링, 시장 조사 등 다양한 업무를 클릭 몇 번으로 자동화
• 합법적·윤리적 사용 필수—항상 출처와 법을 존중하세요

이제 수작업 데이터 수집은 과거에 남겨두고, 로 새로운 방식의 데이터 추출을 경험해보세요. Ctrl, V 키도 이제 쉴 수 있습니다.

더 궁금하다면 에서 , 등 다양한 심층 가이드를 확인하거나, 을 직접 설치해 스크린 스크래핑의 쉬움을 체험해보세요.

아직도 데이터를 손으로 복사하고 있다면… 이제 더 나은 방법이 있습니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 스크린 스크래핑은 모바일 앱에도 적용되나요? 네, 특히 레거시 또는 폐쇄형 시스템의 모바일 앱에도 스크린 스크래핑이 가능합니다. 보통 UI 자동화나 모바일 전용 도구를 활용해 렌더링된 화면에서 데이터를 추출합니다.

2. 이미지나 시각적 콘텐츠도 추출할 수 있나요? 스크린 스크래핑은 텍스트에 국한되지 않습니다. 화면 영역을 캡처하거나 컴퓨터 비전 기술을 활용해 이미지, 차트, UI 요소 등도 추출·라벨링할 수 있습니다.

3. 스크린 스크래핑을 시작하려면 어떤 도구가 필요하나요? 파이썬, Selenium, Playwright 등 스크립트 도구로 시작할 수 있습니다. 비개발자라면 시각적 스크래퍼나 AI 기반 도구를 활용해 손쉽게 시작할 수 있습니다.

4. 스크린 스크래핑의 위험 요소는 무엇인가요? 법적 이슈, IP 차단, 데이터 정확성 문제 등이 있습니다. 화면 레이아웃이 바뀌면 스크래퍼가 작동하지 않을 수 있고, 개인정보를 잘못 다루면 규정 위반이 될 수 있습니다.

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