2026년 기준 음식 데이터 스크래핑 서비스 10선: 실제 레스토랑 팀이 쓰는 것들

데이터 없이 음식 사업을 굴리는 건 메뉴판 없이 장사하는 식당이나 마찬가지예요. 음식 배달 시장은 이미 전 세계 8,400억 달러(약 1,160조 원)를 넘는 산업이 됐고(Routific), 메뉴도 가격도 리뷰도 매일 바뀌어요.

그럼 누가 앞서갈까요? 경쟁사 데이터를 실시간으로 긁어 보는 곳이에요.

제가 직접 써본 음식 데이터 스크래핑 서비스 10곳과, Thunderbit으로 우버이츠 데이터를 클릭 두 번에 긁는 방법을 정리했어요.

요즘 음식 비즈니스에서 음식 데이터 스크래핑이 중요한 이유

AI로 음식 배달 데이터를 스크래핑하세요 Get Started Free

음식 데이터 스크래핑 서비스는 배달 플랫폼, 식당 웹사이트, 온라인 메뉴에서 정보를 자동으로 긁어와 분석하기 좋은 구조화된 형태로 넘겨주는 특화 도구예요. 2026년엔 이게 있으면 좋은 정도가 아니라, 변화 속도를 따라가려는 음식 업계라면 없으면 안 되는 도구가 됐어요.

이유를 짚어볼게요.

• 경쟁사 가격 추적: 고객을 붙잡으려는 싸움이 정말 치열해요. 경쟁사 대표 버거 가격이 내려가면 바로 알아야죠. 음식 데이터 스크래핑이면 우버이츠, 도어대시, 딜리버루 같은 플랫폼에서 경쟁사 가격을 실시간으로 지켜볼 수 있어요(Medium).
• 메뉴 모니터링: 메뉴는 쉴 새 없이 바뀌어요. 스크래핑 서비스는 경쟁사가 파는 메뉴를 한데 모으고, 새로 들어온 항목을 잡아내며, 뒤처지기 전에 뜨는 메뉴를 짚어줘요(Medium).
• 고객 반응 분석: 리뷰와 평점을 긁으면 고객이 뭘 좋아하고 뭘 싫어하는지 감이 잡혀요. 자사 상품과 마케팅을 다듬는 데 큰 자산이에요.
• 운영 ROI: 실제 사례를 보면, 긁어온 데이터로 타깃형 프로모션을 돌렸더니 평균 주문 금액이 22% 늘고 주문 수가 15% 올랐어요(Medium).
• 시간 절약: 앱 수십 개를 일일이 들여다보는 건 거의 풀타임 업무예요. 스크래핑이 이 단순 반복을 자동화해주니 팀은 전략에 더 집중할 수 있어요.

한마디로, 음식 데이터 스크래핑을 안 쓰면 매출, 효율, 그리고 중요한 경쟁 정보까지 흘려보내고 있을 가능성이 커요.

한눈에 보는 비교표: 상위 10개 음식 데이터 스크래핑 서비스

본론에 들어가기 전에, 2026년 기준 상위 10개 음식 데이터 스크래핑 서비스를 간단히 훑어볼게요. 지원 플랫폼, AI 기능, 사용 편의성, 내보내기 옵션, 가격, 그리고 각자의 차별점으로 비교했어요.

서비스	지원 플랫폼	AI 및 자동화	사용 편의성	내보내기 옵션	가격 모델	고유 기능
Thunderbit	모든 웹사이트(우버이츠 등)	AI가 필드 추천, 하위 페이지 및 페이지네이션 자동화	매우 높음(노코드 크롬 확장 프로그램, 2클릭 스크래핑)	Google Sheets, Excel/CSV, Airtable, Notion(무료 내보내기)	프리미엄(무료 요금제, 대량 사용 시 크레딧)	2클릭 스크래핑, 사전 제작 템플릿, 하위 페이지 스크래핑
FoodDataScrape.com	주요 배달 앱(우버이츠, 도어대시 등)	AI/ML 데이터 정제, 관리형 유지보수	중간(관리형 서비스)	API, 맞춤형 대시보드, CSV/JSON	맞춤형 엔터프라이즈 요금	맞춤형 데이터셋, 대규모 처리
Foodspark	글로벌 음식 및 식료품 앱	AI 기반 스크래핑, 실시간 API, 스케줄링	중간(관리형 서비스, 24/7 지원)	CSV, Excel, XML, API, 예약 리포트	맞춤형 요금	경쟁사 가격 모니터링, 메뉴/리뷰 스크래핑
Xwiz	우버이츠, 도어대시, 조마토 등	고급 자동화, 분석 대시보드	중간(관리형 서비스)	리포트, 대시보드, CSV/Excel	맞춤형 요금	시장 인사이트, 트렌드 분석
RealdataAPI	우버이츠, 조마토, 스위기 등	API 중심, 실시간 데이터, 사용자 지정 필드	개발자용(API 연동)	API를 통한 JSON, CSV/Excel	사용량 기반 또는 구독형	풍부한 데이터 필드(영양 정보, 알레르기 유발 성분), 다국가 지원
Actowiz	글로벌 배달 앱	스케줄링, AI 기반 데이터 인텔리전스	중간(서비스 + 대시보드)	API, 대시보드, CSV/JSON	맞춤형	가격 인텔리전스, 동적 가격 책정
Websitescraper	조마토, 스위기, 우버이츠 등	음식 스크래핑 API, 스케줄링	높음(관리형 서비스)	API, 다운로드 가능한 데이터셋	맞춤형	사용하기 쉬운 API, 레스토랑/식료품/주류 데이터
iWeb Data	글로벌 플랫폼(우버이츠, 그럽허브 등)	관리형 크롤링, 스케줄링, 다중 형식 전달	높음(직접 지원, 유지보수)	이메일, API, 웹훅, FTP, DB 가져오기	맞춤형	글로벌 커버리지, 현지화, 빠른 지원
Botster	모든 웹사이트(인기 사이트용 템플릿)	노코드 봇 빌더, 스케줄링	매우 높음(100개 이상 사전 제작 봇, 쉬운 UI)	Excel/CSV, 이메일, Slack, Google Drive	프리미엄(기본 봇 무료, 대량 사용 시 유료)	노코드 자동화, 다양한 연동
WebData Crawler	음식/퀵커머스 앱(Instacart, Gopuff 등)	실시간 스크래핑, 확장 가능한 클라우드 추출	중간(서비스 제공업체)	API, 대시보드, 맞춤형 피드	맞춤형(엔터프라이즈 중심)	빠르고 확장 가능하며 실시간 업데이트 가능

음식 데이터 스크래핑으로 뭘 모을 수 있나요?

음식 데이터 스크래핑은 가격이나 메뉴 이름만 긁는 게 아니에요. 괜찮은 서비스라면 이런 정보까지 뽑아낼 수 있어요.

• 레스토랑 목록: 이름, 위치, 영업시간, 연락처 등. 경쟁사 지도를 그리거나 자체 디렉터리를 만들 때 유용해요(Actowiz).
• 메뉴 항목과 설명: 전체 메뉴, 카테고리, 항목 설명. 메뉴 설계와 트렌드 파악에 딱이에요(Medium).
• 가격과 수수료: 항목 가격, 세트 메뉴, 배달비, 서비스 요금, 세금. 동적 가격 책정에 꼭 필요해요(Medium).
• 프로모션: 쿠폰, 할인, 특별 혜택. 마케팅 팀이 반가워할 정보예요(Foodspark).
• 고객 평점과 리뷰: 별점과 리뷰 텍스트. 감성 분석과 벤치마킹에 써먹을 수 있어요(Xwiz).
• 배달 시간 예상치: 예상 배달 시간과 실제 배달 시간. 운영 성과 비교에 좋아요(Xwiz).
• 주문량과 인기: 어떤 서비스는 메뉴가 얼마나 자주 주문되는지, 어떤 식당이 가장 바쁜지도 추적해줘요(Xwiz).
• 이미지: 메뉴 사진, 식당 이미지, 로고. 시각 분석이나 자사 목록 보강에 유용해요(Websitescraper).
• 영양 정보와 재료: 건강 중심 비즈니스나 규정 준수용으로 중요해요(RealdataAPI).
• 메타데이터: 배달 가능 지역, 결제 수단, 최소 주문 금액 등(Actowiz).

이 데이터들이 모이면 더 똑똑한 가격 책정, 더 날카로운 시장 조사, 더 나은 운영 판단이 가능해져요. 저는 긁어온 가격 데이터와 리뷰 감성 분석을 엮어 딱 맞는 신메뉴를 내놓는 팀도 봤어요.

나에게 맞는 음식 데이터 스크래핑 서비스 고르는 법

음식 데이터 스크래핑 서비스를 고르는 건 점심 메뉴를 고르는 일과 비슷해요. 입맛, 예산, 지금 먹고 싶은 게 뭐냐에 따라 달라지거든요. 제가 권하는 기준은 이래요.

• 지원 플랫폼: 우버이츠, 도어대시, 조마토, 그럽허브, 아니면 틈새 로컬 플랫폼처럼 내가 보려는 배달 앱이나 사이트를 지원하는지 확인하세요(RealdataAPI).
• 사용 편의성: 비전문가인가요? Thunderbit이나 Botster 같은 노코드 도구를 고르세요. 개발자가 있다면 RealdataAPI 같은 API 우선 서비스가 좋아요.
• AI 기능: AI가 붙으면 스크래핑이 더 똑똑하고 빨라져요. Thunderbit의 AI는 필드를 제안하고 데이터 형식까지 그 자리에서 맞춰줘요(Thunderbit).
• 데이터 정확도와 최신성: 품질을 챙기고, 자주 갱신하거나 예약 실행을 지원하는 서비스를 고르세요(FoodDataScrape.com).
• 내보내기와 연동: 데이터를 Excel, Google Sheets, Airtable, 아니면 API로 받고 싶나요? 내 워크플로에 맞는지 확인하세요(Thunderbit).
• 준법성: 공개 데이터만 긁고 플랫폼 규칙을 존중하는 제공업체를 고르세요(Medium).
• 고객 지원: 좋은 지원은 정말 중요해요. 24시간 도움말이나 망가진 스크래퍼를 직접 고쳐주는 곳도 있어요(Foodspark).
• 확장성과 비용: 필요한 데이터 규모를 가늠해 보세요. Thunderbit과 Botster는 소규모 작업에 부담이 적고, FoodDataScrape.com이나 Actowiz 같은 엔터프라이즈 서비스는 대규모 처리에 맞춰져 있어요.

팁 하나: 무료 체험이나 파일럿으로 시작하세요. 샘플 데이터셋을 먼저 긁어보고 정말 내가 원하는 수준인지 확인한 뒤 결정하는 게 좋아요.

Thunderbit: 우버이츠 데이터를 클릭 두 번에 긁기

Thunderbit 크롬 확장 프로그램을 사용해 보세요 우버이츠, 도어대시 등을 2번의 클릭으로 스크래핑하세요. Get Started Free

이제 직접 해볼 차례예요. Thunderbit은 음식 배달 데이터 긁기를 배달 음식 시키는 것만큼 쉽게 만들어주는 AI 웹 스크래퍼 크롬 확장 프로그램이에요. 핵심 아이디어는 웹 스크래핑을 누구나 쓸 수 있게 만드는 거예요. 코드도, 머리 아픈 설정도 없이 결과만 챙기면 돼요.

왜 Thunderbit일까요?

• AI 기반의 간편함: Thunderbit이 페이지를 읽고 “레스토랑 이름”, “가격”, “평점” 같은 적절한 필드를 제안한 뒤 데이터를 알아서 구조화해줘요.
• 하위 페이지 스크래핑: 더 자세한 정보가 필요한가요? Thunderbit이 각 식당 페이지를 방문해 전체 메뉴, 가격 등을 자동으로 가져와요.
• 페이지네이션 처리: 다음 결과를 알아서 스크롤하고 불러와서 식당 하나도 놓치지 않아요.
• 즉시 내보내기: 데이터를 Google Sheets, Excel, Airtable, Notion으로 바로 보낼 수 있어요. 내보내기는 전부 무료예요.
• 예약 스크래핑: 한 번 설정해두면 끝이에요. 정해진 일정에 맞춰 스크래핑을 돌릴 수 있어요(예: “매주 월요일 오전 9시”).
• 무료 요금제: 최대 6페이지까지 무료로 긁을 수 있고, 체험으로는 10페이지까지 돼요. 이후엔 크레딧 방식이에요(1 크레딧 = 출력 행 1개).

저는 기술이 영 낯선 영업 담당자들도 Thunderbit을 쓰고 나서 데이터 전문가처럼 변하는 걸 봤어요. 그만큼 쉬워요.

AI로 우버이츠 데이터를 2번의 클릭으로 스크래핑

단계별 안내: Thunderbit으로 우버이츠 데이터 긁기

Thunderbit으로 우버이츠(또는 다른 배달 사이트)를 클릭 몇 번에 긁는 방법은 이래요.

1. 우버이츠 열기: 우버이츠 사이트에 들어가 내 지역 식당을 검색하세요.
2. Thunderbit 실행: Thunderbit 크롬 확장 프로그램을 눌러 AI 웹 스크래퍼를 여세요.
3. AI 필드 제안: “AI 열 추천” 버튼을 누르세요. AI가 페이지를 스캔해 레스토랑 이름, 요리 종류, 평점, 배달비 같은 필드를 제안해줘요. 원하면 손볼 수도 있어요.
4. 스크래핑: “스크래핑”을 누르세요. 결과를 스크롤하며 데이터를 표로 뽑아줘요.
5. 하위 페이지 스크래핑(선택): 전체 메뉴가 필요한가요? “하위 페이지 스크래핑”을 누르면 각 식당 페이지를 방문해 메뉴 항목, 가격 등을 가져와요.
6. 내보내기: Google Sheets, Excel, Airtable, Notion, CSV, JSON 중 원하는 형식을 고르세요. 끝!

작동 원리가 더 궁금하면 Thunderbit 문서에서 확인할 수 있어요.

왜 이게 중요할까요? 예전엔 몇 시간씩 복붙하거나 코드를 만지작거려야 했던 일이 이제 클릭 두 번이면 끝나거든요. 저는 팀이 “이 데이터만 있으면 좋겠다”에서 “어? 벌써 나왔네?”로 몇 분 만에 바뀌는 걸 봤어요.

FoodDataScrape.com: 엔터프라이즈용 맞춤형 음식 데이터 추출

FoodDataScrape.com은 규모와 맞춤화에 무게를 둔 서비스예요. 대형 식당 체인, 애그리게이터, 시장 조사 회사라면 이 관리형 서비스로 우버이츠, 도어대시, 조마토 등에서 방대한 고품질 데이터셋을 받을 수 있어요.

• 맞춤형 데이터셋: 특정 플랫폼, 지역, 심지어 과거 데이터까지 포함한 전체 데이터셋을 받을 수 있어요.
• AI/ML 데이터 정제: 시스템이 데이터를 자동으로 정리하고 검증해 정확도를 높여줘요.
• API 접근과 대시보드: 데이터를 직접 연동하거나 시각 리포트로 받을 수 있어요.
• 엔터프라이즈 중심: 하루 수백만 페이지를 처리하고, 사이트 변경에도 대응하며, 실제 사람의 지원을 제공해요.

추천 대상: 대규모, 고정형, 또는 아주 맞춤화된 음식 데이터 스크래핑이 필요한 엔터프라이즈.

Foodspark: 자동화된 메뉴·배달 데이터 스크래핑

Foodspark는 메뉴, 가격, 배달 분석에 특화된 관리형 서비스예요. 자체 스크래퍼를 만들지 않고도 음식 데이터 인텔리전스를 쓰고 싶은 식당과 배달 비즈니스에 잘 맞아요.

• 글로벌 커버리지: 우버이츠, 도어대시, 딜리버루, 인스타카트 등 지원.
• AI 기반과 실시간 API: 긁어온 데이터에 바로 접근하고 정기 업데이트를 예약할 수 있어요.
• 경쟁사 모니터링: 플랫폼 전반의 가격, 프로모션, 리뷰를 추적할 수 있어요.
• 24시간 지원: 팀이 모든 작업을 대신 처리해주니 전략에만 집중하면 돼요.

추천 대상: 중견 체인, CPG 브랜드, 또는 꾸준한 경쟁 분석이 필요한 곳.

Xwiz: 시장 인사이트를 위한 AI 기반 음식 데이터 스크래핑

Xwiz는 스크래핑과 분석을 묶어 시장 인사이트와 경쟁 인텔리전스에 집중해요.

• 포괄적 데이터: 레스토랑 목록, 메뉴, 가격, 리뷰, 주문량, 배달 지표.
• 분석 대시보드: 원시 데이터만이 아니라 리포트와 트렌드 분석까지 받을 수 있어요.
• 맞춤형 프로젝트: 독특하거나 복잡한 요구에도 유연하게 대응해요.

추천 대상: 단순한 스프레드시트가 아니라 실행 가능한 인사이트와 시장 분석이 필요한 비즈니스.

RealdataAPI: API 우선 음식 데이터 스크래핑 서비스

RealdataAPI는 음식 데이터에 실시간·프로그래밍 방식으로 접근하려는 개발자와 제품 팀을 위해 만들어졌어요.

• 넓은 플랫폼 지원: 우버이츠, 조마토, 스위기, 포스트메이츠 등 여러 국가 플랫폼 지원.
• 세밀한 필드: 메뉴, 가격, 영양 정보, 알레르기 유발 성분, 리뷰 등.
• API 기반: 필요할 때 데이터를 가져오거나 정기 업데이트를 예약할 수 있어요.
• 사용자 지정 가능: 원하는 필드를 정확히 지정할 수 있어요.

추천 대상: 개발 리소스가 있고 음식 데이터를 앱이나 분석 파이프라인에 직접 붙여야 하는 팀.

Actowiz: 가격 모니터링을 위한 음식 배달 데이터 스크래핑

Actowiz는 가격 인텔리전스와 경쟁사 추적에 집중해요.

• 포괄적 데이터: 메뉴, 가격, 리뷰, 배달 지표 등.
• 동적 가격 책정과 알림: 경쟁사가 가격을 바꾸거나 프로모션을 시작하면 알림을 받을 수 있어요.
• 스케줄링과 대시보드: 정기 스크래핑을 걸어두고 맞춤형 대시보드에서 데이터를 시각화할 수 있어요.

추천 대상: 가격 경쟁에서 앞서가고 싶은 체인이나 플랫폼.

Websitescraper: 메뉴·레스토랑 데이터 추출

Websitescraper(일명 Scraping Intelligence)는 맞춤형 스크래핑 서비스와 음식 배달 스크래핑 API를 모두 제공해요.

• 주요 플랫폼 전부 지원: 조마토, 스위기, 우버이츠, 그럽허브, 도어대시 등.
• 쉬운 연동: API나 다운로드 가능한 데이터셋으로 받을 수 있어요.
• 사용자 친화적: 신뢰성과 맞춤화에 무게를 둔 관리형 서비스예요.

추천 대상: 기술적 부담 없이 바로 쓰는 형태의 데이터 추출이 필요한 비즈니스.

iWeb Data: 글로벌 배달 플랫폼용 음식 데이터 스크래핑

iWeb Data는 글로벌 범위와 유연한 전달 방식이 강점이에요.

• 전 세계 커버리지: 15개국 이상에서 우버이츠, 그럽허브, 딜리버루, 푸드판다 등을 지원해요.
• 맞춤 전달: 이메일, API, 웹훅, FTP, 직접 DB 가져오기까지 다 돼요.
• 빠른 지원: 사이트가 바뀌어도 신속하게 대응하고 유지보수를 해줘요.

추천 대상: 여러 지역에서 운영하거나 특정 형식의 데이터가 필요한 회사.

Botster: 노코드 음식 데이터 스크래핑 봇

Botster는 노코드 봇 빌더로 스크래핑 문턱을 낮춰줘요.

• 포인트 앤 클릭: 코드 없이 맞춤형 스크래핑 봇을 만들 수 있어요.
• 템플릿과 스케줄링: 100개 이상의 완성형 봇과 예약 실행 기능을 제공해요.
• 유연한 내보내기: Excel, CSV, 이메일, Slack, Google Drive 등으로 보낼 수 있어요.

추천 대상: 직접 데이터 스크래핑을 해보고 싶은 비전문가나 소규모 팀.

WebData Crawler: 퀵커머스·e-Food 데이터 추출

WebData Crawler는 음식·퀵커머스 플랫폼을 위한 실시간 확장형 스크래핑에 특화돼 있어요.

• 속도와 규모: 빠르고 대규모인 데이터 추출에 맞춰 설계됐어요(예: Instacart, Gopuff, Blinkit).
• 실시간 인사이트: 재고, 가격, 트렌드를 생기는 즉시 파악할 수 있어요.
• 엔터프라이즈 중심: 대시보드와 API 연동을 지원해요.

추천 대상: 퀵커머스 회사, CPG 브랜드, 또는 대규모로 최신 데이터가 필요한 곳.

정리: 나에게 맞는 최고의 음식 데이터 스크래핑 서비스 고르기

그래서 어떤 서비스를 골라야 할까요? 제 정리는 이래요.

• 바로 쓰는 노코드 스크래핑: Thunderbit 또는 Botster.
• 엔터프라이즈급 맞춤 데이터셋: FoodDataScrape.com, Foodspark, 또는 Actowiz.
• 분석과 인사이트: Xwiz 또는 Actowiz.
• 개발자 연동: RealdataAPI.
• 글로벌 범위: iWeb Data 또는 Foodspark.
• 퀵커머스: WebData Crawler.

가장 좋은 도구는 결국 내 워크플로, 기술 수준, 예산에 맞는 도구예요. 제 조언은 무료 체험이나 파일럿으로 시작하라는 거예요. Thunderbit의 무료 요금제는 클릭 몇 번에 뭐가 가능한지 확인하기에 정말 좋아요(Thunderbit Chrome Extension). 필요가 커지면 언제든 관리형 서비스나 API로 넓힐 수 있고요.

기사, PDF, 소셜 미디어 같은 다른 데이터를 어떻게 긁는지 궁금하면 Thunderbit 블로그에서 더 많은 가이드를 확인해 보세요. 궁금한 게 있으면 언제든 연락 주세요. 음식이든, 데이터든, 민트초코 논쟁이 왜 안 끝나는지든, 저는 이런 이야기를 늘 좋아해요.

음식 데이터 스크래핑에 Thunderbit 사용해 보기

자주 묻는 질문

1. 음식 데이터 스크래핑이 뭐고, 2026년에 왜 중요한가요?

음식 데이터 스크래핑은 배달 앱과 식당 사이트에서 메뉴, 가격, 리뷰, 배달 시간 같은 구조화된 데이터를 뽑아내는 작업이에요. 2026년엔 빠르게 움직이는 8,400억 달러 규모 시장에서 경쟁력을 지키고, 더 나은 가격 전략·메뉴 기획·고객 인사이트·운영 효율을 챙기는 데 필수예요.

2. 배달 플랫폼에서 어떤 데이터를 긁을 수 있나요?

상위 음식 스크래핑 서비스는 레스토랑 이름, 메뉴, 가격, 프로모션, 고객 평점, 배달비, 예상 배달 시간, 영양 정보, 심지어 이미지까지 폭넓게 모을 수 있어요. 이걸로 가격 책정, 시장 조사, 감성 분석, 트렌드 추적에 도움을 받죠.

3. 내 비즈니스에 맞는 음식 데이터 스크래핑 서비스를 어떻게 고르나요?

지원 플랫폼(예: 우버이츠, 도어대시), 사용 편의성(노코드냐 개발자 중심이냐), AI 기능, 데이터 정확도, 내보내기 옵션, 준법성, 확장성 같은 요소를 따져보세요. Thunderbit 같은 도구는 노코드 사용자에게, RealdataAPI 같은 API는 개발 팀에 잘 맞아요.

4. 음식 스크래핑 도구 중 Thunderbit가 돋보이는 이유는요?

Thunderbit는 AI가 필드를 추천하고, 하위 페이지 스크래핑과 페이지네이션 처리, Google Sheets나 Excel로의 원클릭 내보내기를 제공하는 크롬 확장 프로그램이에요. 코딩이 필요 없고 빠르고 쉬운 스크래핑에 알맞으며, 예약 실행과 무료 요금제도 있어 시작하기 좋아요.

5. 이런 서비스들이 대규모나 엔터프라이즈 수준의 스크래핑도 감당하나요?

네. FoodDataScrape.com, Actowiz, Foodspark 같은 서비스는 맞춤형 데이터셋, 스케줄링, AI 기반 정제, API 접근이 포함된 엔터프라이즈급 스크래핑에 특화돼 있어요. 대형 식당 체인, 애그리게이터, 시장 인텔리전스 팀처럼 안정적이고 확장 가능한 방법이 필요한 곳에 가장 잘 맞아요.

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