요즘 웹에는 제품 정보, 연락처, 경쟁사 가격, 리뷰 등 쓸만한 데이터가 정말 넘쳐나죠. 그런데 솔직히 이런 데이터, 하나하나 복사해서 엑셀에 붙여넣는 건 아무도 하고 싶지 않을 거예요. 실제로 하고 있다 보니, 이제는 개발자뿐 아니라 영업, 마케팅, 운영팀까지도 효율적으로 정보 추출하는 능력이 필수가 됐습니다.
문제는, 기존의 웹 스크래퍼 스크립트는 개발 경험이 없으면 시작부터 막막하다는 점이죠. 파이썬이나 자바스크립트 코드만 봐도 머리가 아픈 분들 많잖아요. 그래서 요즘은 같은 AI 기반 노코드 툴이 등장해서, 누구나 쉽게 웹 데이터를 뽑을 수 있게 됐어요. 리드 자동 수집, 가격 모니터링, 반복되는 복붙에서 벗어나고 싶다면, 이 글에서 코드로 직접 만드는 방법과 AI·노코드 방식까지 모두 알려드릴게요.
웹 스크래퍼 스크립트란? 쉽게 풀어서 설명
웹 스크래퍼 스크립트는 웹사이트에서 원하는 데이터를 자동으로 긁어와서 정리해주는 도구예요. 직접 코딩해서 만들 수도 있고, 노코드 워크플로우로 시각적으로 만들 수도 있죠. 마치 로봇 비서가 웹페이지를 돌아다니며 가격, 이메일, 상품명 등 필요한 정보를 싹 모아서 엑셀이나 데이터베이스에 깔끔하게 정리해주는 느낌입니다.
기본 동작 방식은 이렇습니다:
- 웹페이지에 요청 보내기 (브라우저에서 페이지 여는 것과 똑같아요)
- HTML 코드 받아오기 (페이지를 구성하는 코드)
- HTML 파싱 (원하는 데이터가 어디 있는지 규칙이나 셀렉터로 찾기)
- 데이터 추출 및 정리 (CSV, 엑셀, 구글 시트 등으로 저장)
즉, 실수도 없고 지치지도 않는 초고속 인턴을 고용한 셈이죠. 커피값도 안 들고요.
웹 스크래퍼 스크립트는 파이썬, 자바스크립트 같은 언어로 직접 짤 수도 있고, 노코드 툴로 시각적으로 만들 수도 있습니다.
더 궁금하다면 도 참고해보세요.
비즈니스 사용자를 위한 웹 스크래퍼 스크립트의 진짜 가치
웹 스크래퍼 스크립트는 개발자만 쓰는 게 아니에요. 데이터를 빠르게 확보해서 더 똑똑하게 일하고 싶은 누구에게나 강력한 무기가 될 수 있습니다. 대표적인 활용 예시는 아래와 같아요:
- 리드 수집: 디렉터리나 웹사이트에서 이메일, 전화번호, 회사명 등 자동으로 모으기
- 경쟁사 모니터링: 가격, 신제품, 리뷰 등 경쟁사 동향을 손쉽게 추적
- 가격 추적: 시장 변동에 실시간 대응해서 가격 전략 최적화
- 데이터 입력 자동화: 반복되는 복붙 작업 없애고, 실수도 줄이기
실제 업무에서 어떻게 쓰이는지 표로 정리해봤어요:
| 활용 사례 | 수혜자 | 기대 효과 |
|---|---|---|
| 리드 수집 | 영업팀 | 타겟 리스트 확보, 전환율 향상 |
| 가격 모니터링 | 이커머스 운영팀 | 실시간 가격 조정, 재고 최적화 |
| 시장 조사 | 마케팅 분석가 | 트렌드 파악, 캠페인 기획 |
| 상품 카탈로그화 | 리테일 운영팀 | 통합·최신 상품 데이터베이스 구축 |
| 리뷰 집계 | 고객관리팀 | 고객 피드백 신속 대응 |
조사에 따르면, 사무직 근로자는 매주 평균 4시간을 데이터 입력 등 반복 업무에 쓴다고 해요. 웹 스크래퍼 스크립트로 이런 작업을 자동화하면 1년에 수백 시간은 아낄 수 있고, 팀은 더 중요한 일에 집중할 수 있습니다.
웹 스크래퍼 스크립트 만들기 전에 꼭 알아야 할 기본 상식
웹 스크래퍼 스크립트를 직접 만들거나 노코드 툴을 쓸 때도, 몇 가지 기본 개념만 알면 훨씬 효율적으로 데이터를 뽑을 수 있어요:
- HTTP 요청: 브라우저(또는 스크립트)가 웹사이트에 페이지를 요청하는 방식. 웹사이트 문을 두드려 최신 정보를 달라고 하는 거죠.
- HTML & DOM 구조: 웹페이지는 HTML 코드로 만들어지고, 제목, 표, 리스트 등 다양한 요소로 나뉩니다. DOM(Document Object Model)은 이 요소들의 지도예요.
- 셀렉터: CSS 셀렉터 등 규칙을 써서 원하는 데이터를 정확히 찾아내는 방법. 예를 들어 "이 표의 모든 가격을 가져와라" 같은 거죠.
- 데이터 추출 로직: 어떤 데이터를 어떻게 뽑고 정리할지 스크립트에 지시하는 과정입니다.
코딩을 몰라도 괜찮아요. 다만, 웹페이지를 '검사'해서 원하는 데이터가 어디 있는지 파악하는 능력은 노코드 툴 쓸 때도 정말 큰 도움이 됩니다.
웹사이트 구조 파악 꿀팁
간단하게, 웹페이지에서 마우스 오른쪽 클릭하고 "검사"(또는 "요소 검사")를 선택해보세요. 브라우저 개발자 도구가 열리면서 페이지의 HTML 코드를 볼 수 있습니다. 각 요소에 마우스를 올려보면 상품명, 가격, 이메일 등이 어디에 있는지 바로 확인할 수 있어요.
더 자세한 방법은 도 참고해보세요.
내게 맞는 웹 스크래퍼 스크립트 도구/언어 고르기
정답은 하나가 아니에요. 본인의 기술 수준, 프로젝트 복잡도, 유지보수에 쓸 시간에 따라 선택이 달라집니다. 아래 표로 한눈에 비교해보세요:
| 방식 | 설정 난이도 | 학습 곡선 | 유연성 | 유지보수 | 추천 대상 |
|---|---|---|---|---|---|
| 파이썬 (Beautiful Soup) | 중간 | 보통 | 높음 | 높음 | 개발자, 데이터 전문가 |
| 자바스크립트 (Cheerio) | 중간 | 보통 | 높음 | 높음 | 웹 개발자, Node.js 사용자 |
| 노코드 (Thunderbit) | 매우 낮음 | 매우 쉬움 | 중~높음 | 매우 낮음 | 비즈니스 사용자, 팀 |
- 파이썬(Beautiful Soup): 구조화된 사이트에 강하고, 튜토리얼도 많지만 코딩 필요
- 자바스크립트(Cheerio): JS 기반 사이트에 적합, 역시 코딩 필요
- 노코드 툴(Thunderbit): 설치와 사용이 가장 쉽고, 코딩 없이 AI가 대부분 자동 처리
더 자세한 비교는 도 참고하세요.
파이썬/자바스크립트로 웹 스크래퍼 스크립트 만들기: 전통적인 방법
이제 전통적인 방식인 파이썬이나 자바스크립트로 스크립트를 만드는 과정을 살펴볼게요.
파이썬 예시 (requests + Beautiful Soup)
- 라이브러리 설치:
1pip install requests beautifulsoup4 - 스크립트 작성:
1import requests 2from bs4 import BeautifulSoup 3url = "https://example.com/products" 4response = requests.get(url) 5soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') 6# 모든 상품명 찾기 7products = soup.find_all('div', class_='product-name') 8for product in products: 9 print(product.text) - 데이터 내보내기: 결과를 CSV 파일로 저장해서 엑셀이나 구글 시트에서 활용할 수 있습니다.
자바스크립트 예시 (Node.js + Cheerio)
- 라이브러리 설치:
1npm install axios cheerio - 스크립트 작성:
1const axios = require('axios'); 2const cheerio = require('cheerio'); 3axios.get('https://example.com/products') 4 .then(response => { 5 const $ = cheerio.load(response.data); 6 $('.product-name').each((i, elem) => { 7 console.log($(elem).text()); 8 }); 9 });
이런 스크립트는 강력하지만, 어느 정도 기술적 지식이 필요하고, 웹사이트 구조가 바뀌면 코드를 수정해야 해요.
자주 겪는 문제와 해결법
- 웹사이트 구조 변경: 사이트 HTML이 바뀌면 스크립트가 안 돌아갈 수 있어요. 셀렉터를 주기적으로 점검·수정해야 합니다.
- 봇 차단: 일부 사이트는 스크래퍼를 막아요. 헤더 추가, 지연, 프록시 사용 등이 필요할 수 있습니다.
- 로그인 필요: 로그인 뒤에 있는 페이지는 인증 처리가 필요합니다. 관련 라이브러리로 해결할 수 있어요.
더 자세한 내용은 도 참고하세요.
Thunderbit로 노코드 웹 스크래퍼 스크립트 만들기
이제 코딩 없이 웹 스크래퍼 스크립트를 만드는 방법을 소개할게요. 는 비즈니스 사용자를 위해 설계된 AI 기반 크롬 확장 프로그램입니다. 코딩도, 복잡한 템플릿도 필요 없어요.
주요 특징은 이렇습니다:
- 자연어 명령: "이 페이지에서 모든 상품명과 가격을 추출해줘"라고 입력하면, AI가 알아서 처리 방법을 결정합니다.
- AI 필드 추천: "AI 필드 추천" 버튼만 누르면, Thunderbit가 페이지를 분석해서 추출할 만한 컬럼을 제안해줍니다.
- 2단계 워크플로우: 필드가 마음에 들면 "스크랩"만 누르면 끝! 데이터가 표로 정리되어 엑셀, 구글 시트, Airtable, Notion 등으로 바로 내보낼 수 있어요.
Thunderbit는 비개발자에게 최적화되어 있지만, 데이터 전문가도 시간 절약 효과에 만족합니다. 더 이상 코드 디버깅이나 스크립트 오류 걱정 없이, 클릭 몇 번이면 데이터 추출이 끝납니다.
Thunderbit의 2단계 데이터 추출: “AI 필드 추천”과 “스크랩”
Thunderbit의 데이터 추출 과정은 정말 간단해요:
- AI 필드 추천: 크롬에서 원하는 웹사이트를 열고 확장 프로그램에서 "AI 필드 추천"을 클릭하세요. Thunderbit의 AI가 페이지를 읽고 "상품명", "가격", "이미지 URL", "연락처 이메일" 등 컬럼을 제안합니다.
- 스크랩: 제안된 필드를 확인·수정한 뒤 "스크랩"을 누르면, Thunderbit가 데이터를 추출해 표로 정리합니다. 페이지네이션, 이미지, 문서, 폼 등 복잡한 요소도 자동 처리합니다.
예를 들어 부동산 매물 리스트를 추출하고 싶다면:
- 크롬에서 매물 페이지를 엽니다.
- Thunderbit 아이콘 클릭 후 "AI 필드 추천" 선택
- "주소", "가격", "방 개수", "중개인 연락처" 등 컬럼이 자동 제안됨
- "스크랩" 클릭하면, 몇 초 만에 구조화된 표 완성 – 별도 설정 필요 없음
Thunderbit는 텍스트, 숫자, 날짜, 이미지, 이메일, 전화번호, PDF 등 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
더 많은 예시는 에서 확인할 수 있어요.
웹 스크래퍼 스크립트 개발을 쉽게 만드는 Thunderbit의 AI 기능
Thunderbit는 단순히 쉽기만 한 게 아니라, AI로 더 똑똑하게 데이터를 뽑아줍니다:
- AI 필드 추천: AI가 페이지를 분석해서 최적의 추출 필드를 제안해줍니다.
- AI 필드 개선: 이미 추출할 필드를 정했다면, AI가 컬럼명, 데이터 유형, 추출 로직을 자동으로 최적화해줍니다.
- AI 오토필: Thunderbit는 폼 자동 입력이나 워크플로우 자동화도 지원합니다. 컨텍스트만 선택하면 AI가 알아서 처리해줘요.
- 서브페이지 스크래핑: 상세 정보가 필요한 경우, Thunderbit가 각 서브페이지(예: 상품 상세, 작성자 프로필 등)를 방문해 표를 자동으로 보강합니다.
- 적응력: 웹사이트 레이아웃이 바뀌어도 Thunderbit의 AI가 매번 새로 페이지를 읽어 오류 없이 추출합니다.
이런 기능 덕분에 복잡하거나 자주 바뀌는 사이트도 빠르고 정확하게 데이터 추출이 가능합니다.
웹 스크래퍼 스크립트 솔루션 비교: 코드 vs 노코드
아래 표로 한눈에 정리해봤어요:
| 기능 | 파이썬/JS 스크립트 | Thunderbit (노코드) |
|---|---|---|
| 설정 시간 | 30~60분 | 2~5분 |
| 필요 역량 | 코딩, HTML, CSS | 없음 (브라우저만 필요) |
| 유연성 | 매우 높음 | 높음 (AI가 복잡성 처리) |
| 유지보수 | 잦음 (사이트 변경 시) | 최소 (AI가 자동 적응) |
| 확장성 | 높음 (노력 필요) | 높음 (대량, 예약 스크래핑) |
| 데이터 내보내기 | 수동 (CSV, JSON) | 1클릭 (엑셀, 시트 등) |
| 추천 대상 | 개발자, 데이터 전문가 | 비즈니스 사용자, 팀 |
개발자이거나 복잡한 커스텀 로직이 필요하다면 직접 스크립트를 짜는 게 좋습니다. 하지만 대부분의 비즈니스 사용자라면 Thunderbit의 노코드·AI 방식이 훨씬 빠르고, 쉽고, 신뢰할 수 있어요. 특히 여러 웹사이트에서 빠르게 데이터를 뽑아야 할 때 강력합니다.
Thunderbit로 웹 스크래퍼 스크립트 만드는 단계별 가이드
직접 해보고 싶으신가요? 로 웹 스크래퍼 스크립트를 만드는 방법은 아래와 같습니다:
- Thunderbit 크롬 확장 설치: 후 무료 계정 가입
- 대상 웹사이트 접속: 크롬에서 추출할 페이지 열기
- Thunderbit 열고 “AI 필드 추천” 클릭: AI가 페이지를 분석해 컬럼 제안
- 필드 검토 및 수정: 필요에 따라 컬럼 추가, 삭제, 이름 변경
- “스크랩” 클릭: 데이터가 표로 추출됨
- 데이터 내보내기: CSV, 엑셀, 구글 시트, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내기
- (선택) 서브페이지 스크래핑: 더 상세한 정보가 필요하면 “서브페이지 스크랩” 기능 활용
- 문제 해결 팁: 데이터가 누락된다면 필드명을 다듬거나 “AI 필드 개선” 기능을 써보세요. 복잡한 사이트는 브라우저/클라우드 모드를 전환해보는 것도 방법입니다.
시각적 가이드는 에서 확인할 수 있어요.
효율적인 웹 스크래퍼 스크립트 개발을 위한 핵심 포인트
- 기본 구조 이해: 웹페이지 구조(HTML, DOM, 셀렉터)를 알면 노코드 툴 쓸 때도 훨씬 효율적입니다.
- 도구 선택: 기술적 역량과 필요에 따라 파이썬/자바스크립트 또는 Thunderbit 같은 AI 노코드 툴을 선택하세요.
- AI 적극 활용: Thunderbit의 AI 필드 추천, 오토필, 서브페이지 스크래핑 등 기능으로 설정 시간과 유지보수를 크게 줄일 수 있습니다.
- 비즈니스 가치에 집중: 데이터 추출 자체가 목적이 아니라, 그 데이터를 바탕으로 영업, 마케팅, 운영에 인사이트를 주는 게 진짜 목표입니다.
웹 스크래핑의 미래는 접근성과 자동화에 달려 있습니다. Thunderbit 같은 도구를 활용하면 누구나 손쉽게 웹 스크래퍼 스크립트를 만들고, 웹 데이터의 가치를 극대화할 수 있어요. 코딩이 필요 없으니 지금 바로 시작해보세요.
더 깊이 배우고 싶다면 에서 다양한 가이드를 확인하거나, 으로 직접 웹 스크래퍼 스크립트를 만들어보세요.
자주 묻는 질문(FAQ)
1. 웹 스크래퍼 스크립트란 무엇이고, 왜 필요한가요?
웹 스크래퍼 스크립트는 웹사이트에서 데이터를 자동으로 추출해 정리해주는 도구(코드 또는 노코드)입니다. 시간을 아끼고, 실수를 줄이며, 영업·마케팅·리서치 등 다양한 업무에 필요한 정보를 쉽게 모을 수 있어요.
2. 웹 스크래퍼 스크립트를 만들려면 코딩을 꼭 알아야 하나요?
아니요! 전통적인 방식은 파이썬이나 자바스크립트 코딩이 필요하지만, Thunderbit 같은 최신 툴은 코딩 없이도 강력한 웹 스크래퍼 스크립트를 만들 수 있습니다. 클릭 몇 번이면 끝이에요.
3. 웹 스크래퍼 스크립트 작성 시 가장 흔한 어려움은 뭔가요?
웹사이트 구조 변경(스크립트 오류 유발), 봇 차단, 로그인/동적 콘텐츠 처리 등이 대표적입니다. Thunderbit의 AI는 이런 문제에 자동으로 적응해서 대부분 해결해줍니다.
4. Thunderbit의 AI는 웹 스크래핑에 어떻게 도움이 되나요?
Thunderbit의 AI는 최적의 추출 필드를 제안하고, 컬럼 설정을 개선하며, 폼 자동 입력, 사이트 구조 변경에도 자동 적응해 웹 스크래핑을 더 빠르고 쉽게 만들어줍니다.
5. Thunderbit에서 추출한 데이터를 내가 쓰는 툴로 내보낼 수 있나요?
물론이죠. Thunderbit는 추출한 데이터를 엑셀, 구글 시트, Airtable, Notion, CSV/JSON 파일 등 원하는 곳으로 바로 내보낼 수 있습니다.
데이터 추출을 자동화하고 싶으신가요? 후 몇 분 만에 나만의 웹 스크래퍼 스크립트를 만들어보세요. 더 많은 팁과 튜토리얼은 에서 확인할 수 있습니다.
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