Thunderbit의 **상품 정보 스크래퍼(Product Info Scraper)**는 AI를 활용해 복잡한 이커머스 페이지를 깔끔한 ‘상품 데이터셋’으로 정리해 줍니다. 목록 페이지와 상품 상세 페이지에서 상품명, 가격, 평점, SKU, 이미지 등 다양한 정보를 추출한 뒤 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 바로 내보낼 수 있어요. AI 추천 필드(AI Suggest Fields), 페이지네이션 지원, 데이터 보강을 위한 **서브페이지 스크래핑(subpage scraping)**까지 갖춰, 탐색부터 분석까지 몇 분이면 끝낼 수 있습니다.
🛍️ Product Info Scraper란?
Product Info Scraper는 이커머스 리서치와 운영 업무를 위해 설계된 AI 웹 스크래퍼입니다. 에서 상품 목록(또는 검색 결과) 페이지를 열고 AI Suggest Fields를 누른 다음 Scrape만 클릭하면, 구조화된 데이터가 표 형태로 추출됩니다.
경쟁사 추적, 카탈로그 구축, 가격 모니터링처럼 실무에서 자주 쓰이는 흐름을 염두에 두고 만들어졌으며, , , 같은 마켓플레이스에서도 활용할 수 있습니다. Thunderbit의 AI가 페이지 레이아웃을 읽어 표로 정리해 주고, 결과는 즉시 내보낼 수 있습니다.
🧾 Product Info Scraper로 무엇을 스크래핑할 수 있나요?
목록 페이지(검색 결과, 카테고리 페이지)와 상품 상세 페이지(PDP) 모두에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 또한 Thunderbit는 페이지네이션 스크래핑(페이지 이동 버튼, 무한 스크롤)과 서브페이지 스크래핑을 지원해, 각 상품을 열어 더 깊은 속성까지 추가로 수집해 데이터셋을 풍부하게 만들 수 있습니다.
🟠 Amazon 상품 데이터 추출 스크래핑
아래와 같은 Amazon 검색 결과 페이지에서 구조화된 상품 데이터를 빠르게 뽑아낼 때 유용한 워크플로우입니다:
경쟁사 리서치, 키워드 리서치, 상품 구성(assortment) 분석, 광고 기획 등 ‘빠르게 상품 리스트 데이터셋’이 필요할 때 특히 효과적입니다.
진행 단계:
- 을 설치하고 계정을 등록합니다.
- 대상 페이지로 이동합니다. 예:
- AI Suggest Columns를 클릭해 컬럼명과 데이터 유형 추천을 받습니다.
- Scrape를 클릭해 스크래핑을 실행한 뒤, 데이터를 다운로드하거나 원하는 도구로 내보냅니다.
컬럼 예시
| 컬럼 | 설명 |
|---|---|
| 🏷️ 상품명(Product Title) | 목록 카드에 표시되는 상품 이름입니다. |
| 🌐 상품 URL(Product URL) | 상품 상세 페이지로 바로 이동하는 링크입니다. |
| 💲 가격(Price) | 현재 표시된 판매가(가능한 경우)입니다. |
| 🧾 정가/할인(List Price / Discount) | 취소선 가격, 쿠폰, 할인 문구 등(표시되는 경우)입니다. |
| ⭐ 평점(Rating) | 목록에 표시되는 평균 별점입니다. |
| 🧑🤝🧑 리뷰 수(Review Count) | 상품에 표시된 리뷰 개수입니다. |
| 🚚 배송/도착(Shipping / Delivery) | 도착 예정일, Prime 배지, 배송 관련 문구(보이는 경우)입니다. |
| 🏪 판매자/브랜드(Seller / Brand) | 카드에 표시되는 브랜드 또는 판매자 정보(레이아웃에 따라 다름)입니다. |
| 🖼️ 이미지 URL(Image URL) | 카탈로그/리포팅에 활용할 수 있는 대표 이미지 링크입니다. |
| 🆔 ASIN | 페이지 또는 서브페이지에서 감지 가능한 Amazon 상품 식별자입니다. |
🟦 eBay 리스팅 인텔리전스 스크래핑
eBay 검색/카테고리 결과에서 데이터셋을 만들고, 가격대, 상품 상태 분포, 판매자 신호, 리스팅 속도 등을 분석할 때 유용합니다. 리셀 리서치, 경쟁사 벤치마킹, 시장 맵핑에 자주 활용됩니다.
진행 단계:
- 을 설치하고 계정을 등록합니다.
- 대상 페이지로 이동합니다. 예: eBay 검색 결과 페이지(카테고리/키워드 결과)
- AI Suggest Columns를 클릭해 컬럼명과 데이터 유형 추천을 받습니다.
- Scrape를 클릭해 스크래핑을 실행한 뒤, 데이터를 다운로드하거나 원하는 도구로 내보냅니다.
컬럼 예시
| 컬럼 | 설명 |
|---|---|
| 🏷️ 리스팅 제목(Listing Title) | eBay 리스팅의 제목입니다. |
| 🌐 리스팅 URL(Listing URL) | 리스팅 상세 페이지 링크입니다. |
| 💲 가격(Price) | 현재 리스팅 가격입니다. |
| 📦 배송비(Shipping Cost) | 배송비 또는 배송 라벨 문구(예: 무료 배송)입니다. |
| 🏷️ 상품 상태(Condition) | New, Used, Pre-owned, Refurbished 등 상태 라벨입니다. |
| 🧑💼 판매자명(Seller Name) | 결과 페이지 또는 서브페이지에 표시되는 판매자 스토어/이름입니다. |
| ⭐ 판매자 평점(Seller Rating) | 가능할 경우 표시되는 판매자 피드백 점수/비율입니다. |
| ⏳ 남은 시간(Time Left) | 경매형 리스팅의 남은 시간입니다. |
| 🛒 즉시 구매(Buy It Now) | 즉시 구매인지 경매인지(감지 가능한 경우)입니다. |
| 🖼️ 이미지 URL(Image URL) | 분석/카탈로깅에 활용할 대표 이미지 링크입니다. |
🟡 Walmart 상품 모니터링 스크래핑
시간에 따른 가격 변동, 재고/구매 가능 여부, 상품 구성 변화 등을 추적할 때 유용한 워크플로우입니다. 목록 페이지를 스크래핑한 뒤 **스케줄 스크래퍼(Scheduled Scraper)**로 주기적으로 재실행해 지속 모니터링을 할 수 있습니다.
스크래핑 예시(목록 형태 페이지):
진행 단계:
- 을 설치하고 계정을 등록합니다.
- 대상 페이지로 이동합니다. 예: Walmart 카테고리 페이지, 검색 결과 페이지, 마켓플레이스 목록 페이지
- AI Suggest Columns를 클릭해 컬럼명과 데이터 유형 추천을 받습니다.
- Scrape를 클릭해 스크래핑을 실행한 뒤, 데이터를 다운로드하거나 원하는 도구로 내보냅니다.
컬럼 예시
| 컬럼 | 설명 |
|---|---|
| 🏷️ 상품명(Product Name) | 목록 페이지에 표시되는 상품 제목입니다. |
| 🌐 상품 URL(Product URL) | 상세 정보 보강을 위한 상품 상세 페이지 링크입니다. |
| 💲 현재가(Current Price) | 현재 표시된 가격입니다. |
| 🧾 이전 가격/할인(Was Price / Rollback) | 이전 가격, 롤백, 프로모션 라벨 등(표시되는 경우)입니다. |
| 📦 재고/구매 가능(Availability) | 재고 있음/없음 또는 배송/픽업 가능 문구입니다. |
| ⭐ 평점(Rating) | 목록에 표시되는 별점입니다. |
| 🧑🤝🧑 리뷰 수(Review Count) | 표시된 리뷰 개수입니다. |
| 🏪 판매자(Seller) | 보이는 경우 판매자/마켓플레이스 판매 주체입니다. |
| 🆔 SKU/Item ID | 감지 가능한 Walmart 상품 식별자(서브페이지에서 확인되는 경우가 많음)입니다. |
| 🖼️ 이미지 URL(Image URL) | 대표 상품 이미지 링크입니다. |
📈 상품 정보 스크래퍼를 써야 하는 이유
상품 데이터가 여러 마켓플레이스에 흩어져 있으면, 수작업 복사/붙여넣기는 느리고 결과도 들쭉날쭉해지기 쉽습니다. Thunderbit의 AI 웹 스크래퍼(https://thunderbit.com/)를 사용하면 상품 정보를 하나의 표로 표준화하고, 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
상품 정보를 스크래핑하는 대표적인 이유는 다음과 같습니다:
- 이커머스 운영팀: Amazon/eBay/Walmart에서 경쟁사 가격, 프로모션, 재고를 추적하고 로 내보내 주간 리포트를 만듭니다.
- 세일즈 팀: 판매자/브랜드 리드 리스트를 만들고, 서브페이지 스크래핑으로 스토어 상세 정보를 보강합니다.
- 마케팅 팀: 상품명, 이미지, 리뷰 수를 수집해 포지셔닝, 크리에이티브 브리프, 키워드 전략에 활용합니다.
- 분석가/리서처: 시장 맵핑, 가격 분포 분석, 상품 구성 비교를 위한 데이터셋을 구축합니다.
- 부동산 등 다른 업종: 상품뿐 아니라 구조화/반구조화된 ‘리스트형 페이지’라면 같은 AI 방식으로 폭넓게 적용할 수 있습니다.
Thunderbit가 특히 유용한 상황:
- 페이지 레이아웃이 자주 바뀌는 사이트(셀렉터를 다시 만들지 않아도 AI가 적응)
- 여러 결과 페이지를 넘나드는 페이지네이션 스크래핑이 필요한 경우
- 각 행을 상품 상세 정보로 보강하기 위해 서브페이지 스크래핑이 필요한 경우
🧩 Product Info Scraper Chrome Extension 사용 방법
- Thunderbit Chrome Extension 설치: 에서 설치한 뒤, 에서 계정을 생성합니다.
- Amazon/eBay/Walmart 페이지로 이동: 예를 들어 또는 eBay 결과 페이지() 같은 목록/검색 페이지를 엽니다.
- AI 기반 스크래퍼 실행: AI Suggest Columns를 눌러 필드를 생성한 뒤, 필요하면 컬럼명과 데이터 유형(Text, Number, Date, URL, Image, Email, Phone)을 조정합니다.
- 스크래핑 → 보강 → 내보내기: Scrape를 클릭합니다. 더 깊은 속성이 필요하면 Scrape Subpages로 각 상품 URL을 방문해 컬럼을 추가로 붙입니다. 이후 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보냅니다.
반복 가능한 워크플로우를 만들 때 도움이 되는 글:
💳 Product Info Scraper 요금 안내
Thunderbit는 간단한 크레딧 방식으로 운영됩니다:
- 1 크레딧 = 결과 표의 1개 출력 행
- 데이터 내보내기(CSV/JSON, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion)는 무료입니다.
유료 플랜 없이도 시작할 수 있습니다:
- 무료 플랜: 월 6페이지 포함
- 무료 체험: 10페이지 무료 스크래핑 가능(유료 전 Amazon/eBay/Walmart 워크플로우 테스트에 적합)
주간 경쟁사 점검이나 일일 가격 모니터링처럼 지속적으로 스크래핑해야 한다면 유료 플랜을 선택할 수 있습니다. 일반적으로 연간 플랜이 월간 결제보다 할인이 적용되어 더 경제적입니다.
자세한 옵션은 에서 확인할 수 있습니다. 보통:
- Starter: 가벼운 리서치, 소규모 카탈로그에 적합
- Pro 등 상위 플랜: 잦은 페이지네이션 스크래핑, 서브페이지 보강, 스케줄 모니터링이 필요한 팀에 적합
가격 모니터링이 목적이라면 Product Info Scraper를 **스케줄 스크래퍼(Scheduled Scraper)**와 함께 사용해, 자연어로 설정한 일정에 맞춰 데이터셋이 자동으로 갱신되도록 구성하는 것을 추천합니다.
❓ FAQ
-
AI 기반 Product Info Scraper란 무엇인가요?
AI 기반 Product Info Scraper는 에서 제공하는 AI 중심 워크플로우로, 이커머스 목록/상세 페이지에서 구조화된 상품 데이터를 추출합니다. AI Suggest Fields로 컬럼을 만들고 Scrape를 누르면, 내보내기 가능한 깔끔한 표가 생성됩니다. -
Thunderbit는 무엇인가요?
Thunderbit는 웹사이트, PDF, 이미지에서 데이터를 추출해 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 같은 도구로 내보낼 수 있는 AI 웹 스크래퍼 Chrome Extension입니다. 리드 생성, 이커머스 운영, 시장 조사 등 비즈니스 업무를 위해 설계되었고, 서브페이지 스크래핑, 페이지네이션 스크래핑, 스케줄 스크래핑 같은 기능을 제공합니다. -
목록 페이지와 상품 상세 페이지를 모두 스크래핑할 수 있나요?
가능합니다. 먼저 목록 페이지에서 상품 리스트를 수집한 뒤, Scrape Subpages로 각 상품 URL을 방문해 SKU/ASIN, 옵션(variants), 스펙, 판매자 정보 등 상세 데이터를 추가로 붙일 수 있습니다. 이 2단계 방식은 고품질 상품 데이터셋을 빠르게 만드는 대표적인 방법입니다. -
Amazon/eBay/Walmart에서 페이지네이션 스크래핑은 어떻게 동작하나요?
Thunderbit는 ‘다음 페이지’ 버튼 방식과 무한 스크롤 등 일반적인 페이지네이션 패턴을 처리할 수 있습니다. 한 번 컬럼을 설정해 두면, 한 번의 실행으로 여러 페이지를 연속 스크래핑할 수 있어 카테고리/키워드 기준으로 수백 개 상품을 모을 때 유용합니다. -
상품 리서치에서 가장 많이 쓰는 데이터 필드는 무엇인가요?
대부분 상품명, 가격, 평점, 리뷰 수, 상품 URL, 이미지 URL부터 시작합니다. 더 깊은 분석이 필요하면 판매자/브랜드, 배송/도착 문구, 재고/구매 가능 여부, ASIN/SKU 같은 식별자를 추가하며, 이런 값은 서브페이지 스크래핑으로 확보하는 경우가 많습니다. -
Google Sheets, Airtable, Notion으로 내보낼 수 있나요?
네. Thunderbit는 Excel, Google Sheets, Airtable, Notion으로의 무료 내보내기를 지원하며, CSV/JSON 다운로드도 가능합니다. 이미지 필드를 Airtable/Notion으로 내보낼 때는 워크스페이스의 이미지 라이브러리에 업로드해 데이터베이스에서 바로 확인할 수 있도록 도와줍니다. -
Cloud Scraping과 Browser Scraping의 차이는 무엇인가요?
Cloud Scraping은 Thunderbit의 클라우드 인프라에서 실행되며, 공개 페이지의 경우 보통 더 빠르고 한 번에 최대 50페이지까지 처리하는 경우가 많습니다. Browser Scraping은 사용자의 Chrome 세션에서 실행되므로, 로그인 필요 사이트나 ‘로그인한 상태에서만 보이는 콘텐츠’를 스크래핑할 때 유리합니다. -
상품 데이터 스크래핑 비용은 어떻게 계산되나요?
비용은 크레딧 기준이며 1 크레딧 = 1개 출력 행입니다. 예를 들어 200개 상품을 표로 만들면 200 크레딧이 사용됩니다. 무료 플랜(월 6페이지) 또는 무료 체험(10페이지)으로 먼저 테스트한 뒤, 사용량에 맞춰 에서 플랜을 선택할 수 있습니다. -
Amazon/eBay/Walmart 상품 페이지를 스크래핑해도 괜찮나요?
스크래핑 가능 여부는 각 사이트의 약관과 관련 법규에 따라 달라지므로, 반드시 이를 준수해야 합니다. 실무에서는 공개된 상품 정보를 내부 분석, 가격 모니터링, 카탈로그 리서치 목적으로 수집하는 경우가 많지만, 개인정보는 피하고 요청 속도 제한 및 컴플라이언스 요구사항을 지키는 것이 중요합니다.
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