no-code scraping에는 크게 세 가지 방법이 있습니다. 그리고 잘못 고르면 시간과 비용을 크게 낭비하게 됩니다.
이 글에서는 AI scraping, 전통적인 no-code scraping, API-based scraping을 비교해 실제 차이를 정리합니다. 장황한 설명 없이, 설정 시간, 유연성, 가격, 적합한 use case만 명확하게 보겠습니다.
이 가이드를 끝까지 읽으면, 어떤 방식이 내 상황에 맞는지 바로 판단할 수 있습니다.
📌 바쁜 분들을 위한 요약
이 글은 세 가지 no-code scraping 방식을 비교해, 목적에 맞는 방법을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
핵심 질문: 내 프로젝트에는 어떤 no-code scraping 방식을 써야 할까요?
비교 항목: AI scraping, 전통적인 click-and-point tools, API-based scrapers를 설정 난이도, 유연성, 가격, use case, 추천 tool 기준으로 비교했습니다.
빠른 결론:
- AI scraping은 비개발자에게 가장 쉽고, 웹사이트 변경에도 잘 적응합니다
- Click-and-point tools는 정밀한 제어가 필요하고, 웹사이트 구조가 거의 바뀌지 않을 때 좋습니다
- API-based scraping은 가장 비용 효율적이지만, 기술 지식이 필요합니다
이 글에서 알 수 있는 것: 각 방식의 작동 원리, 차이점, 적합한 상황, 그리고 가장 좋은 tool을 알 수 있습니다.
이 글에서 다루는 내용
- AI Scraping: 자연어를 이해하는 방식
- 전통적인 No-Code Scraping: Click-and-Point Tools
- API Based Scraping: 기술적인 중간 지점
- 최종 결론: 어떤 방식을 선택해야 할까?
AI Scraping
AI scraping은 no-code data extraction의 가장 새로운 형태입니다. AI가 사용자가 원하는 데이터를 이해하고, 그것을 가져오는 방법을 스스로 찾습니다.
기본 개념
AI scraping tool은 large language model과 machine learning을 사용해 웹사이트에서 데이터를 추출합니다. 원하는 내용을 평범한 영어로 설명하면, AI가 기술적인 부분을 처리합니다.
사람들은 이를 AI no-code scraping, AI data scraping, AI web scraping 등 여러 이름으로 부르지만, 핵심은 같습니다. 코드를 쓰거나 technical selector를 설정하지 않고 AI tool로 웹사이트를 scrape하는 방식입니다.
차이를 만드는 지점은 이것입니다:
↳ 전통적인 scraper는 사용자가 만든 고정 규칙을 따릅니다
↳↳ AI scraper는 context를 이해하고 변화에 적응합니다
↳↳↳ 그래서 유지보수가 줄고 훨씬 유연합니다
AI는 특정 HTML element만 찾지 않습니다. 웹사이트가 어떤 구조로 정보를 보여주든, "product price"가 상품의 가격을 찾는다는 의미라는 것을 이해합니다.
설정 난이도
AI scraping은 세 가지 방식 중 설정이 가장 쉽습니다.
일반적인 workflow:
- 사용할 AI scraping tool을 선택합니다
- 웹사이트 URL을 입력합니다
- 원하는 데이터를 자연어로 설명합니다
- scraper를 실행합니다
소요 시간: 대부분의 웹사이트에서 5분 정도입니다[1]. HTML, CSS selector, 웹사이트 구조를 이해할 필요가 없습니다. AI가 설명을 바탕으로 데이터를 어디서 찾아야 하는지 판단합니다.
제가 AI scraping agent로 e-commerce website를 scrape하는 과정을 6.04분 만에 보여주는 영상입니다 📺
필요한 핵심 역량: 명확하게 설명하는 능력입니다. 원하는 것을 설명할 수 있다면, 몇 분 안에 AI scraping을 설정할 수 있습니다.
유용한 AI Scraping Template 몇 가지
저희는 사용자들을 위해 scraping template을 자주 만듭니다 ❤️. 아래 template도 참고해 보세요:
- How to scrape the YC Startup directory
- How to scrape properties from Zillow
- How to scrape real estate agents from Zillow
- How to scrape properties from AirBnB
- How to scrape businesses from Yellow Pages
- How to scrape an e-commerce shop
- How to scrape case studies from a website
이 template들은 Datablist app에서도 사용할 수 있으며, 말 그대로 몇 번의 클릭만으로 시작할 수 있습니다. 필요한 template이 있다면 여기로 연락해 주세요 👈🏽
유연성
AI scraping이 다른 방식보다 돋보이는 부분이 바로 유연성입니다.
AI scraping은 다음 상황에서 자동으로 적응합니다:
↳ 웹사이트 layout이 바뀔 때
↳↳ 콘텐츠가 예상과 다른 위치에 나타날 때
↳↳↳ 페이지마다 HTML 구조가 다를 때
전통적인 no-code scraper나 code scraper는 특정 HTML element를 찾기 때문에 웹사이트가 바뀌면 쉽게 깨집니다. 반면 AI scraper는 의미를 이해하므로 기술적 구조가 바뀌어도 계속 작동합니다. 즉, 한 번 AI scraper를 설정하면 안정적으로 유지될 가능성이 높습니다.
예시: 여러 e-commerce site에서 product information을 scrape한다고 해보겠습니다. 사이트마다 HTML 구조가 다릅니다. AI scraping을 사용하면 같은 prompt를 여러 사이트에 적용할 수 있고, AI scraping agent가 각 사이트의 구조에 맞게 적응합니다.
한계: AI scraping은 공개적으로 보이는 데이터에 가장 적합합니다. 복잡한 authentication flow나 login 뒤에 있는 데이터를 custom-built scraper처럼 효과적으로 처리하기는 어렵습니다.
가격
AI scraping은 페이지를 이해하고 처리하기 위해 computational resource를 사용하기 때문에, 보통 다른 방식보다 작업당 비용이 더 높습니다.
일반적인 pricing model:
- 포함 credit이 있는 subscription plan
비용에 영향을 주는 요소:
- JavaScript가 많은 사이트는 더 비쌉니다. Rendering이 필요하기 때문입니다
- Pagination과 multi-step task는 비용을 올립니다
- 단순한 directory page는 비용이 낮습니다
현실적인 예시: directory에서 business listing 1,000개를 scrape하면, 대부분의 AI scraping tool에서 500-1,000 credits 정도가 들 수 있습니다. 정확한 비용은 page complexity와 추출하는 데이터 양에 따라 달라집니다.
그만한 가치가 있을까요? 비개발자에게는 충분히 있습니다. 시간 절약, 유지보수 없음, 그리고 가장 중요한 마음의 여유에 비용을 지불하는 것입니다. 그래서 AI scraping을 “headache-free scraping”이라고 불러도 됩니다.
Use Case와 Best Practice
AI scraping은 강점이 뚜렷하게 필요한 특정 상황에서 가장 잘 작동합니다.
적합한 use case:
- 구조가 다른 여러 웹사이트를 scrape할 때
- 기술 지식이 많지 않은 상태에서 데이터를 추출해야 할 때
- 유지보수 시간이 비싼 프로젝트
- 웹사이트가 자주 업데이트되는 상황
- context 이해가 필요한 다양한 데이터 타입을 수집할 때
- 전통적인 no-code scraper나 API를 설정하고 싶지 않을 때
AI scraping이 현명한 선택인 경우: market research를 위해 competitor website를 scrape해야 하는데, 각 competitor가 서로 다른 website builder와 layout을 사용한다면 AI scraping은 같은 prompt로 모두 처리할 수 있습니다.
AI scraping best practice:
- 필요한 데이터를 명확하고 구체적인 prompt로 작성하세요
- 가능하면 예시를 제공해 정확도를 높이세요[2]
- 큰 dataset으로 확장하기 전에 작은 테스트부터 시작하세요
- 더 좋은 결과를 위해 prompt에 section label을 사용하세요
도움이 되는 가이드입니다. AI agent에 prompt를 작성하는 방법을 더 알고 싶다면 참고해 보세요 👈🏽
추천 Tool
AI scraping에서는 Datablist가 비개발자에게 가장 좋은 선택지로 돋보입니다[3].
Datablist가 잘 맞는 이유:
- 진짜 natural language prompting[4]을 지원합니다. 기술 지식이 필요 없습니다
- scraping task별로 특화된 여러 AI agent가 있습니다[5]
- 60+ lead generation tools를 포함한 built-in ecosystem이 있습니다
- JavaScript rendering과 pagination을 자동으로 처리합니다[6]
- 월 $25부터 시작하는 합리적인 가격입니다
- Built-in bulk enrichment 기능이 있습니다
다른 점: Datablist는 단순한 AI scraper가 아닙니다. AI scraping과 함께 email finder, sales navigator scraper, cleaning tools를 포함한 완전한 lead generation platform입니다. 한 tool 안에서 list를 scrape하고, 바로 contact information으로 enrich할 수 있습니다.
Datablist의 핵심 장점: 대부분의 standalone scraping tool보다 낮은 비용으로 AI scraping뿐 아니라 data enrichment, lead list building, 기타 lead generation workflow를 지원하는 workflow automation platform까지 함께 사용할 수 있습니다.
📘 AI Scraping도 기술적으로 No-Code Scraping입니다
AI scraping은 coding skill이 필요 없기 때문에 no-code scraping의 하위 범주입니다. 웹사이트 구조를 이해하는 대신 자연어 instruction만 있으면 되므로, 가장 쉬운 no-code 방식입니다.
전통적인 No-Code Scraping: Click-and-Point Tools
Click-and-point scraper는 원래의 "no-code" solution이었습니다. 코드를 쓰는 대신 웹페이지에서 데이터를 시각적으로 선택하게 해줍니다. 이 섹션에서는 이를 “traditional no-code scraper”라고도 부르겠습니다.
전통적인 No-Code Scraper의 개념
전통적인 no-code scraping은 웹페이지 element를 클릭해 tool에게 어떤 데이터를 추출할지 알려주는 visual interface를 사용합니다.
기본 workflow: tool 안에서 웹사이트를 열고, product name을 클릭한 다음 price, description을 클릭합니다. Tool은 이 클릭을 기록하고, 선택된 항목을 기반으로 scraper를 만듭니다.
뒤에서 일어나는 일: tool은 사용자의 클릭을 CSS selector나 XPath expression으로 변환합니다. 코드를 쓰지는 않지만, 웹사이트의 HTML 구조가 그대로 유지된다는 전제에 의존하는 고정된 기술 규칙을 만드는 셈입니다.
왜 "no-code"라고 부를까요: Python이나 JavaScript를 쓰지 않기 때문입니다. 하지만 웹사이트가 정보를 어떻게 구성하는지 어느 정도 이해해야 하고, element가 제대로 선택되지 않을 때 troubleshoot할 수 있어야 합니다.
설정 난이도
Click-and-point tool은 대부분의 초보자가 예상하는 것보다 learning curve가 있습니다.
설정 과정:
- Tool을 다운로드하고 설치합니다. 많은 tool이 desktop app입니다
- Target website를 tool 안에서 엽니다
- 추출하려는 각 data point를 클릭합니다
- 필요하면 pagination rule을 설정합니다
- 올바른 데이터가 scrape되는지 테스트합니다
- 잘못된 element가 선택되면 debug합니다
- Scraper를 저장하고 실행합니다
소요 시간: 중간 정도 복잡한 웹사이트 기준 30-60분입니다.
❗️ 주의할 점
Click-and-point tool에는 숨은 복잡성이 있습니다. Element가 항상 정확히 선택되는 것은 아닙니다. 예를 들어 phone number를 클릭했는데 전체 contact section이 선택될 수 있고, 이 문제를 고칠 수 없는 경우도 있습니다. 원인이 scraper가 아니라 웹사이트 구조 자체에 있기 때문입니다. 이런 문제가 생기면 scraping 후 데이터를 clean해야 합니다.
전통적인 no-code scraper에서 초보자가 자주 겪는 문제:
- 한 element를 클릭했는데 전혀 다른 것이 선택됩니다
- Support team과 대화하는 일이 반복됩니다
- Pagination이 예상대로 작동하지 않습니다
- 데이터가 별도 field가 아니라 섞여서 나옵니다
- 웹사이트 업데이트 후 scraper가 깨집니다
쉽게 느끼는 사람: 기술에 익숙하고 tutorial을 볼 의향이 있는 사람은 click-and-point tool을 잘 다룰 수 있습니다. 실제로 생산적으로 사용하려면 몇 시간 정도 학습 시간이 필요합니다.
유연성
Click-and-point tool은 구조적으로 rigid합니다. 설정한 그대로, 설정한 방식으로만 데이터를 추출합니다.
웹사이트가 바뀌면 생기는 일:
↳ Layout redesign이 scraper를 완전히 깨뜨립니다
↳↳ 작은 CSS update만으로도 data extraction이 멈출 수 있습니다
↳ ↳↳ Scraper를 처음부터 다시 만들어야 합니다
유지보수 부담: 웹사이트는 계속 업데이트됩니다. 인기 있는 e-commerce site는 분기마다 바뀔 수 있습니다. 업데이트가 있을 때마다 scraper를 다시 설정해야 하고, 이는 초기 설정과 비슷한 시간이 걸립니다.
여러 웹사이트 처리: competitor website 다섯 곳을 scrape한다면, scraper configuration도 다섯 개가 필요합니다. 각 scraper는 해당 사이트가 업데이트될 때 독립적으로 깨질 수 있습니다.
Click-and-point tool의 장점: 정부 database나 안정적인 directory처럼 웹사이트가 자주 바뀌지 않는 경우, 제대로 설정된 click-and-point tool은 일관적이고 안정적인 extraction을 제공합니다.
가격
Click-and-point tool은 보통 tiered subscription pricing을 사용합니다.
일반적인 가격 구조:
- Entry plan: 월 $50-100
- Professional plan: 월 $150-300
- Enterprise plan: 월 $500 이상
비용에 영향을 주는 요소:
- 만들 수 있는 scraping task 수
- 월별 scrape 가능한 page 수
- Cloud-based scheduling 사용 가능 여부
- Priority support와 advanced feature
숨은 비용: 웹사이트 변경으로 scraper를 유지보수하는 데 쓰는 시간이 누적됩니다. 매달 5시간을 깨진 scraper 수정에 쓴다면, subscription이 저렴해 보여도 실제 비용은 큽니다.
비용 효율성: 거의 바뀌지 않는 웹사이트를 scrape한다면, 설정 후 click-and-point tool은 비용 효율적일 수 있습니다. 자주 바뀌는 사이트라면 유지보수 시간이 커져 비싸집니다. 이 경우 AI scraping agent를 고려할 수 있습니다.
Use Case와 Best Practice
Click-and-point tool은 한계가 크게 문제가 되지 않는 상황에서 강합니다.
적합한 use case:
- 거의 업데이트되지 않는 stable website를 scrape할 때
- data extraction을 세밀하게 제어해야 하는 프로젝트
- 같은 사이트를 반복적으로 scrape하는 상황
- Cloud tool이 필요 없는 desktop-based workflow
Click-and-point가 맞는 경우: 매일 업데이트되지만 구조는 바뀌지 않는 government database를 scrape해야 한다고 해보겠습니다. 올바르게 설정하면 click-and-point tool은 매일 새 데이터를 안정적으로 추출할 수 있습니다. 단, 선택한 데이터를 tool이 정확히 추출할 수 있어야 합니다.
Best practice:
- Scraper가 깨질 때를 대비해 configuration을 문서화하세요
- Scraper가 멈췄을 때 알 수 있도록 monitoring을 설정하세요
- 매월 유지보수 시간을 budget에 포함하세요
- 큰 dataset으로 확장하기 전에 충분히 테스트하세요
Click-and-point를 피해야 하는 경우: 자주 업데이트되는 여러 modern website, 예를 들어 e-commerce website를 scrape한다면 유지보수 부담이 너무 커집니다. 사이트가 업데이트될 때마다 수동 개입이 필요합니다.
추천 Tool
Octoparse는 시장에서 가장 오래 자리 잡은 click-and-point scraping tool입니다.
참고로, 최근 글에서 ease of use, integration, pricing 기준으로 최고의 no-code scraper를 비교했습니다 👈🏽
Octoparse를 선택하는 이유:
- 오랜 개발을 거친 성숙한 interface
- 일반적인 상황을 위한 방대한 tutorial library
- 강력한 기능을 갖춘 desktop application
- 좋은 documentation과 community support
Trade-off: Octoparse는 익히는 데 시간이 필요합니다. Interface는 강력하지만 복잡합니다. 가격은 월 $83부터 시작해 개인이나 small team에게는 부담될 수 있습니다.
누가 사용하면 좋은가: stable website를 정기적으로 scrape해야 하고, learning curve와 subscription cost를 감당할 수 있는 기술 친화적인 team에 적합합니다.
💡 전통적인 Scraper도 쓸 곳은 있습니다
Click-and-point tool이 나쁜 것은 아닙니다. 다만 AI scraping처럼 더 쉬운 방식이 등장하면서 예전만큼 매력적이지 않을 뿐입니다. 정부 directory처럼 오래되고 거의 바뀌지 않는 웹사이트에서는 여전히 잘 작동합니다.
API Based Scraping
API-based scraping은 code와 no-code 사이의 중간 지점에 있습니다. 기술적으로는 no-code입니다. Scraping logic을 직접 작성하지 않기 때문입니다. 하지만 사용하려면 기술 지식이 필요합니다.
기본 개념
API-based scraper는 특정 웹사이트나 use case에 맞춰 scraping을 처리하는 pre-built endpoint를 제공합니다.
작동 방식: scrape할 URL과 원하는 데이터 같은 parameter를 넣어 API call을 보내면, service가 structured data를 반환합니다. Scraping logic은 이미 작성되어 있고, 사용자는 API parameter로 설정만 하는 구조입니다.
기술적으로는 no-code지만, API call을 보내는 방법, authentication token 처리, JSON response parsing, workflow로 결과를 연결하는 방법을 이해해야 합니다. 즉 programming knowledge가 있거나 Postman 같은 tool에 익숙해야 합니다.
이미 JSON response가 있고 spreadsheet만 필요하다면 JSON to CSV Converter를 사용해 flatten할 수 있습니다.
일반적인 API scraping 접근 방식:
- LinkedIn scraper API 같은 website-specific API
- 어떤 URL에서도 작동하는 general scraping API
- 인기 사이트용 pre-configured scraper를 제공하는 template-based API
이름이 헷갈리는 이유: 어떤 사람들은 scraping logic을 쓰지 않으니 "no-code"라고 부릅니다. 다른 사람들은 기술 역량이 필요하니 "low-code"라고 부릅니다. 실제로는 그 중간에 가깝습니다.
설정 난이도
API-based scraping은 기술 지식이 필요하기 때문에 진정한 의미의 "no-code"라고 보기는 어렵습니다.
설정 과정:
- 가입하고 API credential을 받습니다
- Documentation을 읽고 parameter를 이해합니다
- Postman이나 curl 같은 tool로 API call을 테스트합니다
- Authentication과 rate limiting을 처리합니다
- JSON 또는 XML response를 parse합니다
- 결과를 application이나 workflow에 연결합니다
- 실패한 request를 위한 error handling을 구현합니다
소요 시간: API에 익숙하다면 1-2시간, 배우는 중이라면 훨씬 더 오래 걸립니다.
필요한 기술 역량:
- REST API와 HTTP request 이해
- JSON data structure 다루기
- Authentication token과 header 처리
- 결과를 workflow에 통합하기 위한 기본 programming 지식
유연성
API-based scraper의 유연성은 provider에 크게 좌우됩니다.
제어할 수 있는 것: 대부분의 API-based scraper는 추출할 data point 지정, rate limit 설정, output format 선택, 일부 behavior configuration을 parameter로 제공합니다.
제어할 수 없는 것: 내부 scraping logic은 black box입니다. API가 특정 웹사이트나 data type을 지원하지 않으면 할 수 있는 일이 없습니다. 작동 방식을 수정할 수 없습니다.
웹사이트 변경: 좋은 API provider는 scraper를 유지보수하고 웹사이트 변경에 자동으로 대응합니다. 그렇지 않은 provider는 몇 주 동안 업데이트하지 않아 scraper가 깨진 상태로 남을 수 있습니다.
Dependency risk: API provider에 완전히 의존합니다. Provider가 서비스를 종료하거나, 가격을 바꾸거나, 특정 scraper 유지보수를 중단하면 workflow가 깨지고 사용자가 할 수 있는 일이 거의 없습니다.
유연성이 가장 중요한 경우: API가 지원하지 않는 웹사이트를 scrape하거나, API가 허용하지 않는 방식으로 데이터를 추출해야 한다면 선택지가 없습니다. 이 경우 custom scraper나 AI scraping이 더 나을 수 있습니다.
가격
API-based scraping은 high-volume의 단순 scraping task에서 가장 비용 효율적인 경우가 많습니다.
일반적인 pricing model:
- Pay-per-request. 성공한 scrape당 몇 센트 수준인 경우가 많습니다
- Included request가 있는 monthly subscription
- Bulk discount가 있는 credit-based system
비용 비교: 월 10,000개의 단순 page를 scrape한다면 API-based solution은 $50 정도가 들 수 있습니다. 같은 volume을 AI scraping으로 처리하면 $70-80 정도가 들 수 있지만, 설정 시간은 훨씬 적습니다.
API scraping이 가장 저렴한 경우:
- Development time이 크게 중요하지 않은 장기 프로젝트
- 단순하고 stable한 웹사이트의 high-volume scraping
- 인기 사이트용 pre-built scraper 사용
비싸지는 경우: API가 잘 지원하지 않는 custom scraping이 필요하면, 억지로 맞추려다 시간과 비용을 낭비하게 됩니다. 필요에 맞지 않으면 "저렴한" solution은 쓸모가 없어집니다.
숨은 비용: API를 통합하고 integration을 유지보수하는 개발 시간입니다. 기술 인력이 없다면 누군가를 고용해야 하고, 이때 비용 계산은 완전히 달라집니다.
Use Case와 Best Practice
API-based scraping은 high-volume의 반복 scraping을 수행하는 technical team에 가장 잘 맞습니다.
적합한 use case:
- Scale이 큰 scraping. 수천 또는 수백만 page
- Application 안에 scraping을 통합하는 경우
- Ease of use보다 page당 비용이 더 중요한 프로젝트
Best practice:
- Provider를 선택하기 전에 충분히 테스트하세요
- 실패한 request를 위한 robust error handling을 구현하세요
- Scraper가 깨지는 시점을 잡기 위해 success rate를 monitor하세요
- Provider가 종료되거나 약관을 바꿀 경우를 대비한 backup plan을 준비하세요
API scraping을 피해야 하는 경우: 기술 지식이 없고 team에 developer가 없다면 API scraping은 답답할 수 있습니다. Tool을 실제로 쓸 수 없다면 비용 절감은 의미가 없습니다.
추천 Tool
API-based scraper에서 "최고"의 tool은 무엇을 scrape하려는지에 따라 달라집니다. 다만 아래는 안정적인 선택지입니다.
-
General web scraping: ScrapingBee와 Bright Data는 대부분의 웹사이트에 reliable API-based scraping을 제공합니다. Proxy, browser rendering, anti-bot measure를 자동으로 처리합니다.
-
Specific platform: LinkedIn scraper, Amazon scraper처럼 specialized API를 찾으세요. 특정 platform에 최적화되어 있으며, 각 사이트의 고유한 문제를 처리합니다.
확인해야 할 것:
- 명확한 documentation과 example
- 안정적인 uptime과 support
- Hidden fee 없는 투명한 pricing
- Target website에서의 높은 success rate
현실적인 결론: 좋은 API-based scraper라도 기술 역량은 필요합니다. "API call을 만든다"는 말이 복잡하게 느껴진다면 AI scraping을 선택하세요. 더 많은 control과 peace of mind를 얻을 수 있습니다.
💡 API Scraping은 비용 효율적이지만 기술적입니다
API-based scraping은 high-volume project에서 page당 비용이 가장 낮습니다. 하지만 제대로 쓰려면 기술 역량이 필요합니다. 실제로 구현할 수 없다면 싸다는 이유만으로 선택하지 마세요. 싸게 사면 두 번 산다는 말도 기억해야 합니다.
최종 결론: 어떤 방식을 선택해야 할까?
세 가지 방식을 모두 비교해 보면, 상황별 선택 기준은 다음과 같습니다.
AI Scraping을 선택해야 하는 경우
- 기술 지식이 많지 않고 가장 쉬운 option을 원할 때
- 유지보수 시간이 큰 비용으로 느껴질 때
- Scrape하려는 웹사이트가 자주 바뀔 때
- 추출할 데이터를 쉽게 조정할 수 있는 유연성이 필요할 때
적합한 대상: 비개발자, small team, lead list building, market research, competitive intelligence, 그리고 page당 몇 센트보다 시간과 사용 편의성이 더 중요한 프로젝트.
추천 tool: 자연어 instruction 기반의 진정한 no-code experience를 제공하는 Datablist.
Click-and-Point Tool을 선택해야 하는 경우
- 거의 바뀌지 않는 stable website를 scrape할 때
- 기술 개념을 배우는 데 부담이 없을 때
- 사이트 업데이트 시 유지보수할 준비가 되어 있을 때
- Web-based tool보다 desktop application을 선호할 때
적합한 대상: 기술에 익숙한 team, 안정적인 government 또는 institutional website, configuration time이 핵심 문제가 아닌 프로젝트.
추천 tool: 성숙한 기능과 풍부한 documentation을 갖춘 Octoparse.
API-Based Scraping을 선택해야 하는 경우
- 기술 지식이 있거나 team에 developer가 있을 때
- 매일 수천 page 이상 high-volume scraping을 할 때
- Page당 비용이 가장 중요한 기준일 때
- Scraping을 application에 통합해야 할 때
적합한 대상: Technical team, high-volume project, application integration, development time을 투입할 수 있고 page당 비용이 우선인 상황.
추천 tool: General scraping에는 ScrapingBee 또는 Bright Data, 특정 platform에는 specialized API.
대부분의 사용자에게 드리는 추천
사용자의 80%에게는 AI scraping이 맞는 선택입니다. 사용하기 쉽고, 유연하며, 유지보수가 거의 필요 없기 때문에 page당 비용이 조금 더 높아도 충분히 가치가 있습니다.
No-code scraping 환경은 이미 바뀌었습니다. 예전에는 기술 역량이나 몇 시간의 설정이 필요했던 일이, 이제는 명확한 instruction만 있으면 몇 분 안에 가능합니다.
AI scraping으로 시작하는 것이 좋은 3가지 단순한 이유는 다음과 같습니다:
- 가장 쉬운 방식입니다
- 가장 유연한 방식입니다
- 유지보수가 필요 없습니다
하루 10,000건 이상으로 volume을 키워야 한다면, 그때 API-based scraper로 전환할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
가장 효율적인 No-Code Scraping 방식은 무엇인가요?
효율성은 무엇을 기준으로 보느냐에 따라 달라집니다. 기술 지식이 있다면 API-based scraping이 high-volume project에서 비용 효율적입니다. 비개발자라면 AI scraping이 설정과 유지보수 측면에서 가장 시간 효율적입니다. 대부분의 사용자에게는 기술 장벽과 유지보수 작업을 없애주는 AI scraping이 전체적으로 가장 효율적입니다.
AI Scraping이 No-Code Scraping보다 더 좋은가요?
AI scraping은 no-code scraping의 한 종류이며, 그중 가장 발전된 형태입니다. 이 질문은 보통 "AI scraping이 click-and-point tool보다 좋은가요?"라는 의미로 쓰입니다. 대부분의 use case에서는 그렇습니다. AI scraping은 웹사이트 변경에 자동으로 적응하고, 기술 지식과 유지보수 작업이 덜 필요하며, 전체 비용도 click-and-point tool보다 낮은 경우가 많습니다.
AI Scraping은 비싼가요?
AI scraping은 page당 비용으로 보면 API-based method보다 높지만, click-and-point tool의 전체 비용보다는 낮은 경우가 많습니다. Directory listing 1,000개를 scrape한다면 800-1,200 credits 정도를 예상할 수 있습니다. 정확한 비용은 tool과 page complexity에 따라 달라집니다. 가치는 유지보수가 없고 기술 지식이 필요 없다는 점에서 나옵니다. 비개발자에게는 시간과 비용을 모두 절약해 줍니다.
AI No-Code Scraping이란 무엇인가요?
AI no-code scraping, 즉 AI scraping은 코드를 쓰거나 technical selector를 설정하지 않고 artificial intelligence로 웹사이트에서 데이터를 추출하는 방식입니다. 원하는 데이터를 평범한 영어로 설명하면 AI가 intent를 이해하고 기술적인 세부 사항을 처리합니다. No-code tool의 접근성과 서로 다른 웹사이트 구조에 자동으로 적응하는 intelligence를 결합한 방식입니다.
여러 Scraping 방식을 함께 사용할 수 있나요?
네, 많은 team이 실제로 그렇게 사용합니다. Exploratory work, 새로운 웹사이트, 유연성이 중요한 상황에서는 AI scraping을 사용하세요. High-volume의 반복 scraping task가 명확해지면, 해당 task만 API-based method로 전환해 비용을 줄일 수 있습니다. 다만 기술 개념을 다뤄야 하고 시간이 필요하다는 점은 고려해야 합니다.
출처
-
[1] Datablist AI Agent를 사용해 e-commerce website를 6.04분 만에 scrape하는 영상 데모
-
[2] Datablist prompting guide에 따르면, prompt 작성 시 예시를 제공하면 AI agent 정확도가 크게 향상됩니다
-
[3] Datablist는 2025년 no-code scraping tools 중 비개발자에게 가장 적합한 overall leader로 평가됩니다
-
[5] Datablist는 scraping과 research task별로 최적화된 여러 specialized AI agent를 제공합니다