Google AI Mode는 검색 결과 표시 방식의 근본적 변화를 의미하며, 다중 출처의 정보를 종합하는 대화형 AI 기반 응답을 제공합니다. 디지털 존재감을 추적하는 기업, 경쟁 정보 팀, SEO 전문가에게 이 새로운 검색 형식은 데이터 추출에 기회와 과제를 동시에 창출합니다.
이 포괄적인 가이드는 Google AI 모드의 정의, 해당 데이터 스크래핑이 전략적 비즈니스 가치를 제공하는 이유, 직면하게 될 기술적 과제, 그리고 대규모로 정보를 효율적으로 추출하기 위한 수동 및 자동화 접근법을 다룹니다.
Google AI 모드란 무엇인가요?
구글 AI 모드는 검색 결과 상단에 종합된 대화형 답변을 제공하는 구글의 최신 검색 경험으로, 사용자가 자연스럽게 후속 질문을 할 수 있게 합니다. 각 답변에는 출처 링크가 명확히 표시되어 원본 콘텐츠로 쉽게 이동할 수 있습니다.
내부적으로 AI 모드는 ‘쿼리 팬아웃(query fan-out)’ 방식을 활용하여 젬이니(Gemini)와 구글 검색 시스템을 함께 사용합니다. 이 기술은 질문을 하위 주제로 분할하고 여러 관련 검색을 동시에 실행하여 기존 단일 쿼리보다 더 관련성 높은 자료를 제공합니다.
다음은 Google AI 모드가 출처(오른쪽)를 인용하여 검색 질의에 답변하는 예시입니다. 사용자는 추가 세부 정보를 확인하기 위해 해당 출처를 클릭할 수 있습니다:
왜 Google AI Mode 데이터를 수집해야 할까요?
Google AI 모드 데이터는 SEO, 제품 개발, 경쟁사 연구에 상당한 영향을 미치는 측정 가능한 인사이트를 제공합니다.
- 인용 출처 추적. 타겟 쿼리에 대해 Google AI가 참조하는 도메인을 모니터링합니다. 여기에는 순위와 시간 경과에 따른 빈도가 포함됩니다. 이는 주제별 권위를 나타내며, 콘텐츠 개선이 AI 응답 포함률 증가로 이어지는지 측정하는 데 도움이 됩니다.
- 경쟁 정보. 추천 및 비교 쿼리에 어떤 브랜드, 제품 또는 위치가 등장하는지 파악하세요. 이는 시장 포지셔닝, 경쟁 역학, AI 응답이 강조하는 속성을 드러냅니다.
- 콘텐츠 갭 분석. AI 모드 응답의 핵심 사실과 기존 콘텐츠를 비교하여 FAQ, 가이드, 데이터 테이블 등 인용을 유도하는 구조화된 콘텐츠 제작 기회를 식별합니다.
- 브랜드 모니터링. 브랜드나 업계에 대한 AI 생성 응답을 검토하여 오래된 정보를 식별하고 콘텐츠를 업데이트하세요.
- 연구 개발. AI 모드 응답을 메타데이터(타임스탬프, 위치, 엔티티)와 함께 저장하여 내부 AI 시스템에 활용하고, 연구팀을 지원하며, RAG 애플리케이션을 강화하세요.
방법 1 – 브라우저 자동화를 통한 수동 스크래핑
Google AI 모드 스크래핑은 AI 생성 콘텐츠의 동적이며 자바스크립트 중심 특성으로 인해 정교한 브라우저 자동화가 필요합니다. Playwright, Selenium, Puppeteer 같은 브라우저 자동화 프레임워크는 실제 브라우저 엔진을 사용해 자바스크립트를 실행하고, 콘텐츠 로딩을 대기하며, 동적으로 생성되는 AI 응답을 포착하는 데 중요한 인간 브라우징 경험을 재현합니다.
검색 결과에서 Google AI Mode가 표시되는 방식은 다음과 같습니다:
AI 모드를 클릭하면 상세한 응답과 출처 인용이 포함된 완전한 대화형 인터페이스가 표시됩니다. 우리의 목표는 이 풍부하고 구조화된 정보를 프로그래밍 방식으로 접근하여 추출하는 것입니다.
1단계 – 환경 설정 및 필수 조건
최신 버전의 Python을 설치한 후 필요한 종속성을 설치하세요. 이 튜토리얼에서는 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 Playwright를 설치합니다:
pip install playwright
playwright install이 명령어는 Playwright를 설치하고 자동화에 필요한 브라우저 바이너리(실행 파일)를 다운로드합니다.
2단계 – 종속성 가져오기 및 설정
스크래핑 작업에 필요한 핵심 라이브러리를 임포트합니다:
import asyncio
import urllib.parse
from playwright.async_api import async_playwright라이브러리 설명:
- asyncio – 성능 향상 및 동시 작업을 위한 비동기 프로그래밍을 지원합니다.
- urllib.parse – 웹 요청 시 쿼리가 올바르게 형식화되도록 URL 인코딩을 처리합니다.
- playwright – 브라우저 자동화 기능을 제공하여 인간 사용자와 동일하게 Google과 상호작용합니다.
3단계 – 함수 구조 및 매개변수
명확한 매개변수와 반환값을 가진 주요 스크래핑 함수를 정의합니다:
async def scrape_google_ai_mode(query: str, output_path: str = "ai_response.txt") -> bool:함수 매개변수:
- query – Google AI 모드에 제출할 검색어.
- output_path – 응답 저장 파일 경로(기본값: “ai_response.txt”).
- 콘텐츠 추출 성공(True) 또는 실패(False)를 나타내는 부울 값을 반환합니다.
4단계 – URL 구성 및 AI 모드 활성화
Google의 AI 모드 인터페이스를 트리거하는 검색 URL을 구성합니다:
url = f"https://www.google.com/search?q={urllib.parse.quote_plus(query)}&udm=50"주요 구성 요소:
- urllib.parse.quote_plus(query) – 검색 쿼리를 안전하게 인코딩하여 공백을 ‘+’로 변환하고 특수 문자를 이스케이프 처리합니다.
- udm=50 – Google의 AI 모드 인터페이스를 활성화하는 핵심 매개변수입니다.
5단계 – 브라우저 구성 및 탐지 방지
탐지를 피하면서 현실적인 동작을 유지하도록 구성된 브라우저 인스턴스를 실행합니다:
async with async_playwright() as pw:
browser = await pw.chromium.launch(
headless=False, args=["--disable-blink-features=AutomationControlled"]
)
page = await browser.new_page(
user_agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
)구성 세부 정보:
- headless=False – 디버깅을 위해 브라우저 창을 표시합니다(프로덕션 환경에서는 True 로 설정).
- -disable-blink-features=AutomationControlled – 자동화 감지 표시기를 제거합니다.
- User agent – macOS에서 합법적인 Chrome 브라우저를 모방하여 봇 탐지 가능성을 줄입니다.
이러한 탐지 방지 조치는 스크레이퍼가 자동화된 스크립트가 아닌 일반 사용자가 Google을 탐색하는 것처럼 보이도록 돕습니다.
6단계 – 탐색 및 동적 콘텐츠 로딩
구성된 URL로 이동하고 동적 콘텐츠가 완전히 로드될 때까지 대기합니다:
await page.goto(url, wait_until="networkidle")
await page.wait_for_timeout(2000)로딩 전략 설명:
- wait_until=”networkidle” – 네트워크 활동이 멈출 때까지 대기하여 페이지가 완전히 로드되었음을 나타냅니다.
- wait_for_timeout – AI 콘텐츠 생성을 위한 추가 버퍼.
7단계 – 콘텐츠 위치 및 DOM 추출
Google AI 모드 콘텐츠를 포함하는 특정 DOM 컨테이너를 찾습니다:
container = await page.query_selector('div[data-subtree="aimc"]')CSS 선택기 div[data-subtree=”aimc”] 는 Google의 AIMC(AI 모드 컨테이너)를 대상으로 합니다.
8단계 – 데이터 추출 및 저장
텍스트 콘텐츠를 추출하여 지정된 파일에 저장합니다:
if container:
text = (await container.inner_text()).strip()
if text:
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)
print(f"Saved AI response to '{output_path}' ({len(text):,} characters)")
await browser.close()
return True
else:
print("AI 모드 컨테이너 발견되었으나 내용이 없습니다.")
else:
print("페이지에서 AI 모드 콘텐츠를 감지하지 못했습니다.")
await browser.close()
return False프로세스 흐름:
- DOM 쿼리를 사용하여 페이지에 AI 컨테이너가 존재하는지 확인합니다.
- inner_text()를 사용하여 HTML 마크업 없이 일반 텍스트 콘텐츠를 추출합니다.
- 지정된 파일에 UTF-8 인코딩으로 콘텐츠 저장.
- 메모리 누수를 방지하기 위해 브라우저 리소스를 올바르게 닫습니다.
9단계 – 스크래핑 함수 실행
원하는 쿼리로 함수를 호출하여 전체 스크래핑 작업을 실행합니다:
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(scrape_google_ai_mode("why yoga is good for health"))전체 코드
모든 단계를 결합한 전체 코드는 다음과 같습니다:
import asyncio
import urllib.parse
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_google_ai_mode(
query: str, output_path: str = "ai_response.txt")
-> bool:
url = f"https://www.google.com/search?q={urllib.parse.quote_plus(query)}&udm=50"
async with async_playwright() as pw:
browser = await pw.chromium.launch(
headless=False, args=["--disable-blink-features=AutomationControlled"]
)
page = await browser.new_page(
user_agent="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/139.0.0.0 Safari/537.36"
)
await page.goto(url, wait_until="networkidle")
await page.wait_for_timeout(1000)
container = await page.query_selector('div[data-subtree="aimc"]')
if container:
text = (await container.inner_text()).strip()
if text:
with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)
print(
f"Saved AI response to '{output_path}' ({len(text):,} characters)"
)
await browser.close()
return True
else:
print("AI Mode container found but empty.")
else:
print("No AI Mode content found.")
await browser.close()
return False
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(scrape_google_ai_mode("why yoga is good for health"))성공적으로 실행되면 이 스크립트는 추출된 AI 응답을 포함하는 텍스트 파일을 생성합니다:
잘하셨습니다! Google AI Mode 콘텐츠를 성공적으로 스크래핑했습니다.
수동 스크래핑의 한계와 어려움
수동 스크래핑은 규모가 커질수록 더욱 두드러지는 상당한 운영상의 어려움을 수반합니다.
- 봇 탐지 및 CAPTCHA 인증. Google은 자동화된 트래픽 패턴을 식별하는 정교한 탐지 메커니즘을 구현합니다. 제한된 요청 횟수 이후 시스템은 CAPTCHA 인증을 트리거하여 추가 데이터 수집을 효과적으로 차단합니다.
- 인프라 및 유지 관리 복잡성. 대규모 운영 성공을 위해서는 차단 방지를 위한 다양한 기술이 필요합니다. 예를 들어 고품질 주거용 프록시 네트워크, 사용자 에이전트 로테이션, 브라우저 지문 인식 회피, 정교한 요청 분산 전략 등이 포함됩니다. 이는 상당한 기술적 오버헤드와 지속적인 유지 관리 비용을 발생시킵니다.
- 동적 콘텐츠 및 레이아웃 변경. Google은 인터페이스 구조를 자주 업데이트하여 기존 파서가 하룻밤 사이에 작동 불능 상태가 될 수 있으며, 기능 유지를 위해 즉각적인 대응과 코드 업데이트가 필요합니다.
- 파싱 복잡성. AI 모드 응답에는 중첩 구조, 동적 인용, 가변 서식이 포함되어 정교한 파싱 로직이 필요합니다. 다양한 응답 유형에 걸쳐 정확성을 유지하려면 광범위한 테스트와 오류 처리가 요구됩니다.
- 확장성 한계. 수동 방식은 대량 처리, 동시 요청 관리, 지역 및 검색 분야별 일관된 성능 유지에 어려움을 겪습니다.
이러한 한계로 인해 많은 기업이 복잡성을 전문적으로 처리하는 특화 솔루션을 선호합니다. 이에 따라 Bright Data의 전용 Google AI Mode 스크래퍼 API를 살펴보겠습니다.
방법 2 – Google AI 모드 스크레이퍼 API
Bright Data의 Google AI Mode Scraper API는 스크래핑 인프라 유지 관리의 복잡성을 제거하면서 엔터프라이즈급 안정성과 성능을 제공하는 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공합니다. 이 API는 답변 HTML, 답변 텍스트, 첨부 링크, 인용문 및 12개의 추가 필드를 포함한 포괄적인 데이터 포인트를 추출합니다.
주요 기능
- 자동화된 봇 방지 및 프록시 관리. API는 1억 5천만 개 이상의 IP 주소로 구성된 Bright Data의 방대한 주거용 프록시 네트워크와 고급 봇 회피 기술을 활용합니다. 이 인프라를 통해 CAPTCHA 발생 및 IP 차단 문제를 해결합니다.
- 구조화된 데이터 출력. API는 JSON, NDJSON, CSV 등 다양한 내보내기 형식으로 일관된 포맷의 데이터를 제공하여 유연한 통합 옵션을 지원합니다.
- 기업급 확장성. 대량 처리를 위해 설계된 API는 성공적 결과당 과금 모델을 통해 예측 가능한 비용 확장성을 유지하며 수천 건의 쿼리를 효율적으로 처리합니다.
- 지리적 맞춤 설정. 위치 기반 결과를 위해 대상 국가를 지정하면 AI 응답이 시장 및 사용자 인구통계에 따라 어떻게 달라지는지 파악할 수 있습니다.
- 제로 유지보수 운영. 당사 팀은 Google의 변경 사항에 맞춰 스크레이퍼를 지속적으로 모니터링하고 조정합니다. Google이 AI 모드 인터페이스를 수정하거나 새로운 봇 방지 조치를 시행할 경우, 개발팀의 별도 조치 없이 업데이트가 자동 배포됩니다.
결과는? 인프라 오버헤드 없이 기업 수준의 안정성으로 Google AI Mode 데이터를 포괄적으로 추출합니다.
Google AI Mode 스크레이퍼 API 시작하기
구현 과정은 신규 Bright Data 사용자의 계정 설정 및 API 키 생성을 거쳐 선호하는 통합 방법을 선택하는 것으로 구성됩니다. 간단한 4단계로 무료 Bright Data 계정을 생성하고 API 인증 토큰을 생성하세요.
그런 다음 Bright Data 웹 스크레이퍼 라이브러리로 이동하여 “google”을 검색하여 사용 가능한 스크레이퍼 옵션을 찾으세요. “google.com”을 클릭하세요.
그런 다음 인터페이스에서 “Google AI Mode Search” 옵션을 선택하세요.
이 스크레이퍼는 다양한 기술적 요구사항과 팀 역량을 수용하기 위해 코드 없이 구현하는 방식과 API 기반 구현 방식을 모두 제공합니다.
두 가지 접근 방식을 살펴보겠습니다.
대화형 스크래핑 (노코드 스크래퍼)
웹 기반 인터페이스는 코드 작업이 불편한 사용자에게 사용자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. 대시보드를 통해 직접 검색 쿼리를 입력하거나 일괄 처리를 위한 여러 쿼리가 포함된 CSV 파일을 업로드할 수 있습니다. 플랫폼이 모든 작업을 자동으로 처리하고 결과를 다운로드 가능한 파일로 제공합니다.
필수 매개변수:
- URL – 기본값은 https://google.com/aimode (이 값은 고정됨).
- 프롬프트 – Google AI 분석을 위한 검색어 또는 질문.
- 국가 – 지역별 결과를 위한 지리적 위치(선택 사항).
추가 설정:
- 전달 설정 – 선호하는 출력 형식과 전달 방법을 선택하세요.
- 사용자 정의 스키마 – 내보내기에 포함할 데이터 필드를 선택합니다.
- 일괄 처리 – CSV 업로드를 통해 여러 쿼리를 동시에 처리합니다.
“명상이 정신 건강에 도움이 되는 방법”이라는 프롬프트와 대상 국가 “인도”를 사용하여 간단한 검색을 수행해 보겠습니다. “수집 시작” 버튼을 클릭하여 프로세스를 시작하세요.
대시보드에서는 실시간 진행 상황(준비 완료, 실행 중)을 확인할 수 있으며, 완료 후 원하는 형식으로 결과를 다운로드할 수 있습니다.
꽤 멋지죠?
API 기반 스크래핑(스크레이퍼 API)
프로그래매틱 접근 방식은 RESTful API 엔드포인트를 통해 더 큰 유연성과 자동화 기능을 제공합니다. 포괄적인 API 요청 빌더 및 관리 인터페이스를 통해 스크래핑 작업을 완벽하게 제어할 수 있습니다:
API 기반 스크래핑 과정을 살펴보겠습니다.
1단계 – 데이터 수집 트리거
먼저 다음 방법 중 하나로 데이터 수집을 트리거하세요:
단일 쿼리 실행:
curl -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
-H "Content-Type: application/json"
-d '[
{
"url": "https://google.com/aimode",
"prompt": "컴퓨터 사용자를 위한 건강 팁",
"country": "US"
}
]'
"https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_mcswdt6z2elth3zqr2&include_errors=true"CSV 업로드를 통한 일괄 처리:
curl -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
-F 'data=@/path/to/your/queries.csv'
"https://api.brightdata.com/datasets/v3/trigger?dataset_id=gd_mcswdt6z2elth3zqr2&include_errors=true"요청 구성 요소:
- 인증 – 안전한 액세스를 위한 헤더의 베어러 토큰.
- 데이터셋 ID – Google AI Mode 스크레이퍼용 특정 식별자.
- 입력 형식 – 쿼리 매개변수를 포함하는 JSON 배열 또는 CSV 파일.
- 오류 처리 – 포괄적인 피드백을 위해 errors 매개변수 포함.
자동화된 결과 처리를 위해 웹훅을 통한 전달 방법도 선택할 수 있습니다.
2단계 – 작업 진행 상황 모니터링
반환된 스냅샷 ID를 사용하여 수집 진행 상황을 추적하세요:
curl -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
"https://api.brightdata.com/datasets/v3/progress/<snapshot_id>"응답은 데이터 수집 중 “running”을 표시하고 결과가 다운로드 가능해지면 “ready”를 표시합니다.
단계 3 – 결과 다운로드
스냅샷 콘텐츠를 다운로드하거나 지정된 저장소로 전달하세요. 완료된 결과를 원하는 형식으로 가져옵니다:
curl -H "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
"https://api.brightdata.com/datasets/v3/snapshot/<snapshot_id>?format=json"API는 각 쿼리에 대한 포괄적인 구조화된 데이터를 반환합니다:
{
"url": "https://www.google.co.in/search?q=health+tips+for+computer+users&hl=en&udm=50&aep=11&...",
"prompt": "컴퓨터 사용자를 위한 건강 팁",
"answer_html": "<html>...완전한 HTML 응답...</html>",
"answer_text": "컴퓨터 사용자를 위한 건강 팁nn컴퓨터 앞에서 장시간 작업하면 눈의 피로, 근골격계 통증, 신체 활동 감소 등 다양한 건강 문제가 발생할 수 있습니다...",
"links_attached": [
{
"url": "https://www.aao.org/eye-health/tips-prevention/computer-usage",
"text": null,
"position": 1
},
{
"url": "https://uhs.princeton.edu/health-resources/ergonomics-computer-use",
"text": null,
"position": 2
}
],
"citations": [
{
"url": "https://www.ramsayhealth.co.uk/blog/lifestyle/five-healthy-tips-for-working-at-a-computer",
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"description": "Ramsay Health Care",
"icon": "https://...icon-url...",
"domain": "https://www.ramsayhealth.co.uk",
"cited": false
},
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"url": "https://my.clevelandclinic.org/health/diseases/24802-computer-vision-syndrome",
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"description": "Cleveland Clinic",
"icon": "https://...icon-url...",
"domain": "https://my.clevelandclinic.org",
"cited": false
}
],
"country": "IN",
"answer_text_markdown": "컴퓨터 사용자를 위한 건강 팁...",
"timestamp": "2026-08-07T05:02:56.887Z",
"input": {
"url": "https://google.com/aimode",
"prompt": "컴퓨터 사용자를 위한 건강 팁",
"country": "IN"
}
}간단하면서도 효과적입니다!
이 직관적인 API 워크플로는 어떤 애플리케이션이나 프로젝트에도 완벽하게 통합됩니다. Bright Data API 요청 빌더는 또한 다양한 프로그래밍 언어로 된 코드 예제를 제공하여 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.
결론
Python과 Playwright를 활용한 직접 구현 방식과 Bright Data의 즉시 사용 가능한 Google AI Mode Scraper API, 두 가지 접근법을 살펴보았습니다.
알고리즘과 인터페이스가 빈번하게 변화하는 급변하는 검색 환경에서 견고하고 잘 관리되는 스크래핑 인프라를 갖추는 것은 매우 중요합니다. 이 API를 사용하면 파싱 로직을 지속적으로 업데이트하거나 IP 제한을 관리할 필요가 없어, Google 검색 결과에서 생성된 풍부한 AI 인사이트를 분석하고 데이터에서 최대한의 가치를 추출하는 데 전적으로 집중할 수 있습니다.
다음 단계
- Google 데이터 수집 범위 확장. 이미 Google AI Mode를 활용 중이라면 추가 Google 데이터 소스 탐색을 고려해 보세요. 더 광범위한 커버리지를 위한 ‘Google AI 개요 스크래핑’ 종합 가이드도 제공합니다. Google 뉴스, 지도, 검색, 트렌드, 리뷰, 호텔, 동영상, 항공편에 특화된 기능도 이용 가능합니다.
- 리스크 없이 테스트하세요. 모든 주요 제품에는 무료 체험 옵션이 포함되어 있으며, 첫 입금 금액을 최대 500달러까지 매칭해 드립니다. 이를 통해 약정 전에 확장된 기능을 실험해 볼 수 있는 여유를 확보하세요.
- 통합 솔루션으로 확장하세요. 수요가 증가하면 웹 MCP 서버를 고려해 보세요. 각 사이트마다 별도의 개발 없이 AI 애플리케이션을 웹 데이터에 직접 연결해 줍니다. 월 5,000회 요청이 가능한 무료 플랜으로 지금 시작하세요!
- 준비가 되면 엔터프라이즈 인프라를 활용하세요. 많은 팀이 귀사와 같은 개별 프로젝트로 시작하여 이후 대규모 운영을 위한 견고한 인프라가 필요해집니다. 확장 준비가 되면 완전한 플랫폼이 기반 인프라를 제공합니다.
다음 단계를 고민 중이신가요? 저희 팀과 상담하세요 – 여러분을 위한 로드맵을 제시해 드립니다.
