웹 스크래핑은 특히 웹사이트가 지속적으로 변경되고 수집해야 할 정보가 너무 다양할 때 까다로울 수 있습니다. 이로 인해 일반적인 스크래핑 방식으로는 데이터를 정확히 추출하기 어렵습니다. 그러나 웹 스크래핑에 인공지능(AI)을 활용하면 이 과정을 훨씬 쉽고 정확하게 만들 수 있습니다.
2021년 한 해에만 2.5경 바이트(2.50000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000
AI 웹 스크래핑은 머신 러닝(ML) 기술을 활용해 웹사이트에서 데이터를 추출합니다. 이는 동적 웹사이트나 고급 스크래핑 방지 기술을 사용하는 웹사이트를 스크래핑할 때 특히 중요합니다. AI 스크래퍼는 웹 페이지의 문서 객체 모델(DOM)을 분석하고 구조를 식별하며, 구조 변경 시 스스로 조정할 수 있습니다.
이 글에서는 기존 웹 스크래핑의 한계점과 AI 웹 스크래핑이 어떻게 도움이 되는지 알아봅니다.
기존 웹 스크래핑: 그 내용과 일반적인 수행 방식
기존 웹 스크래핑은 인터넷에서 데이터를 수집하여 분석에 적합한 형식으로 저장하는 것을 포함합니다. 일반적으로 이 과정은 스크래핑 대상 웹사이트 서버에 HTTP 요청을 보내는 것으로 시작됩니다. 서버가 페이지의 HTML을 반환하면, 다음 단계는 반환된 HTML을 파싱하여 필요한 데이터를 추출하는 것입니다. 그런 다음 스크래핑된 데이터를 머신러닝 모델 훈련이나 데이터 분석 등 다양한 목적으로 활용할 수 있습니다:
기존 웹 스크래핑의 한계
기존 웹 스크래핑은 매우 유용합니다. 이를 사용하지 않으면 인터넷에서 데이터를 복사하여 붙여넣는 등 수동적이고 엄청나게 시간이 많이 소요되는 작업에 의존해야 합니다. 그러나 유용함에도 불구하고 기존 웹 스크래핑에는 몇 가지 한계가 있습니다.
동적 웹사이트에 대한 적응력 부족
웹사이트를 스크래핑할 때 동적 콘텐츠를 가진 사이트를 자주 마주치게 됩니다. 이러한 사이트는 AJAX를 사용하여 웹 페이지의 내용을 동적으로 업데이트합니다. 즉, 페이지가 재로드되지 않고도 내용이 변경된다는 의미입니다. 그러나 웹 스크래핑은 서버에 HTTP 요청을 보내고 반환된 HTML을 다운로드하는 방식으로 작동하기 때문에, 동적으로 업데이트된 콘텐츠는 이 HTML에서 발견되지 않아 스크래핑이 어렵습니다.
동적 콘텐츠는 로딩 속도 향상과 맞춤형 추천 기능 제공 측면에서 사용자에게 유용합니다. 그러나 기존 웹 스크레이퍼는 원본 HTML만 파싱할 수 있으며 일반적으로 자바스크립트를 처리하지 못합니다. 즉, 클릭이나 로그인 같은 사용자 행동 이후에 나타나는 콘텐츠는 기존 방식으로는 스크래핑할 수 없습니다.
복잡한 웹사이트 구조 또는 빈번한 구조 변경 처리 불가
대부분의 웹사이트는 서로 다른 구조를 가지며, 일부는 매우 복잡할 수 있습니다. 이는 다른 웹사이트를 스크래핑하거나 심지어 동일 웹사이트 내 다른 페이지를 스크래핑할 때마다 별도의 코드를 작성해야 함을 의미합니다.
사정을 더욱 복잡하게 만드는 것은 웹사이트 구조가 자주 변경될 수 있다는 점입니다(예: 웹사이트가 다른 HTML 구조나 레이아웃을 가질 수 있음). 웹사이트가 구조를 변경할 때마다 기존 웹 스크레이퍼는 더 이상 작동하지 않을 가능성이 높습니다. 웹사이트 구조의 비교적 사소한 변경조차도 스크레이퍼를 작동 불능 상태로 만들 수 있습니다. 이는 웹사이트 구조가 변경될 때마다 웹 스크레이퍼를 업데이트해야 함을 의미합니다.
데이터 추출 정확도 저하
개인이나 기업이 데이터를 스크래핑하는 것은 대개 해당 데이터에 대한 활용 사례가 있기 때문입니다. 그러나 데이터가 실제로 도움이 되려면 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다.
데이터 정확성을 보장하는 한 가지 방법은 적절한 도구를 활용하는 것입니다. 이러한 도구는 정확하게 설계되고 정기적으로 업데이트 및 유지 관리되어야 합니다. 기존 웹 스크래핑 도구는 웹사이트 구조의 변경이 추출된 데이터의 정확성에 영향을 미치거나 스크래퍼 자체를 완전히 고장낼 수 있다는 점을 고려할 때 이를 달성하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
올바른 도구 선택은 데이터 정확성 확보의 일부에 불과합니다. 데이터 소스의 신뢰성과 데이터 검증도 반드시 확인해야 합니다.
제한된 확장성과 유연성
기존 웹 스크래핑은 소규모로 구현하기 상대적으로 쉽습니다. 이는 기존 웹 스크래핑과 관련된 대부분의 문제가 소규모에서는 덜 두드러지기 때문입니다. 또한 웹사이트 구조가 변경될 경우 소규모 스크래퍼를 조정하는 것도 더 쉽습니다.
그러나 사용 사례가 대량의 데이터 스크래핑을 요구하거나 여러 웹사이트를 스크래핑해야 하는 경우, 이러한 규모는 기존 웹 스크래퍼의 능력 범위를 초과할 수 있습니다.
고급 안티스크래핑 기술에 효과적이지 않음
아마존이나 구글 같은 웹사이트는 스크래핑의 매우 흔한 대상입니다. 이는 원치 않는 트래픽과 서버 과부하를 유발할 수 있기 때문에, 많은 웹사이트들이 IP 차단, CAPTCHA, 속도 제한, 허니팟 트랩 등 웹 스크래핑을 방지하기 위한 다양한 메커니즘을 구현합니다. 이러한 안티스크래핑 기술은 웹 스크래핑 방법의 정교화 증가에 대응하여 지속적으로 발전하고 있습니다. 기존 웹 스크래핑 도구는 일반적으로 이러한 정교한 메커니즘을 자체적으로 처리할 수 있는 능력을 갖추지 못합니다.
AI 웹 스크래핑의 장점
AI 스크래핑은 기존 웹 페이지 스크래핑 방식에 비해 여러 가지 이점을 제공합니다. 이를 통해 동적 웹사이트, 자주 변경되는 웹사이트, 고급 안티스크래핑 메커니즘을 사용하는 웹사이트를 보다 효과적으로 처리할 수 있습니다.
동적 콘텐츠에 적응
기존 웹 스크레이퍼와 달리 AI 기반 웹 스크래핑 도구는 스크래핑 대상 웹 페이지의 구조에 동적으로 적응할 수 있습니다. 웹 페이지의 문서 객체 모델(DOM)을 분석함으로써 AI 스크래퍼는 자율적으로 그 구조를 식별할 수 있습니다.
AI 및 적응형 스크레이퍼는 웹 브라우저에 표시된 그대로 웹 페이지를 인식할 수 있습니다. 이는 컴퓨터 비전 및 이미지 인식을 위해 특별히 설계된 컨볼루션 신경망과 같은 딥러닝 모델 덕분에 가능합니다. 즉, AI 스크레이퍼는 웹 페이지의 기본 HTML에 의존할 필요 없이 시각적으로 웹 페이지를 분석할 수 있습니다.
자주 구조가 변경되는 웹사이트 처리
AI 스크레이퍼는 웹사이트 구조가 자주 변경되는 경우에도 유용합니다. 웹사이트의 변경 사항에 스스로 적응할 수 있기 때문입니다.
확장성 향상
또한 웹 스크래핑에 AI를 활용하면 머신러닝(ML)을 통한 자동화로 프로세스의 확장성이 향상됩니다. 이러한 자동화 덕분에 AI 스크래퍼는 여러 출처나 웹사이트에서 오는 방대한 양의 데이터도 스크래핑할 수 있습니다. 이는 빅데이터 및 대규모 데이터 세트를 다루는 경우 특히 중요합니다. 예를 들어, ML 모델을 훈련시키려면 일반적으로 모델이 유용하게 활용될 수 있도록 상당량의 데이터가 필요합니다.
고급 안티스크래핑 기술 처리
기존 스크레이퍼와 달리 AI 스크레이퍼는 인간의 브라우징 속도, 클릭 패턴, 마우스 움직임을 모방하여 인간 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 스크레이퍼가 안티스크레이핑 메커니즘을 우회하는 데 도움이 되므로 중요합니다.
프록시를 활용하면 IP 차단 및 CAPTCHA도 극복할 수 있습니다. 예를 들어, 웹사이트를 구조화된 데이터로 변환하는 플랫폼인 Bright Data는 웹사이트 스크래핑 시 사용할 수 있는 회전 프록시를 제공합니다. 이러한 프록시를 사용하면 요청을 보내는 IP 주소를 순환시킬 수 있습니다. 즉, 단일 IP 주소에서 너무 많은 요청이 발생하지 않아 대상 웹사이트가 의심스러운 활동을 감지하지 못하게 됩니다.
효율성과 속도 향상
AI는 여러 웹사이트에서 동시에 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 과정도 가속화합니다. 속도가 빨라질 뿐만 아니라, 웹 스크래핑에 AI를 적용하면 프로세스의 정확성도 향상됩니다.
결론
기존 웹 스크래핑은 인터넷에서 데이터를 추출하는 실용적인 방법으로 유용합니다. 그러나 동적 웹사이트에 적응하지 못하는 점, 웹사이트의 빈번한 변경에 대한 어려움, 안티스크래핑 메커니즘 처리 시 비효율성 등 특정 한계가 존재합니다. 다행히 AI 웹 스크래핑은 이러한 한계 대부분을 극복하며 동적 콘텐츠, 정교한 안티스크래핑 기술, 웹사이트 구조 변경을 손쉽게 처리할 수 있습니다.
그러나 자체 AI 웹 스크레이퍼를 훈련시키는 것은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 다행히도 이러한 AI 웹 스크레이퍼를 직접 만들 필요는 없습니다. Bright Data는 웹 스크래핑 시 필수적인 여러 도구를 제공하며, 여기에는 스크레이퍼가 서버에 의해 차단되는 것을 방지할 수 있는 프록시도 포함됩니다. Bright Data의 Web Unlocker는 인간 행동 모방, CAPTCHA 해결, 자동 IP 로테이션, 자바스크립트 렌더링, 쿠키 처리 등을 통해 가장 진보된 안티스크래핑 기술을 적용한 웹사이트도 해제할 수 있습니다. 또한 Bright Data의 Scraping Browser API는 브라우저에 내장된 웹사이트 해제 기능을 제공합니다.
