AI 스크래핑이란 무엇인가요?

AI를 사용하면 정교한 모델이 적응형 워크플로를 통해 변화하는 디지털 환경에 적응하고 더 간단한 웹 스크래핑 도구의 함정을 피하면서 더 윤리적인 방식으로 작동하여 웹사이트를 더욱 지능적으로 스크래핑할 수 있습니다.

또한 AI 스크래핑은 프로세스를 더 쉽고 비용 효율적으로 만듭니다. 이제 전자상거래 스타트업은 이 기능을 사용하여 시장 조사 및 소셜 미디어 분석을 수행할 수 있습니다. 학계의 연구원은 뉴스 기사, Amazon 제품 목록 또는 LinkedIn의 채용 공고를 분석할 수 있습니다. SEO 전문가는 키워드 순위, 백링크 및 경쟁사 웹사이트를 모니터링하여 앞서 나갈 수 있습니다. 더불어 AI 기업은 추출된 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.

browse.ai와 같은 노코드 인터페이스를 사용하면  템플릿, 드래그 앤 드롭 행동, 자동화된 트리거를 사용하여 스크레이퍼를 간단하게 만들 수 있습니다. 이러한 AI 도구는 감사를 위해 각 페이지의 스크린샷을 캡처할 수도 있습니다.

웹 스크래핑은 본질적으로 불법이거나 비윤리적인 것은 아니지만, 비윤리적인 방식으로 수행하는 경우 문제가 될 수 있습니다. 합법적인 사용 사례에는 데이터 분석, 연구 및 경쟁력 있는 가격 모니터링이 포함됩니다. 일반적으로 비윤리적으로 간주되는 스크래핑 작업에는 개인 데이터 스크래핑, 서버 과부하 또는 콘텐츠 표절이 포함됩니다. 데이터 수집에 관한 관련 규제 프레임워크를 준수하여 윤리적으로 데이터를 수집하는 것은 실무자의 책임입니다.

기존 웹 스크래핑과 AI 기반 웹 스크래핑은 동일한 목표를 추구하지만, 웹 페이지를 해석하는 방식이 다릅니다. 기존의 웹 스크래핑은 일반적으로 CSS 선택기, XPath 표현식 및 하드 코딩된 로직의 형태로 수동으로 코딩된 스크립트를 사용하여 수행됩니다. 이러한 규칙은 스크레이퍼가 페이지를 탐색하고 페이지에서 특정 요소를 찾을 수 있게 하며, 구조가 안정적인 경우 우수한 성능을 발휘합니다.

기존 웹 스크레이퍼는 웹 서버에 HTTP 요청을 보내며, 그러면 서버가 HTML로 된 페이지 콘텐츠로 응답합니다. HTML을 가져온 후 스크레이퍼는 BeautySoup, lxml 또는 Cheerio와 같은 도구로 데이터를 해석하여 페이지의 계층적 구조를 나타내는 구문 분석 트리, 즉 문서 개체 모델 또는 DOM을 생성합니다.

스크레이퍼는 HTML 문서 내에서 웹 데이터의 특정 부분을 찾는 데 사용되는 표현식, 작성된 패턴 또는 규칙을 사용합니다. 여기에는 선택기, 웹페이지의 어느 부분을 검색할지 스크레이퍼에 알려주는 구체적인 지침, 정규식 규칙, 원시 텍스트를 식별하는 데 사용되는 패턴 일치 수식, 그리고 추출 방법과 대상을 결정하기 위해 코드로 작성된 사용자 지정 규칙인 논리 규칙이 포함됩니다.

요소를 찾으면 텍스트를 추출하고, 속성을 수집하고, 데이터를 정리하여 관련 없는 정보를 제거하고 서식 일관성을 적용합니다. 이 새로 구조화된 데이터는 Excel 스프레드시트, Google 스프레드시트 또는 CSV 파일과 같은 선호하는 파일 형식으로 저장됩니다.

스크레이퍼는 고정된 규칙에 의존하므로 웹사이트의 사소한 변경만으로도 스크레이퍼가 파괴될 수 있으며, 성공적인 스크래핑을 위해서는 서로 다른 웹사이트에 대해 고유한 로직이 필요합니다. 기존 방식은 비정형 및 멀티모달 콘텐츠가 포함된 동적 페이지를 처리할 때 어려움이 있습니다.

머신 러닝을 활용하여 대규모 웹 스크래핑을 자동화하는 방법은 여러 가지가 있습니다.

• 비정형 데이터 수집
   

• 복잡한 웹 환경 처리
   

• 유지보수 감소
   

• 의미론적 이해
   

• 데이터 품질 개선
   

• 복원력과 효율성

AI는 스크래핑할 수 있는 범위를 넓힙니다. 다양한 언어를 처리하고 이미지, 비디오, 다이어그램 및 PDF 형태의 데이터를 분석할 수 있습니다. AI는 페이지의 텍스트를 추출하는 대신 원시 멀티모달 정보를 구조화된 데이터로 변환하며, 인간 연구원이 제공할 수 있는 뉘앙스와 이해에 더 가까워집니다.

전통적인 규칙 기반 스크래핑의 엄격한 논리는 정적인 웹에 더 적합했습니다. 그러나 많은 웹사이트는 더 이상 단순하고 정적인 HTML을 제공하지 않습니다. 웹은 살아있는 생명체이며, 웹사이트 아키텍처는 JavaScript 및 사용자가 페이지를 경험함에 따라 업데이트되는 무한 스크롤 및 위젯과 같은 기타 동적 콘텐츠 요소를 허용하도록 지속적으로 발전하고 있습니다. 결과적으로 기존의 스크레이퍼는 새로운 클래스 이름이나 컨테이너에 노출될 때 종종 중단되거나 원치 않는 결과를 제공합니다. 더욱이 많은 웹사이트는 윤리적으로 운영되는 자동화된 AI 에이전트 스크레이퍼조차도 의도적으로 차단하기 위한 도구를 배포합니다.

대규모 데이터 코퍼스 학습을 통해 의미론적 이해력을 갖춘 AI 모델은 이러한 복잡하고 변화하는 환경을 처리하는 스크레이퍼의 능력을 향상합니다. AI는 구조적 단서가 일관되지 않거나 숨겨진 경우에도 유의미한 콘텐츠가 있는 위치를 추론할 수 있습니다.

전통적인 스크레이퍼는 변화하는 웹에 대응하기 위해 업데이트가 필요합니다. 하지만 AI 기반 스크레이퍼는 다양한 디자인과 레이아웃에 맞춰 일반화하고 적응할 수 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어의 심층적인 패턴과 페이지에 엔티티가 표시되는 방식을 인식하므로, 웹사이트를 새롭게 디자인하더라도 특정 숫자가 가격인지, 이름이 저자인지 등을 식별할 수 있습니다.

웹사이트 공간은 다양한 유형의 탐색 요소, 페이지 하단의 상용구, 동적 사이드바 및 기타 방해 요소로 인해 지저분합니다. 자연어 처리(NLP)가 탑재된 스크레이퍼는 유용하지 않은 콘텐츠를 필터링하고 각 페이지에서 의미 있는 정보에 집중할 수 있습니다.

기존의 데이터 스크레이퍼가 데이터를 수집한다면, AI 스크레이퍼는 지식을 수집한다고 볼 수 있습니다. 이러한 스크레이퍼는 엔티티를 식별하고 엔티티 사이의 관계를 이해합니다. 감정 분석을 수행하거나 콘텐츠를 주제별로 분류할 수도 있습니다.

이러한 심층적인 이해의 결과는 원시적이고 무질서한 콘텐츠가 깨끗하고 일관된 데이터 세트로 변환되는 것입니다. 이로 인해 더 나은 후속 분석이 가능합니다. 이 기능은 단순히 텍스트를 캡처하는 것보다 컨텍스트가 더 중요한 금융 또는 의료와 같은 전문 산업에서 특히 유용합니다.

기존의 스크레이퍼는 CAPTCHA, 속도 제한 또는 기타 속도 제한 방식에 의해 차단될 수 있지만, 더욱 스마트한 모델은 다양한 전략 중에서 선택하여 봇 방지 조치를 피하고 콘텐츠에 액세스할 수 있습니다. 결제 사이트, 구독 서비스 및 기타 보안 페이지에서는 신용카드 또는 기타 유형의 인증이 필요할 수 있습니다. AI 스크레이퍼는 사이트 약관에서 허용하는 경우 규정을 준수하여 안전하게 이러한 페이지를 탐색할 수 있습니다.

AI는 스크레이퍼가 하루 중 특정 시간에 특정 속도로 유용한 스크래핑 데이터를 생성할 가능성이 높은 페이지에서만 크롤링하도록 지시할 수 있습니다. 이러한 조치를 통해 AI 웹 스크레이퍼를 더욱 효율적으로 운영할 수 있습니다.

오늘날의 AI 혁명은 웹 스크래핑이 없었다면 불가능했을 것이며, 다행히 AI는 스크래핑 관행을 더욱 윤리적으로 만드는 데 기여할 있습니다.

기존 웹 스크래핑 방식의 주된 문제점 중 하나는 반복적인 요청으로 서버에 과부하를 일으키는 것입니다. 전통적인 스크레이퍼는 무차별적으로 작동하여 시간당 수천 번씩 웹사이트를 공격합니다. 웹사이트들은 바로 이러한 이유 때문에 스크레이퍼를 차단하기 위해 여러 기술을 사용합니다. AI는 서버 응답 시간에 맞춰 요청을 지능적으로 예약하고 스크래핑 속도를 조정함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 모델은 서버 스트레스 패턴을 감지하고 자체 요청을 조정하여 웹사이트 운영에 지장이 가지 않게 할 수 있습니다. 모델은 유용한 정보를 얻을 가능성이 낮은 페이지의 크롤링을 피할 수 있으므로, 해당 웹사이트 소유자에게 부과되는 비용을 최소화할 수 있습니다.

일부 웹사이트 관리자는 어떤 이유에서든 스크레이퍼가 자신의 웹사이트를 크롤링하는 것을 원하지 않으며, robots.txt 파일, API 가이드라인 또는 기타 공개적 사용 제한과 같은 신호를 사용합니다. 스크레이퍼는 이러한 규칙을 지능적으로 준수하여 합법적인 API 엔드포인트를 선택하고 자발적으로 금지된 콘텐츠를 피할 수 있습니다.

또 다른 우려 사항은 개인정보 보호입니다. 단순한 웹 스크래핑 방식을 사용하면 이메일 주소, 전화번호 또는 기타 연락처 정보와 같은 민감한 정보나 개인 식별 정보(PII)를 수집할 수 있습니다. AI는 민감한 데이터가 수집되는 즉시 실시간으로 이를 필터링하거나 익명화할 수 있습니다.

AI 스크레이퍼는 설명 가능성을 위해 결정을 기록하고 감사 추적을 제공할 수도 있습니다. 이러한 투명성은 조직이 프로세스를 검증하고 윤리 기준을 준수하는 데 도움이 되며, 특히 스크래핑된 데이터를 사용하여 AI 모델을 학습시킬 때 유용합니다.

모델은 표절을 방지하고 콘텐츠 제작자를 존중하기 위해 수집하는 데이터를 선별적으로 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 페이지 또는 웹 사이트를 스크래핑하는 대신 콘텐츠를 요약하고 통계를 집계하며 텍스트 대신 임베딩을 사용할 수 있습니다.

또한 더 스마트한 스크래핑 접근 방식을 통해 데이터를 모델 학습에 사용할 때 편견, 괴롭힘 또는 허위 정보를 지속시킬 수 있는 데이터를 방지할 수 있습니다.