AI 웹 스크래핑이란? 데이터 캡처의 새로운 방식

가격, 고객 리뷰 또는 부동산 매물과 같은 공개적으로 사용 가능한 데이터를 웹사이트에서 추출해야 했지만 어려움을 겪은 적이 있습니까? 점점 더 많은 사람들이 AI 웹 스크래핑을 하고 있습니다. 인공 지능(AI)과 기존 스크래핑 방법을 결합하여 웹 전반에서 데이터를 추출합니다.

AI 웹 스크래핑이란?

AI 웹 스크래핑은 인공 지능의 힘과 기존 웹 스크래핑 기술을 결합한 최첨단 데이터 추출 방식입니다. 일반 웹 스크래퍼에 두뇌 업그레이드를 제공하는 것과 같습니다. 스스로 생각하고, 배우고, 적응할 수 있도록 하는 것입니다.

AI 웹 스크래핑은 매우 다양한 형태를 가질 수 있기 때문에, 하나의 애플리케이션이 다른 애플리케이션과 완전히 다르게 보일 수 있습니다. 게다가, AI 기술은 여전히 ​​번개처럼 빠른 속도로 진화하고 있으므로, 지금은 불가능한 것도 몇 달 안에 가능할 수 있습니다.

AI 웹 스크래핑은 합법적인가요?

저희는 법률적 조언을 제공하지 않으며, 웹 스크래핑에 대한 법률은 국가와 관할권에 따라 상당히 다를 수 있으므로 항상 귀하의 상황에 맞는 조언을 위해 법률 전문가와 상의하시기 바랍니다.

AI로 강화되었든 아니든 웹 스크래핑은 일반적으로 인터넷에서 공개적으로 사용 가능한 데이터를 수집하는 경우 합법적입니다. 여기서 핵심 단어는 “공개적으로”입니다. 로그인 자격 증명을 요구하거나 보안 조치를 우회하지 않고도 정보에 자유롭게 액세스할 수 있는 경우 일반적으로 공정한 게임입니다.

더욱 안전하게 하려면 스크래핑하려는 웹사이트의 서비스 약관을 항상 고려해야 합니다. 많은 웹사이트가 서비스 약관에서 스크래핑을 명시적으로 금지하고 있습니다. 이러한 약관을 위반하는 것이 반드시 불법은 아니지만 잠재적으로 민사 소송으로 이어질 수 있습니다.

또한, 스크래핑으로 웹 서비스에 과도한 부하를 주지 않도록 주의하세요. 웹사이트의 서버를 과부하시키는 공격적인 스크래핑은 서비스 거부(DoS) 공격의 한 형태로 간주될 수 있으며 법적 결과를 초래할 수 있습니다.

AI 웹 스크래핑은 수동 스크래핑과 어떻게 다릅니까?

전통적인 웹 스크래핑은 일반적으로 사용자 정의 스크립트를 작성하거나 Beautiful Soup , Scrapy 또는 Puppeteer 와 같은 도구를 사용하여 웹사이트에서 데이터를 추출하는 것을 포함합니다. 이러한 방법은 미리 정의된 규칙과 패턴에 의존하여 웹 페이지에서 특정 요소를 찾아 추출합니다.

데이터를 수집한 후에는 스프레드시트 소프트웨어나 Python의 Pandas 라이브러리 와 같은 데이터 분석 도구를 사용하여 추가적인 처리 및 분석이 필요한 경우가 많습니다 .

이러한 전통적인 웹 스크래핑 기술을 AI와 결합하면 AI 웹 스크래핑에 대해 이야기하게 됩니다. 다음은 실제로 이러한 조합이 어떻게 보일지에 대한 몇 가지 예입니다.

• 머신 러닝 모델을 사용하면 복잡한 웹사이트를 탐색하고 동적 콘텐츠와 자바스크립트로 렌더링된 페이지를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• AI의 비전 기능을 통해 스크래퍼는 텍스트뿐만 아니라 시각적인 콘텐츠에서도 데이터를 추출할 수 있습니다.
• AI는 웹사이트 구조의 변화를 감지하고 이에 적응하며, 스크래핑 스크립트의 지속적인 유지 관리 필요성을 줄일 수 있습니다.
• 스크래핑된 텍스트의 맥락과 의미에 대한 복잡한 이해를 바탕으로 텍스트에서 관련 정보를 추출할 수 있습니다.
• 제품 리뷰나 소셜 미디어 댓글을 AI에 입력하면 감정 분석을 수행하고 텍스트 데이터의 감정적 톤을 측정할 수 있습니다.

보시다시피, AI는 웹 스크래핑 프로세스의 데이터 수집 및 데이터 분석 단계 모두에 참여할 수 있습니다. 데이터 수집 단계에서 AI는 스크래퍼가 웹사이트를 탐색하고, 관련 데이터를 식별하고, 실시간으로 변화에 적응하는 능력을 향상시킵니다. 데이터 분석 단계에서 AI는 수집된 데이터를 단순한 추출을 넘어서는 방식으로 처리하고 해석할 수 있습니다.

AI 스크래핑의 주요 이점은 무엇입니까?

AI 기반 웹 스크래핑은 수많은 이점을 제공합니다. 가장 중요한 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.

웹사이트 변경에 대한 적응성

웹사이트는 끊임없이 진화하고 있으며, 이는 기존 스크래퍼를 망가뜨릴 수 있습니다. AI 기반 도구는 새로운 패턴을 인식하고 스크래핑 전략을 적절히 조정하여 이러한 변화에 즉시 적응할 수 있습니다. 즉, 데이터 수집 노력에 대한 다운타임과 유지 관리가 줄어듭니다.

비전 기반 데이터 분석

기존 스크래퍼는 텍스트 기반 정보에 국한되지만 AI는 이미지, 차트, 인포그래픽에서 귀중한 통찰력을 추출할 수 있습니다. 이는 이전에는 접근할 수 없었던 완전히 새로운 차원의 데이터를 열어줍니다. 예를 들어, AI는 제품 사진을 분석하여 특징, 색상, 스타일을 식별할 수 있으며, 이는 전자 상거래 경쟁자가 추세를 추적하는 데 매우 유용합니다.

자연어 처리

AI는 수집된 텍스트 데이터의 맥락과 의미를 이해할 수 있습니다. 앞서 언급했듯이, 회사는 감정 분석을 사용하여 스크래핑된 리뷰에서 고객 만족도를 측정하거나, 대량의 텍스트를 요약하고, 해외 시장의 콘텐츠를 번역하는 등 많은 작업을 수행할 수 있습니다.

AI 웹 스크래핑의 과제와 함정은 무엇인가?

AI 웹 스크래핑은 수많은 이점을 제공하지만, 어려움이 없는 것은 아닙니다. 가장 큰 우려 사항은 AI 출력의 예측 불가능한 특성입니다. AI 모델은 때때로 예상치 못한 결과나 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다. AI 서클에서 종종 “환각”이라고 불리는 이 현상은 AI가 정확성이 부족한 그럴듯하게 들리는 정보를 생성할 때 발생합니다. 웹 스크래핑의 맥락에서 이는 정확해 보이지만 실제로는 AI가 조작한 스크래핑된 데이터를 의미할 수 있습니다.

또 다른 잠재적인 과제는 ChatGPT나 Claude와 같은 타사 AI 서비스에 대한 의존입니다. 서비스 가용성, 가격 책정 모델의 변경 또는 스크래핑 작업을 방해할 수 있는 AI 기능의 수정과 관련된 문제에 직면할 수 있습니다.

AI 웹 스크래핑은 웹에서 공개적으로 사용 가능한 데이터를 캡처하는 새로운 방식입니다. 전통적인 웹 스크래핑 기술과 최첨단 인공 지능 봇을 결합하여 복잡한 웹사이트를 처리하고, 시각적 콘텐츠에서 통찰력을 추출하고, 웹 구조의 변화에 ​​적응하는 등의 작업을 수행합니다.

데이비드 모렐로의 이미지입니다.