네이버 쇼핑에서 경쟁 상품의 가격이나 판매자 정보를 조사하다 보면 상품을 하나씩 열어보고 엑셀에 정리하는 데 생각보다 많은 시간이 걸립니다. 특히 비교해야 할 상품이 수십 개, 수백 개로 늘어나면 수작업만으로 관리하기 어렵습니다.
이럴 때 네이버 쇼핑 크롤링을 활용하면 상품명, 판매자, 가격, 배송비 등 필요한 데이터를 한 번에 정리할 수 있습니다. 이 글에서는 직접 복사하는 방법부터 Python 크롤링, 코딩 없이 데이터를 수집하는 방법까지 살펴보겠습니다.
네이버 쇼핑에서 어떤 데이터를 크롤링할 수 있을까?
네이버 쇼핑 데이터라고 하면 상품명과 가격만 떠올리기 쉽지만, 실제 상품 조사에서는 판매자나 배송비, 카테고리 같은 정보도 함께 활용됩니다. 예를 들어 경쟁 상품을 분석한다면 다음과 같은 데이터를 정리할 수 있습니다.
| 데이터 | 활용 예시 |
|---|---|
| 상품명 | 경쟁 상품 목록 정리 |
| 판매자 | 판매자 및 스토어 비교 |
| 가격 | 경쟁 상품 가격 비교 |
| 배송비 | 실제 구매 비용 비교 |
| 카테고리 | 상품군별 분류 |
| 상품 상세 정보 | 주요 스펙 비교 |
| 등록일 | 상품 등록 시점 확인 |
| 포인트 | 구매 혜택 비교 |
| 상품 URL | 상세 페이지 연결 및 후속 분석 |
| 이미지 URL | 상품 데이터베이스 구축 |
특히 동일한 키워드의 검색 결과를 반복적으로 조사해야 한다면 데이터를 직접 복사하는 것보다 크롤링을 통해 표 형태로 정리하는 편이 훨씬 효율적입니다.
예를 들어 ‘무선 이어폰’을 검색했을 때 노출되는 상품의 판매자와 가격을 정기적으로 수집하면 경쟁 상품의 가격대가 어떻게 변하고 있는지도 비교할 수 있습니다.
네이버 쇼핑 크롤링 방법은 크게 3가지
네이버 쇼핑 데이터를 수집하는 방법은 목적과 데이터 양에 따라 달라집니다. 몇 개의 상품만 확인한다면 직접 정리해도 되지만, 반복적인 업무라면 자동화하는 편이 좋습니다.
1. 필요한 데이터를 직접 엑셀에 정리하기
가장 단순한 방법은 네이버 쇼핑 검색 결과를 확인하면서 상품명, 가격, 판매자 등의 정보를 직접 엑셀에 입력하는 것입니다.
상품이 5~10개 정도라면 별도의 도구를 사용할 필요가 없을 수도 있습니다. 하지만 조사 대상이 많아질수록 같은 페이지를 반복해서 열고 데이터를 복사해야 하기 때문에 시간이 오래 걸립니다.
또한 며칠 또는 몇 주 간격으로 같은 상품의 가격을 다시 조사해야 하는 경우에는 수작업 방식의 효율이 크게 떨어집니다.
2. Python으로 네이버 쇼핑 크롤링하기
개발 경험이 있다면 Python을 이용해 직접 크롤러를 만들 수도 있습니다.
보통 requests, BeautifulSoup 같은 라이브러리를 이용해 HTML을 가져오고 필요한 데이터를 추출하거나, JavaScript로 동적으로 표시되는 페이지라면 Selenium이나 Playwright 같은 브라우저 자동화 도구를 함께 사용합니다.
Python을 사용하면 원하는 데이터 구조에 맞게 수집 과정을 세밀하게 설정할 수 있다는 장점이 있습니다. 다만 실제 웹사이트는 페이지 구조와 로딩 방식이 계속 바뀔 수 있습니다. HTML 구조가 변경되거나 필요한 데이터가 동적으로 불러와지는 경우 기존 코드를 수정해야 할 수도 있습니다.
따라서 일회성 개발이 아니라 반복적으로 네이버 쇼핑 데이터를 수집하려면 크롤러 유지보수까지 고려할 필요가 있습니다.
3. 노코드 크롤링 도구 사용하기
코드를 직접 작성하지 않고 웹 데이터를 수집하는 방법도 있습니다. Octoparse와 같은 노코드 웹 크롤링 도구에서는 웹페이지의 상품명이나 가격처럼 필요한 요소를 선택해 데이터 추출 작업을 만들 수 있습니다.
특히 이미 특정 사이트에 맞게 설정된 템플릿이 있다면 페이지 구조를 직접 분석하지 않고 검색어나 페이지 수만 입력해 데이터를 수집할 수 있습니다.
코딩 없이 네이버 쇼핑 데이터를 크롤링하는 방법
Octoparse에서는 네이버 쇼핑 상품 데이터를 수집할 수 있는 ‘네이버 쇼핑 스마트스토어 크롤러’ 템플릿을 제공하고 있습니다.
현재 이 템플릿은 네이버 쇼핑 검색 키워드를 기준으로 상품 목록을 수집하며 상품, 판매자, 가격, 배송비, 카테고리, 상세 정보, 등록일, 포인트, 상품 URL, 이미지 등의 필드를 추출할 수 있습니다. 최대 20개의 검색 키워드와 수집할 페이지 수를 입력할 수 있습니다.
1단계: 네이버 쇼핑 크롤러 템플릿 페이지에 접속하기
먼저 Octoparse의 ‘네이버 쇼핑 스마트스토어 크롤러’ 템플릿 페이지에 접속합니다. 템플릿 페이지에서는 수집 가능한 데이터 필드와 사용 방법을 먼저 확인할 수 있습니다. 직접 크롤링 작업을 처음부터 만들 필요 없이 이미 설정된 템플릿을 사용할 수 있다는 점이 장점입니다.
https://www.octoparse.kr/template/naver-shopping-product-list-scraper
참고: 이 네이버 쇼핑 크롤러는 무료 템플릿이 아닙니다. 현재 Octoparse Standard 이상 플랜에서 사용할 수 있으며, 템플릿 페이지에는 사용 비용이 1,000줄당 $0.08로 안내되어 있습니다. 실제 요금과 이용 조건은 실행 전 템플릿 페이지에서 다시 확인하는 것을 권장합니다.
2단계: 네이버 쇼핑 크롤러 템플릿 열기
수집하고 싶은 네이버 쇼핑 검색 키워드와 페이지 수를 입력합니다. 예를 들어 다음과 같은 키워드를 사용할 수 있습니다.
- 무선 이어폰
- 러닝화
- 강아지 간식
현재 하나의 작업에서 최대 20개의 검색 키워드를 입력할 수 있으므로 여러 상품군을 함께 조사할 때도 활용할 수 있습니다.
필요한 키워드와 페이지 수를 모두 입력했다면 내용을 확인한 뒤 실행 버튼을 클릭합니다. 이후 설정한 조건에 따라 네이버 쇼핑 상품 데이터 수집이 시작됩니다.
3단계: 수집된 데이터를 확인하고 내보내기
수집이 완료되면 결과 화면에서 상품명, 판매자, 가격, 배송비 등 추출된 데이터를 확인할 수 있습니다.
필요한 데이터가 정상적으로 수집되었는지 먼저 확인한 뒤 Excel이나 CSV 등의 형식으로 내보내면 됩니다.
엑셀로 정리한 이후에는 같은 상품군의 가격을 비교하거나 판매자별 상품을 분류할 수 있고, 일정한 주기로 같은 키워드를 반복 수집하면 가격 변화 모니터링에도 활용할 수 있습니다.
네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 수집하고 싶다면?
상품명, 가격, 판매자 정보뿐 아니라 네이버 쇼핑의 리뷰 데이터를 수집하려는 경우도 많습니다. 특히 리뷰 수가 많은 상품은 수작업으로 확인하기 어렵기 때문에, 리뷰 본문과 평점 등을 한 번에 수집할 수 있는 방법이 필요합니다.
현재 앞에서 소개한 ‘네이버 쇼핑 스마트스토어 크롤러’는 상품 목록 데이터 수집을 중심으로 제공되고 있으며, 리뷰 본문 수집 기능은 포함되어 있지 않습니다.
대신 Octoparse에서는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 보다 간편하게 수집할 수 있는 전용 템플릿을 개발하고 있습니다.
네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 바로 수집해야 하거나, 현재 진행 중인 프로젝트에 적용할 방법이 필요한 경우에는 [email protected]으로 문의해 주세요. 수집하려는 상품 URL, 필요한 리뷰 데이터 항목, 예상 데이터량 등을 함께 보내주시면 현재 가능한 방법을 확인하는 데 도움이 됩니다.
리뷰 수집 템플릿이 정식으로 제공되면 이 글에도 관련 사용 방법을 추가할 예정입니다.
네이버 쇼핑 크롤링 데이터를 가격 모니터링에 활용하기
네이버 쇼핑 상품 데이터를 한 번 수집하는 것도 유용하지만, 실무에서는 같은 데이터를 일정한 주기로 반복 수집했을 때 활용도가 더 높아집니다.
예를 들어 같은 상품의 가격을 매주 확인한다고 가정해 보겠습니다.
| 날짜 | 상품 | 판매자 | 가격 |
|---|---|---|---|
| 9월 1일 | A 상품 | A스토어 | 29,900원 |
| 9월 8일 | A 상품 | A스토어 | 27,900원 |
| 9월 15일 | A 상품 | A스토어 | 31,900원 |
이 데이터를 계속 축적하면 특정 판매자가 언제 가격을 낮췄는지, 경쟁 상품의 평균 가격대가 어떻게 변했는지 등을 확인할 수 있습니다.
특히 자사몰이나 스마트스토어를 운영하고 있다면 경쟁 상품 가격을 반복적으로 확인하는 작업을 자동화하는 데 활용할 수 있습니다.
[내부링크 삽입: 경쟁사 가격 모니터링 관련 글]
다만 무조건 많은 데이터를 자주 수집하는 것보다 실제 업무에 필요한 상품군과 수집 주기를 먼저 정하는 편이 좋습니다. 매일 확인할 필요가 없는 상품이라면 주간 단위로 수집하는 것만으로도 충분할 수 있습니다.
네이버 쇼핑 크롤링은 불법일까?
‘네이버 쇼핑 크롤링 불법’이나 ‘네이버 쇼핑 크롤링 제한’을 검색하는 경우도 많은데, 웹 크롤링의 적법성을 단순히 ‘크롤링을 했는가’만으로 판단하기는 어렵습니다.
수집하는 데이터의 종류와 이용 목적, 개인정보 포함 여부, 저작권이 있는 콘텐츠의 재사용 여부, 웹사이트 이용약관과 접근 방식 등을 함께 고려해야 합니다.
특히 로그인이나 접근 제한을 우회하거나 개인 정보를 수집하는 방식은 피해야 하며, 수집한 콘텐츠를 그대로 다시 게시하는 경우에는 별도의 저작권 문제도 확인해야 합니다.
또한 사이트 운영자는 robots.txt를 이용해 검색 로봇의 특정 페이지 접근을 허용하거나 제한할 수 있습니다. 네이버 역시 공식 서치어드바이저에서 robots.txt를 웹페이지 수집을 허용하거나 제한하기 위한 국제 표준 설정으로 설명하고 있습니다.
관련 정보: 네이버 robots.txt 공식 가이드 확인하기
따라서 네이버 쇼핑을 포함한 웹 데이터를 업무 목적으로 수집할 때는 다음 원칙을 기준으로 접근하는 것이 좋습니다.
공개적으로 접근 가능한 데이터만 필요한 범위에서 수집하고, 과도한 요청을 보내지 않으며, 개인정보나 접근이 제한된 정보를 임의로 가져오지 않는 것이 기본입니다. 수집한 데이터를 상업적으로 활용하거나 외부에 재배포해야 한다면 해당 서비스의 이용약관과 관련 법률도 별도로 확인하는 것이 좋습니다.
법적 판단이 필요한 대규모 프로젝트라면 전문적인 법률 자문을 받는 것이 가장 안전합니다.
네이버 쇼핑 크롤링에 대한 FAQ
1. 네이버 쇼핑 데이터를 엑셀로 저장할 수 있나요?
네. 수집한 상품명, 판매자, 가격, 배송비 등의 데이터는 Excel이나 CSV 형식으로 내보내 상품 비교와 가격 분석에 활용할 수 있습니다.
2. Python 없이 네이버 쇼핑을 크롤링할 수 있나요?
가능합니다. Octoparse의 네이버 쇼핑 크롤링 템플릿을 이용하면 코드를 직접 작성하지 않고 검색 키워드와 페이지 수를 입력해 상품 데이터를 수집할 수 있습니다.
https://www.octoparse.kr/template/naver-shopping-product-list-scraper
3. 네이버 쇼핑 크롤링에 제한이 있나요?
웹사이트 구조, 로딩 방식, 접근 조건 등에 따라 수집 결과가 달라질 수 있습니다. 또한 사용하는 템플릿마다 입력 가능한 키워드 수나 페이지 수 등 별도의 실행 조건이 있을 수 있으므로 사용 전 확인하는 것이 좋습니다.
