유튜브 댓글을 빠르게 수집하는 3가지 방법

유튜브 영상의 모든 댓글을 가져오고 싶으신가요 ? 이 가이드에서는 유튜브 댓글을 가져오는 세 가지 가장 쉬운 방법을 알려드립니다 .

이 글에서는 스크래핑 경험이 없어도 감정 분석, 연구 또는 머신 러닝을 위해 YouTube 댓글 데이터를 빠르게 다운로드하는 방법을 배우게 됩니다.

유튜브 댓글을 복제하는 것은 합법인가요?

일반적으로 합법입니다. 연구 또는 분석 목적으로 공개적으로 이용 가능한 YouTube 댓글을 수집하는 것은 YouTube 서비스 약관을 준수 하고 개인 정보나 사적인 정보를 수집하지 않는 한 합법입니다.

법률 전문가와 hiQ Labs vs LinkedIn 사건(2022)과 같은 법원 판결은 윤리적이고 책임감 있는 방식으로 공개 웹 데이터에 접근하는 것은 해킹 방지법을 위반하지 않는다고 판시했습니다 . 즉, 감정 분석이나 학술 연구를 위해 공개적으로 보이는 댓글을 추출하는 것은 허용됩니다.

웹 스크래핑에 관한 대부분 국가의 법률을 자세히 설명하는 가이드를 확인해 보세요.

웹 스크래핑은 합법인가요 ?

문제는 수천 개의 댓글을 일일이 수동으로 복사하는 것은 현실적으로 불가능하다는 점입니다. 그래서 대부분의 사람들이 웹 스크래퍼를 사용하는 것이죠. 필요한 정보를 입력하기만 하면 몇 분 만에 모든 댓글이 깔끔한 엑셀 스프레드시트에 정리되어 나옵니다.

코딩 기초와 관계없이 무료로 유튜브 댓글을 스크래핑하는 도구

이전 섹션은 유튜브 댓글 스크래핑이 합법적이라는 것을 이해하는 데 필수적이었습니다. 여기서는 코딩을 통해, 그리고 최고의 유튜브 댓글 스크래퍼인 Octoparse를 사용하여 온라인에서 댓글을 쉽게 가져오는 방법에 대해 이야기하겠습니다 .

방법 1: 유튜브 댓글을 온라인으로 내보내기

Octoparse의 YouTube 댓글 스크래퍼를 사용하면 최대 10,000개의 URL을 한 번에 입력할 수 있으므로 최대 10,000개의 YouTube 동영상 댓글을 동시에 내보낼 수 있습니다.

아무것도 다운로드할 필요가 없습니다. 유튜브 URL을 입력하여 유튜브 상세 정보 및 댓글 스크래퍼를 바로 사용해 보세요.

여기서 저는 댓글이 456개 달린 인기 유튜브 영상 하나를 테스트해봤습니다 .

Octoparse의 온라인 템플릿에서 제가 가장 좋아하는 점은 유튜브 영상에서 분석할 수 있는 다양한 데이터 유형을 제공한다는 것입니다. 예를 들어 댓글의 좋아요 수, 댓글 작성자, 날짜 등을 확인할 수 있습니다.

댓글을 스프레드시트로 깔끔하게 내보낼 수도 있습니다.

더 이상 설명이 필요 없겠죠? 추출하려는 콘텐츠의 언어와 관계 없이 한국어든 일본어든 URL만 입력하면 댓글 데이터를 추출할 수 있습니다. 더 많은 기능을 알고 싶으시다면 직접 사용해 보세요.

https://www.octoparse.com/template/youtube-details-comments-scraper

방법 2: Octoparse를 사용하여 유튜브 댓글 스크래핑

Octoparse의 온라인 템플릿은 강력하지만, Octoparse가 할 수 있는 일의 극히 일부분에 불과합니다. IP 차단과 같은 다양한 시나리오에 직면했을 때는 더욱 포괄적인 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

1단계: YouTube URL을 Octoparse에 붙여넣으세요

시작하기 전에 기기에 Octoparse를 다운로드 및 설치하고 무료 계정에 가입해야 합니다.

원하는 YouTube 동영상 URL을 검색창에 복사하여 붙여넣고 시작 버튼을 클릭하세요. Octoparse가 자동으로 페이지를 감지하여 로드합니다.

유튜브 댓글 검색창에 원하는 정보를 입력하여 첫 번째 방법에서 사용한 사전 설정 템플릿을 찾을 수도 있습니다.

2단계: YouTube 댓글 스크래핑 워크플로우 맞춤 설정

Octoparse는 자동으로 YouTube 댓글 크롤러를 생성해 줍니다.

제공된 팁을 활용하여 원하는 모든 데이터를 미리 보기 테이블에서 확인하고 변경할 수 있습니다. 원하지 않는 필드는 빠르게 삭제하거나 이름을 변경할 수 있습니다. 작업 설정 중 어려움이 있으면 언제든 지원팀의 도움을 요청할 수 있습니다.

3단계: YouTube 댓글을 스크랩하고 다운로드합니다.

Octoparse에서 생성한 작업을 저장하려면 오른쪽 상단의 ‘저장’ 버튼을 클릭하세요. 그런 다음 ‘실행’ 버튼을 누르고 Octoparse가 작업을 완료할 때까지 기다리세요. 스크랩된 YouTube 댓글은 원하는 형식으로 다운로드할 수 있습니다.

댓글 이외에도 YouTube에서 다른 정보도 수집할 수 있습니다. 다른 데이터가 필요한 경우 지원팀에 제작 의뢰도 가능합니다.

방법 3: 파이썬을 사용하여 유튜브 댓글 스크래핑

파이썬 스크립트는 유튜브 댓글을 추출하는 또 다른 강력한 방법입니다. 하지만 컴퓨터 프로그래밍 경험이 없다면 이 방법은 복잡할 수 있습니다.

참고: 이 방법을 진행하기 전에 컴퓨터에 Python 환경이 설정되어 있는지 확인하십시오.

파이썬 프로그래밍 언어를 사용하여 유튜브 댓글을 추출하는 방법

1단계: 컴퓨터에 Google Chrome을 설치하세요.

2단계: 완료되면 여기를 클릭하여 Chrome Driver를 설치하세요 .

3단계: 파이썬 코드에서 YouTube 댓글 데이터 스크래핑을 수행하는 데 필요한 다음 라이브러리를 가져옵니다.

import time
from selenium.webdriver import Chrome
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

이 라이브러리들은 동적으로 로드되는 YouTube 댓글을 크롤링하는 데 필요합니다. 이 과정에서 사용되는 모든 라이브러리의 정확한 용도를 몰라도 걱정하지 마세요.

4단계: 아래 코드를 추가하여 YouTube 동영상 댓글을 추출하세요.

data= []
youtube_video_url= "https://www.youtube.com/watch?v=kuhhT_cBtFU&t=2s"

with Chrome(executable_path=r'C:\Program Files\chromedriver.exe') as driver:
    wait = WebDriverWait(driver,15)
    driver.get(youtube_video_url)
 
   for item in range(200):
        wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.TAG_NAME, "body"))).send_keys(Keys.END)
        time.sleep(15)


    for comment in wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, "#content"))):
        data.append(comment.text)

여기서는 YouTube 동영상의 댓글을 순회하며, 각 반복마다 스크랩한 댓글을 데이터 필드에 추가하는 Python 루프를 만들었습니다. 또한, youtube_video_url 변수에서 YouTube 동영상 링크를 원하는 동영상 링크로 변경하세요.

5단계: 파이썬의 Pandas 라이브러리를 사용하여 스크랩한 YouTube 댓글을 시각화합니다. 파이썬 파일의 끝에 다음 코드 줄을 추가해야 합니다.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=['comment']
df.head()

추출한 유튜브 댓글로 할 수 있는 일

수집한 유튜브 댓글을 비즈니스 인텔리전스로 바꾸는 방법을 소개합니다.

1. 감정 분석 (긍정적 피드백 vs 부정적 피드백)

가장 즉각적인 적용은 사람들 이 콘텐츠에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 것입니다.

댓글을 MonkeyLearn, 감정 분석 추가 기능이 있는 Google Sheets 또는 VADER와 같은 Python 라이브러리와 같은 도구로 내보내어 댓글을 긍정, 부정 또는 중립으로 자동 분류하세요.

예를 들어, 제품 출시 영상에서 5,000개의 댓글을 수집했다면, 감성 분석을 통해 반응이 압도적으로 긍정적인지(긍정적인 댓글이 65% 이상이면 성공적이라고 볼 수 있음) 아니면 의견이 분분한지(부정적인 댓글이 40% 이상이면 메시지 전달에 문제가 있었을 가능성이 있음)를 알 수 있습니다. 이를 통해 직감에 의존하는 대신 정량화된 데이터를 얻을 수 있습니다.

2. 공통적인 주제와 문제점을 파악하기

단어 빈도 분석을 사용하여 패턴을 찾으세요. Voyant Tools와 같은 도구나 간단한 Python 스크립트를 사용하면 댓글 데이터 세트에서 가장 자주 나타나는 단어를 확인할 수 있습니다.

제품 영상 댓글에 “배송 지연”이라는 단어가 200번 정도 등장한다면, 해결해야 할 고객 서비스 문제가 있는 것입니다.

댓글에서 특정 주제에 대한 부정적인 댓글이 집중되어 있는지, 긍정적인 댓글이 특정 기능을 칭찬하는지 등, 댓글 분석에서 나타나는 패턴을 찾아보세요. 이러한 주제 분석은 제품 개발 및 마케팅 전략 수립에 도움이 됩니다.

3. 다국어 사용자 분석

해외 크리에이터나 글로벌 브랜드의 댓글을 수집할 경우, 언어 장벽이 가장 큰 어려움이 됩니다.

댓글이 1만 개 달린 영상의 경우, 스페인어 댓글이 40%, 포르투갈어 댓글이 30%, 기타 언어 댓글이 20%일 수 있습니다. 만약 영어만 할 줄 안다면, 이러한 중요한 정보들을 놓치게 될 가능성이 높습니다.

해외 시청자들의 유튜브 댓글을 분석하다 보면 다국어 콘텐츠를 자주 접하게 됩니다. 번역이 필요한 영상 콘텐츠를 다룰 때는 전문 영상 번역기를 이용하면 영상 속 음성 콘텐츠를 직접 번역하여 댓글을 원래 맥락에서 더 쉽게 이해하고 분석할 수 있습니다.

4. 사람들이 댓글을 가장 많이 다는 시간대는 언제일까? (최적의 게시물 업로드 시간)

타임스탬프가 포함된 댓글을 수집하면 참여 추세를 파악할 수 있습니다. 시간대별 댓글 수를 그래프로 나타내면 독자들이 가장 활발하게 활동하는 시간을 확인할 수 있습니다. 초기 댓글(첫 24시간)과 이후 댓글을 별도로 분석하세요. 초기 댓글은 충성도 높은 구독자로부터, 이후 댓글은 더 넓은 범위에서 유입된 독자로부터 오는 경우가 많아 서로 다른 패턴을 보일 수 있습니다.

이 시간적 분석은 콘텐츠의 모멘텀을 보여줍니다. 참여도가 빠르게 떨어지는지(낮은 유지율을 시사) 아니면 점진적으로 증가하는지(높은 공유 가능성을 나타냄)를 알 수 있습니다.

5. 댓글 데이터를 통해 가장 적극적인 시청자 특징 파악하기

댓글 내용만 분석하지 말고 누가 댓글을 다는지도 살펴보세요. 스크래퍼가 사용자 이름을 수집했다면 가장 활발하게 활동하는 커뮤니티 구성원을 파악할 수 있습니다. 그들의 프로필을 클릭하여 분석해 보세요. 어떤 다른 채널을 팔로우하는지, 어떤 콘텐츠를 제작하는지 등을 확인할 수 있습니다.

이러한 질적 분석은 양적 감성 점수에 깊이를 더합니다. 예를 들어, 부정적인 댓글이 특정 인구 통계학적 집단(예: 특정 지역 사용자)에 집중되어 있거나, 가장 열렬한 지지자들이 특정 관심사(예: 30세 미만의 기술 애호가)를 공유하는 것을 발견할 수 있습니다.

6. 어떤 댓글에 먼저 답변할지 우선순위를 정하는 방법

댓글을 질문, 불만, 칭찬, 스팸 등 유형별로 분류하세요. 이렇게 분류하면 응답 리소스를 효율적으로 배분할 수 있습니다. 예를 들어 댓글의 30%가 같은 질문(“이 제품은 어디서 살 수 있나요?”)이라면 고정 댓글이나 제품 설명 링크를 제공해야 합니다. 반대로 15%가 특정 버그를 보고한다면 개발팀은 해당 버그 수정에 우선순위를 둘 수 있습니다.

자동 응답 트리거를 구축할 수도 있습니다. 예를 들어 댓글에 “작동하지 않음” + 제품 이름이 포함되어 있으면 고객 서비스 후속 조치 대상으로 표시합니다.

7. 유튜브 댓글을 활용하여 경쟁사를 분석하기

경쟁업체의 동영상 댓글을 수집하는 것은 사실상 고객 피드백을 무료로 읽는 것과 같습니다.

고객 불만 사항(“배송이 너무 오래 걸린다”)에서 사업 기회를 나타내는 패턴을 찾아보세요. 칭찬받는 기능에도 주목하세요. 이는 여러분이 따라잡거나 뛰어넘어야 할 기본적인 요소입니다.

참여율을 비교해 보세요. 만약 출시 영상에 댓글이 500개 달렸지만 실질적인 댓글은 50개뿐이고 나머지는 스팸이나 단답형 댓글이라면, 표면적인 지표와는 상관없이 커뮤니티 참여도가 낮은 것입니다.

8. 댓글 데이터를 활용한 AI 콘텐츠 추천 학습

대규모 댓글 데이터셋을 활용하면 맞춤형 분류 모델을 학습시킬 수 있습니다. 특정 분야(예: 피트니스, 게임, 뷰티)에 속해 있다면, 해당 카테고리 제품에 대한 수천 개의 댓글을 학습시켜 수동 검토 없이도 향후 댓글을 자동으로 분류하는 모델을 만들 수 있습니다.

예를 들어, 한 화장품 브랜드는 수집한 5만 개의 댓글 데이터를 이용해 제품 불만 사항 중 어떤 것이 포장, 제품 성분, 가격에 관한 것인지 자동으로 감지하는 모델을 학습시켜 품질 관리 워크플로를 간소화할 수 있습니다.

9. 댓글을 통해 다음 영상 주제에 대해 무엇을 알 수 있을까요?

댓글 데이터를 통해 시청자들이 무엇을 더 원하는지 알 수 있습니다. 예를 들어, 튜토리얼 영상에 제품 소개 영상보다 댓글이 3배 더 많다면 어떤 콘텐츠 형식이 더 효과적인지 알 수 있습니다. 또한 “X에 대한 영상을 만들어 주실 수 있나요?”와 같은 질문이 자주 달린다면, 어떤 콘텐츠가 부족한지 파악할 수 있습니다.

조회수 대비 댓글 참여도가 가장 높은 영상을 추적하세요. 조회수 1만 회에 댓글 500개(참여율 5%)를 기록한 영상이 조회수 5만 회에 댓글 500개(참여율 1%)를 기록한 영상보다 더 나은 성과를 보였습니다.

마무리

이제 코딩과 코딩 없이 유튜브 댓글을 모두 추출하는 방법을 배웠습니다. 첫 번째 방법은 Octoparse 의 무료 온라인 유튜브 댓글 스크래퍼를 사용하는 것이고, 두 번째 방법은 Octoparse를 활용하여 직접 워크플로우를 설계하는 것이며, 마지막 방법은 파이썬 스크립트를 사용하는 것입니다. 단, 파이썬을 사용하여 유튜브 댓글을 추출하려면 기본적인 프로그래밍 기술이 필요합니다.

필요에 더 잘 맞는 것을 선택하세요. Octoparse를 사용해보고 싶으시다면, 계정을 등록하고 14일 무료 체험을 이용해 보세요.

Octoparse: 누구나 쉽게 할 수 있는 웹 스크래핑

무료 다운로드

회원 가입

웹 사이트 데이터를 바로 구조화된 엑셀, CSV, Google Sheets, 데이터베이스로 내보낼 수 있습니다.

자동 인식 기능으로 코딩 없이 간단하게 데이터를 스크래핑할 수 있습니다.

수백 개의 국내외 인기 웹 사이트 스크래핑 템플릿으로 간단하게 데이터를 추출할 수 있습니다.

IP 프록시와 고급 API 기능으로 어떤 웹 사이트나 막힘없이 스크래핑할 수 있습니다.

당신이 원하면 언제든 클라우드 서비스로 데이터 스크래핑을 예약할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

1. 유튜브 댓글에서 몇 개의 데이터 필드를 내보내야 할까요?

기본 정보부터 시작하는 것을 추천합니다. 작성자, 작성자 URL, 댓글 내용, 날짜, 좋아요 수를 확인하세요. 더 심층적인 분석이 필요할 경우에만 답글, 감정 분석, 언어 분석을 추가하세요.

2. 유튜브 댓글을 추출하려면 코드를 작성해야 하나요?

꼭 그럴 필요는 없습니다. Octoparse에서 제공하는 간편한 노코드 스크래퍼 템플릿과 온라인에서 무료로 사용할 수 있는 웹 스크래퍼들을 활용할 수 있으며, 더 많은 사용자 정의 기능을 원한다면 Python을 사용하는 방법도 있습니다.

본인의 상황과 데이터 추출량에 맞는 것을 선택하세요.

3. 어떤 어려움이 예상되며, 어떻게 해결할 수 있을까요?

동적 로딩 및 IP 차단이 발생할 수 있습니다 .

페이지네이션 기능이 뛰어난 도구를 사용하고, 요청 속도를 적절하게 조절하며, 스크래핑에 문제가 발생할 경우를 대비해 대체 방법(API 또는 다른 방법)을 준비해 두는 것이 좋습니다.

그래서 저는 Octoparse를 추천합니다. Octoparse는 코딩이 필요 없는 온라인 템플릿과 데스크톱 워크플로우를 제공하며, 내장된 페이지네이션 및 적절한 속도 조절 기능으로 마치 사람이 웹사이트를 탐색하는 것처럼 작동합니다. 또한 IP 주소 순환 및 CAPTCHA 해결기와 같은 차단 방지 기능은 물론, 문제가 발생할 경우 내보내기 옵션도 제공합니다.