n8n과 Airtop을 활용한 AI 기반 웹사이트 분석 완벽 가이드
핵심 키워드: n8n Airtop 통합, AI 브라우저 자동화, 웹 스크래핑, 노코드 자동화, Airbnb 데이터 분석, 클라우드 브라우저
목 차
1. Airtop의 정의 및 이해
Airtop이란 무엇인가요?
Airtop은 AI 기반의 클라우드 브라우저 자동화 플랫폼으로, 개발자와 비개발자 모두가 자연어 명령만으로 웹 작업을 자동화할 수 있도록 설계되었습니다. 전통적인 웹 스크래핑 도구들이 복잡한 스크립트와 지속적인 유지보수를 필요로 했던 것과 달리, Airtop은 마치 사람이 직접 브라우저를 조작하는 것처럼 자연스럽게 웹 페이지와 상호작용합니다. 이 플랫폼은 클라우드에서 실제 브라우저 세션을 실행하기 때문에, 동적 콘텐츠나 JavaScript로 렌더링되는 페이지도 문제없이 처리할 수 있습니다. 특히 로그인이 필요한 사이트, OAuth 인증, 2단계 인증(2FA), 캡차(CAPTCHA) 해결까지 자동으로 처리하는 것이 가장 큰 강점입니다.
Airtop의 핵심 철학
Airtop의 핵심 철학은 "복잡한 것을 단순하게"입니다. 기존의 브라우저 자동화 도구들은 Selenium, Puppeteer, Playwright와 같은 프레임워크를 사용하여 코드를 작성해야 했고, 웹사이트 구조가 변경될 때마다 스크립트를 수정해야 하는 번거로움이 있었습니다. 하지만 Airtop은 자연어 프롬프트를 통해 "이 페이지에서 가격 정보를 추출해줘"와 같은 간단한 명령으로 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 SOC 2 Type II 인증과 HIPAA 준수를 통해 엔터프라이즈급 보안을 제공하며, 사용자의 데이터를 AI 학습에 절대 사용하지 않는다는 점도 신뢰할 수 있는 요소입니다. 모든 세션은 암호화된 환경에서 독립적으로 실행되어 데이터 보호를 보장합니다.
전통적인 웹 스크래핑과의 차이점
전통적인 웹 스크래핑 방식은 HTML 구조를 분석하고 CSS 선택자나 XPath를 사용하여 데이터를 추출하는 방식이었습니다. 이 방식은 웹사이트의 구조가 조금만 변경되어도 전체 스크립트가 작동하지 않을 수 있고, 봇 탐지 시스템에 의해 차단되기 쉬웠습니다. 반면 Airtop은 실제 사용자가 브라우저를 사용하는 것과 동일한 방식으로 작동하기 때문에, 봇 탐지를 우회하고 더 안정적인 데이터 수집이 가능합니다. 또한 AI가 페이지의 의미를 이해하고 필요한 정보를 추출하기 때문에, HTML 구조의 변화에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 이러한 특성은 특히 Akamai, Cloudflare와 같은 고급 봇 탐지 시스템을 사용하는 사이트에서 큰 장점을 발휘합니다.
2. Airtop을 이용한 웹사이트 분석
웹사이트 분석의 기본 개념
웹사이트 분석이란 특정 웹페이지에서 필요한 정보를 체계적으로 수집하고 구조화하는 과정을 의미합니다. Airtop을 사용한 웹사이트 분석은 단순한 데이터 수집을 넘어서, AI가 페이지의 맥락을 이해하고 의미 있는 정보만을 추출하는 지능형 분석이 가능합니다. 예를 들어, 경쟁사 가격 모니터링, 제품 리뷰 수집, 소셜 미디어 트렌드 분석, 부동산 시장 조사 등 다양한 비즈니스 목적으로 활용할 수 있습니다. Airtop은 이러한 분석 작업을 코드 한 줄 없이 자연어 명령만으로 수행할 수 있어, 기술적 배경이 없는 마케터나 비즈니스 분석가도 쉽게 사용할 수 있습니다.
Airtop의 데이터 추출 방식
Airtop은 세 가지 핵심 방식으로 웹페이지에서 데이터를 추출합니다.
- 첫 번째는 Query Page 방식으로, 현재 로드된 페이지에서 특정 정보를 자연어 프롬프트로 질의하여 추출하는 방법입니다.
- 두 번째는 Smart Scrape 방식으로, 전체 페이지 콘텐츠를 마크다운 형식으로 변환하여 구조화된 텍스트로 추출합니다.
- 세 번째는 Query Page with Pagination 방식으로, 여러 페이지에 걸친 데이터나 무한 스크롤 페이지에서 연속적으로 데이터를 수집합니다.
각 방식은 상황에 따라 선택적으로 사용하거나 조합하여 사용할 수 있으며, 추출된 데이터는 JSON 형식으로 구조화되어 후속 처리가 용이합니다.
인증이 필요한 사이트 분석
많은 가치 있는 데이터는 로그인이 필요한 사이트 뒤에 숨겨져 있습니다. Airtop은 이러한 인증 장벽을 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. OAuth, 2단계 인증(2FA), CAPTCHA 해결 등 다양한 인증 방식을 지원하며, 한 번 로그인한 세션을 프로필로 저장하여 재사용할 수 있습니다. 예를 들어, LinkedIn에서 프로필 정보를 수집하거나, 기업 내부 포털에서 데이터를 추출하거나, 구독 기반 서비스의 콘텐츠를 분석하는 작업이 모두 가능합니다. 프로필 관리 기능을 통해 인증된 브라우저 상태를 저장하고, 여러 자동화 작업에서 동일한 인증 세션을 공유하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.
동적 콘텐츠 처리
현대 웹사이트의 대부분은 JavaScript를 통해 동적으로 콘텐츠를 로드합니다. 전통적인 HTTP 요청 기반 스크래핑 도구로는 이러한 동적 콘텐츠를 제대로 수집하기 어려웠습니다. 하지만 Airtop은 실제 브라우저 엔진을 사용하여 JavaScript를 완벽하게 실행하고, AJAX 요청 결과, 무한 스크롤 콘텐츠, SPA(Single Page Application) 페이지까지 모두 처리할 수 있습니다. 또한 Live View 기능을 통해 자동화 과정을 실시간으로 모니터링하고, 필요한 경우 사람이 직접 개입하여 복잡한 작업을 완료하거나 AI 에이전트를 학습시킬 수 있습니다. 이러한 유연성은 예측하기 어려운 웹사이트 동작에 대응하는 데 큰 도움이 됩니다.
3. Airtop 기능 분류 및 상세 기능
핵심 기능 카테고리
Airtop의 기능은 크게 네 가지 카테고리로 분류할 수 있습니다.
- 세션 관리(Session Management) 기능은 클라우드 브라우저 인스턴스의 생성, 유지, 종료를 담당합니다.
- 윈도우 관리(Window Management) 기능은 브라우저 창의 생성, URL 로드, 스크린샷 캡처 등을 처리합니다.
- 데이터 추출(Extraction) 기능은 페이지에서 정보를 쿼리하고 스크래핑하는 핵심 기능을 제공합니다.
- 상호작용(Interaction) 기능은 클릭, 호버, 텍스트 입력 등 사용자 행동을 시뮬레이션합니다.
이 네 가지 카테고리의 기능들을 조합하면 거의 모든 웹 자동화 시나리오를 구현할 수 있습니다.
세션 관리 기능 상세
| 기능 | 설명 | 주요 파라미터 |
| Create Session | 새로운 클라우드 브라우저 세션을 생성합니다. 세션은 하나 이상의 브라우저 윈도우를 포함할 수 있으며, 모든 자동화 작업의 시작점이 됩니다. | profileName (저장된 프로필 사용), idleTimeout (유휴 시간 후 자동 종료) |
| Save Profile on Termination | 세션 종료 시 현재 브라우저 상태(쿠키, 로그인 정보 등)를 프로필로 저장합니다. 이후 세션에서 동일한 인증 상태로 시작할 수 있습니다. | profileName (저장할 프로필 이름) |
| Terminate Session | 세션을 종료하고 사용된 리소스를 해제합니다. 비용 절감과 보안을 위해 작업 완료 후 반드시 세션을 종료하는 것이 좋습니다. | sessionId (종료할 세션 ID) |
세션 관리는 Airtop 사용의 기본이 되는 기능입니다. 세션을 생성할 때 Idle Timeout을 적절히 설정하면 비정상적인 상황에서도 리소스가 자동으로 해제되어 불필요한 비용 발생을 방지할 수 있습니다. 프로필 저장 기능은 특히 로그인이 필요한 사이트를 반복적으로 분석할 때 매우 유용하며, 매번 로그인 과정을 거치지 않아도 되어 자동화 효율성을 크게 높여줍니다.
윈도우 관리 기능 상세
| 기능 | 설명 | 주요 파라미터 |
| Create Window | 세션 내에서 새로운 브라우저 윈도우를 생성합니다. 윈도우 생성 시 바로 URL을 로드할 수도 있어 작업 단계를 줄일 수 있습니다. | sessionId, url (선택적 초기 URL) |
| Load URL | 지정된 윈도우에서 새로운 URL을 로드합니다. 페이지 로드 완료까지 대기하는 옵션을 통해 안정적인 데이터 추출이 가능합니다. | windowId, url, waitUntil (로드 완료 조건) |
| Take Screenshot | 현재 윈도우의 스크린샷을 캡처합니다. 디버깅이나 시각적 기록이 필요할 때 유용하며, 전체 페이지 또는 특정 영역만 캡처할 수 있습니다. | windowId, fullPage (전체 페이지 여부) |
| Close Window | 더 이상 필요하지 않은 윈도우를 닫습니다. 멀티 윈도우 작업 시 리소스 관리를 위해 사용하지 않는 윈도우는 닫아주는 것이 좋습니다. | windowId |
데이터 추출 기능 상세
| 기능 | 설명 | 주요 파라미터 |
| Query Page | 자연어 프롬프트를 사용하여 현재 페이지에서 특정 정보를 추출합니다. AI가 페이지 내용을 이해하고 질문에 맞는 답변을 생성합니다. | prompt (추출 지시사항), jsonOutputSchema (출력 형식 정의) |
| Query Page with Pagination | 여러 페이지에 걸친 데이터나 무한 스크롤 페이지에서 연속적으로 데이터를 수집합니다. 자동으로 다음 페이지로 이동하며 데이터를 축적합니다. | prompt, paginationConfig (페이지네이션 설정) |
| Smart Scrape Page | 전체 페이지 콘텐츠를 마크다운 형식으로 변환합니다. 구조화된 텍스트로 추출하여 후속 처리나 AI 분석에 바로 활용할 수 있습니다. | windowId |
데이터 추출 기능은 Airtop의 핵심 가치를 제공하는 부분입니다. JSON Output Schema를 활용하면 추출된 데이터를 원하는 구조로 정확하게 포맷팅할 수 있어, 데이터베이스 저장이나 후속 처리가 훨씬 수월해집니다. 예를 들어, 상품 정보를 추출할 때 {"name": "string", "price": "number", "rating": "number"} 형태의 스키마를 지정하면 일관된 형식의 데이터를 받을 수 있습니다.
상호작용 기능 상세
| 기능 | 설명 | 주요 파라미터 |
| Click | 페이지의 특정 요소를 클릭합니다. CSS 선택자 대신 요소에 대한 설명을 사용할 수 있어 더 직관적인 자동화가 가능합니다. | elementDescription (클릭할 요소 설명) |
| Hover | 특정 요소 위에 마우스를 올립니다. 드롭다운 메뉴나 툴팁을 활성화할 때 유용하며, 호버 시에만 나타나는 콘텐츠를 처리할 수 있습니다. | elementDescription (호버할 요소 설명) |
| Type | 입력 필드에 텍스트를 입력합니다. 검색창에 키워드를 입력하거나 폼을 작성할 때 사용하며, 사람처럼 자연스러운 타이핑을 시뮬레이션합니다. | elementDescription, text (입력할 텍스트) |
상호작용 기능의 가장 큰 장점은 요소를 설명하는 방식입니다. 전통적인 자동화 도구에서는 #search-button이나 //button[@class='submit']과 같은 복잡한 선택자를 사용해야 했습니다. 하지만 Airtop에서는 "파란색 검색 버튼"이나 "로그인 양식의 이메일 입력 필드"와 같이 자연스러운 설명으로 요소를 지정할 수 있습니다. 이 방식은 웹사이트 구조가 변경되어도 상대적으로 안정적으로 작동하며, 코드를 모르는 사람도 쉽게 자동화를 구성할 수 있게 해줍니다.
4. n8n 내 Airtop 노드 분류 및 상세 기능
n8n과 Airtop 통합 개요
n8n은 강력한 오픈소스 워크플로우 자동화 플랫폼으로, Airtop과의 네이티브 통합을 제공합니다. n8n의 Airtop 노드를 사용하면 코드 없이 시각적인 인터페이스에서 웹 자동화 워크플로우를 구성할 수 있습니다. 이 통합은 Airtop의 모든 핵심 기능을 n8n의 드래그 앤 드롭 방식으로 사용할 수 있게 해주며, n8n의 200개 이상의 다른 노드들과 연결하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, Airtop으로 수집한 데이터를 Google Sheets에 저장하고, Slack으로 알림을 보내고, 이메일로 리포트를 발송하는 전체 워크플로우를 하나의 자동화로 구성할 수 있습니다.
Airtop 크리덴셜 설정
n8n에서 Airtop을 사용하기 위해서는 먼저 Airtop API 키를 설정해야 합니다. Airtop 포털(portal.airtop.ai)에서 무료로 API 키를 발급받을 수 있으며, 이 키를 n8n의 크리덴셜로 등록하면 모든 Airtop 노드에서 사용할 수 있습니다. 크리덴셜 설정 과정은 매우 간단하며, 한 번 설정하면 이후 모든 워크플로우에서 재사용할 수 있습니다. API 키는 보안을 위해 환경 변수나 n8n의 크리덴셜 저장소에 안전하게 보관되므로, 워크플로우 공유 시에도 키가 노출되지 않습니다.
Session 관련 노드
Create Session 노드
이 노드는 Airtop 자동화의 시작점으로, 클라우드에서 새로운 브라우저 세션을 생성합니다. 세션이 생성되면 고유한 Session ID가 반환되며, 이 ID를 후속 노드들에서 참조하여 동일한 브라우저 인스턴스에서 작업을 계속할 수 있습니다.
주요 파라미터:
- Session Creation Mode: Automatically Create Session을 선택하면 간편하게 세션을 시작할 수 있습니다. 더 세밀한 제어가 필요한 경우 수동 모드를 선택합니다.
- Profile Name: 이전에 저장한 프로필을 지정하면 해당 프로필의 인증 상태(쿠키, 로그인 등)로 세션이 시작됩니다.
- Idle Timeout: 세션이 유휴 상태로 유지될 수 있는 최대 시간을 설정합니다. 이 시간이 지나면 세션이 자동으로 종료되어 리소스를 절약합니다.
사용 예시 시나리오: LinkedIn 프로필 분석을 위해 로그인된 상태의 세션을 시작하려면, 먼저 LinkedIn 프로필을 저장해 두고, Create Session 노드에서 해당 프로필을 지정하면 됩니다. 이렇게 하면 매번 로그인 과정을 거치지 않고도 인증된 상태에서 작업을 시작할 수 있습니다.
Terminate Session 노드
세션 사용이 완료되면 이 노드를 사용하여 세션을 명시적으로 종료합니다. 세션 종료는 리소스 해제와 비용 절감을 위해 매우 중요합니다. Idle Timeout에 의한 자동 종료도 가능하지만, 워크플로우 끝에서 명시적으로 종료하는 것이 더 안정적인 방법입니다.
주요 파라미터:
- Session ID: 종료할 세션의 ID를 지정합니다. 일반적으로 Create Session 노드의 출력을 참조합니다.
모범 사례: 워크플로우에서 에러가 발생하더라도 세션이 종료되도록, Error Trigger와 함께 Terminate Session 노드를 설정하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 예외 상황에서도 리소스 누수를 방지할 수 있습니다.
Window 관련 노드
Create Window 노드
세션 내에서 새로운 브라우저 윈도우를 생성합니다. 하나의 세션에서 여러 윈도우를 생성하여 병렬로 작업하거나, 여러 탭을 사용하는 시나리오를 구현할 수 있습니다.
주요 파라미터:
- Session ID: 윈도우를 생성할 세션을 지정합니다.
- URL: 윈도우 생성과 동시에 로드할 URL을 지정할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 별도의 Load URL 단계 없이 바로 작업을 시작할 수 있습니다.
Load URL 노드
지정된 윈도우에서 새로운 URL을 로드합니다. 여러 페이지를 순차적으로 방문해야 하는 시나리오에서 유용하며, 페이지 로드가 완료될 때까지 대기하는 옵션을 제공합니다.
주요 파라미터:
- Window ID: URL을 로드할 윈도우를 지정합니다.
- URL: 로드할 웹페이지 주소입니다.
- Wait Until: 페이지 로드 완료 조건을 지정합니다. networkidle은 네트워크 요청이 완전히 완료될 때까지 대기하여 동적 콘텐츠도 확실히 로드됩니다.
Take Screenshot 노드
현재 윈도우의 스크린샷을 캡처하여 이미지 데이터로 반환합니다. 디버깅, 시각적 기록, 또는 이미지 기반 분석이 필요할 때 사용합니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 스크린샷을 캡처할 윈도우를 지정합니다.
- Full Page: true로 설정하면 스크롤이 필요한 긴 페이지의 전체 내용을 캡처합니다.
Close Window 노드
더 이상 필요하지 않은 윈도우를 닫아 리소스를 해제합니다. 멀티 윈도우 작업 시 사용이 완료된 윈도우는 닫아주는 것이 좋습니다.
Extraction 관련 노드
Query Page 노드
이 노드는 Airtop의 핵심 기능 중 하나로, 자연어 프롬프트를 사용하여 현재 페이지에서 원하는 정보를 추출합니다. AI가 페이지의 내용을 이해하고 질문에 맞는 답변을 생성하므로, CSS 선택자나 XPath를 알 필요가 없습니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 쿼리를 실행할 윈도우를 지정합니다.
- Prompt: 추출하고자 하는 정보에 대한 자연어 설명입니다. 예: "이 페이지에서 모든 상품의 이름, 가격, 평점을 추출해주세요."
- JSON Output Schema: 추출 결과의 구조를 JSON 스키마로 정의합니다. 이를 통해 일관된 형식의 데이터를 받을 수 있습니다.
JSON Output Schema 예시:
{
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"productName": { "type": "string" },
"price": { "type": "number" },
"rating": { "type": "number" },
"reviewCount": { "type": "integer" }
}
}
}
이 스키마를 사용하면 상품 목록이 배열 형태로 반환되며, 각 상품은 이름, 가격, 평점, 리뷰 수를 포함하는 객체로 구조화됩니다.
Query Page with Pagination 노드
여러 페이지에 걸친 데이터를 수집하거나 무한 스크롤 페이지에서 데이터를 추출할 때 사용합니다. 자동으로 페이지를 넘기거나 스크롤하면서 데이터를 축적합니다.
주요 파라미터:
- Prompt: 각 페이지에서 추출할 정보에 대한 설명입니다.
- Pagination Type: clickNext (다음 버튼 클릭), scroll (무한 스크롤), pageNumbers (페이지 번호 클릭) 중 선택합니다.
- Max Pages: 수집할 최대 페이지 수를 제한합니다.
Smart Scrape Page 노드
전체 페이지 콘텐츠를 마크다운 형식의 텍스트로 변환합니다. 페이지의 모든 내용을 텍스트로 추출하여 후속 AI 처리나 분석에 활용할 수 있습니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 스크래핑할 윈도우를 지정합니다.
활용 시나리오: 뉴스 기사나 블로그 포스트의 전체 내용을 추출하여 AI로 요약하거나, 경쟁사 웹페이지의 콘텐츠를 분석할 때 유용합니다.
Interaction 관련 노드
Click 노드
페이지의 특정 요소를 클릭합니다. 버튼 클릭, 링크 이동, 메뉴 선택 등 다양한 사용자 행동을 시뮬레이션할 수 있습니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 클릭을 실행할 윈도우를 지정합니다.
- Element Description: 클릭할 요소를 자연어로 설명합니다. 예: "파란색 '검색' 버튼", "상단 메뉴의 '로그인' 링크"
Hover 노드
특정 요소 위에 마우스를 올립니다. 드롭다운 메뉴 활성화, 툴팁 표시, 호버 시에만 나타나는 콘텐츠 처리에 사용합니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 호버를 실행할 윈도우를 지정합니다.
- Element Description: 호버할 요소를 자연어로 설명합니다.
Type 노드
입력 필드에 텍스트를 입력합니다. 검색어 입력, 폼 작성, 로그인 정보 입력 등에 사용됩니다.
주요 파라미터:
- Window ID: 타이핑을 실행할 윈도우를 지정합니다.
- Element Description: 텍스트를 입력할 요소를 설명합니다. 예: "검색 입력 필드", "이메일 주소 입력란"
- Text: 입력할 텍스트 내용입니다.
5. n8n + Airtop 워크플로우 통합
워크플로우 구성 기본 패턴
n8n과 Airtop을 통합한 워크플로우는 일반적으로 다음과 같은 패턴을 따릅니다.
- 먼저 트리거 노드로 워크플로우 실행을 시작하고,
- Create Session 노드로 브라우저 세션을 생성한 후,
- Create Window 또는 Load URL 노드로 대상 페이지를 로드합니다.
- 이후 Query Page 또는 Interaction 노드들로 필요한 데이터를 추출하거나 작업을 수행하고,
- 마지막으로 Terminate Session 노드로 세션을 정리합니다.
이 기본 패턴을 이해하면 다양한 자동화 시나리오를 쉽게 구현할 수 있습니다.
다른 n8n 노드와의 연계
Airtop 노드는 n8n의 200개 이상의 다른 노드들과 자연스럽게 연계됩니다.
- Google Sheets 노드와 연결하면 추출한 데이터를 스프레드시트에 자동으로 저장할 수 있습니다.
- Slack 또는 Discord 노드와 연결하면 중요한 정보를 팀 채널에 실시간으로 알릴 수 있습니다.
- Gmail 노드와 연결하면 수집한 데이터를 정리된 리포트 형태로 이메일 발송이 가능합니다.
- Notion 또는 Airtable 노드와 연결하면 데이터베이스에 구조화된 형태로 정보를 저장하고 관리할 수 있습니다.
이러한 연계를 통해 데이터 수집부터 저장, 알림, 분석까지 전체 비즈니스 프로세스를 하나의 자동화된 워크플로우로 구현할 수 있습니다.
스케줄링과 자동 실행
n8n의 Schedule Trigger 노드를 사용하면 Airtop 워크플로우를 정기적으로 자동 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 매일 오전 9시에 경쟁사 가격을 수집하거나, 매주 월요일에 시장 트렌드 리포트를 생성하는 등의 반복 작업을 완전히 자동화할 수 있습니다. Cron 표현식을 사용하면 복잡한 스케줄도 설정 가능하며, 타임존 설정을 통해 전 세계 어디서나 원하는 시간에 워크플로우가 실행되도록 구성할 수 있습니다. 스케줄 트리거는 수동 개입 없이 24시간 데이터를 수집하고 처리하는 완전 자동화 시스템의 핵심 요소입니다.
에러 처리와 재시도 로직
웹 자동화에서 에러는 불가피합니다. 네트워크 문제, 웹사이트 구조 변경, 봇 탐지 등 다양한 이유로 워크플로우가 실패할 수 있습니다. n8n은 이러한 상황에 대비한 강력한 에러 처리 기능을 제공합니다.
- Error Trigger 노드를 사용하면 워크플로우 실패 시 알림을 받거나 대체 로직을 실행할 수 있습니다.
- 노드별 Retry on Fail 옵션을 활성화하면 일시적인 오류 발생 시 자동으로 재시도합니다.
- Wait 노드를 활용하면 요청 사이에 적절한 간격을 두어 서버 부하나 봇 탐지 위험을 줄일 수 있습니다.
견고한 에러 처리 로직은 안정적인 자동화 시스템 구축의 필수 요소입니다.
실용적인 워크플로우 예시
예시 1 | 일일 뉴스 모니터링
Schedule Trigger (매일 오전 8시)
↓
Create Session (Airtop)
↓
Load URL (뉴스 사이트)
↓
Query Page ("오늘의 주요 뉴스 제목과 요약 추출")
↓
Google Sheets (데이터 저장)
↓
Slack (팀 채널에 요약 전송)
↓
Terminate Session
예시 2 | 경쟁사 가격 추적
Schedule Trigger (4시간마다)
↓
Create Session (Airtop)
↓
Loop Over Items (경쟁사 URL 목록)
↓
Load URL (각 경쟁사 페이지)
↓
Query Page (가격 및 재고 정보 추출)
↓
Compare Datasets (이전 가격과 비교)
↓
IF (가격 변동 감지)
↓
Send Email (담당자에게 알림)
↓
Terminate Session
예시 3 | 리드 생성 자동화
Webhook Trigger (새 리드 정보 수신)
↓
Create Session (Airtop, LinkedIn 프로필 사용)
↓
Type (검색창에 회사명 입력)
↓
Click (검색 버튼)
↓
Query Page (회사 정보, 직원 수, 산업 분류 추출)
↓
HubSpot (CRM에 리드 정보 업데이트)
↓
Terminate Session
6. Airbnb 사이트 분석 사례
프로젝트 개요 및 목표
이번 섹션에서는 Airtop과 n8n을 활용하여 Airbnb 숙박 정보를 분석하는 실제 사례를 구현해 보겠습니다. 프로젝트의 목표는 사용자가 여행 일정, 인원 수, 예산, 위치 조건을 입력하면 해당 조건에 맞는 숙박 시설을 자동으로 검색하고, 유사한 숙박 시설들을 비교 분석하여 최적의 선택을 도와주는 것입니다. 이 사례를 통해 Airtop의 실제 활용 방법과 복잡한 검색 조건 처리, 위치 기반 필터링(Google Maps API 활용), 데이터 비교 분석까지 종합적인 워크플로우 구현 방법을 배울 수 있습니다.
검색 조건 필터 구성
효과적인 숙박 검색을 위해 다음과 같은 필터 조건을 구성합니다:
| 필터 | 카테고리 | 세부 항목 설명 |
| 일정 필터 | 체크인/체크아웃 날짜 | 여행 기간을 지정하여 해당 기간에 예약 가능한 숙소만 검색합니다. |
| 인원 필터 | 성인/어린이/유아 수 | 숙박 인원에 맞는 객실 구성을 가진 숙소를 필터링합니다. |
| 예산 필터 | 1박 최소/최대 가격 | 예산 범위 내의 숙소만 표시하도록 제한합니다. |
| 위치 필터 | 국가 > 도시 > 지역 | 계층적 위치 지정으로 점점 좁혀가며 검색합니다. |
| 반경 필터 | 중심점 기준 반경(km) | Google Maps와 연동하여 특정 지점 주변의 숙소를 검색합니다. |
위치 기반 검색: Google Maps 노드 활용
Airbnb의 위치 검색을 더욱 정밀하게 하기 위해 Google Maps API를 활용합니다. 사용자가 특정 관광지, 회의 장소, 또는 주요 랜드마크를 입력하면, Google Maps API로 해당 위치의 정확한 좌표를 얻고, 지정된 반경 내의 숙소를 검색할 수 있습니다.
워크플로우 흐름:
[사용자 입력]
"파리 에펠탑 주변 2km 이내"
↓
[Google Maps Geocoding]
- 입력: "에펠탑, 파리"
- 출력: lat: 48.8584, lng: 2.2945
↓
[검색 URL 생성]
- 좌표 기반 Airbnb 검색 URL 구성
- 반경 필터 적용
↓
[Airtop Load URL]
- 생성된 검색 URL 로드
↓
[Query Page]
- 검색 결과에서 숙소 정보 추출
Google Maps 좌표 검색 설정
n8n에서 HTTP Request 노드를 사용하여 Google Maps Geocoding API를 호출합니다. 반환된 좌표값을 활용하여 Airbnb의 위치 기반 검색 파라미터를 구성합니다. 이 방식을 사용하면 "강남역 근처", "센트럴파크 도보 10분 거리"와 같은 자연스러운 위치 지정이 가능해집니다.
Airbnb 데이터 추출 워크플로우
Step 1 | 세션 생성 및 검색 페이지 로드
[Create Session - Airtop]
- Mode: Automatically Create Session
- Idle Timeout: 300초
↓
[Create Window]
- URL: https://www.airbnb.com
↓
[Type - 위치 입력]
- Element: "검색 입력창"
- Text: "파리, 프랑스"
↓
[Click - 날짜 선택]
- Element: "체크인 날짜 선택기"
↓
[Click - 인원 설정]
- Element: "게스트 추가 버튼"
↓
[Click - 검색 실행]
- Element: "검색 버튼"
Step 2 | 검색 결과 데이터 추출
Query Page 노드를 사용하여 검색 결과에서 필요한 정보를 추출합니다:
프롬프트 예시:
현재 페이지의 Airbnb 숙소 목록에서 다음 정보를 추출해주세요:
1. 숙소 이름
2. 1박 가격 (원화 또는 달러)
3. 평점 (5점 만점)
4. 리뷰 수
5. 숙소 유형 (아파트, 주택, 호텔 등)
6. 편의시설 (와이파이, 주방, 에어컨 등)
7. 호스트 정보 (슈퍼호스트 여부)
8. 숙소 위치 (지역명)
JSON Output Schema:
{
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"pricePerNight": { "type": "number" },
"currency": { "type": "string" },
"rating": { "type": "number" },
"reviewCount": { "type": "integer" },
"propertyType": { "type": "string" },
"amenities": {
"type": "array",
"items": { "type": "string" }
},
"isSuperhost": { "type": "boolean" },
"location": { "type": "string" }
}
}
}유사 숙박시설 비교 분석
추출된 데이터를 바탕으로 유사한 숙박시설들을 비교 분석합니다. 이 과정에서 n8n의 데이터 처리 노드들을 활용하여 의미 있는 인사이트를 도출합니다.
비교 분석 항목
| 비교 기준 | 분석 방법 | 활용 n8n 노드 |
| 가격 대비 평점 | (평점 / 가격) 비율 계산으로 가성비 산출 | Code 노드 (JavaScript) |
| 편의시설 점수 | 주요 편의시설 보유 개수로 점수화 | Code 노드 |
| 신뢰도 점수 | 슈퍼호스트 여부 + 리뷰 수 기반 | Code 노드 |
| 종합 추천 점수 | 위 항목들의 가중 평균 | Code 노드 |
비교 분석 Code 노드 예시:
// 각 숙소에 대한 종합 점수 계산
const listings = $input.all();
return listings.map(item => {
const data = item.json;
// 가성비 점수 (평점 / 가격 * 1000)
const valueScore = (data.rating / data.pricePerNight) * 1000;
// 편의시설 점수 (주요 편의시설 당 10점)
const keyAmenities = ['WiFi', 'Kitchen', 'Air conditioning', 'Washer'];
const amenityScore = data.amenities.filter(a =>
keyAmenities.some(ka => a.toLowerCase().includes(ka.toLowerCase()))
).length * 10;
// 신뢰도 점수
const trustScore = (data.isSuperhost ? 30 : 0) +
Math.min(data.reviewCount / 10, 20);
// 종합 점수 (가중 평균)
const totalScore = (valueScore * 0.4) + (amenityScore * 0.3) +
(data.rating * 8 * 0.2) + (trustScore * 0.1);
return {
json: {
...data,
valueScore: Math.round(valueScore * 100) / 100,
amenityScore,
trustScore,
totalScore: Math.round(totalScore * 100) / 100,
recommendation: totalScore > 50 ? '강력 추천' :
totalScore > 35 ? '추천' : '보통'
}
};
});결과 정리 및 출력
분석된 데이터를 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 형태로 정리하여 출력합니다:
Google Sheets 출력 구성:
- 시트 1: 전체 숙소 목록 - 모든 검색 결과와 점수
- 시트 2: TOP 5 추천 - 종합 점수 상위 5개 숙소
- 시트 3: 가성비 TOP 5 - 가격 대비 평점이 높은 숙소
- 시트 4: 럭셔리 TOP 5 - 평점 4.9 이상 프리미엄 숙소
Slack 알림 메시지 예시:
## Airbnb 숙소 검색 완료!
* 검색 조건: 파리 에펠탑 주변 2km
* 기간: 2024.03.15 - 2024.03.20 (5박)
* 인원: 성인 2명
## TOP 3 추천 숙소:
1. Cozy Studio Near Eiffel Tower
* ₩120,000/박 | ⭐ 4.92 (312 리뷰)
* 종합점수: 67.5점 (강력 추천)
2. Modern Apartment with View
* ₩150,000/박 | ⭐ 4.88 (245 리뷰)
* 종합점수: 58.3점 (추천)
3. Charming Parisian Flat
* ₩95,000/박 | ⭐ 4.75 (189 리뷰)
* 종합점수: 52.1점 (추천)
## 전체 분석 결과: [Google Sheets 링크]전체 워크플로우 구조
[Form Trigger] - 사용자 검색 조건 입력
↓
[Google Maps Geocoding] - 위치 좌표 변환
↓
[Create Session - Airtop]
↓
[Create Window + Load URL] - Airbnb 검색 페이지
↓
[Type + Click] - 검색 조건 입력 및 실행
↓
[Wait] - 검색 결과 로딩 대기
↓
[Query Page with Pagination] - 여러 페이지 결과 수집
↓
[Code Node] - 비교 분석 및 점수 계산
↓
[Sort] - 종합 점수 기준 정렬
↓
[Split in Batches] - TOP 5 분리
↓
[Google Sheets] - 결과 저장
↓
[Slack] - 요약 알림 발송
↓
[Terminate Session]
7. Airtop 베스트 프랙티스
세션 관리 최적화
효율적인 세션 관리는 Airtop 사용 비용을 절감하고 안정성을 높이는 핵심 요소입니다.
- 첫째, 적절한 Idle Timeout 설정이 중요합니다. 너무 짧으면 작업 중 세션이 종료될 수 있고, 너무 길면 불필요한 리소스 소비가 발생합니다. 일반적으로 5-10분 정도가 적당하며, 복잡한 작업의 경우 더 길게 설정할 수 있습니다.
- 둘째, 워크플로우 끝에서 반드시 세션 종료를 명시적으로 수행해야 합니다. Error Trigger와 연계하여 에러 발생 시에도 세션이 종료되도록 구성하면 리소스 누수를 방지할 수 있습니다.
프로필 활용 전략
인증이 필요한 사이트를 자주 분석한다면 프로필 기능을 적극 활용해야 합니다.
먼저 수동으로 로그인하여 인증된 세션을 프로필로 저장하고, 이후 자동화 작업에서는 저장된 프로필을 사용하여 로그인 과정을 건너뜁니다. 단, 프로필의 인증 상태는 영구적이지 않으므로, 세션 만료 시 프로필을 갱신하는 로직을 포함하는 것이 좋습니다. 여러 계정이 필요한 경우 각 계정별로 별도의 프로필을 생성하여 관리하면 효율적입니다. 또한 프로필 이름은 명확하게 지정하여(예: "linkedin-marketing-account", "airbnb-business-profile") 관리 편의성을 높이는 것이 좋습니다.
데이터 추출 품질 향상
고품질의 데이터를 추출하기 위한 몇 가지 팁을 소개합니다.
- 명확하고 구체적인 프롬프트 작성이 가장 중요합니다. "가격 정보 추출"보다는 "각 상품의 할인 전 가격, 할인 후 가격, 할인율을 추출하고, 가격은 숫자만 포함"처럼 구체적으로 지시합니다.
- JSON Output Schema를 적극 활용하여 일관된 형식의 데이터를 받습니다. 스키마를 사용하면 데이터 타입 검증도 자동으로 이루어져 후속 처리가 수월해집니다.
- 페이지 로드 완료를 확인한 후 데이터를 추출합니다. Wait 노드를 활용하거나 Load URL의 waitUntil 옵션을 'networkidle'로 설정하여 동적 콘텐츠가 완전히 로드된 후 추출을 시작합니다.
안정적인 워크플로우 구축
프로덕션 환경에서 안정적으로 운영되는 워크플로우를 구축하기 위한 전략입니다.
- 재시도 로직 구현은 필수입니다. 네트워크 오류나 일시적인 서버 문제에 대비하여 각 노드에 Retry on Fail 옵션을 설정하고, 지수 백오프(exponential backoff) 방식으로 재시도 간격을 늘려가는 것이 효과적입니다.
- 요청 간 적절한 딜레이를 추가하여 대상 서버에 부담을 주지 않고, 봇 탐지를 피합니다. 일반적으로 2-5초 정도의 무작위 딜레이가 적당합니다.
- 로깅과 모니터링을 통해 워크플로우 실행 상태를 추적하고, 문제 발생 시 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.
비용 효율적인 사용
Airtop은 세션 시간과 API 호출 수에 따라 비용이 발생합니다.
- 비용을 최적화하기 위해 배치 처리를 활용합니다. 여러 페이지를 분석해야 할 때 각각 별도 세션을 생성하는 것보다, 하나의 세션에서 순차적으로 처리하는 것이 효율적입니다.
- 캐싱 전략을 적용하여 동일한 페이지를 반복 조회하는 것을 피합니다. 이전에 수집한 데이터가 있다면 데이터베이스에서 조회하고, 업데이트가 필요한 경우에만 새로 수집합니다.
- 오프피크 시간 활용으로 서버 응답 속도가 빠른 시간대에 대량 작업을 수행하면 세션 시간을 단축할 수 있습니다.
보안 고려사항
웹 자동화 시 보안은 매우 중요한 고려사항입니다.
- API 키 보안을 위해 n8n의 크리덴셜 시스템을 사용하고, 환경 변수로 관리합니다. 절대로 워크플로우 내에 API 키를 하드코딩하지 않습니다.
- 수집 데이터 보호를 위해 민감한 정보는 암호화하여 저장하고, 접근 권한을 제한합니다.
- 대상 사이트의 이용약관 준수는 법적 문제를 예방하기 위해 필수입니다. 자동화가 허용되는지 확인하고, robots.txt를 존중합니다.
- 로그인 정보 관리에서 프로필에 저장된 인증 정보는 정기적으로 검토하고, 필요 없는 프로필은 삭제합니다.
8. 향후 전망
AI 브라우저 자동화의 발전 방향
AI 기반 브라우저 자동화 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 지능적이고 자율적인 방향으로 진화할 것입니다. 현재의 프롬프트 기반 자동화에서 나아가, AI가 스스로 작업 목표를 이해하고 최적의 실행 경로를 찾아가는 완전 자율 에이전트로 발전할 것으로 예상됩니다. 멀티모달 AI의 발전으로 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상 콘텐츠까지 이해하고 처리하는 능력이 향상될 것입니다. 또한 웹사이트 변경에 자동으로 적응하는 자가 수정(self-healing) 기능이 강화되어, 유지보수 부담이 크게 줄어들 것으로 기대됩니다.
Airtop의 로드맵 예측
Airtop은 현재의 강점을 바탕으로 지속적인 기능 확장을 진행하고 있습니다. 더 많은 노코드 플랫폼과의 통합이 예상되며, 현재 n8n, Make, Zapier 외에도 다양한 자동화 도구와의 연동이 추가될 것입니다. AI 모델의 고도화로 더 복잡한 웹 상호작용과 의사결정이 가능해질 것이며, 산업별 특화 템플릿과 사전 구성된 자동화가 제공되어 도입 장벽이 더욱 낮아질 것입니다. 엔터프라이즈 기능 강화로 대규모 조직의 요구사항을 충족하는 관리 도구, 감사 로그, 세분화된 권한 관리 등이 추가될 것으로 예상됩니다.
비즈니스 활용 확대
AI 브라우저 자동화의 비즈니스 활용은 점점 더 다양해지고 있습니다. 영업 및 마케팅 분야에서는 리드 생성, 경쟁사 모니터링, 소셜 미디어 분석이 주요 활용 사례입니다. 전자상거래에서는 가격 모니터링, 재고 추적, 리뷰 분석이 핵심입니다. 금융에서는 시장 데이터 수집, 규제 모니터링, 리스크 분석에 활용됩니다. HR에서는 인재 소싱, 채용 공고 모니터링에 사용됩니다. 부동산에서는 매물 정보 수집, 시장 트렌드 분석이 가능합니다. 앞으로 이러한 활용 사례는 더욱 확대되어, 웹 데이터를 활용하는 거의 모든 비즈니스 프로세스에 AI 자동화가 적용될 것입니다.
기술적 과제와 해결 방향
AI 브라우저 자동화가 직면한 기술적 과제들도 있습니다. 봇 탐지 기술의 고도화에 대응하여, Airtop과 같은 플랫폼은 더욱 정교한 인간 행동 시뮬레이션과 지문 우회 기술을 개발하고 있습니다. 동적 웹 기술의 복잡성이 증가함에 따라, AI의 웹 페이지 이해 능력도 함께 발전해야 합니다. 법적, 윤리적 문제에 대해서는 명확한 가이드라인과 업계 표준이 수립되어야 합니다. 확장성과 성능은 대규모 데이터 수집 시나리오에서 지속적으로 개선이 필요한 영역입니다. 이러한 과제들은 기술 발전과 함께 점진적으로 해결될 것이며, 사용자들은 더욱 안정적이고 강력한 자동화 도구를 사용할 수 있게 될 것입니다.
시작하기 위한 다음 단계
이 가이드를 통해 n8n과 Airtop의 기본 개념과 활용 방법을 이해하셨다면, 이제 직접 실습해 볼 차례입니다. 첫 번째 단계로 Airtop 무료 계정 생성을 추천합니다. Airtop 웹사이트에서 무료로 계정을 만들고 API 키를 발급받을 수 있습니다. 두 번째로 n8n 설치 또는 클라우드 가입을 진행합니다. 로컬 환경에 Docker로 설치하거나 n8n Cloud를 사용할 수 있습니다. 세 번째로 간단한 워크플로우부터 시작합니다. 위키피디아 페이지에서 정보를 추출하는 것처럼 단순한 작업부터 시작하여 점차 복잡한 자동화로 확장해 나가시기 바랍니다.
결론
n8n과 Airtop의 결합은 웹 자동화의 새로운 패러다임을 제시합니다. 복잡한 코딩 없이도 강력한 웹 데이터 수집과 분석이 가능해졌으며, AI의 자연어 이해 능력을 통해 누구나 쉽게 자동화 워크플로우를 구축할 수 있게 되었습니다. 이 가이드에서 다룬 Airtop의 기본 개념부터 n8n 노드 활용법, 실제 Airbnb 분석 사례, 그리고 베스트 프랙티스까지의 내용을 바탕으로, 독자 여러분도 자신만의 웹 자동화 프로젝트를 시작할 수 있을 것입니다. 기술은 계속 발전하고 있으며, AI 브라우저 자동화의 가능성은 무궁무진합니다. 지금 바로 첫 번째 워크플로우를 만들어 보시기 바랍니다.
참고 자료 및 링크
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