Action Network 스포츠 베팅 데이터 크롤링 방법

실시간 베팅 배당률, 대중 분포, 전문가 픽을 위해 Action Network를 크롤링하는 방법을 알아보세요. Sharp Money 데이터와 라인 변동 트렌드로 모델을 구축해 보세요.

커버리지:United StatesCanadaUnited KingdomGlobal
사용 가능한 데이터9 필드
제목가격위치설명이미지판매자 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
경기명리그 (NFL, NBA 등)원정 팀 이름홈 팀 이름포인트 스프레드오버/언더 합계머니라인 배당률대중 베팅 비율티켓 수 비율Sharp Action 지표전문가 픽 추천전문가 승/패 기록작성자 이름게시 날짜스포츠북 이름부상 보고서 상태
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 불필요
페이지네이션 있음
공식 API 없음
봇 방지 보호 감지됨
DataDomeCloudflareRate LimitingIP BlockingBrowser Fingerprinting

봇 방지 보호 감지됨

DataDome
ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
IP 차단
알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.

Action Network 정보

Action Network이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

스포츠 베팅 시장의 권위자

Action Network는 실시간 배당률, 전문가 분석 및 성과 추적을 제공하는 선도적인 스포츠 베팅 미디어 기업입니다. Better Collective가 소유한 이 플랫폼은 북미 시장에서 기술적 우위를 점하려는 베터들의 주요 허브 역할을 합니다. 이 플랫폼은 주요 합법 스포츠북의 라인을 집계하여 시장 정서를 파악하는 데 중요한 소스를 제공합니다.

베팅 데이터의 가치

이 플랫폼의 데이터는 "Public Splits(대중 분포)"와 "Sharp Action(전문가 움직임)" 지표를 제공하기 때문에 독보적인 가치를 지닙니다. 이 지표들은 일반 대중이 어디에 베팅하고 있는지와 전문 도박사(Sharps)들이 어디에 돈을 걸고 있는지를 보여줍니다. 이 데이터를 크롤링하면 분석가는 시장 가치를 식별하고 복잡한 인터페이스 뒤에 숨겨진 역방향 라인 움직임을 파악할 수 있습니다.

고급 스포츠 분석

Action Network에서 데이터를 추출함으로써 개발자는 실시간 배당률을 예측 model에 입력하고, 아비트라지(차익 거래) 탐지를 자동화하며, 유명 핸디캐퍼의 과거 승률을 검증할 수 있습니다. 이 사이트에는 진지한 스포츠 베팅 전략에 필수적인 부상 정보, 기상 조건 및 과거 마감 라인 수치에 대한 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다.

Action Network 정보

왜 Action Network을 스크래핑해야 하나요?

Action Network에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

실시간 라인 움직임을 모니터링하여 여러 스포츠북 간의 시장 불일치를 식별합니다.

대중 베팅 분포 대 전문 Sharp Action을 추적하여 전문 자금의 흐름을 따릅니다.

ROI 추적 및 감성 분석을 위해 전문가 픽과 과거 성과 데이터를 집계합니다.

실시간 배당률 데이터를 자동 아비트라지 베팅 봇이나 예측 machine learning model에 입력합니다.

과거 마감 라인 수치(CLV)를 분석하여 스포츠 베팅 시장의 효율성을 평가합니다.

여러 주에 걸친 스포츠북 프로모션 및 보너스 코드에 대한 경쟁 분석을 수행합니다.

스크래핑 과제

Action Network 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

DataDome을 통한 공격적인 안티봇 보호로 인해 고급 브라우저 핑거프린팅 우회 및 스텔스 기술이 필요합니다.

사이트가 Next.js와 동적 로딩을 사용하므로 데이터가 초기 HTML 소스에 없는 경우가 많으며 JS 렌더링이 필요합니다.

프런트엔드 CSS 클래스가 자주 변경되어 셀렉터가 쉽게 깨질 수 있으므로 크롤링 스크립트의 지속적인 유지보수가 필요합니다.

'실시간 배당률'과 같은 고트래픽 페이지에서의 공격적인 속도 제한(rate limiting)은 신중하게 관리하지 않으면 즉각적인 IP 블랙리스팅으로 이어질 수 있습니다.

AI로 Action Network 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

Action Network에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 Action Network을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.

3

데이터 받기

CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.

스크래핑에 AI를 사용하는 이유

커스텀 코드 없이 복잡한 DataDome 및 Cloudflare 안티봇 조치를 자동으로 우회합니다.
시각적 노코드 셀렉터를 활용하여 중첩된 베팅 테이블과 동적 배당률 위젯을 쉽게 타겟팅합니다.
NFL 일요일 오전과 같은 피크 시간대에 빠르게 변하는 베팅 라인을 캡처하기 위해 예약 실행을 활성화합니다.
고빈도 데이터 추출 시 IP 차단을 방지하기 위해 프록시 로테이션을 즉시 통합하여 제공합니다.
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Action Network을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.

How to scrape with AI:
  1. 필요한 것을 설명하세요: Action Network에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Action Network을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
  3. 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
  • 커스텀 코드 없이 복잡한 DataDome 및 Cloudflare 안티봇 조치를 자동으로 우회합니다.
  • 시각적 노코드 셀렉터를 활용하여 중첩된 베팅 테이블과 동적 배당률 위젯을 쉽게 타겟팅합니다.
  • NFL 일요일 오전과 같은 피크 시간대에 빠르게 변하는 베팅 라인을 캡처하기 위해 예약 실행을 활성화합니다.
  • 고빈도 데이터 추출 시 IP 차단을 방지하기 위해 프록시 로테이션을 즉시 통합하여 제공합니다.

Action Network을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Action Network을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로

1
브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
2
대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
3
포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
4
각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
5
여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
6
CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
7
자동 실행을 위한 스케줄링 구성
8
데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결

일반적인 문제점

학습 곡선

셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림

셀렉터 깨짐

웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음

동적 콘텐츠 문제

JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요

CAPTCHA 제한

대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요

IP 차단

공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

Action Network을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Action Network을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로
  1. 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
  2. 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
  3. 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
  4. 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
  5. 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
  6. CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
  7. 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
  8. 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
  • 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
  • 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
  • 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
  • CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
  • IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

코드 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 참고: 이 기본적인 요청은 고급 헤더/프록시 없이는 DataDome에 의해 차단될 가능성이 높습니다.
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}

def scrape_action_news():
    url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 예시: 배당률 페이지의 모든 경기 제목 찾기
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'매치업 발견: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'안티봇에 의해 차단됨 또는 오류 발생: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_action_news()

사용 시기

JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.

장점

  • 가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
  • 최소한의 리소스 소비
  • asyncio로 쉽게 병렬화 가능
  • API와 정적 페이지에 적합

제한 사항

  • JavaScript 실행 불가
  • SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
  • 복잡한 봇 방지 시스템에 어려움

코드로 Action Network 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 참고: 이 기본적인 요청은 고급 헤더/프록시 없이는 DataDome에 의해 차단될 가능성이 높습니다.
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}

def scrape_action_news():
    url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 예시: 배당률 페이지의 모든 경기 제목 찾기
        games = soup.find_all('h3')
        for game in games:
            print(f'매치업 발견: {game.get_text(strip=True)}')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'안티봇에 의해 차단됨 또는 오류 발생: {e}')

if __name__ == '__main__':
    scrape_action_news()
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_odds():
    async with async_playwright() as p:
        # Action Network를 위해서는 스텔스 모드와 유사한 동작으로 실행하는 것이 필수적입니다.
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = await context.new_page()
        
        await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nba/odds')
        # JavaScript를 통해 로드되는 특정 배당률 컨테이너가 나타날 때까지 대기
        await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
        
        # JS evaluation을 사용하여 데이터 추출
        game_info = await page.eval_on_selector_all('div[class*="GameName"]', 'elements => elements.map(e => e.innerText)')
        
        for game in game_info:
            print(f'NBA Matchup: {game}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_odds())
Python + Scrapy
import scrapy

class ActionSpider(scrapy.Spider):
    name = 'action_spider'
    start_urls = ['https://www.actionnetwork.com/nfl/odds']

    def parse(self, response):
        # Action Network는 Scrapy-Playwright와 같은 JS 렌더링 미들웨어가 필요합니다.
        # 이 예제는 미들웨어가 설정되어 있다고 가정합니다.
        for matchup in response.css('div.odds-row'):
            yield {
                'team': matchup.css('span.team-name::text').get(),
                'spread': matchup.css('div.spread-value::text').get(),
                'moneyline': matchup.css('div.moneyline-value::text').get()
            }

        # 기사 아카이브를 위한 기본 페이지네이션 처리
        next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // 배당률 페이지로 이동 후 네트워크가 안정될 때까지 대기
  await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  // 경기 헤더 요소 타겟팅
  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
    return items.map(item => item.innerText);
  });
  
  console.log('찾은 경기:', results);
  await browser.close();
})();

Action Network 데이터로 할 수 있는 것

Action Network 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

배당률 비교 대시보드

여러 스포츠북의 베팅 라인을 비교하여 특정 경기에 대해 가능한 최고 배당금을 찾는 도구를 구축합니다.

구현 방법:

  1. 1스포츠별 페이지(예: /nba/odds)에서 실시간 배당률을 크롤링합니다.
  2. 2서로 다른 스포츠북 이름을 통합된 내부 ID로 매핑합니다.
  3. 3스프레드와 머니라인 모두에서 '최적의 가격'을 식별합니다.
  4. 4정확성을 보장하기 위해 2~5분마다 데이터를 갱신합니다.

Automatio를 사용하여 Action Network에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

Action Network 데이터로 할 수 있는 것

  • 배당률 비교 대시보드

    여러 스포츠북의 베팅 라인을 비교하여 특정 경기에 대해 가능한 최고 배당금을 찾는 도구를 구축합니다.

    1. 스포츠별 페이지(예: /nba/odds)에서 실시간 배당률을 크롤링합니다.
    2. 서로 다른 스포츠북 이름을 통합된 내부 ID로 매핑합니다.
    3. 스프레드와 머니라인 모두에서 '최적의 가격'을 식별합니다.
    4. 정확성을 보장하기 위해 2~5분마다 데이터를 갱신합니다.
  • Sharp Money 알림 시스템

    베팅 라인이 대중의 다수 의견과 반대로 움직이는 경기를 식별하여 'Sharp Action' 탐지를 자동화합니다.

    1. Action Network 시그널에서 Public %와 Ticket %를 추출합니다.
    2. 대중이 몰리는 쪽의 반대로 라인이 움직이는 '역방향 라인 움직임(Reverse Line Movement)'을 모니터링합니다.
    3. Sharp 시그널이 감지되면 Telegram이나 Discord 알림을 자동으로 전송합니다.
    4. 이러한 특정 시그널의 과거 성공률을 추적합니다.
  • 전문가 성과 감사 도구

    플랫폼에 있는 스포츠 분석가 및 전문 핸디캐퍼의 과거 예측 정확도를 검증하고 추적합니다.

    1. 매일 'Picks' 섹션을 크롤링하여 모든 전문가 추천을 기록합니다.
    2. 이 데이터를 스포츠 API에서 크롤링한 실제 경기 결과와 결합합니다.
    3. 각 전문가별 ROI, 승률 및 유닛 기준 손익을 계산합니다.
    4. 가장 신뢰할 수 있는 니치 전문가를 식별하기 위한 리더보드를 생성합니다.
  • 예측적 부상 영향 model

    특정 선수의 부상이 라인 움직임 및 최종 경기 결과와 어떤 상관관계가 있는지 분석합니다.

    1. 모든 활성 팀의 '부상 보고서' 페이지를 크롤링합니다.
    2. 선수 영향력을 분류합니다 (스타, 주전, 후보 선수).
    3. 부상 발표와 포인트 스프레드의 즉각적인 변화 사이의 상관관계를 분석합니다.
    4. 과거 데이터를 사용하여 부상 뉴스에 기반한 라인 이동을 예측하는 model을 구축합니다.
단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트
웹 자동화
스마트 워크플로

Action Network 스크래핑 프로 팁

Action Network에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

고품질 주거용 프록시를 사용하세요. DataDome은 AWS, GCP, DigitalOcean과 같은 데이터 센터 IP 대역을 식별하고 차단하는 데 매우 효과적입니다.

HTML 소스에서 <script id="__NEXT_DATA__"> 태그를 찾으세요. 여기에는 페이지 상태가 포함된 JSON object가 들어있어 HTML을 파싱하는 것보다 더 깨끗한 데이터를 얻을 수 있습니다.

가장 정확한 '마감' 라인 데이터와 공개 분포를 얻으려면 일요일 오전 9시에서 오후 12시(EST)와 같은 트래픽이 몰리는 시간대에 크롤링하세요.

User-Agent 문자열을 로테이션하고 요청 사이에 무작위 지연 시간을 구현하여 실제 사람의 브라우징 패턴을 모방하고 DataDome 탐지를 피하세요.

기사 페이지보다 구조가 일관된 'Odds' 하위 디렉토리(/nba/odds, /nfl/odds)에 집중하세요.

라인이 오픈 시점부터 마감 시점까지 어떻게 움직이는지 효과적으로 추적하려면 InfluxDB나 TimescaleDB 같은 시계열 데이터베이스에 데이터를 저장하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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