Realtor.com 스크래핑 방법 | 2026 종합 스크래핑 가이드
Realtor.com 부동산 매물, 가격 및 에이전트 데이터를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. Cloudflare를 우회하고 미국 부동산 데이터를 대규모로 추출하는 기술을 배웁니다.
봇 방지 보호 감지됨
- Cloudflare
- 엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
- DataDome
- ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
- Google reCAPTCHA
- Google의 CAPTCHA 시스템. v2는 사용자 상호작용 필요, v3는 위험 점수로 조용히 실행. CAPTCHA 서비스로 해결 가능.
- 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.
Realtor.com 정보
Realtor.com이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Realtor.com 데이터의 힘
Realtor.com은 Move, Inc.가 운영하는 선도적인 부동산 플랫폼으로, 미국 내에서 가장 정확하고 최신 상태를 유지하는 부동산 매물 데이터베이스 중 하나를 제공합니다. 800개 이상의 지역 MLS(Multiple Listing Services)와 직접 연결되어 있어 가용 매물의 거의 99%를 커버하며, 정보가 15분마다 업데이트되는 경우가 많습니다. 이는 최신 시장 정보를 원하는 전문가들에게 매우 중요한 자산입니다.
포괄적인 부동산 인사이트
이 플랫폼은 단순한 가격과 침실 개수 이상의 정보를 제공합니다. 재산세 기록, 동네 안전 등급, 학군 정보, 예상 월 납입금과 같은 심층적인 과거 데이터를 포함하고 있습니다. 부동산 투자자와 시장 분석가들에게 이러한 세부적인 데이터는 정확한 자산 가치 평가와 트렌드 예측에 필수적입니다.
비즈니스에서 Realtor.com을 스크래핑하는 이유
이 웹사이트를 스크래핑하면 수동으로 수집하기 불가능한 수천 개의 매물 정보를 자동으로 수집할 수 있습니다. 경쟁력 있는 모기지 계산기를 구축하거나, 급매(fix-and-flip) 기회를 식별하거나, 중개업소의 성과를 모니터링하는 등 Realtor.com에서 추출한 구조화된 데이터는 고차원적인 부동산 인텔리전스를 위한 기초가 됩니다.

왜 Realtor.com을 스크래핑해야 하나요?
Realtor.com에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
미국 전역 우편번호별 실시간 시장 트렌드 분석
특정 ROI 기준을 충족하는 투자용 부동산 식별
모기지 브로커 및 주택 보험사를 위한 고품질 리드 생성
정확한 자산 가치 평가를 위한 과거 가격 변동 분석
경쟁 중개업소의 매물 보유 현황 및 성과 모니터링
이주 서비스를 위한 종합적인 동네 및 학교 데이터 취합
스크래핑 과제
Realtor.com 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
고급 JS 실행이 필요한 공격적인 Cloudflare 챌린지
자주 변경되는 동적 클래스명을 가진 깊게 중첩된 React 컴포넌트
proxy 없이는 빠른 IP 블랙리스트를 유발하는 엄격한 속도 제한
미국 기반 IP 주소를 우선시하는 지역적 지오펜싱(Geo-fencing)
마우스 움직임과 사용자 행동을 추적하는 봇 감지 패턴
AI로 Realtor.com 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Realtor.com에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Realtor.com을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Realtor.com을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Realtor.com에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Realtor.com을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- 복잡한 커스텀 코드 없이 Cloudflare 및 DataDome을 우회합니다.
- 비주얼 선택 도구로 동적 React 클래스명을 손쉽게 처리합니다.
- 클라우드 기반 인프라로 로컬 IP가 차단되는 것을 방지합니다.
- 내장된 스케줄러로 매일 시장 데이터를 자동으로 갱신할 수 있습니다.
- Google Sheets로 직접 내보내거나 Webhook을 통한 연동이 가능합니다.
Realtor.com을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Realtor.com을 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
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
Realtor.com을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Realtor.com을 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
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 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: Realtor.com은 공격적인 Cloudflare를 사용합니다. 단순 요청은 실패하는 경우가 많습니다.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# 안티봇을 통과했는지 확인
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 일반적인 데이터 속성을 기반으로 매물 카드 타겟팅
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"부동산 가격: {price.text}")
else:
print(f"차단됨 또는 오류: 상태 코드 {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"연결 실패: {e}")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 Realtor.com 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 참고: Realtor.com은 공격적인 Cloudflare를 사용합니다. 단순 요청은 실패하는 경우가 많습니다.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# 안티봇을 통과했는지 확인
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 일반적인 데이터 속성을 기반으로 매물 카드 타겟팅
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"부동산 가격: {price.text}")
else:
print(f"차단됨 또는 오류: 상태 코드 {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"연결 실패: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# 스텔스 설정과 유사하게 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...")
page = context.new_page()
print("Realtor.com으로 이동 중...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# JS를 통해 매물 카드 선택자가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector('div[data-testid="property-card"]')
listings = page.query_selector_all('div[data-testid="property-card"]')
for item in listings:
price = item.query_selector('[data-label="pc-price"]').inner_text()
address = item.query_selector('[data-label="pc-address"]').inner_text()
print(f"매물: {address} - 가격: {price}")
browser.close()
scrape_realtor()Python + Scrapy
import scrapy
class RealtorSpider(scrapy.Spider):
name = 'realtor_spider'
start_urls = ['https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Miami_FL']
def parse(self, response):
# CSS 선택자를 사용하여 데이터 추출
for property in response.css('div[data-testid="property-card"]'):
yield {
'price': property.css('span[data-label="pc-price"]::text').get(),
'address': property.css('div[data-label="pc-address"]::text').get(),
'beds': property.css('li[data-label="pc-meta-beds"] span::text').get()
}
# 간단한 페이지네이션 처리
next_page = response.css('a[aria-label="Go to next page"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// 실제 사용자를 모방하기 위해 헤더 설정
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
console.log('Realtor.com 방문 중...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// 가격 요소가 보일 때까지 대기
await page.waitForSelector('.pc-price');
const results = await page.evaluate(() => {
const prices = Array.from(document.querySelectorAll('.pc-price'));
return prices.map(p => p.innerText);
});
console.log('추출된 가격:', results);
await browser.close();
})();Realtor.com 데이터로 할 수 있는 것
Realtor.com 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
부동산 투자 기회 식별
투자자들은 스크래핑된 데이터를 사용하여 지역 중앙값보다 제곱피트당 가격이 낮은 매물을 찾습니다.
구현 방법:
- 1특정 카운티 또는 도시의 모든 활성 매물 스크래핑
- 2다양한 부동산 유형별 평균 제곱피트당 가격 계산
- 3평균보다 20% 낮은 매물을 식별하여 수동 검토 대상으로 분류
- 4에이전트 아웃리치를 위해 결과를 CRM으로 내보내기
Automatio를 사용하여 Realtor.com에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Realtor.com 데이터로 할 수 있는 것
- 부동산 투자 기회 식별
투자자들은 스크래핑된 데이터를 사용하여 지역 중앙값보다 제곱피트당 가격이 낮은 매물을 찾습니다.
- 특정 카운티 또는 도시의 모든 활성 매물 스크래핑
- 다양한 부동산 유형별 평균 제곱피트당 가격 계산
- 평균보다 20% 낮은 매물을 식별하여 수동 검토 대상으로 분류
- 에이전트 아웃리치를 위해 결과를 CRM으로 내보내기
- 모기지 리드 생성
대출 기관은 신규 매물을 식별하여 잠재적 구매자나 리스팅 에이전트에게 금융 옵션을 제안합니다.
- 타겟 우편번호 지역의 '신규 매물' 모니터링
- 리스팅 가격 및 예상 월 납입금 추출
- 파트너십 제안을 위해 매물 정보를 에이전트 연락처와 매칭
- 영업 팀을 위해 고가치 신규 매물 일일 보고서 자동화
- 경쟁 시장 분석 (CMA)
부동산 에이전트들은 자신의 매물을 인근의 유사한 활성 매물과 비교하는 보고서를 생성합니다.
- 반경 1마일 내의 침실 수, 욕실 수, 면적 등 상세 부동산 정보 스크래핑
- 유사한 주택이 얼마나 빨리 팔리는지 분석하기 위해 '시장 출시 기간(Days on Market)' 추출
- 동일 지역의 리스팅 가격과 과거 판매 가격 비교
- 고객이 최적의 판매가를 책정할 수 있도록 대시보드에서 데이터 시각화
- 임대 수익률 예측
매입 가격과 임대료 간의 관계를 분석하여 잠재적 ROI를 계산합니다.
- 동일 우편번호 지역의 '매매' 및 '임대' 매물 동시 스크래핑
- 특정 크기의 매물에 대해 판매 가격과 평균 월 임대 수익 매핑
- 다양한 지역의 총 임대 수익률 계산
- 임대 수요가 부동산 가격 상승을 앞지르는 신흥 시장 식별
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Realtor.com 스크래핑 프로 팁
Realtor.com에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
DataDome의 빠른 IP 차단을 방지하기 위해 고품질 주거용 순환 proxy를 사용하세요.
항상 실제와 같은 User-Agent를 설정하고 Accept-Language와 같은 표준 브라우저 헤더를 포함하세요.
자연스러운 인간의 브라우징처럼 보이도록 3초에서 10초 사이의 랜덤한 대기 시간을 구현하세요.
복잡한 CSS를 파싱하지 않고 구조화된 데이터를 얻으려면 HTML 내에 있는 사이트의 JSON-LD 스크립트를 활용하세요.
공식 크롤링 정책을 이해하려면 realtor.com/robots.txt 파일을 확인하세요.
단순한 HTTP 요청보다는 JS 챌린지를 처리할 수 있는 헤드리스 브라우저(Playwright/Puppeteer)를 사용하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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