Signal NFX 스크래핑 방법 | 투자자 및 VC 데이터베이스 스크래핑 가이드
Signal NFX에서 투자자 프로필, VC 회사 데이터 및 리드 리스트를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. 펀드레이징 및 시장 조사를 위한 기술적 전략을 소개합니다.
봇 방지 보호 감지됨
- 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.
- Login Wall
- Google reCAPTCHA
- Google의 CAPTCHA 시스템. v2는 사용자 상호작용 필요, v3는 위험 점수로 조용히 실행. CAPTCHA 서비스로 해결 가능.
Signal (by NFX) 정보
Signal (by NFX)이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Signal은 창업자, VC, 스카우트, 엔젤 투자자를 위해 특별히 설계된 강력한 투자 네트워크입니다. 저명한 시드 단계 벤처 캐피탈 회사인 NFX가 제작하고 관리하는 이 플랫폼은 스타트업의 자금 조달을 용이하게 하는 거대한 디렉토리이자 네트워킹 도구 역할을 합니다. 투자자와 기업가 사이의 연결 고리를 매핑함으로써 수동 스프레드시트를 역동적이고 데이터가 풍부한 환경으로 대체하고 벤처 생태계를 더욱 투명하게 만드는 것을 목표로 합니다.
이 플랫폼에는 Pre-Seed부터 Series B까지 선호하는 투자 단계, AI, SaaS, FinTech와 같은 산업 섹터, 지리적 지역별로 분류된 수천 개의 투자자 프로필이 포함되어 있습니다. 사용자는 벤처 캐피탈 회사, 개별 파트너 및 이들의 특정 투자 포커스에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있으며, 이는 현재 시장 상황을 반영하여 수시로 업데이트됩니다. 각 리스팅은 일반적으로 투자자의 관심 분야, 선호 투자 단계, 특정 투자 테제, 창업자 직접 소개 선호도 등을 포함합니다.
Signal 스크래핑은 수천 개의 항목을 수동으로 탐색하지 않고 타겟 투자자 리드 리스트를 구축해야 하는 창업자에게 매우 가치 있는 작업입니다. 또한 벤처 캐피탈 동향을 추적하는 시장 조사가, 다른 VC 회사의 경쟁 정보 분석가, 관계 및 소개 매핑을 통해 스타트업 생태계를 공략하는 영업 팀에게도 중요한 데이터를 제공합니다.

왜 Signal (by NFX)을 스크래핑해야 하나요?
Signal (by NFX)에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
타겟 펀드레이징
특정 산업의 시드 또는 프리시드 라운드를 리드하는 투자자들의 정밀한 리스트를 구축합니다.
시장 조사
Andreessen Horowitz나 Greylock 같은 최정상급 VC들이 어떤 섹터에 가장 주목하고 있는지 분석합니다.
리드 생성
LATAM이나 동남아시아와 같은 특정 지역 시장에 진입하는 새로운 VC 회사와 개인 투자자를 식별합니다.
경쟁 정보
경쟁 벤처 캐피탈 회사의 포트폴리오와 포커스 영역을 모니터링하여 그들의 확장 전략을 이해합니다.
데이터 통합
학술 또는 비즈니스 분석을 위해 벤처 캐피탈 생태계의 종합적인 내부 데이터베이스를 생성합니다.
관계 매핑
인맥 데이터를 추출하여 유명 VC에게 따뜻한 소개를 받을 수 있는 가장 효율적인 경로를 찾습니다.
스크래핑 과제
Signal (by NFX) 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
로그인 필수
대부분의 상세 투자자 정보는 로그인 뒤에 숨겨져 있어 세션 관리나 자동 인증이 필요합니다.
JavaScript 렌더링
사이트는 투자자 리스트에 동적 로딩(무한 스크롤)을 사용하므로 JS를 실행할 수 있는 브라우저 기반 스크래퍼가 필요합니다.
안티 봇 조치
Cloudflare WAF 사용 및 데이터 페칭을 위한 특정 API 엔드포인트 때문에 적절한 헤더 없이는 표준 요청이 차단될 수 있습니다.
Rate Limits
네트워크의 전문적이고 안전한 특성으로 인해 고빈도 스크래핑은 IP 차단이나 CAPTCHA를 유발할 수 있습니다.
복잡한 DOM 구조
사이트는 동적 요소와 커스텀 프론트엔드 컴포넌트를 사용하므로 신뢰할 수 있는 데이터 추출을 위해 안정적인 셀렉터가 필요합니다.
AI로 Signal (by NFX) 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Signal (by NFX)에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Signal (by NFX)을 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 Signal (by NFX)을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Signal (by NFX)에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Signal (by NFX)을 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:
- No-Code 설정: 인증이나 JS 렌더링을 위한 복잡한 스크립트를 작성하지 않고 시각적으로 Signal 스크래퍼를 구축하세요.
- 자동 로그인: 보호된 프로필에 접근하기 위해 Automatio 워크플로 내에서 Signal 로그인 프로세스를 쉽게 처리하세요.
- 동적 콘텐츠 처리: 동적 리스트와 무한 스크롤 요소로부터 데이터를 자동으로 대기하고 추출합니다.
- 예약 업데이트: 수동 개입 없이 새로 추가된 투자자나 업데이트된 섹터 리스트를 찾기 위해 스크래퍼를 매주 실행하도록 설정하세요.
- 데이터 내보내기: 즉각적인 아웃리치를 위해 투자자 리드를 Google Sheets, CSV 또는 Webhooks로 직접 내보내는 통합 기능을 제공합니다.
Signal (by NFX)을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Signal (by NFX)을 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
Signal (by NFX)을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Signal (by NFX)을 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
# Signal은 전체 데이터 접근을 위해 로그인이 필요합니다. 이 예제는 세션을 사용합니다.
session = requests.Session()
url = 'https://signal.nfx.com/investor-lists/top-marketplaces-seed-investors'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
try:
# 실제 시나리오에서는 먼저 여기에 로그인 정보를 POST해야 합니다
# session.post('https://signal.nfx.com/login', data={'email': '...', 'password': '...'})
response = session.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 리스트에서 투자자 카드 찾기
investors = soup.select('.investor-card')
for investor in investors:
name = investor.select_one('.name').get_text(strip=True)
firm = investor.select_one('.firm-name').get_text(strip=True)
print(f'Investor: {name} | Firm: {firm}')
except Exception as e:
print(f'Error scraping Signal: {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 Signal (by NFX) 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Signal은 전체 데이터 접근을 위해 로그인이 필요합니다. 이 예제는 세션을 사용합니다.
session = requests.Session()
url = 'https://signal.nfx.com/investor-lists/top-marketplaces-seed-investors'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
try:
# 실제 시나리오에서는 먼저 여기에 로그인 정보를 POST해야 합니다
# session.post('https://signal.nfx.com/login', data={'email': '...', 'password': '...'})
response = session.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 리스트에서 투자자 카드 찾기
investors = soup.select('.investor-card')
for investor in investors:
name = investor.select_one('.name').get_text(strip=True)
firm = investor.select_one('.firm-name').get_text(strip=True)
print(f'Investor: {name} | Firm: {firm}')
except Exception as e:
print(f'Error scraping Signal: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_signal():
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# 로그인 페이지로 이동
page.goto('https://signal.nfx.com/login')
page.fill('input[name="email"]', 'your_email@example.com')
page.fill('input[name="password"]', 'your_password')
page.click('button:has-text("Log In")')
# 로그인 후 리스팅 페이지 로드 대기
page.wait_for_url('**/investors')
page.goto('https://signal.nfx.com/investor-lists/top-ai-seed-investors')
page.wait_for_selector('.investor-card')
# 무한 콘텐츠 로드를 위해 스크롤
for _ in range(5):
page.mouse.wheel(0, 4000)
page.wait_for_timeout(2000)
investors = page.query_selector_all('.investor-card')
for investor in investors:
name = investor.query_selector('.name').inner_text()
print(f'Found Investor: {name}')
browser.close()
scrape_signal()Python + Scrapy
import scrapy
class SignalSpider(scrapy.Spider):
name = 'signal_spider'
# 참고: JavaScript 렌더링을 위해 scrapy-playwright가 필요합니다
start_urls = ['https://signal.nfx.com/investor-lists/top-saas-seed-investors']
def start_requests(self):
for url in self.start_urls:
yield scrapy.Request(url, meta={'playwright': True})
def parse(self, response):
for investor in response.css('.investor-card'):
yield {
'name': investor.css('.name::text').get(),
'firm': investor.css('.firm-name::text').get(),
'link': response.urljoin(investor.css('a::attr(href)').get())
}
# 무한 스크롤 처리를 위한 Scrapy 로직은 응답을 parse에 전달하기 전에
# 아래로 스크롤하는 커스텀 Playwright 핸들러가 필요합니다Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36');
// 먼저 로그인 처리
await page.goto('https://signal.nfx.com/login');
await page.type('#user_email', 'your_email');
await page.type('#user_password', 'your_password');
await page.click('.btn-primary');
await page.waitForNavigation();
await page.goto('https://signal.nfx.com/investor-lists/top-fintech-seed-investors');
await page.waitForSelector('.investor-card');
const investors = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.investor-card'));
return items.map(item => ({
name: item.querySelector('.name')?.innerText.trim(),
firm: item.querySelector('.firm-name')?.innerText.trim()
}));
});
console.log(investors);
await browser.close();
})();Signal (by NFX) 데이터로 할 수 있는 것
Signal (by NFX) 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
펀드레이징 아웃리치 자동화
창업자는 데이터를 사용하여 자신의 특정 단계와 섹터에 투자할 가능성이 가장 높은 투자자를 식별하고 우선순위를 정할 수 있습니다.
구현 방법:
- 1해당 산업 분야의 투자자 리스트를 스크래핑합니다 (예: 'Top AI Seed Investors').
- 2현재 펀딩을 진행 중인 활발한 참여자를 찾기 위해 'Last Updated'로 결과를 필터링합니다.
- 3아웃리치 추적을 위해 HubSpot이나 Pipedrive 같은 CRM으로 내보냅니다.
- 4프로필 링크를 사용하여 따뜻한 소개(warm introduction)를 위한 공동 인맥을 식별합니다.
Automatio를 사용하여 Signal (by NFX)에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Signal (by NFX) 데이터로 할 수 있는 것
- 펀드레이징 아웃리치 자동화
창업자는 데이터를 사용하여 자신의 특정 단계와 섹터에 투자할 가능성이 가장 높은 투자자를 식별하고 우선순위를 정할 수 있습니다.
- 해당 산업 분야의 투자자 리스트를 스크래핑합니다 (예: 'Top AI Seed Investors').
- 현재 펀딩을 진행 중인 활발한 참여자를 찾기 위해 'Last Updated'로 결과를 필터링합니다.
- 아웃리치 추적을 위해 HubSpot이나 Pipedrive 같은 CRM으로 내보냅니다.
- 프로필 링크를 사용하여 따뜻한 소개(warm introduction)를 위한 공동 인맥을 식별합니다.
- VC 경쟁 환경 분석
벤처 캐피탈 회사는 다른 회사의 포커스 영역과 팀 확장을 모니터링하여 생태계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
- Signal의 'Firms' 섹션을 주기적으로 스크래핑하여 변화를 추적합니다.
- 어떤 회사가 네트워크에 새로운 '스카우트'나 '엔젤'을 추가하고 있는지 확인합니다.
- 시간 경과에 따른 섹터별 리스트 수의 변화를 모니터링하여 투자 포커스의 변화를 파악합니다.
- 지리적 확장 전략
새로운 시장에 진입하려는 기업이나 투자자는 특정 지역의 주요 금융 플레이어를 식별할 수 있습니다.
- 'LatAm', 'Israel', 'MENA'와 같은 지역별 리스트를 스크래핑합니다.
- 자본 구성을 이해하기 위해 투자자를 회사 유형(VC vs 엔젤)별로 분류합니다.
- 시장 진입을 위한 잠재적 리드 투자자를 식별하기 위해 현지 펀딩 환경을 매핑합니다.
- 관계 및 소개 매핑
소셜 연결을 분석하여 유명 VC에게 따뜻한 소개를 받을 수 있는 가장 효율적인 경로를 찾습니다.
- 투자자 프로필에서 공동 인맥 데이터와 소셜 그래프 정보를 추출합니다.
- 스크래핑된 인맥을 자신의 LinkedIn 네트워크와 교차 참조합니다.
- 기존 네트워크 노드의 강도를 바탕으로 아웃리치 우선순위를 정합니다.
- 신흥 섹터에 대한 시장 조사
벤처 그래프에서 어떤 새로운 산업이 가장 밀집되고 있는지 분석하여 다음 트렌드를 예측합니다.
- 다양한 펀딩 단계에서 특정 섹터 태그와 수를 스크래핑합니다.
- 분기별로 특정 카테고리에 대한 투자자 관심도의 성장을 계산합니다.
- 현재 '스마트 머니'가 어디로 흘러가고 있는지에 대한 이해관계자용 보고서를 작성합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Signal (by NFX) 스크래핑 프로 팁
Signal (by NFX)에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
세션 관리
전체 프로필을 보려면 로그인이 필요하므로, 보안 경고를 유발하는 반복적인 로그인 시도를 피하기 위해 쿠키를 캡처하고 재사용하세요.
프록시 선택
고품질 주거용(residential) 프록시를 사용하세요. 데이터 센터 IP는 전문 네트워크상의 Cloudflare 봇 보호 시스템에 의해 자주 차단됩니다.
Robots.txt 준수
Signal의 robots.txt 파일을 확인하여 제한된 경로를 파악하고, 과부하를 방지하기 위해 합리적인 크롤링 지연 시간을 설정하세요.
인간의 행동 모방
페이지 로드 사이에 2~5초의 무작위 지연을 추가하고, 감지를 피하기 위해 마우스 움직임이나 스크롤을 시뮬레이션하세요.
비혼잡 시간대 스크래핑
부하를 줄이고 감지 확률을 낮추기 위해 주말과 같은 트래픽이 적은 시간대에 대규모 스크래핑을 수행하세요.
셀렉터 안정성
Signal의 내부 클래스 이름은 배포 시마다 변경될 수 있으므로, 가능한 경우 안정적인 ID 패턴이나 데이터 속성(data-testid)을 찾으세요.
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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