Zillow 스크래핑 방법: 부동산 데이터 수집을 위한 가이드 (2025)
Zillow 부동산 매물, 가격, Zestimate를 스크래핑하는 방법을 알아보세요. 이 가이드는 안티봇 우회, API 대안 및 리드 생성 전략을 다룹니다.
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.
- 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.
- Behavioral Analysis
- 브라우저 핑거프린팅
- 브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.
Zillow 정보
Zillow이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
북미 부동산 시장의 리더
Zillow는 미국과 캐나다를 대표하는 부동산 및 임대 시장 플랫폼으로, 수백만 건의 판매 및 임대용 주택 정보와 과거 데이터를 포함하는 포괄적인 데이터베이스를 제공합니다. Zillow Group이 소유하고 운영하는 이 플랫폼은 주택 가치 평가 및 지역 주택 시장에 대한 깊은 인사이트를 원하는 소비자들이 가장 먼저 찾는 곳입니다.
포괄적인 데이터 포인트
이 웹사이트에는 부동산 가격, 판매 이력, 물리적 속성(침실 수, 욕실 수, 면적), 세금 이력, 리스팅 에이전트 연락처 정보 등 풍부한 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다. 이 정보는 거의 실시간으로 업데이트되어 현재 시장 가용성에 대한 업계 표준 역할을 합니다.
스크래핑된 데이터의 비즈니스 가치
이 데이터는 시장 변동을 모니터링하고 대규모 가치 평가 model을 구축해야 하는 부동산 전문가, 분석가 및 투자자에게 매우 귀중한 자료입니다. Zillow 고유의 가치 평가 체계인 Zestimate를 추출함으로써 기업은 대규모로 부동산 가치를 과거 추세 및 지역 시장 경쟁과 비교하여 벤치마킹할 수 있습니다.

왜 Zillow을 스크래핑해야 하나요?
Zillow에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
부동산 투자 분석
경쟁력 있는 가격 책정 전략
부동산 에이전트를 위한 리드 생성
시장 추세 모니터링
부동산 가치 평가 모델링
과거 판매 및 세금 조사
자동 감정평가 시스템
스크래핑 과제
Zillow 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
DataDome 및 Cloudflare를 사용한 공격적인 안티봇 보호
과도한 JavaScript 실행을 요구하는 동적 콘텐츠 렌더링
잦은 구조 업데이트 및 CSS 클래스 난독화
요청 패턴에 따른 엄격한 rate limiting 및 IP 기반 차단
자동화된 브라우징 서명에 의해 트리거되는 CAPTCHA 챌린지
AI로 Zillow 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Zillow에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Zillow을 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 Zillow을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Zillow에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Zillow을 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:
- DataDome 및 Cloudflare 보호를 위한 내장형 우회 기능
- 복잡한 부동산 워크플로우를 위한 시각적 노코드 인터페이스
- IP 차단을 방지하기 위한 관리형 주거용 프록시 로테이션
- 일일 가격 변동 추적을 위한 클라우드 기반 스케줄링
- CSV, JSON 및 Google Sheets로의 직접 데이터 내보내기
Zillow을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Zillow을 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
Zillow을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Zillow을 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
# 즉각적인 차단을 피하기 위해 실제 브라우저를 모방하는 헤더
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',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# 목록 페이지에 초기 요청
response = requests.get(url, headers=headers)
# DataDome/Cloudflare 403 차단 확인
if response.status_code == 403:
print('안티봇에 의해 차단되었습니다. 주거용 프록시나 헤드리스 브라우저를 사용하세요.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# data-test 속성으로 부동산 카드 식별
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_zillow('90210')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 Zillow 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 즉각적인 차단을 피하기 위해 실제 브라우저를 모방하는 헤더
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',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# 목록 페이지에 초기 요청
response = requests.get(url, headers=headers)
# DataDome/Cloudflare 403 차단 확인
if response.status_code == 403:
print('안티봇에 의해 차단되었습니다. 주거용 프록시나 헤드리스 브라우저를 사용하세요.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# data-test 속성으로 부동산 카드 식별
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# 기본 체크를 우회하기 위해 실제 User-Agent로 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# React에 의해 콘텐츠가 완전히 렌더링될 때까지 탐색 및 대기
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# 부동산 카드 selector가 나타날 때까지 대기
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# 렌더링된 DOM에서 데이터 추출
listings = page.query_selector_all('[data-test="property-card"]')
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector('[data-test="property-card-price"]')
address_el = listing.query_selector('address')
price = price_el.inner_text() if price_el else "N/A"
address = address_el.inner_text() if address_el else "N/A"
print(f'Price: {price}, Address: {address}')
browser.close()
scrape_zillow()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class ZillowSpider(scrapy.Spider):
name = 'zillow'
start_urls = ['https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/']
def parse(self, response):
# Zillow는 __NEXT_DATA__라는 JSON 스크립트 태그에 데이터를 저장합니다.
# 이는 HTML 레이아웃을 스크래핑하는 것보다 훨씬 안정적입니다.
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# 중첩된 JSON 구조를 탐색하여 매물 결과 리스트를 찾습니다.
results = data.get('props', {}).get('pageProps', {}).get('searchPageState', {}).get('cat1', {}).get('searchResults', {}).get('listResults', [])
for item in results:
yield {
'price': item.get('price'),
'address': item.get('address'),
'zpid': item.get('zpid'),
'bedrooms': item.get('beds'),
'bathrooms': item.get('baths')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
// DataDome 탐지를 피하기 위해 스텔스 플러그인과 함께 브라우저 실행
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// 더 사람처럼 보이기 위해 추가 헤더 설정
await page.setExtraHTTPHeaders({
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
});
await page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const properties = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll("[data-test='property-card']"));
return cards.map(card => ({
price: card.querySelector("[data-test='property-card-price']")?.innerText,
address: card.querySelector("address")?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
})();Zillow 데이터로 할 수 있는 것
Zillow 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
투자 차익 기회 발굴
부동산 투자자는 매물 가격을 과거 Zestimate와 직접 비교하여 저평가된 부동산을 식별할 수 있습니다.
구현 방법:
- 1대상 우편번호의 활성 매물을 매일 스크래핑합니다.
- 2추세 분석을 위해 데이터를 시계열 데이터베이스에 저장합니다.
- 3매물 가격을 과거 Zestimate 가치와 비교합니다.
- 4지역 중앙값보다 10% 낮은 가격의 매물에 대해 자동 알림을 설정합니다.
Automatio를 사용하여 Zillow에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Zillow 데이터로 할 수 있는 것
- 투자 차익 기회 발굴
부동산 투자자는 매물 가격을 과거 Zestimate와 직접 비교하여 저평가된 부동산을 식별할 수 있습니다.
- 대상 우편번호의 활성 매물을 매일 스크래핑합니다.
- 추세 분석을 위해 데이터를 시계열 데이터베이스에 저장합니다.
- 매물 가격을 과거 Zestimate 가치와 비교합니다.
- 지역 중앙값보다 10% 낮은 가격의 매물에 대해 자동 알림을 설정합니다.
- 모기지 리드 생성
대출 기관은 최근 부동산을 매물로 내놓은 주택 소유자를 식별하여 재융자 또는 신규 대출 상품을 제안할 수 있습니다.
- 새로운 '판매 중' 매물 데이터를 매시간 추출합니다.
- 소유주 정보를 공공 세금 및 증서 기록과 대조합니다.
- 검증된 연락처 정보로 리드를 보강합니다.
- 모기지 서비스를 위한 개인화된 아웃리치 캠페인을 자동화합니다.
- Zestimate 정확도 감사
감정평가사는 스크래핑된 데이터를 사용하여 특정 지역의 자동 가치 평가 신뢰도를 검증합니다.
- 지난 6개월간의 '최근 판매됨' 데이터를 스크래핑합니다.
- 판매 가격과 마지막 Zestimate 사이의 차이를 계산합니다.
- 가치 평가 편향을 식별하기 위해 지리적으로 오차 범위를 매핑합니다.
- 데이터를 사용하여 인간의 감정 평가 model을 조정합니다.
- 임대 시장 최적화
자산 관리자는 임대 가격 변동을 모니터링하여 포트폴리오에 대한 최적의 요율을 설정합니다.
- 대상 우편번호 전역의 임대 매물을 매주 스크래핑합니다.
- 침실/욕실 수에 따른 가격 추세를 분석합니다.
- 매물 회전 속도를 기반으로 수요가 높은 지역을 파악합니다.
- 실시간 시장 데이터를 기반으로 포트폴리오 가격을 동적으로 조정합니다.
- 경쟁 중개업체 모니터링
부동산 중개소는 라이벌 중개업체의 매물 재고 및 성과를 추적합니다.
- 특정 경쟁 에이전트 또는 사무소 이름으로 Zillow 매물을 필터링합니다.
- 'Zillow 등록 일수' 및 상태 변경(예: 보류 중, 판매됨)을 추출합니다.
- 자신의 성과와 비교하여 평균 판매 속도를 벤치마킹합니다.
- 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 시장 점유율 변화를 시각화합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Zillow 스크래핑 프로 팁
Zillow에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
더 나은 안정성을 위해 대규모 검색 결과 JSON 블록이 포함된 __NEXT_DATA__ 스크립트 태그를 타겟팅하세요.
데이터 센터 IP를 식별하는 DataDome의 행동 기반 탐지를 우회하려면 고품질 주거용 프록시(residential proxies)를 사용하세요.
인간과 유사한 브라우징 패턴을 모방하기 위해 무작위 마우스 이동과 클릭 지연 시간을 도입하세요.
User-Agent 문자열을 로테이션하고 TLS fingerprints가 선언된 브라우저 서명과 일치하는지 확인하세요.
검색 URL 쿼리 parameters를 모니터링하여 가격 범위와 같은 필터링된 데이터 추출을 위한 직접 링크를 생성하세요.
공격적인 rate limiting의 위험을 줄이기 위해 오프피크 시간대(미동부 표준시 기준 늦은 밤)에 스크래핑을 수행하세요.
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.
관련 Web Scraping

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Zillow에 대한 자주 묻는 질문
Zillow에 대한 일반적인 질문에 대한 답변 찾기