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시장보고서
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웹 스크래핑 소프트웨어 시장 - 세계 산업 규모, 점유율, 동향, 기회, 예측 : 유형별, 전개 방식별, 최종사용자별, 지역별 및 경쟁(2021-2031년)Web Scraping Software Market - Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast Segmented By Type, By Deployment Mode, By End-User, By Region & Competition, & Competition 2021-2031F |
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세계의 웹 스크래핑 소프트웨어 시장은 2025년 10억 8,196만 달러에서 2031년까지 25억 8,603만 달러로 확대되어 CAGR 15.63%를 기록할 것으로 예측됩니다.
이 소프트웨어는 비정형 인터넷 데이터를 수집하고 분석에 적합한 구조화된 형태로 변환하도록 설계된 자동화 도구가 포함되어 있습니다. 이 분야의 성장은 주로 금융 투자 전략의 대체 데이터에 대한 수요 증가와 온라인 소매 업계에서 실시간 경쟁 가격 추적의 필요성에 의해 주도되고 있습니다. 기업들은 시장 정보를 위한 공개 정보를 수집하고, 데이터 집약형 분석 플랫폼을 구축하기 위해 이러한 솔루션에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 이를 통해 수동 데이터 입력이 불필요해져 업무 효율성 향상을 지원하고 있습니다.
| 시장 개요 | |
|---|---|
| 예측 기간 | 2027-2031년 |
| 시장 규모 : 2025년 | 10억 8,196만 달러 |
| 시장 규모 : 2031년 | 25억 8,603만 달러 |
| CAGR : 2026-2031년 | 15.63% |
| 가장 빠르게 성장하는 부문 | 온프레미스 |
| 최대 시장 | 북미 |
그러나 사용자 프라이버시 보호와 사기 방지를 위한 방어 기술 강화와 법적 규제로 인해 업계는 큰 장벽에 직면해 있습니다. 합법적인 데이터 추출 노력은 광범위한 악의적 활동에 의해 작동되는 복잡한 차단 시스템에 의해 자주 방해받고 있습니다. 세계 안티스캠 얼라이언스(Anti-Scam Alliance)의 보고서에 따르면, 2024년에는 사기로 인한 전 세계 손실이 1조 3,000억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 기업들은 엄격한 디지털 방어책을 마련해야 할 것으로 보입니다. 그러나 이러한 조치는 의도치 않게 정당한 웹스크래핑 활동을 방해하는 결과를 초래하고 있습니다.
인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델 학습을 위해 방대한 양의 구조화된 데이터가 점점 더 많이 필요하게 된 것이 시장 확대의 주요 촉진요인이 되고 있습니다. 기업 및 개발자들은 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성 시스템 개선에 필요한 다양한 데이터세트를 수집하기 위해 스크래핑 소프트웨어의 활용을 확대하고 있습니다. 이러한 수요는 개발에 필수적인 고품질 공개 정보의 가용성이 제한적이라는 점에서 더욱 강화되고 있습니다. 에포크 AI의 2024년 6월 분석 보고서 '데이터 고갈?는 2026년에서 2032년 사이에 양질의 공개 언어 데이터 공급이 고갈될 가능성을 예측하고 있으며, 이는 조직이 즉시 추출 노력을 강화해야 하는 요인으로 작용하고 있습니다. 그 결과, 웹 자동화 인프라가 크게 확장되었습니다. 탈레스의 2024 보고서에 따르면, 전년도 전체 인터넷 트래픽의 49.6%를 자동화된 봇이 차지해 디지털 경제에서 자동화된 데이터 수집의 중요성이 부각되고 있습니다.
또한, E-Commerce 산업의 급격한 성장으로 인해 동적 가격 정보 수집 및 시장 모니터링을 위한 스크래핑 툴에 대한 의존도가 높아지고 있습니다. 온라인 판매업체들은 이러한 솔루션을 활용하여 경쟁사의 가격, 재고 수준, 소비자 심리를 실시간으로 모니터링하여 수익률 유지를 위한 즉각적인 조정을 할 수 있습니다. 디지털 커머스의 방대한 규모로 인해 적시에 정확한 데이터의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 어도비가 2024년 10월 발표한 '2024년 홀리데이 쇼핑 예측'에 따르면, 미국 온라인 매출이 2,408억 달러에 달할 것으로 예상되며, 스크래핑 데이터에 기반한 알고리즘 가격 전략이 사업 생존의 핵심이 되는 고압적인 환경이 형성되고 있습니다. 이러한 경쟁 상황으로 인해 대상 웹사이트가 방어 조치를 취하더라도 웹 스크래핑 소프트웨어는 상업적 전략의 핵심 요소로 남아있을 것이 확실합니다.
세계 웹 스크래핑 소프트웨어 시장을 가로막는 주요 장벽은 디지털 자산 보호를 위한 공격적인 방어 기술과 법적 제약의 급속한 증가입니다. 웹사이트가 사용자 프라이버시 보호 및 데이터 도용 방지를 위해 엄격한 프로토콜을 도입하고 있기 때문에 합법적인 스크래핑 도구는 IP 블랙리스트, CAPTCHA 메커니즘, 행동 분석과 같은 고도의 조치로 인해 방해받는 경우가 많습니다. 이러한 방어책은 정당한 추출 활동과 악성 봇을 구분하지 못하는 경우가 많기 때문에 소프트웨어 벤더는 지속적으로 고가의 회피 기술을 개발해야 합니다. 이러한 상황은 운영 비용을 크게 증가시키고 수집된 데이터의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 잠재 고객들은 중요한 정보에 대한 안정적인 액세스를 보장할 수 없는 스크래핑 솔루션에 투자하는 것을 주저하는 경향이 있습니다.
이러한 규제 강화 추세는 디지털 범죄의 증가에 대한 직접적인 반응이며, 기업들에게 온라인 방어 강화에 대한 압박을 가하고 있습니다. Merchant Risk Council(MRC)의 2024 보고서에 따르면, 60% 이상의 사업자가 사기 관련 악용 증가를 경험하고 있으며, 보다 엄격한 자동 필터링 시스템의 광범위한 도입이 요구되고 있습니다. 이러한 방어책의 급증은 공공 데이터에 대한 접근을 막는 장벽으로 작용하여 의도치 않게 스크래핑 시장의 성장을 억제하고 있습니다. 정보 획득 프로세스가 기술적으로 어렵고 비용이 많이 들면서 소프트웨어 공급자의 수익률이 낮아지고 시장 도입 속도가 느려지고 있습니다.
적응형 데이터 추출을 위한 AI 도입은 웹사이트 아키텍처의 잦은 변경에 따른 유지보수 부담을 줄여 시장을 변화시키고 있습니다. 정적 코드 선택기에 의존하는 기존 스크래퍼와 달리, 자가 복구 알고리즘은 머신러닝과 컴퓨터 비전을 활용하여 페이지 레이아웃을 동적으로 분석합니다. 이를 통해 추출 프로세스가 프론트엔드 변경 사항에 자동으로 적응합니다. 이러한 기술적 진보는 대규모 수집 프로젝트에서 데이터 신뢰성과 운영 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 2025년 1월 발행된 Zyte의 '2025 웹 스크래핑 산업 보고서'에 따르면, AI 탑재 자율 추출 기술은 기존 수동 스크립팅 방식에 비해 구조화된 EC 데이터 제공 속도를 3배 향상시켰다고 합니다. 이는 적응형 시스템이 가져다주는 효율성이 크게 향상되었음을 보여줍니다.
동시에, 노코드/로코드 스크래핑 툴의 등장으로 웹 인텔리전스에 대한 접근이 민주화되어 전문 엔지니어링 그룹 이외의 사용자층이 확대되고 있습니다. 이러한 플랫폼은 사전 설정된 추출 템플릿과 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스를 제공하여 기술적 장벽을 낮추고, 비즈니스 분석가나 비전문가도 데이터 수집 워크플로우를 자체적으로 관리할 수 있도록 지원합니다. 이러한 접근성 향상으로 인해 다양한 산업에서 자동화 데이터 도구의 도입이 빠르게 증가하고 있습니다. 2025년 1월 발표된 아피파이의 '2025 웹 스크래핑 현황 보고서'에 따르면, 아피파이 플랫폼의 월간 활성 사용자 수는 전년 대비 142% 증가한 것으로 나타났습니다. 이러한 급증은 점점 더 많은 전문가들이 접근하기 쉬운 클라우드 기반 자동화 솔루션에 대한 수요가 증가하고 있기 때문입니다.
The Global Web Scraping Software Market is projected to expand from USD 1081.96 Million in 2025 to USD 2586.03 Million by 2031, registering a 15.63% CAGR. This software includes automated tools engineered to collect unstructured internet data and transform it into structured formats suitable for analysis. Growth in this sector is largely fueled by the rising need for alternative data in financial investment strategies and the requirement for real-time competitive price tracking within the online retail industry. Companies are increasingly depending on these solutions to gather public information for market intelligence and to populate data-heavy analytics platforms, which supports operational efficiency by eliminating the need for manual data entry.
| Market Overview | |
|---|---|
| Forecast Period | 2027-2031 |
| Market Size 2025 | USD 1081.96 Million |
| Market Size 2031 | USD 2586.03 Million |
| CAGR 2026-2031 | 15.63% |
| Fastest Growing Segment | On-Premises |
| Largest Market | North America |
Nevertheless, the industry encounters substantial hurdles due to strengthening defensive technologies and legal regulations designed to safeguard user privacy and deter fraud. Lawful data extraction efforts are frequently obstructed by complex blocking systems activated by widespread malicious activities. As reported by the Global Anti-Scam Alliance, scams resulted in global losses exceeding $1.03 trillion in 2024, prompting businesses to enforce rigorous digital defenses that unintentionally hinder legitimate web scraping activities.
Market Driver
The escalating need for extensive structured data to train Artificial Intelligence and Machine Learning models acts as a major driver for market expansion. Enterprises and developers are increasingly utilizing scraping software to gather the varied datasets necessary for improving Large Language Models and generative systems. This demand is intensified by the limited availability of high-quality public information essential for development. Epoch AI's June 2024 analysis, 'Will we run out of data?', predicts that the supply of high-quality public language data may run out between 2026 and 2032, driving organizations to ramp up their extraction efforts immediately. Consequently, the infrastructure for web automation has grown substantially; Thales reported in 2024 that automated bots represented 49.6% of all internet traffic the previous year, highlighting the vital importance of automated data collection in the digital economy.
Additionally, the rapid growth of the e-commerce industry reinforces the dependence on scraping tools for dynamic pricing intelligence and market surveillance. Online merchants employ these solutions to monitor competitor prices, inventory levels, and consumer sentiment in real-time, facilitating immediate adjustments to preserve profit margins. The importance of timely and accurate data is heightened by the massive scale of digital commerce. In its October 2024 '2024 Holiday Shopping Forecast', Adobe projects U.S. online sales to hit $240.8 billion, establishing a high-pressure environment where algorithmic pricing strategies based on scraped data are crucial for business survival. This competitive landscape ensures that web scraping software remains a core component of commercial strategy, regardless of the defensive barriers erected by target websites.
Market Challenge
A major obstacle obstructing the Global Web Scraping Software Market is the swift increase in aggressive defensive technologies and legal constraints aimed at securing digital assets. Because websites are implementing rigorous protocols to safeguard user privacy and prevent data theft, legitimate scraping tools are often obstructed by advanced countermeasures like IP blacklisting, CAPTCHA mechanisms, and behavioral analysis. Since these defenses frequently cannot differentiate between authorized extraction activities and malicious bots, software vendors are forced to continually create expensive evasion techniques. This situation substantially raises operational costs and compromises the reliability of collected data, causing potential clients to hesitate before investing in scraping solutions that cannot assure consistent access to essential information.
This increasingly restrictive environment is a direct reaction to rising digital crime, compelling businesses to strengthen their online defenses. The Merchant Risk Council reported in 2024 that over 60 percent of merchants experienced a rise in fraud-related misuse, requiring the broad adoption of tighter automated filtering systems. This surge in defensive measures unintentionally curtails the scraping market's growth by placing public data behind inaccessible barriers. As the process of retrieving information becomes more technically challenging and costly, the market encounters reduced profit margins for software providers and slower adoption rates.
Market Trends
The incorporation of AI for Adaptive Data Extraction is transforming the market by reducing the maintenance burden associated with frequent alterations in website architecture. In contrast to traditional scrapers that depend on static code selectors, self-healing algorithms employ machine learning and computer vision to dynamically analyze page layouts, enabling extraction processes to automatically adjust to front-end changes. This technological progression greatly improves data reliability and operational efficiency for large-scale collection initiatives. As stated in Zyte's '2025 Web Scraping Industry Report' from January 2025, the use of AI-powered autonomous extraction technologies facilitated the delivery of structured e-commerce data three times faster than older manual scripting techniques, highlighting the significant efficiency improvements offered by adaptive systems.
Concurrently, the rise of No-Code and Low-Code Scraping Tools is democratizing access to web intelligence, broadening the user base to include those outside of specialized engineering groups. These platforms reduce technical barriers by providing pre-configured extraction templates and visual point-and-click interfaces, allowing business analysts and non-technical personnel to independently manage data collection workflows. This increased accessibility is fueling a swift rise in the adoption of automated data tools across various industries. According to Apify's 'State of Web Scraping Report 2025' from January 2025, the platform experienced a 142% growth in monthly active users over the previous year, a spike driven by the escalating demand for accessible, cloud-based automation solutions among a growing professional audience.
Report Scope
In this report, the Global Web Scraping Software Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Web Scraping Software Market.
Global Web Scraping Software Market report with the given market data, TechSci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report: