2026년 쿠팡 크롤링 완벽 가이드: 어려움과 해결 방법

"requests.get으로 쿠팡 상품 페이지를 가져왔는데 빈 페이지만 나옵니다"
— 매주 개발자 커뮤니티에 올라오는 질문

읽는 시간: 15분 | 2026년 1월 기준

핵심 요약

쿠팡 크롤링은 2024년 이후 급격히 어려워졌습니다. Akamai Bot Manager가 도입되면서 Selenium, Playwright, Puppeteer 같은 자동화 도구가 거의 전부 차단됩니다.

이 글에서 다루는 내용:
- 쿠팡이 크롤링을 차단하는 정확한 원리 (5단계 탐지 구조)
- 직접 우회를 시도할 때 왜 실패하는지 (코드 포함)
- 2026년 기준 실제로 작동하는 방법 3가지
- 각 방법의 비용과 한계 (월간 비교표)

결론부터 말하면: 소규모 테스트는 가능하지만, 안정적인 대규모 수집은 전문 서비스 없이는 사실상 불가능합니다.

쿠팡 데이터, 누가 왜 수집하나
쿠팡에서 수집할 수 있는 데이터
쿠팡 크롤링이 어려워진 이유
Akamai Bot Manager의 5단계 탐지 구조
흔한 시도와 실패 패턴
방법 1: 직접 구축 (상급자용)
방법 2: 프록시 서비스 활용
방법 3: 크롤링 전문 서비스 활용
비용 비교: 어떤 방법이 합리적인가
나에게 맞는 방법 찾기
자주 묻는 질문

1. 쿠팡 데이터, 누가 왜 수집하나

쿠팡은 한국 이커머스 시장 점유율 1위입니다. 그만큼 쿠팡 데이터에 대한 수요도 큽니다.

경쟁사 가격 모니터링 — 자사 상품이 쿠팡에서 얼마에 팔리는지, 경쟁 제품 가격이 어떻게 변하는지 실시간으로 파악합니다. 유통 브랜드, 제조사, 리테일 기업이 주로 활용합니다.

시장 조사 & 트렌드 분석 — 특정 카테고리의 인기 상품, 신상품 출시 현황, 가격 분포를 분석합니다. 컨설팅 회사, 리서치 기관, 스타트업이 시장 진입 전에 활용합니다.

리뷰 분석 — 자사/경쟁사 상품의 고객 반응을 수집하고 분석합니다. 제품 개선, 마케팅 메시지 도출, VOC(Voice of Customer) 확보에 활용합니다.

MAP(최소 광고 가격) 모니터링 — 브랜드가 지정한 최소 판매 가격을 리셀러가 지키는지 모니터링합니다. 가격 정책을 위반하는 판매자를 찾아내는 데 활용합니다.

재고 & 품절 모니터링 — 경쟁 제품의 재고 상태를 추적하여 기회를 포착합니다.

이런 데이터를 수동으로 확인하려면 수백~수천 개 상품 페이지를 매일 방문해야 합니다. 자동화가 필수인 이유입니다.

2. 쿠팡에서 수집할 수 있는 데이터

크롤링이 성공하면 어떤 데이터를 얻을 수 있을까요? 쿠팡 상품 페이지에서 추출 가능한 주요 항목입니다:

상품 기본 정보
- 상품명, 브랜드명, 카테고리
- 판매가, 할인가, 쿠폰 적용가
- 상품 이미지 URL
- 판매자 정보 (로켓배송 여부 포함)
- 상품 옵션 (색상, 사이즈 등)

리뷰 데이터
- 전체 평점 및 리뷰 수
- 개별 리뷰 텍스트, 작성자, 작성일
- 리뷰 이미지
- 별점 분포 (1~5점)

판매 & 재고 정보
- 품절/재입고 상태
- 배송 예정일
- 구매 건수 표시 ("10,000+건 구매")

카테고리/검색 데이터
- 카테고리별 상품 목록 및 순위
- 검색 키워드별 노출 상품
- 추천 상품 목록

수집 가능한 데이터 범위는 크롤링 방법과 규모에 따라 달라집니다. 단순 가격 조회는 비교적 쉽지만, 리뷰 전문 수집이나 실시간 재고 모니터링은 더 정교한 기술이 필요합니다.

3. 쿠팡 크롤링이 어려워진 이유

과거 vs 현재

2022년 이전: Python requests + BeautifulSoup만으로 상품 페이지를 가져올 수 있었습니다. User-Agent 헤더만 설정하면 충분했습니다.

2023년: 기본적인 봇 차단이 적용됐습니다. Selenium으로 우회할 수 있는 수준이었습니다.

2024년~현재: Akamai Bot Manager가 전면 도입됐습니다. 기존 자동화 도구로는 거의 불가능해졌습니다.

왜 갑자기 강화됐나

쿠팡은 2021년 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장한 이후 데이터 보호와 인프라 보안에 대규모 투자를 해왔습니다. Akamai는 글로벌 CDN 및 보안 시장에서 최대 규모의 기업 중 하나로, 그들의 Bot Manager는 봇 탐지 분야 최상위 솔루션입니다.

차단 강화의 구체적 이유:

경쟁사 가격 수집 차단: 11번가, G마켓 등 경쟁 플랫폼의 조직적 가격 모니터링 방지
자동 구매 봇 차단: 한정판 상품(로켓직구 등)의 봇 구매 방지
서버 비용 절감: 무분별한 크롤링 트래픽은 실제 서비스 비용을 증가시킴
데이터 자산 보호: 수억 건의 상품 리뷰와 가격 이력은 쿠팡의 핵심 자산

4. Akamai Bot Manager의 5단계 탐지 구조

Akamai Bot Manager는 단순히 IP 주소만 확인하지 않습니다. 5개 층으로 구성된 다층 탐지 시스템입니다.

레이어 1: HTTP 헤더 & TLS 지문

가장 먼저 확인하는 것은 HTTP 요청 자체의 특성입니다.

 탐지되는 패턴:
- User-Agent가 없거나 비정상적인 값
- Accept-Language, Accept-Encoding 등 필수 헤더 누락
- 헤더 순서가 실제 브라우저와 다름
- TLS 지문(JA3/JA4 해시)이 봇 도구의 패턴과 일치

Python의 requests 라이브러리는 TLS 핸드셰이크 패턴이 실제 Chrome과 완전히 다릅니다. 이 단계에서 이미 필터링됩니다.

레이어 2: JavaScript 실행 검증

쿠팡 페이지 로딩 시 Akamai의 센서 스크립트(약 70KB)가 함께 실행됩니다. 이 스크립트는:

브라우저에서 JavaScript가 정상 실행되는지 확인
navigator, window, document 등 브라우저 API의 응답값을 수집
WebGL, Canvas, AudioContext 등의 지문을 생성
수집된 데이터를 암호화하여 Akamai 서버로 전송
검증 통과 시 _abck 쿠키를 발급 (이 쿠키 없이는 데이터 접근 불가)

JavaScript를 실행하지 않는 도구(requests, curl, Scrapy)는 이 쿠키를 받을 수 없어 차단됩니다.

레이어 3: 브라우저 지문(Fingerprinting)

센서 스크립트가 수집하는 브라우저 지문은 매우 상세합니다:

항목	수집 내용
Navigator	userAgent, platform, language, plugins, hardwareConcurrency
Screen	width, height, colorDepth, availWidth, availHeight
WebGL	렌더러 이름, 벤더, 지원 확장 목록
Canvas	고유 렌더링 해시 (동일 하드웨어라도 OS/드라이버로 차별화)
AudioContext	오디오 처리 파이프라인 지문
자동화 플래그	`navigator.webdriver`, `__selenium_evaluate`, `callPhantom`, `_phantom` 등

Selenium은 기본적으로 navigator.webdriver = true를 설정합니다. 이 한 가지만으로도 즉시 봇으로 판정됩니다.

레이어 4: 행동 분석 (가장 우회하기 어려움)

Akamai는 사용자 행동 패턴까지 분석합니다:

마우스 궤적: 사람은 직선으로 이동하지 않습니다. 미세한 떨림과 곡선이 있습니다. Akamai는 이 궤적의 엔트로피를 측정합니다.
키보드 입력: 타이핑 속도와 키 간 간격(keystroke dynamics)을 분석합니다. 모든 글자를 정확히 같은 간격으로 입력하면 봇입니다.
스크롤 패턴: 자동 스크롤은 일정한 속도를 유지하지만, 사람은 관심 있는 부분에서 멈추고, 빠르게 건너뛰고, 되돌아갑니다.
페이지 체류 시간: 페이지 로딩 후 0.5초 만에 데이터를 추출하고 나가는 패턴은 자동화의 전형입니다.
클릭 좌표: 매번 동일한 좌표를 정확히 클릭하는 것은 사람의 행동이 아닙니다.

레이어 5: IP 평판 & Rate Limiting

동일 IP에서 단시간 다수 요청 → 즉시 차단
데이터센터 IP(AWS, GCP, Azure 등) → 의심 점수 대폭 증가
VPN 서비스 IP 대역 → 블랙리스트 등록
이전에 차단된 IP → 영구 블랙리스트

5개 레이어를 모두 통과해야 정상적인 데이터를 받을 수 있습니다. 하나라도 걸리면 차단입니다.

5. 흔한 시도와 실패 패턴

쿠팡 크롤링을 시도하는 개발자들이 겪는 대표적인 실패 사례입니다.

시도 1: requests + BeautifulSoup

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://www.coupang.com/vp/products/12345678"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                  "AppleWebKit/537.36 Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.status_code)  # 403 Forbidden
print(len(response.text))     # 빈 HTML 또는 챌린지 페이지

왜 실패하는가: JavaScript를 실행하지 않으므로 센서 데이터를 Akamai에 전송할 수 없습니다. _abck 쿠키 발급이 불가능해 모든 요청이 차단됩니다. TLS 지문도 Python 패턴으로 감지됩니다.

시도 2: Selenium + ChromeDriver

from selenium import webdriver

options = webdriver.ChromeOptions()
options.add_argument("--headless")  # ← 이것부터 문제
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get("https://www.coupang.com/vp/products/12345678")
# → Akamai 챌린지 페이지 또는 무한 로딩

왜 실패하는가: navigator.webdriver가 true로 설정되어 레이어 3에서 즉시 탐지됩니다. undetected-chromedriver를 사용해도 2024년 이후 Akamai 센서 v3가 추가적인 자동화 흔적(CDP 연결 등)을 감지합니다.

시도 3: Playwright + Stealth 플러그인

from playwright.sync_api import sync_playwright

with sync_playwright() as p:
    browser = p.chromium.launch(headless=False)  # Headed 모드
    context = browser.new_context()
    page = context.new_page()
    page.goto("https://www.coupang.com/vp/products/12345678")
    # 가끔 성공 → 그러나 10회 중 3~4회만 통과

왜 불안정한가: Headed 모드에서는 레이어 1~3을 통과할 수 있지만, 대규모 수집 시 레이어 4(행동 분석)와 레이어 5(Rate Limiting)에서 차단됩니다. 성공률이 들쭉날쭉해서 프로덕션에 쓸 수 없습니다.

시도 4: Scrapy + 프록시 회전

# settings.py
ROTATING_PROXY_LIST = [...]
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'rotating_proxies.middlewares.RotatingProxyMiddleware': 610,
}

왜 실패하는가: Scrapy는 HTTP 클라이언트입니다. 프록시를 아무리 바꿔도 JavaScript를 실행할 수 없으므로 레이어 2에서 전부 차단됩니다. IP를 바꾸는 것은 5개 레이어 중 1개만 해결하는 것입니다.

6. 방법 1: 직접 구축 (상급자용)

모든 레이어를 직접 우회하려면 상당한 기술 수준이 필요합니다.

필요한 기술 스택

1. Playwright 또는 Puppeteer + Stealth 플러그인
2. 주거용(Residential) 프록시 풀 — 한국 IP 필수
3. 브라우저 지문 위장 (fingerprint randomization)
4. 행동 시뮬레이션 (마우스 궤적, 키보드, 스크롤)
5. 캡챠 풀이 서비스 연동 (2Captcha, CapSolver 등)
6. 분산 실행 인프라 (Docker + 작업 큐)
7. 모니터링 & 자동 복구 시스템

최소 구현 예시

#  교육 목적 예시입니다. 실제 대규모 수집에는 부족합니다.

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
import random

async def scrape_coupang_product(product_url: str):
    async with async_playwright() as p:
        # Headed 모드로 실행 (Headless는 거의 항상 차단됨)
        browser = await p.chromium.launch(
            headless=False,
            args=[
                '--disable-blink-features=AutomationControlled',
                '--disable-dev-shm-usage',
                '--no-sandbox',
            ]
        )

        # 실제 브라우저와 유사한 컨텍스트 설정
        context = await browser.new_context(
            viewport={'width': 1920, 'height': 1080},
            user_agent=(
                'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) '
                'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                'Chrome/121.0.0.0 Safari/537.36'
            ),
            locale='ko-KR',
            timezone_id='Asia/Seoul',
        )

        # navigator.webdriver 제거
        await context.add_init_script("""
            Object.defineProperty(navigator, 'webdriver', {
                get: () => undefined
            });
        """)

        page = await context.new_page()

        # 1단계: 메인 페이지에서 시작 (직접 URL보다 탐지 회피율 높음)
        await page.goto('https://www.coupang.com', wait_until='networkidle')
        await asyncio.sleep(random.uniform(3, 6))  # 사람처럼 대기

        # 2단계: 검색으로 자연스럽게 진입
        search_box = page.locator('input[name="q"]')
        await search_box.click()
        await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 1.5))

        # 사람처럼 한 글자씩 타이핑
        keyword = "노트북"
        for char in keyword:
            await page.keyboard.type(char, delay=random.randint(80, 200))
            await asyncio.sleep(random.uniform(0.05, 0.15))

        await asyncio.sleep(random.uniform(1, 2))
        await page.keyboard.press("Enter")
        await page.wait_for_load_state('networkidle')
        await asyncio.sleep(random.uniform(2, 4))

        # 3단계: 스크롤 시뮬레이션 (사람처럼 불규칙하게)
        for _ in range(random.randint(2, 5)):
            scroll_amount = random.randint(200, 600)
            await page.mouse.wheel(0, scroll_amount)
            await asyncio.sleep(random.uniform(0.5, 2.0))

        # 4단계: 상품 정보 추출
        title = await page.text_content('.prod-buy-header__title')
        price = await page.text_content('.total-price strong')

        print(f"상품명: {title}")
        print(f"가격: {price}")

        await browser.close()

# 실행
asyncio.run(scrape_coupang_product("https://www.coupang.com/vp/products/12345678"))

직접 구축의 현실적 비용

항목	비용/시간
초기 개발 기간	2~4주 (시니어 개발자 기준)
주거용 프록시	월 $200~500 (한국 IP 포함 1~5GB)
서버 비용	월 $100~300 (Headed 브라우저는 GPU/메모리 소모 큼)
캡챠 풀이	월 $50~200 (요청량에 따라)
유지보수	매 2~4주 Akamai 센서 업데이트 대응 필요
월 총비용	$350~1,000+ (약 50~150만원)

가장 큰 리스크는 유지보수입니다. Akamai는 2~4주 주기로 센서 스크립트를 업데이트합니다. 어제 성공했던 코드가 오늘 갑자기 차단되는 일이 반복됩니다. 이 대응에 매번 수 시간~수 일이 소요됩니다.

7. 방법 2: 프록시 서비스 활용

주거용(Residential) 프록시란?

데이터센터 IP가 아닌 실제 가정용 ISP(KT, SKT, LGU+ 등)를 통해 연결하는 프록시입니다. 실제 사용자와 동일한 IP를 사용하기 때문에 Akamai가 IP만으로 차단하기 어렵습니다.

주요 프록시 서비스 비교

서비스	주거용 프록시 가격	한국 IP 보유	비고
Bright Data	$8/GB~	풍부	업계 최대, 별도 우회 코드 필요
Oxylabs	$8/GB~		Bright Data와 유사
Smartproxy (현 Decodo)	$3.5/GB~		리브랜딩, 가성비 좋음
SOAX	$3.6/GB~	제한적	한국 IP 풀 작음

프록시만으로 충분할까?

아닙니다. 프록시는 레이어 5(IP 평판)만 해결합니다. 나머지 4개 레이어는 여전히 직접 구현해야 합니다:

IP 평판/Rate Limiting → 프록시가 해결
TLS 지문 → 별도 처리 필요
JavaScript 실행 → Playwright 등 필요
브라우저 지문 → Stealth 플러그인 필요
행동 분석 → 시뮬레이션 코드 필요

결국 프록시 서비스는 "방법 1"의 IP 차단 문제를 추가로 해결한 것이지, 독립적인 솔루션이 아닙니다.

8. 방법 3: 크롤링 전문 서비스 활용

5개 레이어를 모두 신경 쓰기 어렵다면, 이미 해결한 서비스를 이용하는 것이 현실적입니다.

Bright Data Web Scraper API

import requests

# Bright Data Scraping Browser API
response = requests.post(
    "https://api.brightdata.com/request",
    headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"},
    json={
        "zone": "scraping_browser",
        "url": "https://www.coupang.com/vp/products/12345678",
        "format": "raw"
    }
)

가격: Scraping Browser $499/월~, Web Unlocker $499/월~ (약 73만원~)
쿠팡 성공률: 높음 (자체 안티봇 우회 기술 보유)
장점: 글로벌 커버리지, 안정적인 인프라
한계: 한국어 기술 지원 없음, 셀프서비스 방식이므로 파싱/데이터 가공은 직접 구현, 쿠팡 전용 최적화 없음

Firecrawl

from firecrawl import FirecrawlApp

app = FirecrawlApp(api_key="fc-YOUR-KEY")
result = app.scrape_url(
    "https://www.coupang.com/vp/products/12345678",
    params={"formats": ["markdown"]}
)

가격: $19/월~ (500 크레딧, Stealth Proxy는 페이지당 5크레딧 소모)
쿠팡 결과: 차단됨. Stealth Proxy를 활성화해도 Akamai Bot Manager를 통과하지 못합니다. 2026년 1월 실측 기준.

해시스크래퍼

import requests

# 해시스크래퍼 크롤링 API
response = requests.post(
    "https://mcp.hashscraper.com/v1/scrape",
    headers={"X-API-Key": "YOUR_KEY"},
    json={
        "url": "https://www.coupang.com/vp/products/12345678",
        "options": {
            "antibot": "akamai",
            "region": "kr"
        }
    }
)

data = response.json()
print(data["title"])       # 상품명
print(data["price"])       # 가격
print(data["rating"])      # 평점
print(data["reviewCount"]) # 리뷰 수

가격: 구독제 (베이직 300만원/월~, 맞춤형 크롤러 + 유지보수 + 기술지원 포함)
쿠팡 성공률: 안정적 (Akamai, CloudFlare, 네이버 캡챠 등 국내 주요 안티봇 자체 우회 기술 보유)
차별점: 한국 사이트 전문, 맞춤형 크롤러 개발 포함, 한국어 기술지원, 데이터 포맷팅/정제까지 제공, 500+ B2B 기업이 사용 중

Bright Data vs 해시스크래퍼: 무엇이 다른가

단순 가격만 보면 Bright Data($499)가 해시스크래퍼(300만원~)보다 저렴해 보입니다. 하지만 제공 범위가 다릅니다:

항목	Bright Data	해시스크래퍼
서비스 방식	셀프서비스 API (도구 제공)	풀서비스 (맞춤 크롤러 구축·운영)
파싱/데이터 가공	직접 개발	포함
크롤러 커스텀	직접 개발	요구사항에 맞게 제작
유지보수	직접	포함 (차단 대응 자동)
기술 지원	영어 이메일	한국어, 실시간
추가 개발비	내부 개발자 필요	없음

Bright Data는 "원재료"를 제공하고, 해시스크래퍼는 "완제품"을 제공합니다. 내부에 크롤링 개발자가 있다면 Bright Data가 합리적이고, 그렇지 않다면 해시스크래퍼가 총비용(TCO) 면에서 유리합니다.

9. 비용 비교: 어떤 방법이 합리적인가

월간 총소유비용(TCO) 비교 — 1만 페이지/월 기준

항목	직접 구축	Bright Data API	해시스크래퍼
인프라/프록시	50~100만원	포함	포함
서비스 요금	—	73만원~	300만원~
개발자 인건비	200~400만원	100~200만원 (파싱 개발)	0원
유지보수 인건비	100~200만원	50~100만원	0원
월 TCO	350~700만원	223~373만원	300만원~
개발자 필요 여부	시니어 1명+	주니어~미드 1명	불필요

어떤 방법을 선택해야 하나

직접 구축 — 크롤링이 핵심 역량인 회사, 또는 학습/연구 목적일 때

Bright Data — 글로벌 사이트 크롤링이 주 목적이고, 내부에 개발자가 있을 때. 쿠팡뿐 아니라 Amazon, eBay 등 해외 사이트도 함께 수집할 때.

해시스크래퍼 — 쿠팡, 네이버, 인스타그램 등 한국 사이트가 주 타겟이고, 크롤링이 아닌 본업에 개발 리소스를 집중하고 싶을 때. 개발팀 없이도 바로 데이터를 받고 싶을 때.

10. 나에게 맞는 방법 찾기

아래 질문에 답하면 가장 적합한 방법을 찾을 수 있습니다.

Q1. 내부에 크롤링 경험이 있는 개발자가 있나요?
│
├── 아니오 → 해시스크래퍼 (풀서비스)
│
└── 예
    │
    Q2. 쿠팡 외에 해외 사이트도 크롤링하나요?
    │
    ├── 예 → Bright Data API + 내부 개발
    │
    └── 한국 사이트 위주
        │
        Q3. 크롤링이 회사의 핵심 역량인가요?
        │
        ├── 예 → 직접 구축
        │
        └── 아니오 → 해시스크래퍼 (개발자 시간 절약)

핵심 기준은 "개발자의 시간을 어디에 쓸 것인가"입니다. 크롤러 유지보수에 매주 수 시간을 쓸 수 있는 팀이라면 직접 구축도 합리적입니다. 하지만 대부분의 기업에서 개발자의 시간은 핵심 제품에 써야 합니다.

11. 자주 묻는 질문

Q: 쿠팡 크롤링은 불법인가요?

공개된 웹 페이지의 정보를 수집하는 행위 자체는 한국법상 명시적으로 불법이 아닙니다. 다만 주의할 점이 있습니다:

쿠팡 이용약관은 자동화 도구 사용을 제한하고 있습니다
수집한 데이터를 상업적으로 재판매하면 부정경쟁방지법 위반 가능성이 있습니다
서버에 과도한 부하를 주는 크롤링은 업무방해죄에 해당할 수 있습니다
robots.txt를 확인하고 준수하는 것을 권장합니다

비즈니스 목적으로 대규모 수집을 계획한다면 법률 자문을 받거나, 합법적인 경로(공식 API, 전문 서비스)를 이용하세요.

Q: 쿠팡 파트너스 API로 충분하지 않나요?

쿠팡 파트너스 API(Open API)는 상품 검색과 기본 정보 조회 기능을 제공합니다. 하지만 다음 데이터는 API로 얻을 수 없습니다:

상세 리뷰 텍스트 및 이미지
실시간 재고/품절 상태
가격 변동 이력
카테고리별 랭킹 변화
판매자 정보 상세
프로모션/쿠폰 정보

또한 호출 제한(Rate Limit)이 있어 수만 개 상품을 모니터링하기에는 한계가 있습니다.

Q: 무료로 쿠팡 크롤링할 수 있나요?

소량(하루 수십 페이지)이라면 Playwright + Stealth 플러그인 + Headed 모드로 시도해볼 수 있습니다. 하지만:
- 성공률이 불안정합니다 (30~60%)
- Akamai 업데이트마다 코드를 수정해야 합니다
- 대규모 수집은 불가능합니다

Q: Headless 브라우저는 왜 더 잘 차단되나요?

Headless 모드에서는 일반 브라우저와 다른 여러 흔적이 남습니다:

navigator.webdriver 속성이 true
navigator.plugins 배열이 비어 있음
WebGL 렌더러가 "SwiftShader" (소프트웨어 렌더링) → 실제 GPU가 없다는 증거
Chrome DevTools Protocol(CDP) 연결 시그널
window.chrome 객체의 구조 차이

이런 차이를 Akamai가 종합적으로 판단합니다. 하나만 고쳐서는 부족하고, 모든 차이를 동시에 위장해야 합니다.

Q: IP를 자주 바꾸면 안 되나요?

IP 변경은 레이어 5(Rate Limiting & IP 평판)만 해결합니다. Akamai의 핵심 탐지는 레이어 2~4(JavaScript 검증, 브라우저 지문, 행동 분석)에 기반하므로 IP만 바꿔서는 근본적인 해결이 되지 않습니다.

비유하자면, 변장을 하지 않고 매번 다른 문으로 들어가는 것과 같습니다. 얼굴(브라우저 지문)과 걸음걸이(행동 패턴)가 같으면 어느 문으로 들어가도 같은 사람으로 인식됩니다.

마무리

쿠팡 크롤링은 2026년 현재 개인 개발자가 취미로 하기에는 지나치게 복잡해진 영역입니다. Akamai Bot Manager는 계속 진화하고 있으며, 과거에 통했던 우회 방법이 며칠 만에 무효화되는 일이 일상입니다.

비즈니스 목적이라면 직접 구축의 유혹을 이겨내세요. 개발자의 시간은 크롤러 유지보수가 아니라 핵심 제품에 써야 합니다.

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