GM. 데이터수집 및 전처리1 (웹 크롤링, API, API 데이터 수집, 마케팅 보고서만들기)

웹 크롤링 개요 및 기본 사용법

1. 그로스 마케팅에서 크롤링과 목적

웹 크롤링(Web Crawling)은 웹사이트에서 데이터를 자동으로 수집하는 기술이다. 크롤러(Crawler) 또는 스크래퍼(Scraper)라고 불리는 프로그램이 웹페이지의 HTML을 가져와 특정 정보를 추출하는 방식으로 동작한다.
크롤링은 뉴스, 상품 가격, 리뷰, 통계 데이터 등 다양한 정보를 자동으로 수집하는 데 활용되며, 검색 엔진, 가격 비교 사이트, 데이터 분석 등의 분야에서 필수적인 기술이다.
그로스 마케팅(Growth Marketing)에서 크롤링(Crawling)은 데이터를 자동으로 수집하여 마케팅 전략을 최적화하고 의사 결정을 개선하는 데 중요한 역할을 한다.

1) 경쟁사 및 시장 동향 분석

경쟁사의 가격 정책, 프로모션, 마케팅 전략 등을 실시간으로 추적하여 경쟁 우위를 확보할 수 있음.
업계 트렌드를 분석하여 소비자 선호도 변화를 빠르게 감지하고 마케팅 전략을 조정하는 데 활용.

2) 소비자 행동 및 리뷰 분석

소셜 미디어, 블로그, 쇼핑몰 리뷰 데이터를 크롤링하여 소비자의 제품 선호도, 불만 사항, 피드백을 분석.
이를 통해 제품 개선 및 맞춤형 마케팅 캠페인 기획 가능.

3) 광고 최적화 및 키워드 분석

검색 엔진 및 SNS에서 검색 트렌드, 인기 키워드를 수집하여 광고 및 SEO 전략 수립.
소비자가 많이 검색하는 키워드를 활용하여 광고 성과 극대화 및 타겟팅 강화.

4) 리드(잠재 고객) 발굴

특정 산업군의 기업 웹사이트나 채용 공고 데이터를 크롤링하여 B2B 마케팅 리드 발굴.
소셜미디어에서 특정 관심사를 가진 사용자 그룹을 식별하여 맞춤형 마케팅 진행.

5) 가격 비교 및 동적 가격 조정

경쟁사의 가격을 크롤링하여 실시간으로 가격을 조정하는 다이내믹 프라이싱(Dynamic Pricing) 전략 적용.
마켓플레이스에서 동일한 제품의 최저가 및 평균 가격을 분석하여 가격 정책을 최적화.

6) 콘텐츠 마케팅 전략 수립

인기 있는 블로그, 뉴스, SNS 콘텐츠를 분석하여 소비자가 관심을 가지는 주제를 파악.
이를 바탕으로 블로그, 유튜브, 뉴스레터 등에서 효과적인 콘텐츠 제작 가능.

7) 제품 수요 예측 및 재고 관리

이커머스 플랫폼에서 특정 제품의 판매 데이터와 검색량을 크롤링하여 수요 예측.
이를 통해 효율적인 재고 관리 및 마케팅 캠페인 기획 가능.

8) SNS 및 커뮤니티 모니터링

트위터, 인스타그램, 유튜브, 레딧 등의 데이터를 크롤링하여 특정 브랜드나 제품에 대한 소셜 리스닝(Social Listening) 수행.
브랜드 인지도, 소비자 반응, 바이럴 마케팅 효과 분석 가능.

2. 크롤링 방법

1) 정적 크롤링

웹사이트의 HTML 소스를 직접 요청하여 데이터를 가져오는 방식이다.
주로 requests, BeautifulSoup, lxml 등의 라이브러리를 사용하며, 정적 크롤링이 가능한 사이트는 크롤링 속도가 빠르고, 자동화 차단이 적다.
구글 뉴스 검색 결과를 가져오는 것이 정적 크롤링의 예시이다.

2) 동적 크롤링

웹사이트가 JavaScript를 사용하여 데이터를 동적으로 로드하는 경우, 일반적인 HTTP 요청만으로는 데이터를 가져올 수 없다.
이러한 웹사이트에서는 실제 브라우저를 실행하는 방식으로 크롤링해야 하며, Selenium, Playwright 등의 라이브러리를 활용한다.
예를 들어, Google Shopping 페이지에서 검색 버튼을 클릭해야만 상품 정보가 나타나는 경우, Selenium을 이용해 자동으로 클릭하고 데이터를 가져와야 한다.

3) API 기반 크롤링

일부 웹사이트는 크롤링을 허용하는 대신 API(Application Programming Interface)를 제공한다.
API는 정해진 형식(JSON, XML 등)으로 데이터를 반환하며, 크롤링보다 안정적이고 빠르다.
예를 들어, 뉴스 데이터를 가져오려면 Google News API 또는 NYTimes API를 활용할 수 있다.

3. 크롤링 종류

1) 검색 엔진 크롤링

검색 엔진(예: Google, Bing, Naver)은 전 세계 웹사이트를 크롤링하여 검색 결과에 반영한다.
이러한 크롤러는 주기적으로 웹페이지를 방문하여 새로운 정보를 수집하고, 색인(indexing)하는 역할을 한다.
Google의 Googlebot이 대표적인 검색 엔진 크롤러이다.

2) 뉴스 크롤링

뉴스 기사를 자동으로 수집하는 방식이다.
예를 들어, Google 뉴스 검색 결과를 크롤링하여 특정 키워드(예: "AI 기술")에 대한 최신 기사를 가져올 수 있다.
이 방식은 requests와 BeautifulSoup을 사용해 정적 크롤링 방식으로 구현할 수 있다.

3) 쇼핑 크롤링

상품 정보(가격, 할인 정보, 리뷰 등)를 자동으로 수집하는 방식이다.
예를 들어, Google Shopping, Amazon, 쿠팡 등에서 특정 상품을 검색한 후 가격 변동을 모니터링하는 크롤링을 구현할 수 있다.
일부 쇼핑몰은 동적 로딩을 사용하므로 Selenium과 같은 도구를 활용해야 한다.

4) 소셜 미디어 크롤링

트위터, 인스타그램, 페이스북과 같은 소셜 미디어에서 특정 키워드가 포함된 게시글이나 댓글을 자동으로 수집하는 방식이다.
일반적으로 소셜 미디어는 자동화된 크롤링을 차단하는 경우가 많아, API를 사용하는 것이 일반적이다.
예를 들어, Twitter API를 활용하면 특정 해시태그(#)가 포함된 트윗을 검색할 수 있다.

5) 데이터 분석용 크롤링

기업이나 연구기관에서는 특정 산업의 데이터를 수집하여 분석하는 용도로 크롤링을 활용한다.
예를 들어, 주식 시장 데이터를 크롤링하여 주가 변동을 분석하거나, 날씨 데이터를 수집하여 기후 변화를 연구할 수 있다.

4. 크롤링 시 주의할 점

로봇 배제 표준(Robots.txt) 준수크롤링을 시도하기 전에 해당 사이트의 robots.txt 파일을 확인하는 것이 중요하다.
웹사이트에는 robots.txt라는 파일이 있으며, 크롤러가 접근 가능한 페이지를 지정한다.
과도한 요청 방지이를 방지하기 위해 요청 간격을 조절하거나 time.sleep()을 사용하는 것이 좋다.
웹사이트에 짧은 시간 동안 너무 많은 요청을 보내면 IP 차단이 될 수 있다.
법적 문제 고려웹사이트의 이용 약관을 반드시 확인하고, API가 제공되는 경우 이를 활용하는 것이 바람직하다.
크롤링한 데이터를 상업적으로 활용할 경우, 저작권 및 서비스 약관을 위반할 수 있다.
자동화 탐지 우회이 경우, User-Agent를 변경하거나 프록시를 활용하는 등의 방법으로 우회할 수 있다.
일부 웹사이트는 자동화된 접근을 차단하기 위해 CAPTCHA(자동입력방지문자) 또는 로그인 인증을 요구한다.

5. 크롤링 기본 사용법

아래는 requests와 BeautifulSoup을 사용하여 Google 뉴스에서 특정 키워드(예: "AI")를 검색하고, 뉴스 제목과 링크를 가져오는 코드이다.

6. 주요 상용 크롤링 서비스

아래는 웹 크롤링을 지원하는 대표적인 상용 서비스들이다.

서비스명	주요 기능	가격	특징
ScraperAPI	IP 회피, CAPTCHA 우회, API 제공	월 $29~	사용이 간단하고 속도가 빠름
Bright Data (구 Luminati)	고급 프록시, 대량 크롤링, 데이터 API 제공	종량제	전 세계 IP 제공, 기업용 크롤링 지원
Oxylabs	웹 스크래핑 전용 API, 프록시 네트워크	종량제	높은 보안성, 안정적인 성능
SerpAPI	Google 검색 엔진 및 쇼핑, 뉴스 크롤링 지원	무료 5,000 요청, 이후 월 $50~	Google 전용 크롤링 최적화
Apify	크롤링 자동화, No-Code 스크래핑 가능	무료(소량), 유료(월 $49~)	초보자도 쉽게 사용 가능
DataScraper.io	웹사이트에서 표 및 리스트 데이터 추출	무료(제한적), 유료 플랜 있음	웹 기반 크롤링 지원

7. 추천 서비스별 특징 및 사용법

1) ScraperAPI

특징
- HTTP 요청을 보낼 때 프록시를 자동으로 설정하여 IP 차단을 방지.
- CAPTCHA 우회 기능이 있어 Google, Amazon 등의 크롤링 가능.
- 단순한 API 요청 방식으로 사용 가능.
사용법 (Python 예제)

import requests

api_key = "YOUR_SCRAPERAPI_KEY"
search_url = f"<https://api.scraperapi.com/?api_key={api_key}&url=https://www.google.com/search?q=노트북>"

response = requests.get(search_url)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("크롤링 실패:", response.status_code)

2) Bright Data (구 Luminati)

특징
- 기업용 웹 크롤링에 최적화된 고급 프록시 서비스 제공.
- Google, Amazon, LinkedIn 등의 크롤링 지원.
- IP 블록을 방지하는 회전 프록시 (Rotating Proxy) 기능.
사용법

from requests import get

proxy_url = "<http://username:password@proxy.brightdata.com:22225>"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

response = get("<https://www.google.com/search?q=노트북>", proxies={"http": proxy_url, "https": proxy_url}, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("크롤링 실패:", response.status_code)

3) Oxylabs

특징
- 기업 및 연구기관용 대규모 크롤링 지원.
- AI 기반 크롤링 기술 제공.
- 다양한 API 지원 (SERP, eCommerce, Web Scraping API 등).
사용법

import requests

proxy_url = "<http://username:password@pr.oxylabs.io:7777>"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}

response = requests.get("<https://www.google.com/search?q=노트북>", proxies={"http": proxy_url}, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)
else:
    print("크롤링 실패:", response.status_code)

4) SerpAPI

특징
- Google 검색 결과 전용 API 제공 (일반 검색, 뉴스, 쇼핑, 지도 등).
- Google 자동화 방어 우회 (IP 차단 및 CAPTCHA 문제 없음).
- JSON 형식으로 데이터 제공.
사용법 (Google 뉴스 검색)

import requests

api_key = "YOUR_SERPAPI_KEY"
params = {
    "q": "인공지능",
    "tbm": "nws",
    "api_key": api_key
}

response = requests.get("<https://serpapi.com/search>", params=params)

if response.status_code == 200:
    news_results = response.json().get("news_results", [])
    for news in news_results[:10]:
        print(news["title"], news["link"])
else:
    print("크롤링 실패:", response.status_code)

5) Apify

특징
- 웹 기반 크롤링 플랫폼으로 코딩 없이 자동화 가능.
- 구글 검색, 쇼핑몰, SNS 크롤링 지원.
- JSON 또는 CSV 형식으로 데이터 제공.

사용법 (Google 뉴스 크롤링)

import requests

api_url = "<https://api.apify.com/v2/actor-tasks/YOUR_TASK_ID/run-sync?token=YOUR_API_TOKEN>"
response = requests.get(api_url)

if response.status_code == 200:
    print(response.json())  # JSON 데이터 출력
else:
    print("크롤링 실패:", response.status_code)

8. 크롤링 서비스 선택 가이드

사용 목적	추천 서비스
Google 검색, 뉴스, 쇼핑 크롤링	SerpAPI, ScraperAPI
대규모 웹사이트 크롤링 (Amazon, SNS 등)	Bright Data, Oxylabs
코딩 없이 크롤링 자동화	Apify
연구 및 분석용 데이터 수집	Bright Data, Oxylabs
빠르고 간단한 웹 크롤링	ScraperAPI

API의 개념과 활용

1. API란 무엇인가?

API(Application Programming Interface)는 애플리케이션 간의 데이터를 주고받고 기능을 호출할 수 있도록 하는 인터페이스이다. 이를 통해 기업은 외부 서비스와 연동하여 데이터를 수집하고, 마케팅 자동화를 구현하며, 맞춤형 고객 경험을 제공할 수 있다.

2. API의 역할과 중요성 in 그로스 마케팅

그로스 마케팅(Growth Marketing)은 데이터 기반으로 고객 유입, 전환, 유지 전략을 최적화하는 방식이다.
API를 활용하면 다양한 마케팅 채널에서 데이터를 수집하고 분석하여 신속한 의사 결정을 내릴 수 있다.
- 데이터 통합 및 분석: 여러 마케팅 채널(Facebook Ads, Google Analytics, CRM 등)에서 데이터를 수집하여 분석.
- 개인화 마케팅: 고객 행동 데이터를 기반으로 맞춤형 이메일, 푸시 알림, 광고 캠페인 실행.
- 마케팅 자동화: API를 활용한 캠페인 자동화, 고객 세그먼트 분류 및 리타겟팅 전략 적용.
- A/B 테스트 최적화: API를 통해 다양한 버전의 콘텐츠를 동적으로 제공하고 성과 분석.

3. 그로스 마케팅에서 활용 가능한 API 유형

API를 통해 마케팅을 자동화하고 확장성을 높일 수 있다. 대표적인 API 유형과 활용 사례는 다음과 같다.

(1) 광고 API

Google Ads API / Facebook Marketing API
- 광고 캠페인을 자동 생성 및 관리.
- 특정 타겟 그룹을 설정하여 효율적인 광고 집행.
- 광고 성과 데이터를 실시간으로 분석하고 최적화.

(2) 분석 및 트래킹 API

Google Analytics API
- 웹사이트 및 앱의 사용자 데이터를 실시간 수집.
- 유입 경로, 페이지 이탈률, 전환율 등의 핵심 지표 분석.
- 마케팅 성과에 따른 자동 보고서 생성.

(3) CRM 및 고객 데이터 API

HubSpot API / Salesforce API
- 고객의 구매 이력, 문의 기록을 실시간으로 분석하여 맞춤형 마케팅 진행.
- 고객 세그먼트를 분류하여 개인화된 이메일 캠페인 자동화.
- 고객 유입부터 구매까지의 여정을 추적하고 자동 리타겟팅 실행.

(4) 이메일 & 메시징 API

Twilio API / SendGrid API
- 고객 행동에 따라 이메일, SMS, 푸시 알림을 자동 발송.
- 결제 알림, 장바구니 이탈 방지 메시지, 프로모션 메시지 등 자동화.
- API를 이용해 A/B 테스트 실행 및 최적의 마케팅 메시지 도출.

(5) 소셜 미디어 API

Twitter API / Instagram Graph API
- 소셜 미디어 데이터를 분석하여 트렌드 파악 및 해시태그 최적화.
- 브랜드 언급 모니터링을 통해 실시간 고객 피드백 수집.
- 자동 포스팅 및 사용자 참여 데이터 분석.

4. API를 활용한 그로스 마케팅 전략

API를 적용한 마케팅 전략을 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

(1) 자동화된 고객 세그멘테이션

Google Analytics API + CRM API를 결합하여 고객 데이터를 자동 분류.
구매 패턴, 방문 빈도, 관심 제품 등을 기준으로 고객을 세그먼트화.
세그먼트별 맞춤형 광고 및 이메일 캠페인 실행.

(2) 마케팅 캠페인 자동화

Facebook Ads API를 활용하여 특정 고객 그룹을 대상으로 광고 자동 집행.
SendGrid API로 특정 행동을 한 고객에게 자동 이메일 전송 (예: 장바구니 이탈 고객 리마인드).
Twilio API를 사용해 결제 완료 후 고객에게 SMS로 프로모션 코드 발송.

(3) 실시간 트래킹 및 성과 분석

API 기반으로 실시간 대시보드를 구축하여 마케팅 성과를 추적.
광고 성과를 분석하고 자동으로 광고 예산 재조정.
소셜 미디어 API를 이용해 실시간 브랜드 언급 및 고객 반응 모니터링.

(4) 리타겟팅 및 개인화 마케팅

고객의 웹사이트 방문 데이터를 API로 분석하여 맞춤형 광고 제공.
HubSpot API와 결합하여 고객 맞춤형 이메일 마케팅 실행.
AI 기반 추천 API(OpenAI API 등)를 활용하여 고객 맞춤형 제품 추천.

5. API 활용 시 고려해야 할 사항

데이터 보안 및 개인정보 보호: API 사용 시 GDPR, CCPA 등 데이터 보호 규정을 준수해야 한다.
API 요청 제한(Rate Limit): 특정 API는 요청 횟수 제한이 있으며, 효율적인 API 호출 전략이 필요하다.
데이터 동기화 문제: 여러 API에서 데이터를 가져올 경우 실시간 동기화를 고려해야 한다.
API 업데이트 및 유지보수: 사용 중인 API의 버전이 업데이트되거나 폐기될 수 있어 지속적인 관리가 필요하다.

6. API를 활용한 그로스 마케팅의 기대 효과

개발 시간 단축: 기존 서비스와의 연동을 통해 빠른 구현 가능.
마케팅 자동화: 수동 프로세스를 줄이고 효율적인 마케팅 캠페인 운영.
데이터 기반 의사 결정: 실시간 데이터 분석으로 최적화된 마케팅 전략 수립.
고객 경험 향상: 개인화된 마케팅을 통해 고객 만족도 증가.

API 데이터 수집 심화

1. Google Analytics에서 가져온 데이터의 주요내용 분석하기

1) 사용자 행동 분석

분석 항목	설명
Sessions (세션 수)	사용자가 사이트를 방문한 횟수. 세션은 30분 동안 활동이 없으면 종료됨.
Users (사용자 수)	특정 기간 동안 웹사이트를 방문한 고유 사용자 수.
New Users (신규 사용자 수)	처음 방문한 사용자 수.
Pageviews (페이지뷰 수)	웹사이트에서 조회된 페이지의 총 수.
Pages per Session (세션당 페이지뷰)	방문자가 한 세션 동안 조회한 평균 페이지 수.

2) 데이터 생성 및 CSV 저장 코드

import pandas as pd

# 하드코딩된 Google Analytics 사용자 행동 데이터 (30일)
data = {
    "Date": pd.date_range(start="2024-01-01", periods=30, freq="D"),
    "Sessions": [
        1000, 1200, 1100, 1300, 1150, 1400, 1250, 1500, 1350, 1600,
        1700, 1800, 1750, 1900, 1850, 1950, 2000, 2100, 2200, 2300,
        2250, 2400, 2500, 2600, 2700, 2800, 2900, 3000, 3100, 3200
    ],
    "Users": [
        800, 950, 870, 1000, 920, 1100, 980, 1200, 1050, 1300,
        1400, 1450, 1350, 1500, 1400, 1550, 1600, 1700, 1750, 1850,
        1800, 1950, 2000, 2100, 2200, 2300, 2350, 2450, 2500, 2600
    ],
    "New_Users": [
        300, 400, 350, 450, 380, 500, 420, 550, 460, 600,
        620, 650, 640, 700, 680, 720, 750, 800, 850, 900,
        870, 950, 1000, 1050, 1100, 1150, 1200, 1250, 1300, 1350
    ],
    "Pageviews": [
        4000, 4500, 4200, 4800, 4300, 5000, 4600, 5200, 4800, 5500,
        6000, 6500, 6200, 7000, 6800, 7200, 7500, 7800, 8000, 8200,
        8500, 8700, 9000, 9500, 9800, 10000, 10500, 11000, 11500, 12000
    ],
    "Pages_per_Session": [
        4.0, 3.8, 3.9, 3.7, 3.8, 3.6, 3.7, 3.5, 3.6, 3.4,
        3.9, 4.0, 3.8, 4.1, 4.2, 4.0, 4.3, 4.5, 4.4, 4.6,
        4.2, 4.1, 4.3, 4.5, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5.0, 5.1
    ]
}

# 데이터프레임 생성
google_analytics_data = pd.DataFrame(data)

# CSV 파일로 저장
csv_filename = "google_analytics_data.csv"
google_analytics_data.to_csv(csv_filename, index=False)

print(f"CSV 파일 '{csv_filename}' 저장 완료!")

3) CSV 로드 및 데이터 분석, 시각화 코드

import matplotlib.pyplot as plt

# CSV 파일 로드
csv_filename = "google_analytics_data.csv"
google_analytics_data = pd.read_csv(csv_filename)

# 주요 지표 계산
total_sessions = google_analytics_data["Sessions"].sum()
total_users = google_analytics_data["Users"].sum()
total_new_users = google_analytics_data["New_Users"].sum()
total_pageviews = google_analytics_data["Pageviews"].sum()
avg_pages_per_session = round(google_analytics_data["Pages_per_Session"].mean(), 2)

# 신규 사용자 비율 계산
new_user_ratio = round((total_new_users / total_users) * 100, 2)

# 데이터 시각화: 세션 수 및 페이지뷰 수
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(google_analytics_data["Date"], google_analytics_data["Sessions"], label="Sessions", marker='o', linestyle='-')
plt.plot(google_analytics_data["Date"], google_analytics_data["Pageviews"], label="Pageviews", marker='s', linestyle='--')
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Count")
plt.title("Daily Sessions and Pageviews")
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid()
plt.show()

# 데이터 시각화: 신규 사용자 비율
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(["New Users", "Returning Users"], [total_new_users, total_users - total_new_users], color=['blue', 'gray'])
plt.xlabel("User Type")
plt.ylabel("Count")
plt.title(f"New Users vs Returning Users (New User Ratio: {new_user_ratio}%)")
plt.grid(axis='y')
plt.show()

# 데이터 시각화: 세션당 페이지뷰 평균
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.bar(["Average Pages per Session"], [avg_pages_per_session], color='green')
plt.ylabel("Pages per Session")
plt.title("Average Pages per Session Over Time")
plt.ylim(0, max(google_analytics_data["Pages_per_Session"]) + 1)
plt.grid(axis='y')
plt.show()

# 주요 지표 출력
summary_metrics = {
    "Total Sessions": total_sessions,
    "Total Users": total_users,
    "Total New Users": total_new_users,
    "New User Ratio (%)": new_user_ratio,
    "Total Pageviews": total_pageviews,
    "Average Pages per Session": avg_pages_per_session,
}

# 데이터프레임 생성 및 출력
summary_df = pd.DataFrame(summary_metrics, index=[0])
print(summary_df)

데이터 생성 및 저장
- 하드코딩된 데이터 (30일)을 사용하여 세션 수, 사용자 수, 신규 사용자 수, 페이지뷰, 세션당 페이지뷰 데이터를 생성.
- pandas.DataFrame을 활용하여 정리.
- to_csv()를 사용하여 google_analytics_data.csv로 저장.
CSV 파일 로드 후 분석
- read_csv()를 사용하여 CSV 데이터를 로드.
- 주요 지표(총 세션 수, 총 사용자 수, 신규 사용자 비율 등) 계산.
데이터 시각화
- 세션 수 및 페이지뷰 변화 (라인 그래프)
- 신규 사용자 vs 기존 사용자 비율 (막대 그래프)
- 세션당 평균 페이지뷰 변화 (막대 그래프)

다른 지표도 분석했다. 시간에 쫓기면서 만든 보고서라 아직 내용은 미숙하지만 이게 더 재밌다

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GM. 데이터수집 및 전처리1 (웹 크롤링, API, API 데이터 수집, 마케팅 보고서만들기)

1. 그로스 마케팅에서 크롤링과 목적

2. 크롤링 방법

3. 크롤링 종류

4. 크롤링 시 주의할 점

5. 크롤링 기본 사용법

6. 주요 상용 크롤링 서비스

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8. 크롤링 서비스 선택 가이드

1. API란 무엇인가?

2. API의 역할과 중요성 in 그로스 마케팅

3. 그로스 마케팅에서 활용 가능한 API 유형

4. API를 활용한 그로스 마케팅 전략

5. API 활용 시 고려해야 할 사항

6. API를 활용한 그로스 마케팅의 기대 효과

1. Google Analytics에서 가져온 데이터의 주요내용 분석하기

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