2025년 웹 테스팅 및 스크래핑을 위한 최고의 브라우저 자동화 도구 15가지

웹 자동화의 세계는 지금 엄청난 변화의 한가운데에 있습니다. 수년 동안 이 분야는 깊은 코딩 지식을 요구하는 강력하지만 복잡한 프레임워크가 지배해 왔습니다. 오늘날, 새로운 세대의 AI 기반 도구들이 등장하여 자동화를 그 어느 때보다 직관적이고, 탄력적이며, 접근하기 쉽게 만들겠다고 약속하고 있습니다.

2025년에는 최고의 도구가 단순히 가장 많은 기능을 갖추는 것만이 아닙니다. 당면한 작업을 위해 제어, 유연성 및 인텔리전스의 올바른 균형을 제공하는 것이 중요합니다. 견고한 엔드 투 엔드 테스트 스위트를 구축하는 QA 엔지니어든, 기가바이트의 정보를 스크래핑하는 데이터 과학자든, 간단한 워크플로우를 만드는 제품 관리자든, 당신의 필요에 맞는 도구가 있습니다.

이 가이드에서는 코드 기반의 기존 강자부터 파괴적인 AI 신규 진입자까지, 상위 15가지 브라우저 자동화 도구를 분석하여 다음 프로젝트에 적합한 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.

거인들: 코드 우선 프레임워크

이들은 검증된 브라우저 자동화의 거장들입니다. 타의 추종을 불허하는 제어력과 성능을 제공하지만, 코딩 전문 지식이 필요합니다.

1. Playwright

현대적인 만능 도구. Microsoft가 개발한 Playwright는 현대적인 아키텍처와 뛰어난 개발자 경험으로 빠르게 인기를 얻고 있습니다. Chromium, Firefox, WebKit을 제어하는 단일 API를 제공하여 진정한 크로스 브라우저 테스트를 가능하게 합니다. 주요 기능으로는 요소가 준비될 때까지 지능적으로 기다리는 자동 대기 기능과 Codegen(액션을 기록하고 스크립트를 생성), Trace Viewer(사후 디버깅용)와 같은 풍부한 도구 세트가 있습니다.

• 가장 적합한 대상: 엔드 투 엔드 테스트, 안정적인 크로스 브라우저 자동화, 개발자 경험을 우선시하는 프로젝트.
• 2025년에 인기 있는 이유: 기능 세트와 사용 편의성으로 코드 기반 자동화의 새로운 표준이 되고 있으며, 여러 새로운 AI 도구의 기반 역할을 합니다.

2. Selenium

지속적인 표준. 오랜 기간 사용되어 온 Selenium은 시장에서 가장 성숙한 도구입니다. 가장 큰 강점은 방대한 생태계와 유연성에 있습니다. 다양한 프로그래밍 언어(Java, Python, C#, JavaScript 등)를 지원하며, 거대한 커뮤니티를 가지고 있어 거의 모든 문제에 대한 라이브러리나 튜토리얼을 찾을 수 있습니다. API가 현대적인 대안보다 더 장황할 수 있지만, Selenium WebDriver는 W3C 표준으로 남아 자동화 세계에서 그 자리를 굳건히 지키고 있습니다.

• 가장 적합한 대상: 다양한 기술 스택과 기존 Selenium 전문 지식을 갖춘 팀이 있는 대규모 엔터프라이즈 환경.
• 여전히 유효한 이유: 보편성과 다국어 지원은 타의 추종을 불허하며, 많은 조직에게 안전하고 신뢰할 수 있는 선택입니다.

3. Cypress

E2E 테스트의 인기 도구. Cypress는 개발자와 QA 엔지니어를 위해 특별히 구축된 올인원 JavaScript 전용 프레임워크입니다. 애플리케이션과 동일한 실행 루프에서 실행되는 고유한 아키텍처는 테스트를 위한 타의 추종을 불허하는 속도와 신뢰성을 제공합니다. 앱과 테스트 명령을 시간 여행 디버깅과 함께 나란히 보여주는 대화형 테스트 러너는 테스트 작성 및 디버깅을 더 빠르고 직관적으로 만드는 혁신적인 기능입니다.

• 가장 적합한 대상: 최신 웹 애플리케이션의 엔드 투 엔드, 통합 및 단위 테스트.
• 2025년에 인기 있는 이유: 개발자 중심 설계와 강력한 디버깅 경험으로 고품질 웹 앱 구축에 집중하는 팀에게 최고의 선택입니다.

4. Puppeteer

Chrome 전문가. Google이 만든 Puppeteer는 DevTools 프로토콜을 통해 Chrome 또는 Chromium을 제어하는 고수준 API를 제공하는 Node.js 라이브러리입니다. Chrome 관련 작업에 대해 매우 빠르고 강력합니다. 이제 Firefox에서도 사용할 수 있지만, 주요 강점은 Chromium 생태계에 있습니다. PDF 및 스크린샷 생성, 양식 제출 자동화, 단일 페이지 애플리케이션 스크래핑에 탁월합니다.

• 가장 적합한 대상: 성능이 중요한 스크래핑, 서버 측 렌더링(SSR), Chromium 기반 브라우저로 제한될 수 있는 모든 자동화.
• 여전히 유효한 이유: Chrome에 대한 순수한 속도와 제어 측면에서 Puppeteer는 종종 최고의 도구입니다.

AI 기반의 새로운 물결

이 도구들은 자연어로 된 지침을 이해하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하여 더 탄력적이고 사용하기 쉽게 만듭니다.

5. Stagehand

하이브리드 강자. Playwright 위에 구축된 Stagehand는 강력한 AI 레이어를 통해 전통적인 코드를 향상시킵니다. 개발자는 표준 Playwright 코드를 작성하면서도 액션에 자연어(page.act("Sign In 버튼 클릭"))와 데이터 추출(page.extract("첫 번째 항목의 가격 가져오기"))을 사용할 수 있습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 스크립트를 UI 변경에 대해 훨씬 더 탄력적으로 만듭니다. observe(AI 액션을 미리 보고 캐시) 및 다단계 agent와 같은 기능을 통해 Stagehand는 AI 유연성과 코드 기반 신뢰성의 실용적인 균형을 제공합니다.

• 가장 적합한 대상: Playwright의 강력함과 AI의 탄력성 및 단순함을 원하는 팀. 테스트 및 복잡한 스크래핑 모두에 탁월합니다.
• 2025년에 인기 있는 이유: 전통적인 자동화 스크립트의 취약성을 직접적으로 해결하며, 하이브리드 자동화의 미래를 대표합니다.

6. Tarsier

비전 기반 에이전트. Tarsier는 AI 자동화에 다른 접근 방식을 취합니다. DOM을 읽는 대신 비전 모델을 사용하여 웹 페이지를 사람처럼 "봅니다". 목표를 제시하면 시각적 모양을 기반으로 요소를 식별하고 상호 작용합니다. 이는 기본 코드 변경에 대해 매우 강력하게 저항합니다. UI가 동일하게 보이는 한 스크립트는 작동합니다.

• 가장 적합한 대상: 셀렉터가 복잡하거나 존재하지 않는 복잡한 애플리케이션(Salesforce 또는 내부 대시보드 등)에서 워크플로우 자동화.
• 2025년에 인기 있는 이유: "컴퓨터 비전" 접근 방식은 진정으로 견고한 자동화를 구축하기 위한 강력한 새로운 패러다임입니다.

7. Axiom.ai

코드 없는 자동화 도구. Axiom을 사용하면 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 브라우저 봇을 구축할 수 있습니다. 단계를 기록하고, 요소를 클릭하고, 텍스트를 입력하고, 데이터를 스크래핑하기 위한 시각적 인터페이스를 제공합니다. 비즈니스 사용자, 마케터 및 개발팀 참여 없이 반복적인 작업을 자동화해야 하는 모든 사람을 위해 설계되었습니다.

• 가장 적합한 대상: 데이터 입력, 소셜 미디어 상호 작용 또는 간단한 데이터 스크래핑과 같은 작업을 자동화하려는 비개발자.
• 2025년에 인기 있는 이유: 브라우저 자동화를 민주화하여 훨씬 더 넓은 사용자층에게 접근 가능하게 만듭니다.

8. Browse.ai

데이터 스크래핑의 가장 쉬운 방법. Browse.ai는 웹 스크래핑에 집중된 코드 없는 플랫폼입니다. 페이지에서 추출하려는 데이터를 보여줌으로써 학습시키면, 사용자 정의 API를 생성합니다. 페이지 매김, 로그인 장벽, 스케줄링을 처리할 수 있어 어떤 웹사이트든 구조화된 데이터 소스로 변환하는 강력한 도구입니다.

• 가장 적합한 대상: 코드 작성 없이 웹사이트에서 데이터를 추출해야 하는 마케터, 연구원, 데이터 분석가.
• 2025년에 인기 있는 이유: 간단하고 강력하며 확장 가능한 솔루션으로 비개발자를 위한 데이터 스크래핑 문제를 해결합니다.

특수 스크래핑 프레임워크

대규모 또는 데이터 집약적인 스크래핑 프로젝트의 경우 이러한 특수 프레임워크가 필수적입니다.

9. Scrapy (Python)

산업용 스크래퍼. Scrapy는 Python을 위한 빠르고 고수준의 웹 크롤링 및 스크래핑 프레임워크입니다. 비동기(이벤트 기반) 코어 위에 구축되어 높은 효율성으로 수천 개의 요청을 병렬로 처리할 수 있습니다. "스파이더"(봇)는 링크를 따라가고, 데이터를 추출하고, 다양한 형식으로 저장하도록 구성할 수 있습니다. 풍부한 미들웨어 생태계를 통해 프록시 로테이션부터 사용자 에이전트 스푸핑까지 모든 것을 처리할 수 있습니다.

• 가장 적합한 대상: 대규모, 복잡한 데이터 추출 프로젝트, 웹 크롤링 및 데이터 마이닝.
• 2025년에 인기 있는 이유: 순수한 스크래핑 성능과 확장성 측면에서 Scrapy는 Python 생태계에서 타의 추종을 불허하는 왕으로 남아 있습니다.

10. Beautiful Soup (Python)

HTML 파싱 마스터. Beautiful Soup 자체는 브라우저 자동화 도구가 아니지만, 필수적인 동반자입니다. HTML 및 XML 파일에서 데이터를 가져오는 Python 라이브러리입니다. Playwright 또는 Selenium과 같은 도구를 사용하여 페이지 콘텐츠를 가져온 다음, 해당 콘텐츠를 Beautiful Soup에 전달하여 깨끗하고 Python스러운 API로 파싱합니다. 파스 트리를 탐색, 검색 및 수정하는 데 탁월합니다.

• 가장 적합한 대상: 스크래핑된 웹 페이지의 지저분한 HTML을 파싱하고 정리하는 작업.
• 여전히 유효한 이유: 파싱을 위한 단순성과 강력함으로 Python 기반 웹 스크래퍼의 툴킷에서 필수적인 도구입니다.

11. Cheerio (Node.js)

빠르고 가벼운 서버 측 스크래퍼. Cheerio는 Beautiful Soup가 Python 세계에 있는 것과 같은 Node.js 세계의 도구입니다. 원시 HTML을 가져와 핵심 jQuery의 하위 집합을 구현하여 익숙한 셀렉터를 사용하여 결과 데이터 구조를 순회하고 조작할 수 있습니다. 페이지를 렌더링하거나 CSS를 적용하지 않기 때문에 매우 빠릅니다. 요청 라이브러리(예: Axios) 또는 브라우저 자동화 도구와 함께 사용하여 먼저 콘텐츠를 가져옵니다.

• 가장 적합한 대상: Node.js 환경에서의 고성능 스크래핑 및 HTML 파싱.
• 2025년에 인기 있는 이유: JavaScript에서 HTML을 빠르고 가볍고 효율적으로 파싱해야 하는 개발자에게 최고의 선택입니다.

기타 주목할 만한 도구

12. WebdriverIO

확장성이 뛰어난 프레임워크. WebdriverIO는 WebDriver 프로토콜(Selenium과 유사)과 Chrome DevTools 프로토콜(Puppeteer와 유사) 모두에서 실행할 수 있는 강력한 자동화 프레임워크입니다. 가장 큰 강점은 확장성입니다. 커뮤니티 플러그인의 거대한 생태계와 풍부한 내장 서비스 세트를 갖추고 있어 Appium(모바일 테스트용) 또는 클라우드 테스트 그리드와 같은 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

• 가장 적합한 대상: 웹, 모바일, 심지어 데스크톱 애플리케이션까지 자동화하기 위한 단일하고 고도로 사용자 정의 가능한 프레임워크가 필요한 팀.

13. Robot Framework

키워드 기반 솔루션. Robot Framework는 키워드 기반 테스트 접근 방식을 사용하는 범용 오픈 소스 자동화 프레임워크입니다. 테스트 케이스는 키워드를 사용하여 표 형식으로 작성됩니다. 이를 통해 비프로그래머도 테스트 스위트를 쉽게 읽고 기여할 수 있습니다. 확장성이 뛰어나며 Selenium, Playwright 및 기타 라이브러리와 통합하여 브라우저 작업을 구동할 수 있습니다.

• 가장 적합한 대상: 인수 테스트 및 인수 테스트 주도 개발(ATDD), 특히 테스트 케이스를 읽고 작성해야 하는 이해 관계자가 있는 환경.

14. TestCafe

번거롭지 않은 테스터. TestCafe는 자동화에 독특한 접근 방식을 취하는 Node.js 도구입니다. 프록시 서버로 작동하여 페이지에 즉석에서 스크립트를 삽입합니다. 이는 브라우저 플러그인이나 복잡한 설정이 필요 없으며, 최신 JavaScript를 지원하는 모든 브라우저에서 작동한다는 의미입니다. 스마트하고 즉시 사용 가능한 대기 메커니즘과 격리된 테스트를 갖추고 있어 간단하고 견고한 선택입니다.

• 가장 적합한 대상: 낮은 구성, 쉬운 설정으로 작동하는 테스트 프레임워크를 원하는 팀.

15. Apify

스크래핑 및 자동화 플랫폼. Apify는 단순한 라이브러리 이상입니다. 웹 스크래퍼 및 자동화 도구("액터"라고 부름)를 구축, 실행 및 관리하기 위한 완전한 클라우드 플랫폼입니다. SDK를 사용하여 Node.js에서 액터를 구축하거나, 스토어에서 일반적인 작업을 위한 수백 개의 사전 구축된 액터 중 하나를 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 프록시 로테이션, 스케일링, 스케줄링 및 데이터 저장을 대신 처리합니다.

• 가장 적합한 대상: 기본 인프라를 관리하지 않고도 안정적인 스크래퍼 및 자동화 도구를 구축하고 배포하려는 개발자.

물론입니다. 기사의 결론입니다.

2025년에 적합한 도구를 선택하는 방법

너무 많은 강력한 옵션으로 인해 적합한 도구를 선택하는 것이 압도적으로 느껴질 수 있습니다. 최선의 선택은 전적으로 프로젝트의 필요성, 팀의 기술 및 장기 목표에 달려 있습니다. 결정을 돕기 위한 간략한 가이드입니다.

견고한 엔드 투 엔드 테스트 스위트를 구축하는 개발자라면...

• Playwright부터 시작하십시오. 현대적인 아키텍처, 진정한 크로스 브라우저 지원 및 뛰어난 도구는 대부분의 새로운 프로젝트에 최고의 선택입니다.
• 팀이 JavaScript 생태계에만 집중하고 세계적 수준의 대화형 디버깅 경험을 중요하게 생각한다면 Cypress를 고려하십시오.
• 취약한 셀렉터 유지 관리에 지쳤고 UI 변경에 더 탄력적인 테스트를 구축하고 싶다면 Playwright 위에 Stagehand를 도입하십시오.

대규모 데이터 스크래핑에 집중한다면...

• Python에서 복잡하고 대용량 크롤링 프로젝트에는 Scrapy를 사용하십시오. 데이터 마이닝을 위한 순수한 성능과 확장성은 타의 추종을 불허합니다.
• 프록시, 스케일링, 스케줄링과 같은 기본 인프라를 관리하지 않고 스크래퍼 구축에 집중하고 싶다면 Apify 플랫폼을 사용하십시오.
• 고속, 서버 측 파싱을 수행하기 전에 JavaScript가 많은 페이지 렌더링이 필요한 프로젝트에는 Playwright/Puppeteer와 Cheerio/Beautiful Soup를 결합하십시오.

반복적인 작업을 자동화하려는 비개발자라면...

• 데이터 입력부터 소셜 미디어 관리까지 다양한 작업을 위한 브라우저 봇을 구축할 수 있는 코드 없는 시각적 인터페이스를 제공하는 Axiom.ai를 선택하십시오.
• 주요 목표가 단 한 줄의 코드 작성 없이 웹사이트를 구조화된 데이터 API로 빠르고 쉽게 변환하는 것이라면 Browse.ai를 선택하십시오.

AI로 자동화의 미래를 개척하고 싶다면...

• 하이브리드 코드 및 AI 접근 방식이 기존 테스트 또는 스크래핑 워크플로우에 어떻게 적용되어 더 스마트하고 견고하게 만들 수 있는지 확인하기 위해 Stagehand를 실험하십시오.
• 전통적인 셀렉터가 시작부터 불가능한 매우 복잡하거나 레거시 UI(내부 대시보드 등)와 관련된 작업에는 Tarsier와 같은 도구를 탐색하십시오.

미래는 하이브리드입니다

2025년의 브라우저 자동화 환경은 단 하나의 도구가 전쟁에서 승리하는 것이 아닙니다. 대신 가장 중요한 트렌드는 "하나로 모든 것을 해결"하는 사고방식에서 벗어나는 것입니다. 미래는 하이브리드입니다. 점점 더 코드와 AI를 혼합하는 도구 자체뿐만 아니라 자동화를 구축하는 우리의 접근 방식에서도 그렇습니다.

가장 효과적인 팀은 Playwright와 같은 코드 우선 프레임워크의 순수한 성능과 정확성을 Stagehand와 같은 AI 기반 도구의 인텔리전스 및 유연성과 능숙하게 결합할 수 있는 팀일 것입니다. 그들은 예측 가능하고 성능이 중요한 워크플로우 부분에는 명시적인 코드를 사용하고, 역사적으로 안정적으로 자동화하기 어려웠던 동적이고 예측 불가능하며 사용자 대면 요소 처리를 위해 AI를 활용할 것입니다.

이 목록에 있는 도구들의 고유한 강점을 이해함으로써 강력하고 효율적일 뿐만 아니라 탄력적이고 지능적이며 웹에서 다음에 올 모든 것에 대비할 수 있는 자동화 솔루션을 구축할 수 있습니다.