Naver Map Scraper (한국어)
Pricing
from $2.29 / 1,000 장소 결과
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Naver Map Scraper (한국어)
네이버 지도 장소를 키워드 또는 URL로 수집: 상호명, 카테고리, 주소, 전화번호, 영업시간, 메뉴, 편의시설, 이미지, 리뷰까지. JSON, CSV, Excel로 내보내기.
Naver Map Scraper (한국어)
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네이버 지도 장소를 키워드 또는 URL로 수집: 상호명, 카테고리, 주소, 전화번호, 영업시간, 메뉴, 편의시설, 이미지, 리뷰까지. JSON, CSV, Excel로 내보내기.
You can access the Naver Map Scraper (한국어) programmatically from your own applications by using the Apify API. You can also choose the language preference from below. To use the Apify API, you’ll need an Apify account and your API token, found in API & Integrations in Apify Console.
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Actor는 각 키워드에 일치하는 장소를 수집합니다.", "items": { "type": "string" } }, "urls": { "title": "장소 URL", "type": "array", "description": "직접 수집할 네이버 지도 장소 URL을 한 줄에 하나씩 입력합니다. 전체 장소 URL, 검색결과 장소 URL, naver.me 단축 링크, m.place.naver.com 모바일 링크를 모두 지원합니다.", "items": { "type": "string" }, "default": [] }, "maxResultsPerKeyword": { "title": "키워드당 최대 결과 수", "minimum": 1, "maximum": 10000, "type": "integer", "description": "각 검색 키워드에서 수집할 최대 장소 수입니다. 네이버 자체 검색결과는 값이 더 높게 설정되어도 약 300개 장소에서 멈춥니다.", "default": 100 }, "includeDetails": { "title": "장소 상세정보 포함", "type": "boolean", "description": "각 장소의 상세 페이지를 가져와 메뉴, 영업시간, 편의시설, 이미지, 설명을 수집합니다. 검색 수준 데이터(상호명, 카테고리, 전화번호, 주소, 좌표, 리뷰 수)만 필요하면 더 빠르고 저렴한 실행을 위해 꺼두세요. 장소 URL로 추가된 항목에는 영향이 없으며, 이 경우 항상 전체 상세정보가 포함됩니다.", "default": true }, "includeReviews": { "title": "리뷰 포함", "type": "boolean", "description": "각 장소의 방문자 리뷰와 네이버 블로그 리뷰를 수집합니다.", "default": false }, "maxReviewPages": { "title": "최대 리뷰 페이지 수", "minimum": 1, "maximum": 1000, "type": "integer", "description": "리뷰가 포함된 경우 장소당 가져올 리뷰 페이지 수입니다. 방문자 리뷰는 페이지당 50개, 블로그 리뷰는 페이지당 10개이며 이 설정과 무관하게 장소당 약 100개로 제한됩니다.", "default": 50 }, "reviewCutoffDate": { "title": "리뷰 기준일", "type": "string", "description": "이 날짜(YYYY-MM-DD) 이후에 작성된 리뷰만 수집합니다. 리뷰는 최신순으로 반환되므로 Actor는 이보다 오래된 리뷰에 도달하면 페이징을 멈춥니다.", "default": "2024-01-01" }, "proxyConfiguration": { "title": "프록시 설정", "type": "object", "description": "Apify Proxy 설정입니다. 요청 제한을 피하려면 대규모 실행 시 사용을 권장합니다.", "default": { "useApifyProxy": true } } } }, "runsResponseSchema": { "type": "object", "properties": { "data": { "type": "object", "properties": { "id": { "type": "string" }, "actId": { "type": "string" }, "userId": { "type": "string" }, "startedAt": { "type": "string", "format": "date-time", "example": "2025-01-08T00:00:00.000Z" }, "finishedAt": { "type": "string", "format": "date-time", "example": "2025-01-08T00:00:00.000Z" }, "status": { "type": "string", "example": "READY" }, "meta": { "type": "object", "properties": { "origin": { "type": "string", "example": "API" }, "userAgent": { "type": "string" } } }, "stats": { "type": "object", "properties": { "inputBodyLen": { "type": "integer", "example": 2000 }, "rebootCount": { "type": "integer", "example": 0 }, "restartCount": { "type": "integer", "example": 0 }, "resurrectCount": { "type": "integer", "example": 0 }, "computeUnits": { "type": "integer", "example": 0 } } }, "options": { "type": "object", "properties": { "build": { "type": "string", "example": "latest" }, "timeoutSecs": { "type": "integer", "example": 300 }, "memoryMbytes": { "type": "integer", "example": 1024 }, "diskMbytes": { "type": "integer", "example": 2048 } } }, "buildId": { "type": "string" }, "defaultKeyValueStoreId": { "type": "string" }, "defaultDatasetId": { "type": "string" }, "defaultRequestQueueId": { "type": "string" }, "buildNumber": { "type": "string", "example": "1.0.0" }, "containerUrl": { "type": "string" }, "usage": { "type": "object", "properties": { "ACTOR_COMPUTE_UNITS": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATASET_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATASET_WRITES": { "type": "integer", "example": 0 }, "KEY_VALUE_STORE_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "KEY_VALUE_STORE_WRITES": { "type": "integer", "example": 1 }, "KEY_VALUE_STORE_LISTS": { "type": "integer", "example": 0 }, "REQUEST_QUEUE_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "REQUEST_QUEUE_WRITES": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATA_TRANSFER_INTERNAL_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATA_TRANSFER_EXTERNAL_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "PROXY_RESIDENTIAL_TRANSFER_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "PROXY_SERPS": { "type": "integer", "example": 0 } } }, "usageTotalUsd": { "type": "number", "example": 0.00005 }, "usageUsd": { "type": "object", "properties": { "ACTOR_COMPUTE_UNITS": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATASET_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATASET_WRITES": { "type": "integer", "example": 0 }, "KEY_VALUE_STORE_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "KEY_VALUE_STORE_WRITES": { "type": "number", "example": 0.00005 }, "KEY_VALUE_STORE_LISTS": { "type": "integer", "example": 0 }, "REQUEST_QUEUE_READS": { "type": "integer", "example": 0 }, "REQUEST_QUEUE_WRITES": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATA_TRANSFER_INTERNAL_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "DATA_TRANSFER_EXTERNAL_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "PROXY_RESIDENTIAL_TRANSFER_GBYTES": { "type": "integer", "example": 0 }, "PROXY_SERPS": { "type": "integer", "example": 0 } } } } } } } } }}OpenAPI is a standard for designing and describing RESTful APIs, allowing developers to define API structure, endpoints, and data formats in a machine-readable way. It simplifies API development, integration, and documentation.
OpenAPI is effective when used with AI agents and GPTs by standardizing how these systems interact with various APIs, for reliable integrations and efficient communication.
By defining machine-readable API specifications, OpenAPI allows AI models like GPTs to understand and use varied data sources, improving accuracy. This accelerates development, reduces errors, and provides context-aware responses, making OpenAPI a core component for AI applications.
You can download the OpenAPI definitions for Naver Map Scraper (한국어) from the options below:
If you’d like to learn more about how OpenAPI powers GPTs, read our blog post.
You can also check out our other API clients: