Naver Place Review Scraper (한국어)
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from $0.89 / 1,000 리뷰 수집
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Naver Place Review Scraper (한국어)
네이버 플레이스 리뷰 추출: 방문자 리뷰 본문, 별점, 방문일, 방문자 선택 키워드, 사장님 답글, 사진, 네이버 블로그 리뷰까지. JSON, CSV, Excel로 내보내기.
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You can access the Naver Place Review 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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NEWEST는 최신 리뷰를 먼저 반환합니다. RANKING은 네이버의 추천 순서를 요청하지만, 현재 이를 제공하는 장소에서만 적용됩니다.", "default": "NEWEST" }, "includeReviewPhotos": { "title": "리뷰 사진 포함", "type": "boolean", "description": "각 방문자 리뷰에 첨부된 사진 URL을 추가합니다. 사진 개수는 항상 포함됩니다.", "default": false }, "includeBlogReviews": { "title": "블로그 리뷰 포함", "type": "boolean", "description": "각 장소와 연결된 네이버 블로그 및 네이버 카페 게시글도 함께 수집합니다.", "default": true }, "maxBlogReviewPages": { "title": "최대 블로그 리뷰 페이지 수", "minimum": 1, "maximum": 100, "type": "integer", "description": "장소당 가져올 블로그 리뷰 페이지 수이며, 페이지당 게시글 10개입니다. 네이버는 이 피드를 장소당 약 100개 게시글로 제한합니다.", "default": 10 }, "includeReviewStats": { "title": "리뷰 통계 포함", "type": "boolean", "description": "평균 평점, 별점 분포, 인기 투표 키워드를 담은 통계 행을 장소당 하나씩 추가합니다.", "default": true }, "maxConcurrency": { "title": "최대 동시 처리 장소 수", "minimum": 1, "maximum": 10, "type": "integer", "description": "동시에 수집할 장소 수입니다. 값이 높을수록 여러 장소를 다룰 때 빨라지지만, 프록시 없이는 속도 제한에 걸릴 위험이 커집니다.", "default": 5 }, "proxyConfiguration": { "title": "프록시 설정", "type": "object", "description": "프록시 설정입니다. 대규모 실행 시 속도 제한을 피하기 위해 권장됩니다.", "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 Place Review Scraper (한국어) from the options below:
If you’d like to learn more about how OpenAPI powers GPTs, read our blog post.
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