복잡한 코딩보다 빠른 자동화를 원한다면 Make, 정밀한 컨트롤이 필요하다면 Python이 답입니다

웹 자동화에서 Python과 Make, 어떤 상황에서 어떤 도구가 더 적합할까요?

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이 글에서는 **Python(Selenium 등)과 Make(노코드 워크플로우 자동화 플랫폼)**를 비교하여
웹 자동화를 구현할 때 각각 어떤 장점과 한계가 있는지를 실전 관점에서 분석합니다
1인 크리에이터, 마케터, 개발자 모두 어떤 툴이 나에게 맞는지 판단할 수 있도록
성능, 사용 편의성, 확장성, 유지관리성 기준으로 비교합니다

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자동화 툴 기본 개요 비교

항목	Python (Selenium 중심)	Make (노코드 자동화 플랫폼)
사용 방식	코드 기반	시각적 워크플로우 구성
대표 용도	복잡한 웹 조작, 크롤링, 테스트	API 연동, 반복 업무 자동화
사용 대상	개발자 중심	비개발자, 기획자, 마케터
유지 관리	직접 코드 수정 필요	인터페이스로 조건 조정 가능
확장성	무제한 (코딩 가능 범위 내)	툴 제한 범위 내

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Python 자동화가 유리한 상황

• UI 조작이 필요한 웹사이트
  (ex. 버튼 클릭, 무한 스크롤, 로그인 후 조작 등)
• 구조가 복잡한 웹페이지 크롤링
  (XPath, CSS 셀렉터 활용)
• 브라우저 렌더링 기반 콘텐츠
  (JS로 동작하는 웹, 동적 로딩 페이지 등)
• 스크린샷, PDF 저장 등 시각 요소 처리

핵심 장점

• 완전한 유연성
• 자동화 테스트/크롤링 고도화 가능
• 반복 태스크 자동 처리

단점

• 개발 지식 필수
• 유지관리·배포 부담
• UI 변경 시 코드 수정 필요

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Make가 더 적합한 자동화 영역

• API 제공 서비스 간 데이터 이동
  (예: Google Sheets → Gmail → Notion 연동)
• 콘텐츠 자동 발행 구조
  (GPT 글 생성 → 워드프레스 업로드 → 슬랙 알림)
• 마케팅 자동화 워크플로우
  (예: 뉴스레터 큐레이션, 소셜 포스트 예약)
• 시간 기반 반복 작업
  (스케줄러 기반 자동 트리거 실행)

핵심 장점

• 시각적 설계로 누구나 자동화 구축 가능
• 외부 API 1,000개 이상 공식 지원
• 유지보수, 조건 수정이 쉽고 빠름

단점

• 비표준 웹사이트 자동화는 어려움
• 반복 수, 요청 수 제한 (요금제에 따라)
• 일부 복잡한 조건은 구현 한계 존재

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실전 예제별 비교

자동화 목적	Python이 유리	Make가 유리
커머스 웹에서 가격 수집	O (Selenium)	X (API 없음 시 어려움)
GPT 글 생성 후 워드프레스 발행	△ (수작업 API 설정 필요)	O (Make에서 전체 자동화 구성)
로그인 후 UI 자동 조작	O (쿠키, 세션 제어 포함)	X (브라우저 UI 접근 불가)
뉴스레터 자동 요약 발송	△ (가능하나 복잡)	O (Notion + Gmail 자동화 쉬움)
특정 버튼 반복 클릭 및 다운로드	O	X

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선택 기준 요약

조건	추천 도구
웹페이지 직접 조작이 필요하다	Python (Selenium)
노코드로 빠른 워크플로우 만들고 싶다	Make
API 없이 화면 기반 작업이 많다	Python
다양한 SaaS 툴 연동 자동화	Make
유지보수까지 고려한 자동화 구조	Make (시각적 관리 쉬움)
자동 테스트 및 대규모 크롤링	Python

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결론: 복잡한 웹은 Python, 반복된 워크플로우는 Make

둘은 경쟁 관계가 아니라 상호 보완 관계입니다

• Make로 API 기반 반복 업무를 자동화하고
• Python으로 화면을 직접 다뤄야 하는 작업을 처리하면
  완전한 자동화 시스템을 구축할 수 있습니다

AI + Python + Make 조합은
2025년형 업무 자동화의 강력한 해답입니다

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