What is Riveter?
Riveter는 기업과 팀의 웹 기반 데이터 수집을 간소화하고 가속화하도록 설계된 지능형 AI 검색 에이전트입니다. 수동 조사나 맞춤형 스크래핑 솔루션에 일반적으로 필요한 시간, 리소스 또는 엔지니어링 전문 지식 없이 인터넷에서 특정 데이터를 얻어야 하는 흔한 어려움을 Riveter가 해결해 드립니다. Riveter를 사용하면 웹에서 직접 정확하고 실행 가능한 데이터를 얻을 수 있어, 비즈니스 운영과 전략적 의사결정을 강화할 수 있습니다.
주요 기능
🧠 AI 기반 웹 탐색 및 데이터 수집: Riveter의 AI 에이전트는 웹사이트를 지능적으로 탐색하고, 조회하며, 스크래핑하여 관련 페이지로 이동하여 필요한 정보를 정확하게 찾아냅니다. 이로써 복잡한 수동 검색이나 정교한 스크래핑 인프라를 구축할 필요가 없어집니다.
✍️ 프롬프트 기반 데이터 추출: 기존 데이터셋(스프레드시트 등)으로 시작한 다음, 자연어 프롬프트를 사용하여 Riveter에게 새 열에 어떤 데이터를 원하는지 알려주기만 하면 됩니다. 이는 수 시간의 수동 작업을 자동화하여 모호한 요청도 구조화된 데이터로 변환합니다.
🔍 포괄적인 데이터 소스 이해: 웹 검색, 웹 스크래핑, LLM, PDF 스크래핑 및 이미지 이해를 포함한 고급 AI 도구를 활용하여 Riveter는 방대한 온라인 소스에서 데이터를 추출할 수 있으며, 더욱 풍부하고 완전한 데이터셋을 제공합니다.
✅ 완전한 감사 가능성 및 정확성: Riveter는 단순히 데이터를 제공하는 것을 넘어, 완전한 투명성을 제공합니다. 원본 소스, 추론 과정, 감사 로그를 제공하여 각 정보가 어떻게 발견되었는지 정확히 이해할 수 있게 하며, 검증 가능한 정확성을 보장합니다.
활용 사례
Riveter는 다양한 팀이 데이터 기반 전략을 강화할 수 있도록 지원합니다:
이커머스 시장 조사 가속화: 광범위한 수동 작업 없이 경쟁사 제품 세부 정보, 가격 전략 및 시장 동향을 신속하게 수집하여 자사의 제품 및 포지셔닝에 활용할 수 있습니다.
리스크 및 사기 관리 강화: 기업, 개인 또는 제품에 대한 맞춤형 데이터 포인트를 수집하여 리스크 정책을 강화하고, 더 정보에 입각하고 견고한 의사결정을 보장합니다.
영업 및 시장 진출(GTM) 준비 간소화: 중요한 통찰력으로 고객 프로필을 풍부하게 하여 영업팀이 통화에 더 잘 준비하고 임할 수 있도록 하며, 타겟 마케팅을 위해 사용자를 더 효과적으로 세분화할 수 있도록 합니다.
왜 Riveter를 선택해야 할까요?
Riveter는 복잡한 데이터 수집을 직관적이고 효율적인 프로세스로 전환하여, 기존 방식 대비 상당한 이점을 제공합니다:
손쉬운 구현, 엔지니어링 불필요: 맞춤형 스크래퍼 구축, 프록시 관리 또는 SERP API 통합과 달리, Riveter는 복잡한 데이터 워크플로우를 몇 분 만에 자동화할 수 있도록 합니다. 필요한 데이터를 얻기 위해 별도의 전문 엔지니어링 팀이 필요 없습니다.
탁월한 속도와 효율성: Riveter는 수동 조사보다 훨씬 빠르며, 수백만 건의 검색을 자동화하고 최대 100배 더 빠른 결과를 제공합니다. 이는 데이터 행당 평균 10분의 시간과 약 30달러의 비용을 절감하여, 팀이 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.
완전한 투명성을 갖춘 일관되고 신뢰할 수 있는 결과: 95%의 적중률로, Riveter는 일관되고 정확한 데이터를 제공합니다. 원본 소스, 추론 과정, 감사 로그를 제공하는 완벽한 감사 기능을 통해 신뢰를 구축하고 모든 정보를 검증할 수 있습니다.
결론
Riveter는 조직이 웹 데이터를 획득하고 활용하는 방식을 혁신하는 필수적인 AI 파트너입니다. 지루한 조사와 복잡한 스크래핑 작업을 자동화하여, 필요로 하는 정확하고 고품질의 정보를 더 빠르고 신뢰할 수 있게 제공합니다. 이를 통해 팀은 더 현명하고 데이터 기반의 의사결정을 내리고 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있게 됩니다.
More information on Riveter
Launched
2024-09
Pricing Model
Freemium
Starting Price
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Riveter was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-08-29.
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