Elena Petrova

Elena Petrova

데이터 사이언스

Elena는 데이터 연구와 벤치마크, 그리고 수집된 데이터의 품질에 대해 작성합니다: 이를 측정하고 정제하여 신뢰할 수 있는 데이터셋을 구축하는 방법을 다룹니다.

작성 주제

데이터 연구 및 벤치마크
데이터 품질
데이터셋 구축

Elena Petrova의 아티클

2026년 10월 11일 · 지식

캡차는 봇을 막는가, 그저 속도만 늦추는가? 억제력과 해결률 측정

20년간의 연구가 캡차에 대해 말하는 것: 인간에게 드는 시간, 봇과 AI 에이전트의 해결 빈도, 그리고 이제 캡차가 비용으로서 작동하는 이유.
2026년 10월 8일 · 스크래핑

페이로드 효율성: 스크래핑한 페이지 중 비용을 지불한 상용구는 얼마나 되는가

상위 1,000개 사이트에서 278개의 콘텐츠 페이지를 측정했습니다. 원하는 텍스트는 HTML의 약 1%에 불과하며, 브라우저가 다운로드하는 전체 양에서는 극히 작은 비중을 차지합니다.
2026년 10월 7일 · 레지덴셜 프록시

Shifter, 가장 큰 미국 레지덴셜 IP 풀을 보유하다

저희는 Shifter를 레지덴셜 프록시 벤치마크로 다시 테스트했습니다: 250,000건의 요청 중 212,212개의 활성 미국 IP를 확인했으며, 이는 저희가 측정한 16개 네트워크 중 가장 큰 활성 미국 IP 풀입니다.
2026년 9월 7일 · 사용 사례

네이버 검색 순위 모니터링: 구글 기준으로 측정하면 안 되는 이유

국내 검색의 상당 부분은 여전히 네이버에서 일어납니다. 통합검색, 쇼핑 탭, 플레이스가 각각 다르게 동작하는 환경에서 순위를 정확히 측정하는 방법을 정리했습니다.