Instagram 팔로워 목록을 API 없이 Excel로 내보내기: 전체 방법과 도구 안내

빠른 네비게이션

• 팔로워 목록을 내보내야 하는 이유
• API 미사용 내보내기 방법 비교
• 방법 1: 전문가용 내보내기 툴 활용
• 방법 2: 브라우저 확장 프로그램
• 방법 3: 수작업 복사 & 붙여넣기
• 방법 4: 자동화 스크립트 솔루션
• Excel 데이터 처리 팁
• 데이터 분석 및 활용
• 주의사항 및 리스크
• FAQ

디지털 마케팅, 소셜미디어 관리 현업에서 Instagram 팔로워 데이터 분석·관리는 필수 역량입니다. 브랜드 마케터, 콘텐츠 크리에이터, 소셜매니저라면, 팔로워 명단을 Excel로 내보내 분석하는 방법이 필수 스킬입니다.

팔로워 명단을 내보내야 하는 이유

비즈니스 가치 분석

1. 오디언스 인사이트 및 분석

• 팔로워의 지역 분포 파악
• 팔로워 관심 태그 분석
• 가치 높은 유저 집단 식별
• 콘텐츠 전략 효과 평가

2. 마케팅 전략 최적화

• 목표별 콘텐츠 기획
• 최적화된 포스팅 시간대 파악
• 파트너 후보 발굴
• 유저 참여율 향상

3. 경쟁사 분석

• 경쟁사 오디언스 구성 분석
• 시장 기회 탐색
• 차별화 전략 개발
• 업계 인플루언서 파악

4. 고객관계관리(CRM)

• 고객 데이터베이스 구축
• 맞춤형 마케팅
• 고객 충성도 향상
• 고객서비스 최적화

데이터 활용 예시

1,000명 이상의 비즈니스 이용자 조사 결과, Instagram 팔로워 데이터 활용률 상위 사례:

빠른 시작이 필요하다면, Instagram Followers Export Tool에서 원클릭으로 내보내기하세요.

API 미사용 내보내기 방법 비교

방법별 장단점

전문 툴:

• ✅ 쉬운 사용법, 원클릭 내보내기
• ✅ 데이터 완전성 높음
• ✅ 대량 처리 지원
• ✅ 데이터 분석 제공
• ❌ 유료 가능성
• ❌ 써드파티 서비스 의존

브라우저 확장 프로그램:

• ✅ 무료 사용
• ✅ 손쉬운 설치
• ✅ 실시간 내보내기
• ❌ 기능 제한
• ❌ 보안 위험 가능성
• ❌ 느린 속도

수작업 복사:

• ✅ 완전 무료
• ✅ 설치 불필요
• ✅ 데이터 보안성 높음
• ❌ 매우 비효율적
• ❌ 오류 발생 가능
• ❌ 대량 데이터 부적합

자동화 스크립트:

• ✅ 맞춤화 용이
• ✅ 처리 효율적
• ✅ 확장성 우수
• ❌ 기술 역량 필요
• ❌ 개발 비용 높음
• ❌ 유지보수 복잡

추천 기준

소규모(<1,000명): 저렴하면서 기본만 필요하다면 수작업 복사나 브라우저 확장 추천

중규모(1,000~10,000명): 효율·비용 밸런스는 전문가용 내보내기 툴이 적합

대규모(1만명 이상): 전문툴 또는 자동화 스크립트가 처리 효율에 강점

방법 1: 전문가용 내보내기 툴 사용

툴 선택 기준

Instagram 팔로워 내보내기 툴을 고를 때 체크 포인트:

1. 데이터 완전성

• Username/Display Name
• Bio
• 팔로워·팔로잉 수
• 인증여부
• 최근 활동일

2. 내보내기 포맷 지원

• Excel (.xlsx)
• CSV
• JSON
• PDF

3. 보안성

• 암호화된 데이터 전송
• 비밀번호 저장하지 않음
• GDPR 준수
• 정기 보안점검

대표 툴 예시

IGExport Pro (추천) 우리의 Instagram Followers Export Tool은 업계 최고 수준 내보내기 기능을 제공합니다:

핵심 기능:

• 팔로워 전체 데이터 원클릭 내보내기
• Excel/CSV 등 다양한 포맷 지원
• 상세 유저 분석 리포트 제공
• 여러 계정 배치 내보내기
• 실시간 데이터 동기화

사용 절차:

1. IGExport 툴 접속
2. 대상 Instagram 유저명 입력
3. 내보내기 포맷 선택(Excel 권장)
4. "내보내기 시작" 클릭
5. 처리 완료 후 파일 다운로드

데이터 필드 예시:

Username | Display Name | Bio | Followers Count | Following Count | Post Count | Verified | Account Type

세부 워크플로우

1단계: 준비

• 네트워크 안정 확인
• 타깃 계정명 준비
• 적절한 시간 선택(혼잡시간 피하기)

2단계: 내보내기 설정

범위: 전체 팔로워/최근 팔로워
포맷: Excel (.xlsx)
항목: 기본+확장정보
정렬: 팔로우순/활동순

3단계: 내보내기 시작

• 시작 버튼 클릭
• 진행상황 모니터링
• 오류시 재시도
• Excel 파일 다운로드

4단계: 데이터 검증

• 데이터 누락 여부 체크
• 주요 필드 정확성 확인
• 실제 팔로워 수와 비교
• 포맷 적정성 확인

고급 기능

배치 내보내기 설정:

export_config = {
    "accounts": ["account1", "account2", "account3"],
    "format": "excel",
    "fields": ["username", "display_name", "bio", "followers_count"],
    "filters": {
        "min_followers": 100,
        "verified_only": False,
        "active_within_days": 30
    }
}

데이터 필터링 옵션:

• 최소 팔로워수
• 인증 계정만
• 최근 활동 필터
• 지역별 필터(가능시)

방법 2: 브라우저 확장 프로그램

크롬 확장 추천

Instagram Follower Export: Instagram 팔로워 내보내기 전용 크롬 확장 프로그램

설치 방법:

1. 크롬 실행
2. Chrome Web Store 접속
3. "Instagram Follower Export" 검색
4. "Chrome에 추가" 클릭
5. 권한 승인

사용법:

1. Instagram 웹 로그인
2. 대상 유저 팔로워 페이지 이동
3. 확장 아이콘 클릭
4. 내보내기 포맷 및 범위 선택
5. 완료 시 다운로드

파이어폭스 대안

IG Data Exporter:
Firefox에서 Instagram 데이터 내보내기 지원

기능:

• 팔로워/팔로잉 리스트 내보내기
• CSV/Excel 포맷 지원
• 내보내기 수량 제한 설정
• 간단 분석 기능 포함

확장 사용 팁

내보내기 속도 최적화:

const exportSettings = {
    batchSize: 50,        
    delay: 2000,          
    maxRetries: 3,        
    includeInactive: false
};

데이터 품질 관리:

• 적절한 내보내기 속도 세팅
• 혼잡 시간 피하기
• 브라우저 캐시 주기적 삭제
• 안정적인 네트워크 사용

보안 유의점

권한 관리:

• 꼭 필요한 권한만 부여
• 자주 업데이트 확인
• 신뢰할 수 없는 확장 자제
• 미사용 확장 빠르게 제거

데이터 보호:

• 공용 PC 사용 금지
• 임시 파일 즉시 삭제
• Excel 파일 비밀번호 설정
• 주요 파일 정기 백업

방법 3: 수동 복사&붙여넣기

효율적 복사 전략

수동 복사는 비효율적이지만 소규모(적은 팔로워)에는 실용적

기본 워크플로우:

1. Instagram 팔로워 페이지 접속
2. 개발자 도구 실행
3. 팔로워 리스트 엘리먼트 찾기
4. 유저 정보 일괄 선택
5. Excel에 붙여넣기

DevTools 추출 예시:

const followers = [];
document.querySelectorAll('a[href*="/"]').forEach(link => {
    const username = link.getAttribute('href').replace('/', '');
    if (username && !username.includes('?')) {
        followers.push(username);
    }
});
console.log(followers);

Excel 템플릿 설계

표준 구조:

A: 번호
B: Username
C: Display Name
D: Bio
E: Followers Count
F: Following Count
G: Post Count
H: Verified Status
I: 비고

데이터 검증:

• Username 형식 확인
• 숫자·범위 체크
• 선택지 목록 활용
• 중복 여부 확인

일괄 처리 팁

빠른 채우기 공식:

=IF(B2<>"", "https://instagram.com/"&B2, "")
=LEN(D2)-LEN(SUBSTITUTE(D2," ",""))+1
=IF(E2>10000, "High Influence", IF(E2>1000, "Medium Influence", "Regular User"))

데이터 정제:

• 중복 제거
• 포맷 표준화
• 누락 정보 보완
• 이상치 표시

방법 4: 자동화 스크립트 솔루션

Python 스크립트 개발

프로그래밍이 가능하다면 직접 팔로워 자동 내보내기 스크립트를 제작할 수 있습니다.

환경 구성:

pip install selenium pandas openpyxl requests beautifulsoup4

기본 스크립트 틀:

import pandas as pd
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import time
import random

class InstagramFollowerExporter:
    def __init__(self):
        self.driver = None
        self.followers_data = []
        
    def setup_driver(self):
        options = webdriver.ChromeOptions()
        options.add_argument('--no-sandbox')
        options.add_argument('--disable-dev-shm-usage')
        self.driver = webdriver.Chrome(options=options)
        
    def login_instagram(self, username, password):
        self.driver.get('https://www.instagram.com/accounts/login/')
        time.sleep(3)
        username_input = self.driver.find_element(By.NAME, 'username')
        password_input = self.driver.find_element(By.NAME, 'password')
        username_input.send_keys(username)
        password_input.send_keys(password)
        login_button = self.driver.find_element(By.XPATH, '//button[@type="submit"]')
        login_button.click()
        time.sleep(5)
        
    def extract_followers(self, target_username, max_followers=1000):
        self.driver.get(f'https://www.instagram.com/{target_username}/')
        time.sleep(3)
        followers_link = self.driver.find_element(By.XPATH, '//a[contains(@href, "/followers/")]')
        followers_link.click()
        time.sleep(3)
        followers_count = 0
        while followers_count < max_followers:
            follower_elements = self.driver.find_elements(By.XPATH, '//div[@role="dialog"]//a')
            for element in follower_elements[followers_count:]:
                try:
                    username = element.get_attribute('href').split('/')[-2]
                    display_name = element.find_element(By.XPATH, './/div').text
                    self.followers_data.append({
                        'username': username,
                        'display_name': display_name,
                        'profile_url': f'https://www.instagram.com/{username}/'
                    })
                    followers_count += 1
                    if followers_count >= max_followers:
                        break
                except Exception as e:
                    continue
            self.driver.execute_script("arguments[0].scrollTop = arguments[0].scrollHeight", 
                                       self.driver.find_element(By.XPATH, '//div[@role="dialog"]'))
            time.sleep(random.uniform(2, 4))
            
    def export_to_excel(self, filename='instagram_followers.xlsx'):
        df = pd.DataFrame(self.followers_data)
        df['follower_index'] = range(1, len(df) + 1)
        df['export_date'] = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
        with pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl') as writer:
            df.to_excel(writer, sheet_name='Followers', index=False)
            summary_df = pd.DataFrame({
                'Metric': ['Total Followers', 'Export Date', 'Data Source'],
                'Value': [len(df), pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d'), 'Instagram']
            })
            summary_df.to_excel(writer, sheet_name='Summary', index=False)
        print(f"Data exported to {filename}")
        
    def close(self):
        if self.driver:
            self.driver.quit()

if __name__ == "__main__":
    exporter = InstagramFollowerExporter()
    try:
        exporter.setup_driver()
        exporter.login_instagram('your_username', 'your_password')
        exporter.extract_followers('target_username', max_followers=500)
        exporter.export_to_excel('followers_export.xlsx')
    finally:
        exporter.close()

스크립트 최적화 팁

성능 최적화 예시:

class OptimizedExporter(InstagramFollowerExporter):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.batch_size = 50
        self.delay_range = (1, 3)
        
    def extract_with_batching(self, target_username, max_followers=1000):
        total_extracted = 0
        while total_extracted < max_followers:
            batch_size = min(self.batch_size, max_followers - total_extracted)
            batch_data = self.extract_batch(batch_size)
            self.followers_data.extend(batch_data)
            total_extracted += len(batch_data)
            delay = random.uniform(*self.delay_range)
            time.sleep(delay)
            print(f"Extracted {total_extracted}/{max_followers} followers")

에러 처리:

def robust_extract(self, target_username, max_followers=1000):
    retry_count = 0
    max_retries = 3
    while retry_count < max_retries:
        try:
            self.extract_followers(target_username, max_followers)
            break
        except Exception as e:
            retry_count += 1
            print(f"Extraction failed, retry {retry_count}/{max_retries}: {e}")
            if retry_count < max_retries:
                time.sleep(30)
            else:
                raise Exception("Max retry reached, extraction failed")

Excel 데이터 처리 팁

데이터 정제·표준화

중복 데이터 처리:

=COUNTIF($B$2:$B$1000,B2)>1
=IF(COUNTIF($B$2:B2,B2)=1,B2,"")

포맷팅 변환:

=SUBSTITUTE(B2,"@","")
=TRIM(CLEAN(C2))
=VALUE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(E2,"K","000"),"M","000000"))

고급 분석 공식

팔로워 등급 분류:

=IF(E2>=100000,"Super Influencer",IF(E2>=10000,"Large Influencer",IF(E2>=1000,"Active User","Regular User")))
=IF(AND(F2/E2>0.1,G2>50),"Highly Active",IF(AND(F2/E2>0.05,G2>10),"Moderately Active","Low Activity"))
=(E2/1000)*0.4+(G2/100)*0.3+IF(H2="Verified",20,0)*0.3

피벗테이블 활용:

1. 데이터 범위 선택
2. 삽입 → 피벗테이블
3. 행: Account Type
4. 값: Count, 평균 팔로워
5. 필터: Verified Status

시각화 차트 테크닉

팔로워 분포:

차트: 컬럼 차트
X축: Influence Level
Y축: 사용자 수
시리즈: Verified Status

성장 트렌드 분석:

차트: 라인 차트
X축: 내보내기 날짜
Y축: 팔로워 수
트렌드라인: 선형회귀

지리별 분포(가능시):

차트: 지도 차트
지역: 국가/지역
값: 팔로워 수
색상: 숫자별

데이터 분석 및 활용

오디언스 인사이트 분석

기초 통계:

=AVERAGE(E:E)
=MEDIAN(E:E)
=STDEV(E:E)
=COUNTIF(H:H,"Verified")/COUNTA(H:H)

고가치 유저 탐색:

=((E2/MAX(E:E))*40) + ((G2/MAX(G:G))*30) + (IF(H2="Verified",20,0)) + ((F2/E2)*10)
=RANK(I2,I:I,0)

마케팅 전략 수립

오디언스 분류:

1. Super Influencers (10만 이상)
   • 전략: 앰배서더, 제품 홍보
   • 예산할당: 40%
   • 예상 ROI: 300%+
2. Medium Influencers (1만~10만)
   • 전략: 체험단, 콘텐츠 협업
   • 예산: 35%
   • ROI: 200~300%
3. Micro-Influencers (1천~1만)
   • 전략: 커뮤니티 확산, 입소문 강화
   • 예산: 25%
   • ROI: 150~200%

콘텐츠 전략 최적화:

=MODE(Activity Time Column)
=COUNTIFS(Tag Column,"*fashion*")/COUNTA(Tag Column)

경쟁사 분석

비교 분석 KPI 예시:

KPIs:
- 팔로워 수 비교
- 성장률 차이
- 참여율 비교
- 오디언스 겹침분석

SWOT 분석 공식:

=IF(MyFollowers>CompetitorFollowers,"Advantage in Follower Count","Need to Improve Follower Count")
=COUNTIFS(CompetitorFollowersCol,"Condition1",MyFollowersCol,"<>Condition1")

더 깊이 있는 경쟁사 인사이트는 Instagram Analytics Complete Guide 참고

주의사항 및 리스크

법적 준수 체크

개인정보 규정:

• GDPR(유럽) 준수
• CCPA(캘리포니아) 준수
• 현지 법규 준수
• 데이터 처리 권한 취득

사용자 약관:

• Instagram 약관 위반 불가
• 데이터 상업적 재판매 금지
• 유저 프라이버시 존중
• 과도한 요청 방지

기술적 리스크 통제

계정 보안:

리스크: 높음
대책:
- 강력한 비번/2FA 사용
- 정기 비밀번호 변경
- 공용 네트워크 피하기
- 이례적 로그인 감시

데이터 보안:

리스크: 중간
대책:
- 민감파일 암호화
- 주요 데이터 정기 백업
- 암호화된 전송
- 권한 제한

운영 리스크:

리스크: 중간
대책:
- 작업 빈도 조절
- 프록시 서버 사용
- 실제 사용자 행위 시뮬레이션
- 모니터링 및 알림 세팅

운영 모범사례

데이터 수집 원칙:

1. 최소화: 꼭 필요한 정보만 수집
2. 투명성: 사용 목적 명확 안내
3. 보안: 전송·보관 안전 보장
4. 시의성: 주기적 업데이트·정제

품질관리 워크플로우:

1. 수집 전
   - 계정 유효성 확인
   - 네트워크 안정 체크
   - 툴 정상작동 점검

2. 수집 중
   - 실시간 진행상황 확인
   - 이상 탐지
   - 로그 기록

3. 수집 후
   - 데이터 누락 여부 점검
   - 정확성 검증
   - 오류·무효 레코드 정리

FAQ

Q1: 내보낸 데이터가 누락될 경우?

가능 원인:

• 불안정한 네트워크
• 타깃 계정의 프라이버시 설정
• 내보내기 툴 기술적 한계
• 임시 Instagram 제한

해결 방법:

1. 네트워크 상태 확인
2. 시간 바꿔 재시도
3. 다양한 툴 교차 확인
4. 툴 고객지원 문의

Q2: 대량 데이터는 어떻게 내보내나요?

배치 처리 방법

def batch_export(total_followers, batch_size=1000):
    batches = []
    for i in range(0, total_followers, batch_size):
        start_index = i
        end_index = min(i + batch_size, total_followers)
        batch_data = export_followers_batch(start_index, end_index)
        batches.append(batch_data)
        time.sleep(60)
    return merge_batches(batches)

성능 팁:

• 비혼잡 시간대 활용
• SSD로 저장
• 메모리 용량 확충
• 불필요한 백그라운드 종료

Q3: 데이터 정확성은 어떻게 확보하나요?

검증 공식:

=COUNTA(B:B)-1
=SUMPRODUCT(--(COUNTIF(B:B,B:B)>1))
=SUMPRODUCT(--(ISERROR(FIND("@",B:B))))

체크리스트:

1. 내보내기 전: 총 팔로워 수 확인
2. 진행 중: 상태·로그 모니터링
3. 종료 후: 실제 수량과 비교
4. 주기적 재검증

Q4: 일정 자동 내보내기 가능할까요?

작업 스케줄링

import schedule
import time

def automated_export():
    try:
        exporter = InstagramFollowerExporter()
        exporter.setup_driver()
        exporter.login_instagram(username, password)
        accounts = ['account1', 'account2', 'account3']
        for account in accounts:
            exporter.extract_followers(account)
            filename = f"{account}_followers_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
            exporter.export_to_excel(filename)
    except Exception as e:
        send_error_notification(str(e))
    finally:
        exporter.close()

schedule.every().monday.at("09:00").do(automated_export)
schedule.every().friday.at("17:00").do(automated_export)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(3600)

Q5: 내보낸 Excel 파일의 추가 분석법?

고급 활용법:

1. 피벗테이블 분석:

• 영향력 등급별 분포
• 인증여부별 품질
• 활동성별 가치

2. 조건부 서식:

=E2>10000
=H2="Verified"
=F2/E2>0.1

3. 매크로 자동화 예시:

Sub AutoAnalysis()
    Range("J1").Value = "Influence Level"
    Range("K1").Value = "Activity Score"
    Range("L1").Value = "Business Value"
    For i = 2 To LastRow
        Cells(i, 10).Formula = "=IF(E" & i & ">100000,""Super Influencer"",""Regular User"")"
        Cells(i, 11).Formula = "=(F" & i & "/E" & i & ")*100"
        Cells(i, 12).Formula = "=J" & i & "*K" & i
    Next i
End Sub

요약 및 전망

핵심 정리

1. 목적·규모별 적합한 내보내기 방법 선택
2. 데이터 정확성·완전성 검증
3. 관련법과 Instagram 약관 준수 강조
4. Excel로 심층 분석
5. 실무경험 기반 지속적 개선

미래 트렌드

기술:

• AI 기반 데이터 분석
• 실시간 데이터 동기화
• 크로스 플랫폼 통합 분석
• 자동화된 마케팅 인사이트

활용확장:

• 정확한 타겟 광고
• 인플루언서 자동 마케팅
• 고객 생애주기 관리
• 브랜드 평판 모니터링

Instagram 데이터 분석 여정 시작하기:

• Instagram Followers Export Tool로 원클릭 내보내기
• Instagram Profile Viewer 분석 도구 활용
• Instagram Analytics Complete Guide로 심화 학습

이 가이드만 있으면 Instagram 팔로워 리스트를 Excel로 내보내는 모든 실전 방법과 팁을 갖추게 됩니다. 데이터 분석의 목표는 더 깊은 오디언스 인사이트, 최적화된 전략, 향상된 비즈니스 성과입니다. 데이터의 이점을 최대한 활용하면서 반드시 프라이버시·법규를 함께 준수하세요.

이 가이드 내 모든 방법과 툴은 합법적 비즈니스 분석 및 연구용입니다. 반드시 현지 법규 및 Instagram 이용약관을 준수하세요.