모든 음식 배달 추적 페이지 스크린샷에서 드라이버 이름, 도착 예정 시간(ETA), 실시간 배송 상태 추출
DoorDash 추적 화면에서 드라이버 이름, 도착 예정 시간(ETA), 배송 상태를 일일이 입력하면 주문당 2분이 걸립니다 — 이 도구는 스크린샷당 5~10초 만에 모든 표시된 추적 데이터를 추출합니다.
스크린샷당 5~10초 · 인쇄된 텍스트 최대 99% 정확도
배송 추적 페이지에서 추출할 수 있는 정보
음식 배송 추적 페이지에는 기사 정보, 이동 지도, 도착 예정 시간(ETA) 카운트다운이 표시되며, 앱마다 구성 방식이 다릅니다. 맞춤 열 추출을 사용하면 필드 이름을 한 번만 입력하면 AI가 DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt, Meituan 전반에서 의미를 기준으로 읽어냅니다. 다음은 대상으로 지정할 수 있는 필드입니다.
앱 브랜딩과 UI 구성 요소로 식별됩니다 — DoorDash, Uber Eats(검은색 헤더), Wolt(파란색 포인트), Deliveroo(청록색).
드라이버 카드, 접이식 패널 또는 하단 시트 안에 작은 텍스트로 표시되는 경우가 많습니다 — 앱마다 스타일이 다릅니다.
"은색 Toyota Prius", "빨간색 Honda Activa" 또는 전기 자전거 — 때로는 번호판 번호와 함께 표시됩니다.
카운트다운 타이머 또는 시간 범위 — "5-10분 내 도착", "오후 7:15까지 도착 예정" — 앱마다 형식이 다릅니다.
"기사님이 이동 중입니다", "라이더가 출발했습니다", "주문을 준비 중입니다" — 같은 상황도 앱마다 표현이 다릅니다.
추적 화면에 표시된 내 주소 — 앱의 주문 목적지와 대조해 확인하세요.
정적 영수증이 아닙니다 — 실시간 지도, 카운트다운, 앱별 UI가 포함된 라이브 대시보드입니다
배송 추적 페이지는 다른 모든 문서 유형과 근본적으로 다릅니다. 고정된 레이아웃이 없고, 매초 변하는 요소를 포함하며, 핵심 데이터 포인트가 기존 OCR로는 파싱할 수 없는 앱별 UI로 감싸져 있습니다. 이 페이지가 특히 어려운 이유와 의미 기반 추출이 이를 처리하는 방법을 소개합니다.
DoorDash는 하단 시트 드라이버 카드가 있는 지도 우선 레이아웃을 사용합니다. Uber Eats는 상단에 상태 표시줄을 배치합니다. Wolt는 중앙 정보 카드를 사용합니다. Deliveroo는 타임라인이 있는 원형 드라이버 사진을 보여줍니다. Meituan은 지도와 상태 피드를 결합합니다. 여섯 개의 앱, 여섯 개의 근본적으로 다른 UI 아키텍처 — 템플릿 기반 도구로는 그 어떤 것도 읽을 수 없습니다.
도착 예정 시간(ETA)은 몇 초마다 업데이트되는 카운트다운입니다. 드라이버 마커는 실시간 지도에서 움직입니다. 기존 OCR은 정적 이미지만 볼 뿐 이러한 움직이는 요소가 무엇을 의미하는지 전혀 알지 못합니다. Reddit 사용자들이 r/UberEATS에 보고한 것처럼, "도착 예정" 시간은 자주 변경됩니다 — "드라이버가 15~20분 동안 정지해 있었는데 15분이 걸렸어야 했기 때문에 스크린샷을 찍었습니다" — 스크린샷만이 그 순간 화면에 표시된 내용의 유일한 기록입니다.
드라이버 이름과 차량 정보는 작은 글씨로 렌더링됩니다 — 접힌 카드나 하단 시트에 "Dasher: 은색 Toyota Prius를 운전하는 Priya"처럼요. 프로모션 배너("Try DashPass!")는 드라이버 정보와 함께 화면 공간을 차지합니다. OCR은 모든 것을 하나의 평면 텍스트 블록으로 읽어 배송 데이터와 마케팅 노이즈를 섞어버립니다.
맞춤 열 추출을 사용하면 열을 한 번만 정의하면 됩니다. AI가 화면 위치가 아닌 의미로 각 값을 찾아냅니다. 드라이버 아이콘이나 차량 텍스트 옆의 이름은 DoorDash의 하단 시트, Uber Eats의 상단 바, Wolt의 중앙 카드 중 어디에 있든 "드라이버 이름"으로 인식됩니다. 레이아웃은 중요하지 않습니다.
AI가 배송 단계의 의미를 인식합니다. "Your Dasher is on the way"(DoorDash), "Courier heading to you"(Deliveroo), "On the way"(Wolt), "Your order is arriving soon"(Uber Eats)은 모두 이동 중 단계로 매핑됩니다. 현재 배송 상태 열에는 각 앱의 원문이 보존되고, 플랫폼 열로 출처를 식별할 수 있습니다.
AI가 추적 페이지 전체를 스캔하여 배송 데이터와 인터페이스 요소를 구분합니다. 움직이는 마커가 있는 실시간 지도는 지도 위젯으로 인식되며 주소와 혼동되지 않습니다. 프로모션 배너와 업셀 CTA는 추적 요소가 아닌 것으로 식별됩니다. 드라이버, 도착 예정 시간(ETA), 상태, 주소만 스프레드시트에 입력됩니다.
여러 앱이 섞인 배송 추적 스크린샷 묶음에서 깔끔한 스프레드시트 하나로
DoorDash로 저녁 식사를, Wolt로 장을, Uber Eats로 늦은 밤 간식을 주문하신다면 — 모든 스크린샷을 한 번에 올렸을 때 어떤 일이 일어나는지 보여드릴게요.
어떤 배송 앱이든 추적 페이지 스크린샷을 업로드하세요
DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt, Meituan 등 사용하시는 모든 앱의 추적 페이지 스크린샷을 올리면 됩니다. 드라이버 카드, 도착 예정 시간(ETA) 카운터, 배송 주소가 한 화면에 담긴 고해상도 스크린샷이 가장 좋은 결과를 냅니다. 메신저 앱으로 전달받은 스크린샷은 차량 번호판 같은 작은 글씨가 선명하지 않을 수 있습니다.
원하는 필드를 지정하세요 — 나머지는 AI가 처리합니다
열을 정의하세요: 플랫폼, 드라이버 이름, 차량, 도착 예정 시간(ETA), 현재 배송 상태, 배송 주소. 플랫폼을 추론 열로 추가하세요 — AI가 각 스크린샷이 어떤 앱인지 시각적 브랜딩으로 식별하므로, 업로드 전에 분류하거나 라벨을 붙일 필요가 없습니다.
Excel로 내보내기 — 배송당 한 행, 모든 앱이 하나의 테이블에
각 추적 페이지 스크린샷이 스프레드시트의 한 행이 됩니다. 드라이버 이름에 "Priya", 차량에 "Silver Toyota Prius", 도착 예정 시간(ETA)에 "3분 후 도착". 앱이 섞인 스크린샷 15장을 일괄 처리하면 결과물은 깔끔한 테이블 하나 — 앱별 설정도, 플랫폼별 분류도, 각 앱에서 수동 복사-붙여넣기도 필요 없습니다.
샘플 출력
| 플랫폼 | 드라이버 이름 | 차량 | 도착 예정 시간(ETA) | 현재 배송 상태 | 배송 주소 |
|---|---|---|---|---|---|
| DoorDash | Priya | 은색 Toyota Prius | 오후 8:15 | Dasher가 이동 중입니다 | 742 Elm St, Apt 4B |
| Uber Eats | Marcus | 검정 Honda Civic · AB12 CDE | 오후 8:22 | 곧 도착 | 12 Oak Lane |
| Wolt | Jonas | 전기 자전거 | 5-10분 | 이동 중 | Keskuskatu 3A, Helsinki |
배송 추적 페이지 추출이 확실한 경우와 한계
추적 페이지는 영수증이 아닙니다. 실시간 배송의 한 순간을 포착한 것입니다. 이 도구가 잘 처리하는 부분과 기대치를 조정해야 하는 부분을 소개합니다.
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전체 화면, 고해상도 추적 페이지 스크린샷 — 드라이버 카드, 도착 예정 시간(ETA) 카운터, 배송 주소가 한 프레임에 담긴 경우입니다. 앱에서 원본 해상도로 캡처한 이미지가 가장 좋은 결과를 냅니다.
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혼합 앱 일괄 처리 — DoorDash, Uber Eats, Wolt, Deliveroo, Meituan 스크린샷을 동일한 열 정의로 함께 처리하며, 앱별 설정이 필요 없습니다.
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건별 배송 증빙 기록 — 진행 중인 각 배송의 스크린샷을 캡처하고 드라이버, 도착 예정 시간(ETA), 상태를 추출하여 앱 간 일관된 로그로 정리합니다.
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실시간 배송 추적 기능은 아닙니다. 캡처 시점에 화면에 보이는 내용을 읽을 뿐이며, 배송 앱의 API에 연결되지 않고, 드라이버 이동 시 자동 새로고침이 없으며, 상태 변경 시 푸시 알림도 보내지 않습니다.
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이미지 압축이 적용된 채팅 앱 스크린샷 (WhatsApp, Messenger, WeChat)은 배송 카드의 차량 번호판이나 드라이버 이름 같은 10pt 크기의 작은 UI 텍스트 선명도를 떨어뜨릴 수 있습니다. 앱 내 원본 스크린샷이 더 나은 결과를 제공합니다.
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비영어권 추적 페이지는 정확한 필드 매핑을 위해 언어별 열 정의가 필요할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
같은 배치에 DoorDash, Uber Eats, Deliveroo, Wolt 배송 추적 페이지 스크린샷을 섞어도 되나요?
네, 가능합니다. 플랫폼, 드라이버 이름, 차량, 도착 예정 시간(ETA), 현재 상태, 배송 주소 등 한 세트의 열을 정의하면 AI가 동일한 정의로 모든 스크린샷을 처리합니다. DoorDash의 하단 시트 드라이버 카드, Uber Eats의 상태 표시줄, Wolt의 중앙 카드 모두 의미적으로 읽힙니다. 드라이버 이름과 도착 예정 시간은 각 앱이 배치한 위치와 관계없이 올바른 열에 입력됩니다. 사전 분류가 필요 없습니다.
현재 배송 상태 열은 앱마다 같은 배송 단계를 다르게 표현하는 것을 인식하나요?
네. AI는 각 상태 문구의 정확한 표현이 아니라 의미를 읽습니다. "Your Dasher is on the way"(DoorDash), "Courier heading to you"(Deliveroo), "On the way"(Wolt), "Your order is arriving soon"(Uber Eats)은 모두 동일한 배송 중 단계로 인식됩니다. 추출된 값은 각 앱의 원래 표현을 현재 배송 상태 열에 그대로 보존하며, 별도의 플랫폼 열을 통해 스프레드시트를 검토할 때 어떤 앱의 용어인지 구분할 수 있습니다.
제가 직접 라벨을 붙이지 않아도 도구가 스크린샷이 어떤 배송 앱에서 왔는지 알 수 있나요?
네 — 이것이 추론 열의 대표적인 활용 사례입니다. 플랫폼이라는 열을 추가하면 AI가 각 플랫폼의 시각적 브랜딩으로 식별합니다. DoorDash의 빨간색과 흰색 색상 구성, Uber Eats의 검은색 헤더 레이아웃, Wolt의 파란색 액센트 카드, Deliveroo의 청록색 브랜딩, Meituan의 노란색과 주황색 UI를 인식합니다. 즉, 서로 다른 앱의 스크린샷을 섞어 넣어도 플랫폼 열이 자동으로 채워집니다. 사전 분류가 필요 없습니다.
추적 페이지에 드라이버 정보를 가리는 프로모션 콘텐츠가 있으면 어떻게 되나요?
AI가 전체 시각적 장면을 스캔하여 배송 추적 데이터와 인터페이스 장식 및 프로모션 콘텐츠를 구분합니다. "Try DashPass!" 배너, "Get 50% off your next order" CTA, "Sign up for alerts" 위젯은 추적 요소가 아닌 것으로 식별되어 추출에서 제외됩니다. 다만 캡처 시점에 전체 화면 인터스티셜 광고나 모달 오버레이가 드라이버 카드나 도착 예정 시간을 일시적으로 가리고 있다면 해당 데이터는 스크린샷에서 읽을 수 없습니다. 가장 완전한 출력을 위해서는 프로모션 모달이 열려 있지 않을 때 추적 페이지를 캡처하세요.
영어 외 다른 언어로 된 배송 추적 페이지에서도 작동하나요?
AI는 중국어, 일본어(Uber Eats Japan), 한국어, 스페인어(Rappi, PedidosYa)를 포함한 60개 이상의 언어로 된 텍스트를 읽습니다. AI가 읽는 언어로 열 이름을 정의하거나, 영어 열 이름을 사용하고 AI가 의미적으로 교차 매핑하도록 할 수 있습니다. 배송 플랫폼이 추적 기능을 다중 탭 패널에 내장한 경우, 추적 화면만 분리된 전체 화면 스크린샷을 캡처하면 여러 탭이 보이는 전체 앱 화면을 캡처하는 것보다 더 안정적인 추출이 가능합니다.
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