SNS 댓글 분석: 이미 물은 질문 120개

2026-10-17에 레티놀 주제로 질문 군집을 나열했어요. SNS 댓글 분석에서 그 나열 행은 120개예요. 모든 행의 count는 1이에요. 120개 중 109개가 댓글이에요. 유튜브 댓글 98개와 레딧 댓글 11개를 더한 수예요. 레딧 글 5개와 작성자가 없는 유튜브 시청 페이지 6개는 댓글이 아니에요.

에어프라이어 나열 행 109는 별도 호출이에요. 질문 창은 2025-10-17부터 2026-10-17이고 파라미터는 timeframe=year예요. 검색량 숫자는 이 글에 없어요. 상업 검색을 이긴 글이라고 말하지 않아요. 팔로워에게 물어볼 질문 목록도 아니에요.

청중이 묻는 질문은 댓글에 어떻게 남아 있나요?

제목의 120은 레티놀 호출이 나열한 군집 행이에요. total_questions 100은 상한이라 64/100으로 나누면 other가 나열 행 64/120보다 커 보여요. 분모는 나열 행이에요. 제일 많은 칸은 other 64/120이고 나머지 칸은 다음 절 표에 있어요.

120행의 count는 모두 1이에요. 행 수와 언급 합이 같아서 언급 비중은 만들지 않아요.

출처는 각 행의 첫 인용으로 갈랐어요. 레딧 주소에 comment 경로가 있으면 레딧 댓글이고 그 외 레딧 주소는 레딧 글이에요. 작성자가 있는 유튜브 인용은 유튜브 댓글, 작성자가 없으면 시청 페이지 행이에요. 네이버는 kin.naver.com 인용이라 Q&A예요. 이 규칙으로 세면 유튜브 댓글 98, 레딧 댓글 11, 레딧 글 5, 작성자 없는 유튜브 시청 페이지 6, 네이버 0이에요. 댓글인 행은 98과 11을 더한 109예요. 120 전체가 댓글은 아니에요.

군집 전에 본 텍스트는 580개예요. 판정도 580이고 유지한 후보는 160이에요. 160은 군집 전 숫자예요. 나열 120도 아니고 total_questions 100도 아니에요. 그 160은 전부 판정이 남긴 수예요. 휴리스틱 폴백은 0이고 Q&A 사이트 행도 0이에요. 스레드 수는 읽은 댓글 수가 아니에요. 응답 sources의 레딧 스레드 7과 유튜브 스레드 40은 연 글의 개수예요. 레티놀 다리는 레딧 검색 하나, 레딧 댓글 조회 다섯, 유튜브 검색 하나, 유튜브 댓글 조회 다섯이에요. 모두 HTTP 200이에요. 그 횟수를 댓글 109로 읽지 않아요.

에어프라이어 나열 109는 이 절의 제목 숫자가 아니에요. 표면이 달라서 표는 다음 절에 뒀어요.

유튜브 댓글 분석으로 찾으면 댓글을 저장하는 글이 먼저 나와요. 고정하는 건 그 저장 절차가 아니라, 이미 적힌 질문이 어느 행으로 남았는지예요.

두 토픽은 소셜 질문 전체의 표본이 아니에요.

한국어 검색 상위는 감성 논문과 댓글 수집 글이에요. 2025년 교육 논문은 공부의신 강성태 채널에서 조회수 상위 영상 9개의 댓글을 긍정, 부정, 질문과 피드백/응답, 중립으로 나눠요. 질문은 그 한 칸이고 who, what, why, how, vs로 다시 가르지 않아요. 초록에 댓글 개수와 언어 비율은 없어요. 감성 라벨은 댓글 감성 분석에 맡기고 이 측정은 그 논문의 리뷰가 아니에요. 2021년 수집 글은 텍스트, 작성자, 시각, 좋아요에서 멈춰요. 다른 수집 글의 출력에도 언어 열과 국가 열은 없어요. 언어학 논문은 Wonji's Day와 Cullen Hateberry 두 채널의 말투예요. 없는 개수는 그 논문들에서 만들지 않아요.

의도별로 가르면 어느 질문이 가장 많나요?

라벨은 의도 군집의 영어 키를 그대로 두고 풀이는 누가, 무엇, 왜, 어떻게, 비교, 기타예요. 두 토픽은 더하지 않아요.

퍼센트로 다시 적지 않아요. 반올림하면 합이 어긋날 수 있어요.

레티놀은 행 수와 count 합이 둘 다 120이에요. 언급 비중을 따로 만들지 않아요. 에어프라이어는 나열 행 109, count 합 120, total_questions 100이라 셋이 달라요. 헤드라인 분수는 행을 109로 나눈 값이에요. count 합 120으로 나눈 값은 보조 한 줄만 써요. 에어프라이어 추천의 count 9가 접혀 what 언급은 36/120이고 헤드라인은 행 27/109예요.

count가 2를 넘는 행은 에어프라이어 추천, what, count 9, 하나뿐이에요. count가 2인 행도 있어요. 에어프라이어로 고구마 굽기, 최적의 시간은 얼마인가요?는 what이에요. 에어프라이어 vs 오븐, 고구마 굽기에는 뭐가 더 좋을까요?는 vs예요. 코다리조림, 에어프라이어 활용 가능할까요?는 other예요. 추천만 반복됐다고 줄이면 이 세 행이 빠져요.

레티놀 why는 0/120이고 군집 자체가 응답에 없었어요. 이유가 없다고 단정하지 않아요. other는 레티놀 64/120, 에어프라이어 40/109로 양쪽 다 가장 커요. 질문 검사를 실패한 더미가 아니라 잔여 의도예요. 그 행을 what이나 how로 다시 붙이지 않았어요.

철자와 기호는 고치지 않았어요.

레티놀 who는 이 한 줄뿐이에요. 질문으로 끝나는 긴 댓글이에요. Hi. Except for the products from Joseon, the rest of the brands TEST on ANIMALS. Can you recommend Cruelty Free brands. Thank you!

other에도 질문이 남아 있어요. Do you use sunscreen? 이 잔여 군집이 질문이 아닌 문장만 담는 칸은 아니에요.

vs에는 제품 비교와 리뷰 요청이 같이 있어요. 비교 쪽 예는 Celimax vs Medicube: which retinal booster actually wins for wrinkles? (pharmacist)예요. 리뷰 요청 쪽 예는 Thank you. Please review Kiehl’s and No. 7 rwtinol이에요. rwtinol과 아포스트로피는 원문이에요.

에어프라이어 who는 이 에어프라이어 브랜드 알려주세요, count 1이에요. what에서 가장 많이 접힌 문장은 에어프라이어 추천, count 9예요. why 한 줄은 꽃게찜, 에어프라이어보다 찜기가 더 나은 이유는 뭔가요?이고 count는 1이에요. why 행 전체는 2/109예요. how에서 가져온 한 줄이에요. 에어프라이어로 군밤, 칼집내기 노하우 있나요? vs에서 count 2인 고구마 문장과, other에서 count 2인 코다리조림 문장은 위에서 이미 적었어요.

표면은 이렇게 갈려요. 행동 차이로 읽지 않아요.

에어프라이어는 네이버 Q&A 60, 유튜브 댓글 48, 작성자 없는 유튜브 1이고 레딧은 0이에요. 나열은 109예요. 탐지 단계의 qa_site_rows 71은 이 60보다 앞이라 같은 수가 아니에요. 유지 141도 군집 전 숫자예요. 그때 본 텍스트는 255예요. 유튜브 스레드 20과 네이버 스레드 100은 댓글 수가 아니에요. how 19/109와 vs 20/109가 레티놀 how 6/120, vs 12/120보다 커 보여도 언어 효과로 읽지 않아요. 레티놀 표면은 유튜브 댓글과 레딧이 섞여 있고 에어프라이어 표면은 네이버 Q&A 60/109예요.

댓글 언어 분석은 나라 판별과 뭐가 다른가요?

share는 한 게시물에서 라벨된 댓글의 언어 값이에요. 라벨 수는 n에서 기권을 뺀 수이고 share는 그 언어로 센 수를 라벨 수로 나눈 값이에요. share는 계산형 필드예요. 나라 값이 아니에요. share를 적을 때는 기권 수를 같은 문장에 적어요. too_few가 true이거나 share가 null이면 헤드라인 숫자로 쓰지 않아요.

핸들마다 연 게시물은 1개예요. posts는 1, 성공은 8, 재시도는 없어요. 그 크리에이터의 평소 댓글창이 아니에요. 여덟 게시물의 댓글 n을 더하면 514, 라벨을 더하면 417이에요. 기권을 더하면 97이고 514에서 97을 빼면 417이에요. 이 합은 표본 크기예요. 여덟 게시물을 평균한 언어 구성이 아니에요.

유튜브 댓글 객체에는 언어 필드와 국가 필드가 없어요. 유튜브 댓글 리소스 목록이 그래요. 작성자 채널 아이디도 나라가 아니에요. 댓글 언어 감지는 그 빈칸을 국가로 채우는 일이 아니에요. 열린 게시물의 댓글에 언어 코드를 붙일 뿐이에요.

헤드라인으로 쓸 수 있는 점유만 표에 뒀어요. 칸의 분수는 센 수와 라벨 수예요. n과 기권은 빼지 않았어요.

mkbhd 유튜브 영어는 100/100이에요. n=100, 기권 0, share 1, 구간은 0.9737에서 1이에요. charlidamelio 틱톡의 영어 share 1은 라벨 35/35예요. n=50 가운데 기권은 15라서 댓글 50개 전부가 영어는 아니에요. 구간은 0.9282에서 1이에요. MrBeast 유튜브 영어는 70/86이에요. n=100, 기권 14, share 0.814, 구간은 0.7357에서 0.873이에요. bellapoarch 틱톡 영어는 32/39, n=50, 기권 11, share 0.8205, 구간 0.6998에서 0.8997이에요. BLACKPINK 유튜브는 n=100, 기권 22에서 영어 53/78, share 0.6795, 구간 0.5878에서 0.7591이고 한국어 14/78, share 0.1795, 구간 0.1192에서 0.2613이에요. 그 한국어는 유튜브 댓글 언어로 본 값이고 게시물 하나에만 해당해요. 청중이 한국에 있다는 증거가 아니에요.

share를 헤드라인으로 쓰지 않은 게시물도 있어요. khaby.lame 틱톡에서 영어는 49개 중 24, 라벨 35개 중 24예요. n=49, 기권 14, share는 null, too_few는 true, 구간은 0.5473에서 0.7975예요. 영어 share는 헤드라인 숫자로 쓰지 않아요. 프랑스어는 리드가 아니에요. 라벨 35개 중 7, n=49, 기권 14, share 0.2, 구간 0.1122에서 0.3308이에요. 틱톡 nike의 프랑스어는 50개 중 21, 라벨 32개 중 21이에요. n=50, 기권 18, share는 null, too_few, 구간은 0.5109에서 0.7772예요. 프랑스어 share는 헤드라인 숫자로 쓰지 않아요. 영어는 리드가 아니고 라벨 32개 중 6, n=50, 기권 18, share 0.1875, 구간 0.1002에서 0.3235예요. 분모는 라벨 32예요. 회사 나이키의 나라로 늘리지 않아요. 두 게시물 다 null이 아닌 share를 더해서 빈칸을 other로 채우지 않아요. 가장 큰 언어는 share를 보류한 쪽이에요.

인스타그램 natgeo의 영어 share 1은 규칙상 가능하지만 n=15, 라벨 12, 기권 3, 구간 0.816에서 1이라 리드하지 않아요. divergence는 여덟 호출 모두 false예요. 틱톡 팔로워 표본 n은 150으로 200보다 작아요. 유튜브와 인스타그램의 audience와 follower_locations는 null이에요. 지역은 만들지 않아요. 유튜브 n=100은 세 채널 모두 그렇지만 그 영상 댓글 전부라는 뜻은 아니에요.

이 SNS 댓글 분석을 직접 다시 하려면 어떻게 하나요?

호출 시각은 2026-10-17, 07:14부터 07:18 UTC예요. 질문 창은 두 토픽 모두 2025-10-17부터 2026-10-17이고 파라미터는 timeframe=year예요. 측정 도구는 SocialCrawl이에요.

SocialCrawl API 경로는 두 개예요. 질문은 GET /v1/prism/audience-questions?topic=retinol&timeframe=year로 30크레딧이에요. topic=에어프라이어도 30크레딧이에요. 둘 다 HTTP 200이에요. coverage는 1이고 경고 배열은 없으며 partial_failure는 false예요. 예비 토픽은 부르지 않았어요.

언어는 GET /v1/prism/audience-language에 platform, handle, posts=1을 붙여요. platform은 tiktok, youtube, instagram 중 하나예요. handle은 charlidamelio, khaby.lame, bellapoarch, nike, MrBeast, mkbhd, BLACKPINK, natgeo예요. 성공 8, 연 게시물 1이에요. 400은 없고 재시도도 없어요.

방법론은 audience-questions-v3예요. 군집 method는 intent_choice, 버전은 intent-choice/1이에요. 의도 키는 who, what, why, how, vs, other예요. confidence_floor는 0.5예요. 중복 제거는 canonicalized surface form이에요. 군집 문장은 shortest_verbatim_member예요. 나열 행 분수는 군집 안의 질문 행 수를 그 호출이 실제로 나열한 행 합으로 나눈 값이에요. count를 더한 값은 그 문장으로 접힌 원문 수예요. 레티놀처럼 전부 1이면 행 수와 같아요. 에어프라이어처럼 몇 문장이 접히면 행 수와 달라요. 언어 헤드라인은 too_few가 false이고 share가 null이 아닐 때만 써요. share는 그 게시물에서 라벨된 댓글만 분모로 한 값이에요. 기권까지 넣은 값은 아니에요. 본문의 분모는 그 호출이 나열한 행 수, 120과 109예요. 상한 대비로 적으면 레티놀 120/100, 에어프라이어 109/100이고 합은 1이 아니에요.

실제 과금은 봉투의 credits_used만 봤어요. 질문 30 더하기 30. 언어는 posts=1 기준 틱톡 8이 네 핸들이라 32, 유튜브 2가 세 핸들이라 6, 인스타그램 natgeo 6이에요. 언어 합 44, 전체 104예요. 잔액은 14234에서 14130으로 줄었어요. 잔액을 다시 읽은 GET /v1/credits/balance는 0크레딧이에요. 104에 더하지 않아요. 데이터도 바꾸지 않아요. 페이로드 안의 다리 크레딧 12와 7도 104에 더하지 않아요. 질문 호출에서 이미 30이 빠진 금액이에요. 키 값은 적지 않아요.

자기 키로 위 두 질문 호출과 핸들 여덟의 언어 호출을 우리 데이터 API에 보내요. 군집 행 수를 그 호출이 나열한 행 합으로 나누면 재현할 수 있어요.

토픽은 둘뿐이에요. 레티놀 일부는 댓글이 아니에요. 에어프라이어 다수는 네이버 Q&A예요. share는 기권을 빼므로 기권을 같이 말해야 해요. 지역은 없어요. natgeo는 얇아요. 실패 호출은 없고 환불도 없어요. 빈 군집과 빈 언어는 채우지 않았어요.

자주 묻는 질문

댓글에 적힌 질문은 의도별로 보면 어떻게 나뉘나요?

레티놀은 나열한 120행 기준 other 64/120, what 37/120, vs 12/120, how 6/120, who 1/120이에요. why 군집은 응답에 없어서 0/120이고 이유가 없다고 말하지 않아요. 에어프라이어는 109행 기준 other 40/109, what 27/109, vs 20/109, how 19/109, why 2/109, who 1/109예요. other는 잔여 의도예요. 질문이 아니라는 뜻이 아니에요. 두 토픽을 더하거나 total_questions 100으로 나누지 않아요. SNS 댓글 분석의 분모는 그 호출이 나열한 행이에요.

댓글에 쓰인 언어와 청중의 나라는 같은 말인가요?

같은 말이 아니에요. share는 게시물 하나에서 라벨된 댓글의 언어 비율이에요. BLACKPINK 유튜브 글의 한국어는 14/78, share 0.1795, n 100, 기권 22예요. 그 수는 그 글의 댓글 언어이지, 청중이 한국에 있다는 증거가 아니에요. 유튜브와 인스타그램 audience와 follower_locations는 null이라 지역을 만들지 않아요.

재현하려면 어떤 값이 필요한가요?

질문 경로는 GET /v1/prism/audience-questions, 언어 경로는 GET /v1/prism/audience-language예요. topic은 레티놀과 에어프라이어, timeframe은 year예요. 언어는 posts=1이고 핸들은 charlidamelio, khaby.lame, bellapoarch, nike, MrBeast, mkbhd, BLACKPINK, natgeo예요. 분모는 나열 행이에요. 질문 호출은 각 30크레딧, 언어는 틱톡 8, 유튜브 2, 인스타 6이고 합계는 104예요. 잔액 재확인은 0크레딧이라 104에 더하지 않아요. 키 값과 request id는 쓰지 않아요.

비교라고 묶인 댓글은 뭘 겨냥한 질문인가요?

vs에는 제품 비교와 리뷰 요청이 같이 있어요. 레티놀 원문 한 줄은 Thank you. Please review Kiehl’s and No. 7 rwtinol이에요. rwtinol 철자와 아포스트로피는 고치지 않았어요. 비교만 있는 칸이 아니에요. 나열 행 기준으로 레티놀 vs는 12/120, 에어프라이어 vs는 20/109예요.

같은 두 호출을 자기 키로 다시 보내면 이 표를 재현할 수 있어요. 질문은 레티놀과 에어프라이어에 timeframe=year, 언어는 핸들 여덟에 posts=1이에요. 각 군집의 행 수를 그 호출이 나열한 행 합으로 나누면 돼요. 빈 군집은 채우지 않아요. 레티놀 why가 응답에 없었던 것이 그 예예요. 이미 적힌 신호를 고르는 쪽은 소셜 리스닝으로 리드를 고르는 글에 있어요.