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Content Analysis Search API

Name: Content Analysis Search API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 Content Analysis Search 데이터를 받아 가세요. Returns paginated web citations (news, blogs, ecommerce, message-boards, organization pages) that mention the keyword, each scored on a 6-axis emotional sentiment model (anger, happiness, love, sadness, share, fun) plus positive/negative/neutral connotation probabilities. This is web-wide brand listening over DataForSEO's citation database — page-level mentions, not native platform posts. Cursor-paginated via `cursor`; `total` is the global match count, not the page size.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

44개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요

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Content Analysis API

Search API로 무엇을 할 수 있을까요

Search 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 Content Analysis 데이터를 한 번의 요청으로 보내드려요. 스크래핑 인프라를 직접 만들거나 유지할 필요가 없어요.

요청 예시

curl -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/content_analysis/search?keyword=openai"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/content_analysis/search",
    params={
    'keyword': 'openai',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/content_analysis/search?keyword=openai",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
keyword	예	Brand or term to find mentions of. Wrap in escaped double-quotes for an exact phrase (e.g. "logitech mouse").
page_type	아니오	Narrow to one or more page types (comma-separated): ecommerce, news, blogs, message-boards, organization. Translated to a page_types filter upstream. (ecommerce \| news \| blogs \| message-boards \| organization)
search_mode	아니오	as_is (default) returns every matching page; one_per_domain dedupes to the top page per domain. (as_is \| one_per_domain)
limit	아니오	Number of citations to return per page (1–100, default 10). Paginate via `cursor` for more.
cursor	아니오	Opaque pagination cursor — pass the `next_cursor` from the previous response to fetch the next page.
order_by	아니오	Sort rules as "field,direction"; separate multiple rules with ";" (e.g. content_info.sentiment_connotations.anger,desc).
filters	아니오	Advanced DataForSEO filter expression as a JSON array (≤8 conditions). Combined with page_type via AND when both are present.

응답 예시

Content Analysis Search API는 무엇을 돌려주나요

모든 응답은 하나의 통합 스키마를 따라요. 크레딧을 쓰기 전에 어떤 필드가 돌아오는지, 실제 응답 본문 그대로 확인해 보세요.

응답 예시 보기

{
  "success": true,
  "platform": "instagram",
  "endpoint": "/v1/instagram/engagement",
  "data": {
    "engagement_rate_percentages": 38.33,
    "recent_posts": 12,
    "followers": 87608035,
    "comments": 528912,
    "likes": 33049046,
    "recent_posts_explanation": "Statistics based on the last 12 posts",
    "id_user": "2278169415",
    "username": "mrbeast",
    "is_private": false,
    "posts_details": [
      {
        "likes": 5636982,
        "comments": 69484,
        "taken_at": 1781457954,
        "datetime": "2026-06-14 20:25:54",
        "hours_since_post": 461,
        "time_ago": "19 days ago",
        "likes_per_hour": 12228,
        "comments_per_hour": 151
      },
      {
        "likes": 20000768,
        "comments": 223510,
        "taken_at": 1732824650,
        "datetime": "2024-11-28 23:10:50",
        "hours_since_post": 13971,
        "time_ago": "2 years ago",
        "likes_per_hour": 1432,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 929226,
        "comments": 30633,
        "taken_at": 1782232475,
        "datetime": "2026-06-23 19:34:35",
        "hours_since_post": 246,
        "time_ago": "10 days ago",
        "likes_per_hour": 3777,
        "comments_per_hour": 125
      },
      {
        "likes": 487761,
        "comments": 22482,
        "taken_at": 1781799425,
        "datetime": "2026-06-18 19:17:05",
        "hours_since_post": 366,
        "time_ago": "15 days ago",
        "likes_per_hour": 1333,
        "comments_per_hour": 61
      },
      {
        "likes": 712265,
        "comments": 15716,
        "taken_at": 1781366405,
        "datetime": "2026-06-13 19:00:05",
        "hours_since_post": 487,
        "time_ago": "20 days ago",
        "likes_per_hour": 1463,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 1475116,
        "comments": 35386,
        "taken_at": 1781277094,
        "datetime": "2026-06-12 18:11:34",
        "hours_since_post": 512,
        "time_ago": "21 days ago",
        "likes_per_hour": 2881,
        "comments_per_hour": 69
      },
      {
        "likes": 1108220,
        "comments": 26632,
        "taken_at": 1780160249,
        "datetime": "2026-05-30 19:57:29",
        "hours_since_post": 822,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 1348,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 542948,
        "comments": 28476,
        "taken_at": 1779375582,
        "datetime": "2026-05-21 17:59:42",
        "hours_since_post": 1040,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 522,
        "comments_per_hour": 27
      },
      {
        "likes": 698514,
        "comments": 24401,
        "taken_at": 1779120014,
        "datetime": "2026-05-18 19:00:14",
        "hours_since_post": 1111,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 629,
        "comments_per_hour": 22
      },
      {
        "likes": 468000,
        "comments": 13548,
        "taken_at": 1778947209,
        "datetime": "2026-05-16 19:00:09",
        "hours_since_post": 1159,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 404,
        "comments_per_hour": 12
      },
      {
        "likes": 526594,
        "comments": 24411,
        "taken_at": 1777737719,
        "datetime": "2026-05-02 19:01:59",
        "hours_since_post": 1495,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 352,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 462652,
        "comments": 14233,
        "taken_at": 1777580305,
        "datetime": "2026-04-30 23:18:25",
        "hours_since_post": 1538,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 301,
        "comments_per_hour": 9
      }
    ]
  },
  "credits_used": 5,
  "credits_remaining": 9999,
  "request_id": "req_example000000",
  "cached": false
}

Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, Content Analysis Search 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Content Analysis Search API는 어떻게 동작하나요

API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

Content Analysis Search 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

Content Analysis 데이터 추출에서 까다로운 부분은 SocialCrawl이 가려 드려요. 통합 스키마, AI 인리치먼트, 그리고 코드에 남지 않는 플랫폼 로직까지.

모든 플랫폼이 같은 스키마 — 연동은 한 번이면 끝이에요
엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때 참여율·예상 도달·카테고리·언어 같은 계산 필드도 함께 와요
스크래핑 인프라도, 프록시도, 속도 제한도 신경 쓰지 않아도 돼요
Content Analysis의 현재 공개 데이터 — 엔드포인트별로 문서에 적힌 캐시 구간을 쓰고 적중하면 0크레딧이에요. Cache-Control: no-cache를 보내면 정상 요금으로 새로 조회해요

개발자 우선

소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법

개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 44개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.

모든 플랫폼을 하나의 스키마로

동일한 응답 구조로 44개 플랫폼을 조회하세요. 연동은 한 번이면 충분합니다.

단순 수집을 넘어 계산된 필드 제공

엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때, 정규화된 레코드에 engagement_rate, estimated_reach, content_category, language를 함께 담아 바로 활용할 수 있습니다.

코드 한 줄 쓰기 전에, 데이터부터

Visual Data Explorer — URL만 붙여넣으면 결과 카드, 정형화된 테이블, CSV 내보내기 기능을 제공합니다.

import requests

response = requests.get(
    'https://www.socialcrawl.dev/v1/tiktok/profile',
    params={'handle': 'charlidamelio'},
    headers={'x-api-key': 'sc_YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()

[ .JSON ]

{
  "success": true,
  "platform": "tiktok",
  "data": {
    "author": {
      "username": "charlidamelio",
      "followers": 152400000
    },
    "engagement": {
      "likes": 12400000000,
      "engagement_rate": 0.087
    },
    "metadata": {
      "language": "en",
      "content_category": "lifestyle"
    }
  }
}

+ 44개 플랫폼

자주 묻는 질문

궁금한 점이 있으신가요? 답변해 드립니다

SocialCrawl의 API, 요금제, 기능에 대한 자주 묻는 질문을 확인하세요.

문의하기

브랜드의 웹 멘션은 어떻게 가져오나요?

GET /v1/content_analysis/search에 keyword 파라미터로 브랜드나 검색어를 담아 호출하면 돼요. 해당 단어를 언급한 웹 페이지가 URL·도메인·국가·언어·제목·스니펫과 6축 감성, 긍정·부정·중립 분류와 함께 페이지네이션돼 와요.

검색 결과에는 어떤 필드가 있나요?

항목마다 url, domain·main_domain, 국가, 언어, domain_rank, page_types, 제목, 스니펫, 6축 감성(anger·happiness·love·sadness·share·fun), 긍정·부정·중립 분류, rating, text_category, 작성일이 담겨요. 모두 하나의 통합 JSON 형태로 와요.

검색 엔드포인트의 페이지네이션은 어떻게 동작하나요?

search는 cursor 기반이에요. cursor를 넘기고 응답의 next_cursor를 읽어 다음 페이지를 받아요. 더 받을 페이지가 없으면 next_cursor는 null이 아니라 아예 빠져요. total은 페이지 크기가 아니라 전체 매칭 수라서 수백만까지 갈 수 있어요.

멘션을 페이지 유형으로 거를 수 있나요?

네, page_type에 ecommerce·news·blogs·message-boards·organization을 CSV로 넘기면 그 유형으로 좁혀져요. search_mode, limit, order_by, 그리고 고급 filters 식까지 더해 결과 범위를 한층 더 조절하실 수 있어요.

브랜드 멘션 검색은 요금이 얼마인가요?

한 번 요청에 5 크레딧이 들어요(어드밴스드 티어). 한 페이지에 멘션이 몇 개 오든 동일해요. 새 계정에는 100 크레딧이 무료로 제공돼서, 신용카드 없이 키워드와 필터를 먼저 테스트해 볼 수 있어요.

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Content Analysis의 모든 엔드포인트가 같은 통합 스키마를 돌려줘요.

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