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Prism App Reviews API

Name: Prism App Reviews API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 Prism App Reviews 데이터를 받아 가세요. One call returns a topic-clustered, sentiment-classified review report across Google Play and the App Store: per-store rating summary (listed aggregate), topic clusters, a pooled daily sentiment timeline, extracted feature requests, and developer-response rate — plus every raw review on the shared canonical Review shape. Resolve by store app_id (com.spotify.music / 324684580) or by `query` to auto-resolve the top app on each requested store. Sync by default; streams Server-Sent Events when the client sends `Accept: text/event-stream` (the DFS review legs + clustering run ~30s). Single-store calls are 10 credits; both stores 15.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

46개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요

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Prism API

App Reviews API로 무엇을 할 수 있을까요

App Reviews 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 Prism 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/prism/app-reviews"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/app-reviews",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/app-reviews",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
google_play_id	아니오	Google Play package name (e.g. com.spotify.music).
app_store_id	아니오	App Store numeric app id (e.g. 324684580).
query	아니오	App name to auto-resolve the top hit on each requested store (when no id is given).
country	아니오	Storefront country (DFS location name or numeric code). Defaults to the DFS default location.
language	아니오	Language code (e.g. en).
depth	아니오	Reviews per store (default 150 Google / 50 Apple, max 600). The App Store returns ~50 at depth 40.
stores	아니오	CSV subset of google_play,app_store. Defaults to whichever ids/query resolve.
include	아니오	CSV of topics,sentiment_timeline,feature_requests,responses (default all). Omitting topics+feature_requests skips the LLM step.

응답 예시

Prism App Reviews 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, Prism App Reviews 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Prism App Reviews API는 어떻게 동작하나요

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

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

Prism App Reviews 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

Prism 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
Prism의 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 46개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.

모든 플랫폼을 하나의 스키마로

동일한 응답 구조로 46개 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"
    }
  }
}

+ 46개 플랫폼

자주 묻는 질문

궁금한 점이 있으신가요? 답변해 드립니다

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

문의하기

두 앱 스토어 리뷰를 한 번에 가져올 수 있나요?

API 키와 함께 GET /v1/prism/app-reviews?query=<앱 이름> 을 호출하면 돼요. 앱 리뷰 API가 구글 플레이와 앱 스토어에서 가장 잘 맞는 앱을 찾아 각 스토어의 리뷰를 가져오고, 같은 형태로 묶어서 돌려드려요. 서로 다른 API를 따로 부르거나 응답을 직접 합칠 필요가 없어요.

감성 분석이랑 주제 분류도 해 주나요?

네. 모델이 한 번에 리뷰를 주제별로 묶고 기능 요청을 뽑아 드려요. 이때 개수와 평균 별점은 모델 값을 그대로 쓰지 않고 배정된 리뷰에서 코드로 다시 계산해요. 날짜별 감성 추이와 스토어별 별점 요약도 함께 와요.

앱 ID 대신 이름으로 찾을 수 있나요?

네. query=<앱 이름> 을 넣으면 요청한 스토어마다 가장 잘 맞는 앱을 찾아 줘요. 정확히 지정하고 싶으면 google_play_id 와 app_store_id 를 직접 넣으면 돼요. country, language, depth 값으로 스토어 지역과 스토어별 리뷰 개수를 정할 수 있어요.

요금은 어떻게 책정되나요?

두 스토어는 15 크레딧, 한 스토어는 10 크레딧 정액이에요. 두 스토어로 요청했는데 한 스토어 리뷰가 실패하면 5 크레딧을 자동으로 환불해 드리고, 모든 리뷰 호출이 실패하면 전액 환불돼요. 주제 분류가 실패해도 추가 비용은 없어요.

리뷰 리포트를 만들어지는 대로 스트리밍으로 받을 수 있나요?

네. Accept: text/event-stream 헤더를 보내면 스토어별 리뷰와 묶은 리포트가 타입이 정의된 SSE 청크로 와요. 마지막엔 사용한 크레딧을 담은 done 청크로 끝나요. 기본값인 application/json 은 전체 리포트를 담은 동기 응답 하나로 와요.

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