100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

Prism Audience Overlap API

Name: Prism Audience Overlap API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 Prism Audience Overlap 데이터를 받아 가세요. Samples each creator's recent videos and their commenters, then computes a deterministic audience-overlap: shared commenters, Jaccard index, a/b-only counts, and an honesty `confidence` label (commenters over-index super-fans — a lower bound, never full-audience truth). TikTok-only in v1 (YouTube/Instagram are a fast-follow); a non-tiktok `platform` is rejected. If either creator can't be fetched the overlap is undefined → full refund.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

46개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요

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Prism API

Audience Overlap API로 무엇을 할 수 있을까요

Audience Overlap 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/audience-overlap?handle_a=mkbhd&handle_b=mrwhosetheboss"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/audience-overlap",
    params={
    'handle_a': 'mkbhd',
    'handle_b': 'mrwhosetheboss',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/audience-overlap?handle_a=mkbhd&handle_b=mrwhosetheboss",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
handle_a	예	First TikTok creator handle.
handle_b	예	Second TikTok creator handle.
platform	아니오	Platform (tiktok only in v1; default tiktok).
videos_per_creator	아니오	Recent videos sampled per creator (1–10, default 5) — caps the commenter pull.
depth	아니오	Set `deep` to widen the shared-fan enrichment sample.

응답 예시

Prism Audience Overlap 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 Audience Overlap 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Prism Audience Overlap 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 Audience Overlap 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

Prism Audience Overlap API는 뭔가요?

GET /v1/prism/audience-overlap은 틱톡 핸들 두 개(handle_a, handle_b)를 받아 두 크리에이터의 댓글 작성자 오디언스가 얼마나 겹치는지 재요. 자카드 지수, 공유 팬 수, 신뢰도 라벨을 돌려줘요. 팔로워 추정이 아니라 실제 댓글 작성자로 계산해요.

겹침은 어떻게 계산하나요?

각 크리에이터의 최근 영상에서 댓글 작성자를 표본으로 뽑고, 두 집합을 교차해서 자카드 지수(공유분을 합집합으로 나눈 값)와 실제 공유 팬 수를 내요. 실제 댓글 작성자에 대한 집합 연산이고, 계산에 LLM은 쓰지 않아요.

videos_per_creator와 depth는 뭘 조절하나요?

videos_per_creator는 핸들마다 최근 영상을 몇 개 표본으로 삼을지 정하고, depth는 각 영상에서 댓글 작성자를 얼마나 깊이 가져올지 정해요. 값을 키우면 표본이 넓어지고 신뢰도 라벨이 올라가지만, 한 번 호출에 드는 작업이 늘어요.

요금은 얼마인가요?

한 번 호출에 20 크레딧이에요. 두 크리에이터의 표본 수집과 겹침 계산을 다 포함해요. 새 계정은 신용카드 없이 100 크레딧을 무료로 받아요. 갈래 중 과반이 실패하면 일부를 자동으로 돌려드리고, 전부 실패하면 20 크레딧을 전액 돌려드려요.

팔로워 수 대신 댓글 작성자 겹침을 재는 이유가 뭔가요?

팔로워 수는 도달 범위만 알려줄 뿐, 두 오디언스가 같은 사람인지는 말해 주지 않아요. 댓글 작성자 겹침은 실제로 참여하는 오디언스가 얼마나 겹치는지 보여줘서, 협업을 잡기 전에 겹치는 조합인지 서로 보완되는 조합인지 가릴 수 있어요. 표본 수집과 집합 계산을 한 번에 해 줘요.

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Prism의 모든 엔드포인트가 같은 통합 스키마를 돌려줘요.

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