100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

Prism Audience Questions API

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

API 한 번의 호출로 Prism Audience Questions 데이터를 받아 가세요. Searches Reddit and YouTube (and optionally the universal web search) for a topic, extracts question-shaped titles and comments, and LLM-clusters them into labeled intent groups with verbatim quotes and per-question source counts (the model only labels/groups — counts and quotes are recomputed in code). The clustering degrades to one ungrouped cluster on LLM failure (no refund). Coverage spine = the per-source search legs (<0.5 → 50% refund; all dead → full refund). Great for content/SEO briefs and FAQ generation.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

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46개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요

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Prism API

Audience Questions API로 무엇을 할 수 있을까요

Audience Questions 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-questions?topic=kubernetes+operators"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/audience-questions",
    params={
    'topic': 'kubernetes operators',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/audience-questions?topic=kubernetes+operators",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
topic	예	The topic/keyword to mine audience questions for.
platforms	아니오	CSV subset of reddit,youtube,web (default reddit,youtube).
max_questions	아니오	Cap on questions returned.
threads_per_source	아니오	How many top threads to dig per source.
timeframe	아니오	Recency window.
include	아니오	Set `web` to add the universal-search leg.

응답 예시

Prism Audience Questions 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 Questions 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Prism Audience Questions 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 Questions 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

오디언스 질문 API는 뭔가요?

GET /v1/prism/audience-questions는 어떤 주제에 대해 오디언스가 실제로 던지는 질문을 레딧과 유튜브 스레드에서 모아 돌려드려요. 그걸 누가·무엇·왜·어떻게·비교 의도로 묶어 줘요. 스레드 수십 개를 직접 읽으며 사람들이 뭘 궁금해하는지 찾을 필요가 없어요.

콘텐츠 리서치에 어떻게 쓰나요?

topic만 넣으면 레딧과 유튜브에서 스레드를 가져와 진짜 질문을 뽑고, 의도별로 묶어서 돌려드려요. 그대로 FAQ, 영상 개요, 콘텐츠 브리프로 옮기면 돼요. 키워드 도구의 추측이 아니라 오디언스가 실제로 쓰는 표현을 보여줘요.

어떤 파라미터로 수집을 조절하나요?

platforms로 어떤 출처를 캘지 고르고, max_questions로 돌려받을 질문 개수를 정하고, threads_per_source로 플랫폼마다 얼마나 깊이 훑을지 정해요. timeframe으로 최신성 범위를, include로 어떤 부가 섹션을 받을지 정할 수 있어요.

audience-questions 요금은 얼마인가요?

한 번 호출에 30 크레딧 정액이고, 동기 JSON 응답 하나로 와요. 출처 다수가 실패하면 부분 환불, 전부 실패하면 30 크레딧을 전액 자동 환불해 드려요. 새 계정은 카드 없이 100 크레딧을 받아요.

질문은 어떻게 의도별로 묶이나요?

뽑은 질문을 누가·무엇·왜·어떻게·비교 묶음으로 나눠서, 비교 수요와 방법 수요가 정의를 묻는 질문과 섞이지 않아요. 묶음별 개수는 배정된 질문에서 코드로 다시 세고, 질문마다 원래 스레드로 가는 링크가 붙어 있어요.

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Prism API의 다른 엔드포인트

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