100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

Prism Product Reviews API

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

API 한 번의 호출로 Prism Product Reviews 데이터를 받아 가세요. Resolves a product on Amazon (ASIN) + Google Shopping (gid) + Trustpilot and pulls each source's reviews, folded into a per-source rating summary (listed aggregate preferred over sample mean), a retailer matrix, and an LLM topic pass with per-topic rating impact (the model only assigns review ids — averages are recomputed in code). Anchor with `asin`/`gid` for precision (the gid is `product.ext.gid`, NOT the catalogid) or `query` to auto-resolve. Coverage spine = the resolved sources (<0.5 → 50% refund; none → full refund). Commerce legs take 20-60s.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

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Prism API

Product Reviews API로 무엇을 할 수 있을까요

Product 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/product-reviews"

import requests

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

data = response.json()

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

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
query	아니오	Product name to auto-resolve across marketplaces.
asin	아니오	Amazon ASIN to anchor the Amazon axis directly.
gid	아니오	Google product id (gid) to anchor the Google Shopping axis (NOT the catalogid).
sources	아니오	CSV subset of amazon,google_shopping,trustpilot (default all).
country	아니오	Marketplace country (DFS location).
depth	아니오	Reviews per source (Trustpilot clamped ≤20).
competitors	아니오	Optional competitor products for a comparison (validated; deeper sweep is a fast-follow).
include	아니오	Optional leg toggles.

응답 예시

Prism Product 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 Product Reviews 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Prism Product 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 Product 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

제품 리뷰 API는 뭔가요?

GET /v1/prism/product-reviews는 제품 하나의 리뷰를 마켓 통합 관점으로 돌려드려요. 아마존, 구글쇼핑, 트러스트파일럿을 한 번에 조회해서 합산 평점과 주제별 장단점으로 묶어요. 마켓 세 곳을 따로 조회하고 서로 다른 형태를 합칠 필요가 없어요.

제품은 어떻게 지정하나요?

앵커는 딱 하나만 넣어요. 이름으로 찾으려면 query, 아마존을 정확히 잡으려면 asin, 구글쇼핑 ID면 gid예요. 그 앵커로 마켓마다 제품을 찾아 주고, country와 depth로 스토어 지역과 출처별 리뷰 개수를 정할 수 있어요.

마켓 통합 평점에는 뭐가 들어 있나요?

마켓별 내역이 붙은 합산 평점, 모아 온 리뷰 텍스트에서 뽑은 주제별 장단점, 그리고 선택적으로 경쟁 제품 비교가 와요. 평점과 개수는 모델 값을 그대로 쓰지 않고 배정된 리뷰에서 코드로 다시 세서 숫자를 따라가 볼 수 있어요.

product-reviews 요금은 얼마인가요?

한 번 호출에 30 크레딧 정액이고, 동기 JSON 응답 하나로 와요. 커머스 데이터가 느려서 시간이 좀 걸릴 수 있어요. 마켓 다수가 실패하면 부분 환불, 전부 실패하면 30 크레딧을 전액 자동 환불해 드려요. 새 계정은 100 크레딧을 받아요.

경쟁 제품과 비교할 수 있나요?

네. competitors를 넣으면 경쟁 제품마다 같은 마켓 통합 리뷰 관점을 가져와서 나란히 볼 수 있어요. sources로 어떤 마켓을 조회할지 좁히고, include로 응답에 어떤 부가 섹션을 담을지 정할 수 있어요.

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