Prism Share Of Voice API
API 한 번의 호출로 Prism Share Of Voice 데이터를 받아 가세요. Per brand, fans out to content_analysis summary/phrase-trends/sentiment plus /search/everywhere (consuming the real per-platform items_by_source counts, not the capped fused list), then computes a published-formula SOV (web + social, equal-weighted by default), optional true-share-of-category (numeric `category_code`), and ESOV (`market_shares`, Binet/Field: a planning signal, not a growth guarantee). The web share is divided from the windowed phrase-trends sum over `date_from`..`date_to`, never from the upstream's all-time `total_count`, which is censored at 4,000,000 and would tie any two brands above that cap at exactly 50/50; the all-time figure still rides along per brand as `web_mentions_all_time` with a `web_mentions_all_time_censored` flag. One axis is chosen for the whole table and named in `methodology.web_axis`, so a brand whose timeline is unavailable can never be compared against a rival's on a different footing; if no brand's timeline is available the table falls back to the all-time totals and `_warnings` states that your window was not applied, and if those totals are censored it returns no web share at all instead of a fabricated tie. Every measured brand is scored on the SAME evidence basis: if one brand's social leg returns nothing, the whole table drops to the axes every brand has, `methodology.basis` names it, and `_warnings` says which brand caused it, so the column is always a real share rather than a mix of formulas. `methodology` ships the weights, the formula, the axis and the denominators, so you can recompute any share by hand from the same payload. Metered at 40cr/brand (20 web-only); a brand whose social search half-failed is automatically cheaper, with the reason legible in `legs[]` + per-brand `coverage`.
2026년 9월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요
브랜드 2개에서 5개까지의 점유 대화량을 인게이지먼트 가중치로 계산해 웹과 소셜로 나누고 감정 분포와 브랜드별 추이까지 반환합니다.
여러 브랜드를 한 번에 맞붙여 볼 때 사용하세요. brand-mentions는 키워드 하나만 다루고 경쟁 구도는 갈라 주지 않습니다.
65개 플랫폼을 병렬로 검색합니다
Share Of Voice API로 무엇을 할 수 있을까요
Share Of Voice 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/share-of-voice?brands=notion%2Ccoda%2Cairtable&include=social%2Cemotions"import requests
response = requests.get(
"https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/share-of-voice",
params={
'brands': 'notion,coda,airtable',
'include': 'social,emotions',
},
headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)
data = response.json()const response = await fetch(
"https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/share-of-voice?brands=notion%2Ccoda%2Cairtable&include=social%2Cemotions",
{
headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
},
);
const data = await response.json();파라미터
| 파라미터 | 필수 | 설명 |
|---|---|---|
| brands | 예 | 2-5 competitor brand names (CSV). |
| category_code | 아니오 | Numeric category-taxonomy code for true-share-of-category (look one up with `GET /v1/content_analysis/categories`). |
| market_shares | 아니오 | JSON map of real market share per brand (fraction or %), e.g. {"notion":0.4,"coda":0.25,"airtable":0.35}, to compute ESOV. |
| include | 아니오 | CSV toggles (default `emotions,social`). Drop `social` for the cheaper web-only variant; drop `emotions` to skip the sentiment leg. The emotion overlay is third-party NLP passed through unmodified and is not scoped to your date window; `methodology.sentiment_provenance` states that on every response that carries it. |
| page_type | 아니오 | Optional surface filter forwarded to the content_analysis legs. (ecommerce | news | blogs | message-boards | organization) |
| date_from | 아니오 | Window start (YYYY-MM-DD). Defaults to 90 days ago. |
| date_to | 아니오 | Window end (YYYY-MM-DD). Defaults to today. |
Prism Share Of Voice 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-8Kq2ZmR4vT9xLb3P",
"cached": false
}Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, Prism Share Of Voice 응답도 같은 필드로 구성돼요.
Prism Share Of Voice API는 어떻게 동작하나요
API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.
메서드
GET
응답 형식
JSON
소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법
개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 65개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.
모든 플랫폼을 하나의 스키마로
동일한 응답 구조로 65개 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 Explorer에 URL만 붙여넣으면 결과 카드와 정형화된 테이블, CSV 내보내기를 바로 사용할 수 있습니다.
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(){
"success": true,
"platform": "tiktok",
"data": {
"author": {
"username": "charlidamelio",
"followers": 152400000
},
"engagement": {
"likes": 12400000000,
"engagement_rate": 0.087
},
"metadata": {
"language": "en",
"content_category": "lifestyle"
}
}
}자주 묻는 질문
API, 요금제, 기능에 대한 질문과 답변입니다.
문의하기Share of Voice API는 뭔가요?
점유율은 어떻게 계산되나요?
ESOV는 뭐고 어떻게 받나요?
share-of-voice 요금은 얼마인가요?
실제 플랫폼별 수치를 쓰나요?
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