100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

Universal Search Forums API

Name: Universal Search Forums API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 Universal Search Forums 데이터를 받아 가세요. Fans your topic across Reddit, Hacker News, and Korean forums, RRF-fuses + clusters the threads, and enriches hero threads with their top comments by default (East + West). Naver threads are labeled raw (no comment endpoint). Returns a fused `items[]`, raw per-source buckets, thread clusters, and a deterministic computed block (question_share, top_communities). Flat 10cr with coverage-based partial refund.

2026년 7월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

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46개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요

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Universal Search API

Forums API로 무엇을 할 수 있을까요

Forums 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 Universal Search 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/search/forums?query=airpods+pro+3+battery"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/search/forums",
    params={
    'query': 'airpods pro 3 battery',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/search/forums?query=airpods+pro+3+battery",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
query	예	Search query (2–256 chars), forwarded to every forum search.
sources	아니오	Optional CSV allowlist of forum sources (reddit, hackernews, naver_kin, naver_cafe). Mutually exclusive with exclude.
exclude	아니오	Optional CSV blocklist of forum sources. Mutually exclusive with sources.
comments	아니오	Comment enrichment toggle (on\|off, default on). 'off' returns thread-only.
timeframe	아니오	Recency window passed to Reddit; HN filtered client-side (all\|day\|week\|month\|year, default all).
lookback_days	아니오	Alt recency window in days (1–365); HN filtered client-side.

응답 예시

Universal Search Forums 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, Universal Search Forums 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

Universal Search Forums API는 어떻게 동작하나요

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

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

Universal Search Forums 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

Universal Search 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
Universal Search의 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

SocialCrawl 포럼 검색 API가 뭔가요?

GET /v1/search/forums는 검색어 하나를 레딧, 해커뉴스, 네이버 지식iN·카페에서 동시에 찾아서 순위가 매겨진 스레드 목록 하나로 합쳐 줘요. 상위 스레드에는 인기 댓글이 바로 붙어 와서 제목뿐 아니라 실제 대화까지 읽을 수 있어요.

어떤 포럼을 검색하나요?

기본으로 레딧, 해커뉴스, 네이버 지식iN·카페를 검색해요. 선택값인 sources로 검색 범위를 좁히고 exclude로 특정 출처를 뺄 수 있어서, 원하는 커뮤니티만 골라 검색할 수 있어요.

요금은 얼마인가요?

한 번 호출에 10 크레딧이에요. 여러 포럼 출처를 동시에 돌려요. 새 계정은 신용카드 없이 100 크레딧을 무료로 받고, 합친 검색 결과가 하나도 없으면 크레딧을 자동으로 돌려드려요.

기간과 댓글을 조절할 수 있나요?

네. timeframe과 lookback_days로 얼마나 지난 스레드까지 가져올지 정하고, comments로 상위 스레드의 인기 댓글을 붙일지 끌지 정할 수 있어요. 댓글을 끄면 더 가볍고 빠른 목록으로 와요.

포럼을 하나씩 호출하는 것과 뭐가 다른가요?

레딧, 해커뉴스, 네이버 연동을 따로 관리하지 않고 검색어 하나만 보내면 돼요. 결과는 여러 출처에 걸쳐 이미 순위가 매겨지고 합쳐진 채로 와요. 서구와 한국 커뮤니티에서 한 주제가 어디서 오가는지 한 번에 보는 가장 빠른 방법이에요.

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