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소셜 미디어 데이터 API, 한 번의 호출로 답 전부를

Prism 호출 한 번이, 직접 엮어야 했던 열두 개의 스크래퍼를 대신해요. 42개 플랫폼 — 소셜, 포럼, 리뷰, AI 답변 엔진 — 으로 동시에 펼쳐 나가, 결과를 코드로 융합하고 점수를 매겨, 완성된 답 하나로 돌려드려요. 점유율, 감성, 가짜 리뷰 등급, AI 노출까지. 다른 어디에도 없는 기술이에요.

API 키 받기문서 보러가기
curl https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/share-of-voice \
  -G --data-urlencode "brand=Notion" \
  --data-urlencode "competitors=Obsidian,Coda" \
  -H "x-api-key: $SC_KEY"
[ .JSON ]
{
  "endpoint": "prism/share-of-voice",
  "blended_sov_pct": 41.8,
  "brands": [
    { "name": "Notion",   "sov_pct": 41.8, "trend": "+3.2" },
    { "name": "Obsidian", "sov_pct": 24.1, "trend": "-1.0" },
    { "name": "Coda",     "sov_pct": 19.7, "trend": "+0.4" }
  ],
  "window": "30d",
  "credits": 7
}

42개 플랫폼 · 264개 엔드포인트 · 30+ 컴포지트 레시피 · 과금은 한 번, 커버리지 낮으면 환불

42개의 SNS 플랫폼 지원

TikTok logoTikTokInstagram logoInstagramYouTube logoYouTubeX logoXLinkedIn logoLinkedIn
지금의 문제

흩어진 소셜 데이터, 지금은 통합도 내 몫

플랫폼마다 말이 달라요. 인증도, 응답 모양도, 페이징 규칙도 제각각이죠. 열두 개를 하나의 답으로 엮는 건 몇 주짜리 글루 코드고, 유지비 청구서는 끊기지 않아요.

  • 인증 × N소스를 하나 더할 때마다 키, 헤더, 토큰 절차가 새로 생겨요.
  • 스키마 × N필드 하나 쓰려면 먼저 정규화해야 할 응답 모양이 열두 개예요.
  • 페이징 × N커서, 오프셋, 레이트 리밋 — 플랫폼마다 제 규칙대로 움직여요.
  • 계산도 내 몫융합, 중복 제거, 감성, 점수까지 전부 직접 짜고, 직접 살려둬야 해요.
TikTok logoTikTokReddit logoRedditYouTube logoYouTubeTrustpilot logoTrustpilotNaver logoNaveryour_code.py하나로 꿰매는 중…
Prism이 일하는 방식

요청 하나가 들어가고, 완성된 답 하나가 나오기

요청 하나만 보내세요. Prism이 관련된 모든 플랫폼으로 동시에 펼친 다음, 결정론적 코드가 결과를 융합하고 중복을 걸러내 하나의 구조화된 답으로 점수를 매겨드려요. 오케스트레이션은 내 쪽에서 할 게 없고요.

1단계

요청 하나만 보내요

GET /v1/prism/…
2단계

Prism이 서버에서 펼쳐요

플랫폼 9곳 · 병렬
3단계

코드가 하나의 답으로 접어요

응답 1개 · 한 번 과금

이야기는 LLM이, 계산은 코드가 해요. 그래서 숫자가 재현돼요. 하나의 봉투, 한 번의 과금 — 커버리지가 기준 아래로 떨어지는 순간 자동으로 일부를 환불해 드려요.

내부 동작

한 번의 호출, 모든 소스, 응답에 이름까지

엔드포인트 하나만 부르면 돼요. Prism이 관련된 모든 플랫폼에 동시에 질의해 결과를 융합하고 중복을 걸러낸 뒤, 결정론적 코드로 점수를 매겨 하나의 봉투로 접어드려요. 소스별 내역은 직접 감사할 수 있게 함께 담겨요. 소스 절반 이상을 놓치면 50%를 자동으로 돌려드려요.

GET /v1/prism/review-integrity

Review integrity

Grades a product's reviews A to F by stress-testing ratings across Amazon, Trustpilot, and forums with a Welch t-test and bimodality check. No LLM, fully reproducible.

Fake-review detectionTrust & safetyMarketplacesE-commerce
Amazon logoAmazonGoogle Shopping logoGoogle ShoppingTrustpilot logoTrustpilotContent Analysis (web + forums) logoContent Analysis (web + forums)
호출 한 번 → 소스 4곳 병렬
{
  "grade": "F",
  "signals": [
    {
      "name": "cross_source_rating_divergence",
      "verdict": "fail",
      "evidence": {
        "gap": 3.54,
        "t_stat": 9.95,
        "sources": [
          "amazon",
          "trustpilot"
        ]
      }
    },
    {
      "name": "distribution_bimodality",
      "verdict": "warn",
      "evidence": {
        "bimodality_coefficient": 0.77
      }
    }
  ],
  "per_source_ratings": [
    {
      "source": "amazon",
      "value": 4.5,
      "n": 10500
    },
    {
      "source": "trustpilot",
      "value": 1.33,
      "n": 12
    }
  ]
}
GET /v1/prism/share-of-voice

Share of voice

Returns one blended, engagement-weighted share-of-voice percentage versus up to five rivals, split into web and social, with the trend baked in.

Share of voiceCompetitive intelBrand monitoringMarket research
Content Analysis (web) logoContent Analysis (web)Universal Search (everywhere) logoUniversal Search (everywhere)
호출 한 번 → 소스 2곳 병렬
{
  "per_brand": [
    {
      "brand": "Notion",
      "sov_pct": 0.686,
      "web_sov_pct": 0.508,
      "social_sov_pct": 0.864,
      "trend": "falling",
      "engagement_sum": 295624037
    }
  ],
  "category_denominator": 2,
  "methodology_version": "sov.v1"
}
GET /v1/prism/ai-visibility

AI visibility

Measures how often ChatGPT, Gemini, and Perplexity name your brand, and which domains they cite instead, for answer engine and generative engine optimization.

Answer engine optimizationLLM SEOAI visibilityCompetitive intel
Perplexity logoPerplexityGGrok
호출 한 번 → 소스 2곳 병렬
{
  "per_brand": {
    "SocialCrawl": {
      "visibility_pct": {
        "overall": 0
      },
      "n_runs": {
        "perplexity": 5
      }
    }
  },
  "citations": [
    {
      "domain": "data365.co",
      "count": 5,
      "share": 1,
      "you_rank": false
    },
    {
      "domain": "cm-alliance.com",
      "count": 5,
      "share": 1,
      "you_rank": false
    }
  ]
}
GET /v1/prism/crisis-radar

Crisis radar

Runs a 7-day rolling z-score on mention volume and negative share to flag calm, watch, alert, or crisis, then escalates to a severity grade on a confirmed breach.

Crisis commsEarly warningBrand monitoringSocial media monitoring
Content Analysis (phrase-trends + sentiment) logoContent Analysis (phrase-trends + sentiment)Universal Search (everywhere) logoUniversal Search (everywhere)Reddit logoRedditX (Twitter) ai-search logoX (Twitter) ai-search
호출 한 번 → 소스 4곳 병렬
{
  "alert_level": "calm",
  "breached": false,
  "z_volume": null,
  "z_negative_share": null
}
GET /v1/prism/brand-mentions

Brand mentions

Folds web and social into one mention report: volume timeline, sentiment split, top sources, and a computed trajectory, all in a single call.

Social media monitoringSentiment analysisPRBrand monitoring
Content Analysis (web mention corpus) logoContent Analysis (web mention corpus)
호출 한 번 → 소스 1곳 병렬
{
  "computed": {
    "total_count": 4743608,
    "sentiment_breakdown": {
      "positive": 1297936,
      "negative": 1417496,
      "neutral": 1807472
    },
    "top_domains": [
      {
        "domain": "integrately.com",
        "share": 0.012
      }
    ]
  }
}
GET /v1/search/forums

Forum search

Fans a topic across Reddit, Hacker News, and Korean forums (Naver), then RRF-fuses, clusters, and comment-enriches the threads that matter.

Voice of customerForum researchKorea gapSocial listening
Reddit logoRedditHacker News logoHacker NewsNaver (지식iN / 카페) logoNaver (지식iN / 카페)
호출 한 번 → 소스 3곳 병렬
{
  "computed": {
    "question_share": 0.33,
    "top_communities": [
      {
        "container": "r/airpods",
        "thread_count": 5
      },
      {
        "container": "Hacker News",
        "thread_count": 2
      }
    ]
  },
  "coverage": 1,
  "sources_succeeded": [
    "reddit",
    "hackernews"
  ]
}
해자

다른 벤더는 엔드포인트 하나 뒤에 못 담는 오케스트레이션

Prism은 독자적인 컴포지트 API 기술이에요. 레시피 하나하나가, 남들은 직접 짓고 잇고 돌봐야 하는 펼침, 융합, 결정론적 점수를 요청 하나로 접어낸 거예요.

한 번에 끝나는 스레드

스레드, 그 댓글, 커뮤니티 출처를 한 번에 돌려주는 API는 없어요. Prism은 서버에서 해서 봉투 하나로 건네드려요.

두 액터가 아니라 한 번의 호출

쏘고, 기다리고, 꿰매는 두-액터 스크래핑 방식과 작별하세요. 요청 하나가 완성된 결과를 돌려줘요, 체이닝 없이.

LLM 없는 판정

가짜 리뷰 채점이 느낌이 아니라 Welch t-test와 이봉성 검정에서 나와요. 같은 제품을 넣으면 언제나 같은 A–F 등급이 나오고요.

묻지 않아도 나오는 의견 레이어

Reddit, Hacker News, 그리고 한국 인터넷(Naver) — 서구권 도구가 색인하지 않는, 묻지 않아도 나오는 의견 레이어 — 를 한 번의 호출로 융합해요.

“어떤 엔드포인트를 불러야 할지 모를 때 부르는 엔드포인트.”
이런 걸 만들 수 있어요

대표 레시피, 한 번의 호출에 끝난 작업 하나

레시피마다 완성된 결과를 돌려줘요 — 등급 하나, 퍼센트 하나, 정렬된 피드 하나 — 조립할 원시 행이 아니라. 하나를 골라 아래 라이브 API에 실제 요청을 날려보세요.

가짜 리뷰 잡아내기

Amazon, Trustpilot, 포럼을 아우르는 A–F 무결성 등급.

/v1/prism/review-integrity

내 AI 노출 추적하기

ChatGPT, Gemini, Perplexity가 내 브랜드를 얼마나 부르는지.

/v1/prism/ai-visibility

점유율 재기

경쟁사 최대 다섯 곳과의 웹·소셜 점유율 %.

/v1/prism/share-of-voice

브랜드 언급 모니터링

볼륨, 감성, 타임라인, 추이를 한 번의 호출로.

/v1/prism/brand-mentions

포럼 검색하기

Reddit, Hacker News, 한국 인터넷을 융합해 정렬한 결과.

/v1/search/forums

URL 하나로 전체 데이터

소셜이든 커머스든 URL을 붙이면 맞는 엔드포인트의 JSON을 받아요.

/v1/prism/lookup

근거까지 붙은 AI 답변

Perplexity, Grok, Tavily의 합의를 인용과 함께 병합해요.

/v1/prism/answers

위기 레이더

브랜드 위기가 시작되는 순간 Z-score로 알려줘요.

/v1/prism/crisis-radar
Prism API30개 엔드포인트 지원
문서 보기
GET/v1/prism/lookup?url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DA9TikdsD5eg
$ curl https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/lookup?url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DA9TikdsD5eg \
    -H "x-api-key: sc_YOUR_API_KEY"
— · 대기 중
// 위에서 파라미터 값을 바꿔보고 "실행해보기"를 누르면 실제 응답이 바로 도착해요
30+ 컴포지트 엔드포인트 둘러보기
Prism 위에서 만드는 사람들

하나의 키를, 우리 팀이 실제로 마주한 일에 겨눠서

같은 API 키, 같은 크레딧 시스템. 팀마다 답이 필요한 질문에 겨눠요.

브랜드·PR 팀

아침 스탠드업에 들어설 때 이미 언급 볼륨, 감성 비율, 추세가 어디로 향하는지 알고 있어요 — 모든 플랫폼을, 호출 한 번에.

GET/v1/prism/brand-mentions

경쟁 인텔리전스

경쟁사 최대 다섯 곳 대비 대화를 얼마나 차지하는지 정확히 봐요 — 웹과 소셜을 하나의 점유율 숫자로 블렌딩해서.

GET/v1/prism/share-of-voice

AI·GEO 마케터

ChatGPT, Gemini, Perplexity가 내 브랜드를 얼마나 부르고 대신 어떤 도메인을 인용하는지 추적해요 — answer engine optimization과 generative engine optimization, 새로운 LLM SEO를 드디어 잴 수 있어요.

GET/v1/prism/ai-visibility

크리에이터 마케팅 팀

어떤 크리에이터 URL이든 넣으면 깔끔한 지표로 돌려드려요 — 오디언스, 인게이지먼트, 카테고리 — 플랫폼별로 유지할 연동은 0개고요.

GET/v1/prism/lookup

신뢰·안전

조직적인 리뷰 조작을, 결정론적 A–F 등급과 그 뒤의 통계까지 함께 잡아내요 — 직감이 아니라, 리포트에서 방어되는 근거로.

GET/v1/prism/review-integrity

글로벌 브랜드 · 한국 공백

Reddit, Hacker News 옆에 한국 인터넷을 색인하고, 서구권 소셜 도구가 절대 보여주지 않는 존재감 공백을 재요.

GET/v1/search/forums
약속이 아니라 증거

만들고 검증했어요, 베이퍼웨어가 아니라

42지원 플랫폼하나의 크레딧 시스템
264엔드포인트, 하나의 스키마REST + SDK
30+컴포지트 레시피완성된 답
2,000+테스트, 라이브 검증실제 업스트림

모든 레시피를 실제 업스트림과 실제 크레딧 원장으로 스모크 테스트했어요.

이렇게 달라요

Prism은 대시보드가 아니라 API예요 — 그게 핵심이고요

로그인할 화면이 필요하면 대시보드를 사세요. 내 제품, 에이전트, 파이프라인으로 바로 흘러드는 완성된 소셜 인텔리전스가 필요하면 Prism을 부르세요.

하나의 요청 모양

Prism
네 — 엔드포인트 하나
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — 여러 모양을 직접 연결

플랫폼을 아우르는 통합 스키마

Prism
네 — 모든 플랫폼
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — 정규화는 직접

지표를 대신 계산

Prism
네 — 결정론적 코드
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — 계산은 전부 직접

한국 + 서구권 포럼

Prism
네 — Naver, Reddit, HN
직접 구축 또는 대시보드
없어요 — 각각 직접 구축

AI 노출 기본 내장

Prism
네 — 엔드포인트 하나
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — 아예 없음

완성된 답당 과금

Prism
네 — 크레딧, 커버리지 낮으면 환불
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — 좌석당 또는 인프라 유지비

개발자 네이티브(UI가 아닌 API)

Prism
네 — REST와 SDK
직접 구축 또는 대시보드
아니요 — UI 우선
요금제

스크래퍼당이 아니라, 완성된 답당으로 내기

완성된 답 하나당 크레딧 한 번이에요 — 커버리지가 얇게 돌아오면 자동으로 일부를 환불해 드려요. 반쪽짜리 답에 제값을 내는 일은 없어요. 264개 엔드포인트 전부와 같은 키, 같은 크레딧 시스템이고요. 새 계약도, 좌석도, 컴퓨트 단위도 없어요.

요금제 보기API 요금제 보기
최소5크레딧 / 답커버리지 기준 미만이면 일부 환불. 크레딧은 만료되지 않아요. 구독도, 좌석도 없어요.

자주 묻는 질문

원하는 답을 못 찾으셨나요? 팀에 문의하기 또는 아래 AI 에이전트에게 물어보세요

여러 플랫폼을 대신 오케스트레이션해 주는 단일 엔드포인트예요. 열두 개의 스크래퍼를 부르고 결과를 꿰매는 대신, 요청 하나만 보내면 Prism이 소스들로 펼쳐 코드로 융합하고 점수를 매겨, 하나의 구조화된 답을 돌려드려요. 과금은 한 번이고요.

라이브

커피가 식기 전에 소셜 인텔리전스 띄우기

키 하나, 호출 하나, 완성된 답 하나. 무료로 가입하고 몇 분 만에 0에서 첫 Prism 응답까지 가요 — 100크레딧은 저희가 드려요, 카드도 없이.

API 키 받기문서 보러가기
curl https://www.socialcrawl.dev/v1/prism/share-of-voice \
  -G --data-urlencode "brand=YourBrand" \
  -H "x-api-key: $SC_KEY"