리뷰를 다 읽지 않고도, 리뷰를 다 읽은 것처럼
구글 플레이와 앱스토어 리뷰를 무료로 분석해요. 스토어 링크를 한쪽이나 양쪽 다 넣으면 별점 분포, 반복되는 키워드, 리뷰 추이, 개발자 답변율까지 한 화면에서 보여 드려요. 비싼 ASO 툴 없이도 앱스토어 최적화를 시작할 수 있어요.
42개 플랫폼을 한 번에 살펴봐요
세 단계로 끝나요
링크 붙여넣고, 실행하면, 정돈된 데이터가 나와요. 이게 전부예요.
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앱 리뷰는 어떻게 분석하나요?
구글 플레이 링크나 패키지 아이디, 또는 앱스토어 링크나 숫자 아이디를 넣고 실행하면 돼요. 각 스토어의 최근 리뷰를 모아 별점 분포, 반복되는 키워드, 리뷰 추이, 개발자 답변율로 정리해 드려요.
- 02
왜 앱 이름이 아니라 스토어 링크를 넣나요?
앱 이름만으로 정확한 스토어 페이지를 찾는 건 믿을 만한 방법이 없어요. 그래서 스토어 링크나 아이디를 직접 받아요. 그러면 헷갈림 없이 항상 맞는 앱, 맞는 스토어를 보게 돼요.
- 03
구글 플레이와 앱스토어를 비교할 수 있나요?
네. 둘 다 넣으면 두 스토어를 나란히 보여 주고 별점 차이까지 짚어 드려요. iOS와 안드로이드 사용자 반응이 어디서 갈리는지 한눈에 보여요.
코드에 바로 붙여 쓰세요
같은 엔진을 깔끔한 REST API로 받아 보세요. API 키 하나로 모든 플랫폼이 열리고, 어떤 응답이든 같은 형태로 돌려드려요.
API 키 하나로 모든 플랫폼
한 번만 인증해도 TikTok, Instagram, YouTube, Reddit까지 42개 플랫폼을 같은 키로 호출할 수 있어요.
응답은 언제나 같은 모양
플랫폼이 달라져도 응답 구조는 같아요. 통합 한 번이면 어디에서든 그대로 동작해요.
AI 에이전트에 바로 연결
깔끔하게 정돈된 JSON으로 LLM 도구 호출, RAG, 자동화 어디에든 바로 붙일 수 있어요.
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"
}
}
}지금 사람들은 진짜 뭐라고 할까요?
질문 하나만 적으면, 닫혀 있던 12곳이 동시에 답을 가져와요. AI가 한눈에 정리해드리고, 원본 글은 클릭 한 번 거리에 있어요.
개발자라면? MCP · Skill · API로 바로 연결해요 →이렇게 쓰고 있어요
SocialCrawl로 일하는 마케터, 리서처, 개발자가 실제로 활용하는 방식이에요.
이번 주에 사용자들이 뭐에 불만인가요?
스크롤은 그만. 두 스토어의 반복 키워드와 별점 추이를 보고, 다음에 무엇을 고칠지 바로 알 수 있어요.
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스토어
한 화면에서
0
리뷰
한 번에 읽기
앱스토어 최적화를 무료로 어떻게 하나요?
스토어 페이지를 손대기 전에 별점 분포와 키워드를 먼저 읽고, 출시 후에 반응이 어떻게 움직이는지 따라가 보세요.
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로그인
필요 없이
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분포
한눈에
별점 분포를 봐요
평균 4.3점이 1점 리뷰의 벽을 가릴 수 있어요. 분포를 보면 평균이 숨긴 걸 알 수 있어요.
반복되는 불만을 찾아요
리뷰마다 거듭 등장하는 단어를 긍정과 부정으로 표시해서, 패턴이 바로 눈에 띄어요.
iOS와 안드로이드를 비교해요
두 스토어를 나란히 두고, 같은 앱에서 두 사용자층의 반응이 어디서 갈리는지 봐요.
자주 묻는 질문
원하는 답을 못 찾으셨나요? 팀에 문의하기 또는 아래 AI 에이전트에게 물어보세요
이런 도구도 있어요
SocialCrawl의 모든 도구를 한 번에.
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아마존 리뷰가 진짜인지 알려드려요
상품 링크나 ASIN, 이름만 붙여넣으면 리뷰가 얼마나 믿을 만한지 등급으로 알려드려요. 실구매 비율, 별점 쏠림, 같은 날 몰린 후기, 베껴 쓴 듯한 문장까지 살펴봐요. 단정이 아니라 신뢰도 추정이에요.
