소셜 리스닝·트렌드 플랫폼 연동 제안

사람들이 SNS에서 말하는 것과 실제 검색에서 찾는 것을 함께 봅니다.소셜 리스닝은 사람들이 무엇을 말하는지를 보여줍니다. 리스닝마인드 DaaS API는 같은 키워드를 얼마나 찾는지와 함께 무엇을 찾는지를 돌려줘, 언급량 옆에 검색량을, 소셜 연관어 옆에 검색 연관어를 나란히 보여줄 수 있게 합니다. 귀사 대시보드·API·MCP 상품에 함께 묶는 데이터 제휴 형태를 제안합니다.

언급량만으로는 구분하기 어려운 것

소셜 데이터는 사람들이 말한 것을 모읍니다. 어떤 키워드의 언급이 늘었을 때, 그것이 일부 채널 안의 화제에 그쳤는지 더 많은 사람이 직접 찾아보는 관심으로 번졌는지는 언급량만으로 구분하기 어렵습니다.

같은 기간의 검색 데이터를 나란히 놓으면 화제(말한 것)와 수요(찾은 것)를 나눠 볼 수 있습니다.

• 검색량 추이 — keyword_info가 월평균 검색량과 최대 48개월의 월별 검색량을 돌려줍니다.
• 검색 연관어 — intent_finder가 함께 검색되는 말을 돌려줘, 소셜 연관어와 나란히 비교할 수 있습니다.
• 급부상 이슈 — trend_finder가 기준 검색어 관련 이슈를 요약문·핵심 구문·출처 링크와 함께 돌려줍니다.
• 주제 지도 — cluster_finder가 검색어 묶음과 묶음 사이 관계를 돌려줍니다.

연동 지점 — 서비스 작업 흐름 예시

서비스 단계	붙는 데이터	API	호출 1건 크레딧
언급량 추이 옆 검색량	검색어별 월 검색량·월별 추이	keyword_info	10 / 키워드
소셜 연관어 vs 검색 연관어	기준 검색어와 함께 검색되는 연관 검색어 목록	intent_finder	30 + 반환 2/개
급부상 이슈 확인	기준 검색어 관련 급부상 이슈와 요약·출처 링크	trend_finder	50 + 반환 이슈 2/개
주제 지도	함께 검색되는 검색어 묶음과 묶음 사이 관계	cluster_finder	150 + 반환 50/개

단계별 연동 상세

① 언급량 추이 옆 검색량 — POST /keyword_info

검색어를 한 번에 최대 1,000개까지 넣어 지표를 받습니다. data_type과 관계없이 키워드당 10크레딧이므로, all로 한 번에 받아 필요한 필드만 쓰는 편이 효율적입니다.

• 검색량은 월 단위입니다. 일별 언급량과 겹칠 때는 언급량을 월 단위로 맞춰 집계해야 같은 축에서 비교할 수 있습니다.
• volume_avg(최근 3개월 평균)·volume_total(최근 12개월 합)·volume_trend(3개월 전 대비 증감률). gl이 kr일 때는 구글과 네이버 합산값이며, 채널별 수치는 gg_·nv_ 접두 필드로 받습니다.
• monthly_volume — 최대 48개월 월별 검색량(data_type이 ads_info 또는 all일 때 반환).

② 소셜 연관어 vs 검색 연관어 — POST /intent_finder/keyword_list

시드 검색어(최대 100개)를 넣으면 함께 검색되는 연관 검색어를 검색량 순으로 돌려줍니다. 주요 파라미터는 limit(기본 100, 최대 10,000), sort(volume_avg 기본, volume_total·volume_trend·cpc·competition_index 선택), volume_threshold(기본 100 — 이 검색량 미만은 제외)입니다.

• 같은 기준어의 소셜 연관어와 검색 연관어를 두 열로 놓으면, 말로만 많이 나오는 주제와 검색으로도 찾는 주제를 구분해 보여줄 수 있습니다.
• 시드를 여러 개 넣으면 시드별 결과가 아니라 하나로 합쳐진 목록이 돌아옵니다. 시드별로 나눠 보여주려면 시드마다 따로 호출합니다.
• 시드 자신이나 관련이 약한 검색어가 섞일 수 있어, 호출 후 서비스 쪽에서 한 번 거르는 것을 권장합니다.

③ 급부상 이슈 확인 — POST /trend_finder/issue_list

기준 검색어와 관련된 급부상 이슈를 이슈 점수, AI 생성 요약문, 핵심 구문, 출처 링크와 함께 돌려줍니다. period_days는 조회 기간(기본 14일, 1~365일)이고, content_type으로 뉴스·영상·웹 중 하나만 고를 수 있습니다.

• content_type을 news로 두면 언론 보도형 이슈만, video로 두면 영상·숏폼 확산형 이슈만 받을 수 있습니다.
• period_days를 14 → 90 → 365일로 넓혀 같은 이슈가 여러 날짜에 반복되는지 보면 단발 이슈와 지속 트렌드를 구분할 수 있습니다.
• limit 기본값이 1,000이라 지정하지 않으면 최대 2,050크레딧이 쓰일 수 있습니다. 화면에 보여줄 만큼만 지정하세요.
• 실시간 데이터가 아니라 일별로 구축된 이슈 인덱스입니다. 화면에는 index_date를 함께 표기하고, 정기 수집은 전날(index_date D-1)을 확정분으로 받는 방식을 권장합니다.

④ 주제 지도 — POST /cluster_finder

기준 검색어 하나를 넣으면 함께 검색되는 검색어 묶음(communities)과 검색어 사이 연결(rels)을 돌려줍니다. hop은 관계를 몇 단계까지 넓힐지 정하며 기본값은 2입니다(1은 직접 연관, 3은 탐색용으로 결과와 비용이 크게 늘어납니다). limit 기본값은 500입니다.

• 검색어 묶음을 주제 지도로 그려 소셜 주제 지도와 나란히 놓을 수 있습니다.
• 묶음 구조 없이 키워드 목록만 필요하면 /cluster_finder/keyword_list(30 + 반환 2/개)로 먼저 받고, 깊게 볼 시드에만 본 API를 쓰면 비용을 줄일 수 있습니다.
• orientation(무방향·순방향·역방향)을 바꿔 호출하면 각각 따로 과금됩니다.

예시 흐름 — 시드 검색어 “아이폰”

아래는 통합 가이드(API v0.0.60)에 실린 호출 예시를 소셜 리스닝 작업 흐름 순서로 엮은 것입니다. 수치는 호출 시점에 따라 달라집니다.

POST /trend_finder/issue_list
{
  "keyword": "아이폰",
  "gl": "kr",
  "period_days": 14,
  "limit": 5,
  "sort": "score",
  "order": "desc"
}

• 실제데이터 조건에 매칭된 이슈는 총 1,736건(total)이었고, 상위 이슈는 키워드 “애플”, 이슈 점수 97.13, 콘텐츠 유형 web, index_date 2026-09-10이었습니다.
• 실제데이터 핵심 구문(key_phrase)은 애플, 아이폰 듀오, 폴더블폰 등이었고, 요약문과 함께 원문 출처 링크가 돌아왔습니다.
• 가이드의 실측 메모에 따르면 상위 5건 중 4건이 9월 9~12일 “아이폰 듀오(폴더블)” 공개·가격 이슈였고, 오타 키워드 “아이폰 두요”도 함께 잡혔습니다.

소셜 리스닝 대시보드라면 같은 기간의 언급량 급증 구간 옆에 이 이슈 목록과 index_date를 놓아, 화제가 검색 쪽 이슈 인덱스에도 잡혔는지 함께 보여줄 수 있습니다.

비용 계산 예시

트렌드 플랫폼이 브랜드 100개를 주 1회 모니터링하는 상황을 가정한 계산입니다. 반환 결과가 가정한 수량만큼 채워졌다고 보고 계산했으며, 실제 과금은 각 응답의 cost_detail을 따릅니다.

단계	가정	크레딧 계산	크레딧
급부상 이슈	브랜드 100개 × 월 4회 × 각 20건	400 × (50 + 20 × 2)	36,000
검색량 추이	브랜드·연관 검색어 500개, 월 1회	500 × 10	5,000
검색 연관어	브랜드 100개 × 각 50개 반환, 월 1회	100 × (30 + 50 × 2)	13,000
주제 지도	핵심 브랜드 10개 × 각 100개 반환, 월 1회	10 × (150 + 100 × 50)	51,500
합계			105,500

추정 105,500크레딧 × 1.3원 = 약 137,150원(데이터 사용료, VAT 별도). 이슈 조회는 limit을 화면에 보여줄 만큼만 지정하는 것이 가장 큰 절감 포인트입니다. 자세한 규칙은 비용 계산 예시와 크레딧 산정 기준을 참고하세요.

연동 방식

• REST API — Base URL https://listeningmind-data-api.ascentlab.io, 요청 헤더 LM-API-KEY로 인증합니다. 서비스 백엔드에서 정기 수집·적재할 때 씁니다.
• MCP Server — https://listeningmind-daas-mcp.ascentlab.io(OAuth). 분석 대시보드 안의 AI 어시스턴트나 귀사 MCP 상품에서 검색 지표를 함께 조회하게 할 때 씁니다. 플랫폼별 설정은 연동하기를 참고하세요.
• user_query — AI 기능을 거친 호출이라면 사용자의 질문 원문을 함께 보낼 수 있습니다. 호출 이력에만 적재되고 과금과 반환 데이터에는 영향이 없습니다.
• 오류 과금 — 4xx·5xx 오류 응답은 입력·출력 모두 과금되지 않습니다.
• 사용량 관리 — GET /usage/summary로 기간별 호출수·에러율·사용 크레딧을 조회해 내부 대시보드에 적재할 수 있습니다(크레딧 미차감).

데이터를 보여줄 때 유의할 점

• 국가 단위 — 검색량·관계·이슈 인덱스는 모두 gl(kr·jp·us) 기준으로 산출됩니다. 한 국가 결과로 다른 국가를 추론하지 않습니다.
• 검색량 채널 — gl이 kr일 때만 구글과 네이버 합산값이고, 일본·미국은 구글 단독 수치입니다.
• 이슈 시점 — 급부상 이슈는 실시간이 아니라 일별 인덱스입니다. 화면에 기준 날짜를 함께 표기합니다.
• 이슈 점수 — issue_score는 상한이 없는 상대 점수입니다. 같은 요청 안의 순위 비교에 쓰고, 키워드나 기간을 넘어 절대 비교하지 않습니다.
• 빈 결과 — 빈 배열은 “데이터 없음”이지 “수요 없음”이 아닙니다.
• 값의 출처 구분 — API가 돌려준 값과 그 값을 계산해 만든 값(비중·합계 등)을 구분해 표기하면 리포트를 검증하기 쉬워집니다.

함께 보면 좋은 문서

• 소비자가 말하지 않는 것을 포착하는 방법 — 검색 데이터로 말하지 않는 니즈를 읽는 방법
• 브랜드 인식/경쟁 지형도 분석 — 브랜드 주변 인식 구조를 그리는 표준 작업
• 이슈 키워드 조회 API 활용 가이드 · 키워드 조회 API 활용 가이드
• 연관 쿼리 추출 API 활용 가이드 · 관계 네트워크 분석 API 활용 가이드

호출 1건 크레딧은 공개 요금표 기준입니다. ‘반환 N/개’는 응답에 돌아온 항목(검색어·경로 속 검색어·이슈) 1개마다 더해지는 크레딧입니다. 1크레딧은 공개 요금표 기준 1.3원입니다. 반환 수가 기준 검색어마다 달라 월 사용량은 테스트 Key 실측으로 확인합니다. 검색량 조회 크레딧은 전체 지표를 받는 기준입니다. 급부상 이슈 조회 크레딧은 공개 요금표에 실측 전 기본값으로 표기돼 있어 바뀔 수 있습니다.