플랫폼 파트너 인사이트 연동 제안

입점 브랜드 리포트에 플랫폼 밖 실제 검색 수요를 더합니다입점 브랜드에 플랫폼 안의 리뷰·거래 데이터로 리포트나 진단 도구를 제공하는 플랫폼이라면, 리스닝마인드 DaaS API로 같은 카테고리를 플랫폼 밖에서 얼마나·무엇과 함께 검색하는지를 더할 수 있습니다. 브랜드가 다음 시즌 기획에 쓸 근거가 넓어집니다.

플랫폼 안 데이터에 잡히지 않는 수요

리뷰·거래 데이터는 플랫폼에 들어와 상품을 본 고객의 기록입니다. 아직 플랫폼에 들어오지 않은 수요, 플랫폼 밖에서 먼저 검색되기 시작한 주제는 이 데이터에 잡히지 않습니다. 다음 시즌 기획에 플랫폼 밖 신호를 함께 쓰려면 별도의 데이터가 필요합니다.

리스닝마인드 DaaS API는 같은 카테고리의 플랫폼 밖 검색 신호를 네 가지로 돌려줍니다.

• 카테고리 수요 — keyword_info가 검색량·월별 추이·검색자 성별·연령 비율을 돌려줍니다.
• 성분·고민·속성 — intent_finder가 함께 검색되는 말을 돌려줍니다.
• 다음 시즌 신호 — trend_finder가 급부상 이슈와 요약·출처 링크를 돌려줍니다.
• 플랫폼 밖 검색 순서 — path_finder가 검색어 앞뒤 순서를 돌려줍니다.

연동 지점 — 서비스 작업 흐름 예시

서비스 단계	붙는 데이터	API	호출 1건 크레딧
카테고리 수요 리포트	검색어별 월 검색량·월별 추이·검색자 성·연령(한국)	keyword_info	10 / 키워드
성분 · 고민 · 속성 키워드	기준 검색어와 함께 검색되는 연관 검색어 목록	intent_finder	30 + 반환 2/개
다음 시즌 기획 신호	기준 검색어 관련 급부상 이슈와 요약·출처 링크	trend_finder	50 + 반환 이슈 2/개
플랫폼 밖 검색 순서	기준 검색어 앞뒤로 이어서 검색되는 검색어 순서	path_finder	50 + 경로 키워드 40/개

단계별 연동 상세

① 카테고리 수요 리포트 — 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.

• 카테고리 핵심어를 한 번에 최대 1,000개까지 조회할 수 있어, 입점 브랜드별 리포트를 배치로 만들기 쉽습니다.
• 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 성분 · 고민 · 속성 키워드 — 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.

• 카테고리 리포트에 “함께 검색되는 성분·고민” 목록을 붙이면, 브랜드가 상품 설명이나 기획에 쓸 표현 후보가 됩니다.
• 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 다음 시즌 기획 신호 — 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.

• 신제품 출시 반응을 볼 때는 제품명으로 period_days 30, 기록일 오름차순으로 받아 날짜별 흐름을 리포트에 실을 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 플랫폼 밖 검색 순서 — POST /path_finder

기준 검색어 하나를 넣으면, 그 검색어를 거쳐 간 실제 검색 순서를 경로 배열로 돌려줍니다. limit은 경로 수(기본 300, 최대 1,000)이고, time_point를 curr와 12m으로 각각 조회하면 1년 사이 탐색 경로가 어떻게 바뀌었는지 비교할 수 있습니다.

• 카테고리 검색어 앞뒤로 어떤 브랜드·속성이 이어지는지를 리포트의 “플랫폼 밖 탐색 흐름”으로 보여줄 수 있습니다.
• 경로 길이는 2개부터 5개 이상까지 섞여 있고, 기준 검색어는 경로의 처음·중간·끝 어디에도 올 수 있습니다.
• 출력 크레딧은 경로 수가 아니라 경로에 등장한 서로 다른 검색어 수 기준(40/개)입니다. 목록만 필요하면 /path_finder/keyword_list(30 + 반환 2/개)를 먼저 씁니다.

예시 흐름 — “lg 냉장고” · “아이폰”

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

POST /keyword_info
{
  "keywords": ["lg 냉장고"],
  "gl": "kr",
  "data_type": "all"
}

• 실제데이터 월평균 검색량 51,866건, 연간 605,210건, 증감률 0.4.
• 실제데이터 월별 검색량은 최대 48개월까지 돌아오며, 예시의 첫 두 달은 2022-08 102,200건, 2022-09 90,000건이었습니다.

연관 검색어 (intent_finder, limit 5) — lg 김치냉장고, lg 냉장고 4 도어, lg냉장고 2도어, lg 디오스 냉장고가 돌아왔습니다.

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.

비용 계산 예시

플랫폼이 카테고리 30개의 입점 브랜드 리포트를 월 1회 발행하는 상황을 가정한 계산입니다. 반환 결과가 가정한 수량만큼 채워졌다고 보고 계산했으며, 실제 과금은 각 응답의 cost_detail을 따릅니다.

단계	가정	크레딧 계산	크레딧
카테고리 수요	카테고리 핵심어 3,000개	3,000 × 10	30,000
성분·고민 키워드	카테고리 30개 × 각 100개 반환	30 × (30 + 100 × 2)	6,900
다음 시즌 신호	카테고리 30개 × 각 20건	30 × (50 + 20 × 2)	2,700
플랫폼 밖 검색 순서	주요 카테고리 10개 × 서로 다른 검색어 100개	10 × (50 + 100 × 40)	40,500
합계			80,100

추정 80,100크레딧 × 1.3원 = 약 104,130원(데이터 사용료, VAT 별도). 검색 순서 조회는 출력 단가가 높으므로, 리포트에 실을 주요 카테고리로 좁히거나 /path_finder/keyword_list로 목록만 먼저 받는 방식을 함께 검토하세요. 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). 입점 브랜드용 AI 리포트·진단 도구가 대화 중에 직접 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

• 신규 카테고리 기회 탐색 — 아직 경쟁이 적은 수요를 찾는 표준 작업
• 데이터 기반 신제품 기획 · 마켓 인텔리전스를 위한 키워드 아키텍처 및 API 설계 가이드
• 키워드 조회 API 활용 가이드 · 연관 쿼리 추출 API 활용 가이드
• 이슈 키워드 조회 API 활용 가이드 · 검색 경로 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.