워크플로
검색 데이터로 구축한 예시 워크플로
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검색 데이터로 구축한 예시 워크플로
Reviews API 기능
평점, 텍스트, 날짜 및 출처 정보를 포함해 Google과 기타 지원 플랫폼의 리뷰를 수집합니다. 리뷰 관찰 데이터를 올바른 비즈니스, 제품 또는 앱과 연결합니다.
러닝화 — 조사 예시
example.com
먼저 어떤 질문에 답해야 하는지 알려주세요. 그런 다음 해당 판단을 뒷받침하는 데이터 제품군, 필드 및 수집 주기를 선택하세요.
결과
선택한 비즈니스 항목의 공개 리뷰 기록과 확장된 리뷰 맥락을 수집합니다. 지점 식별자를 별도로 유지하여 이름이 비슷한 지점이 하나로 합쳐지지 않도록 하세요.
러닝화 — 자연 검색 결과
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트레일 러닝화 — 카테고리 페이지
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러닝 가이드 — 정보 페이지
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브랜드 예시 — 인용 조사
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하이라이트
출처별 입력값 및 정렬 옵션을 사용하는 지원 대상 비즈니스 리뷰 출처를 조사합니다. 평점 척도, 날짜, 원본 출처 맥락을 유지하세요.
워크플로용 구조화 데이터
"콘텐츠"
: {
"
키워드
"
:
예시 Reviews API
필드
"
반복되는 피드백을 그룹화하고 고객이 설명하는 경험을 비교하세요.
"
:
"
자연 검색
"
example.com
"
위치
"
:
"
미국
"
example.com
"
지원되는 리뷰 텍스트, 평점, 날짜 및 리뷰어 필드를 사용하세요.
"
:
"
데스크톱
"
}
구조화된 출력
제품 식별자와 함께 지원되는 Amazon 및 Google Shopping 리뷰 레코드를 살펴보세요. 피드백을 비교하기 전에 옵션과 마켓플레이스를 일치시키세요.
워크플로용 구조화 데이터
업체 또는 제품 전반의 반복되는 주제와 평점 분포를 살펴보세요.
1
개별 작업을 위한 API 요청을 계획하거나, 분석에 더 폭넓은 과거 데이터가 필요한 경우 대량 데이터셋에 대해 논의하세요.
2
3
데모 레코드는 설명용입니다. 프로덕션 액세스, 요청량 및 수집 주기는 DataSEO 팀에 문의하세요.
4
.
AI 요약
앱 리뷰를 스토어, 국가 및 안정적인 앱 ID에 연결하세요. 등록 정보가 변경되거나 이름이 비슷한 앱이 있어도 과거 데이터의 매칭이 깨지지 않아야 합니다.
예시 응답 필드
수집 범위를 설정하고 정렬 및 페이지 매김 맥락을 유지하세요. 가져온 레코드는 해당 소스의 모든 리뷰가 아니라 선택된 표본일 수 있습니다.
대기 중인 수집 작업
69.6% / 454ms
실시간 수집
67.8% / ~1.2s
SEO Labs
80.0% / 평균 4.3s
샘플 컬렉션
46.0% / 2.7s
샘플 컬렉션
41.0% / 1.3s
수집 항목 예시
43.0% / 547ms
샘플 컬렉션
50.0% / 583ms
정확도 / 지연 시간
예시 평판 인텔리전스
정확도 / 지연 시간
예시 커버리지(%)
대기 중인 수집 작업
69.6% / 454ms
실시간 수집
67.8% / ~1.2s
SEO Labs
80.0% / 평균 4.3s
샘플 컬렉션
46.0% / 2.7s
샘플 컬렉션
41.0% / 1.3s
수집 항목 예시
43.0% / 547ms
샘플 컬렉션
50.0% / 583ms
300ms
500ms
1s
2s
4s
지연 시간 (ms, 로그 스케일)