X에서 브랜드 언급 추적: AI 에이전트가 주간 리포트를 만듭니다
단계별 튜토리얼: 에이전트를 Felo OpenAPI에 연결하고, X에서 브랜드 모니터링을 감정 분석 및 주간 프레젠테이션 리포트로 자동화하세요.
매주 월요일, 지난주에 사람들이 X에서 우리 브랜드에 대해 뭐라고 했는지 알아야 합니다. 직접 검색하고, 복사하고, 정리하는 대신, 에이전트가 이 모든 과정을 자동으로 처리합니다.
방법은 다음과 같습니다.
Felo OpenAPI 3분 연결
1단계: openapi.felo.ai에서 무료 API 키를 생성하세요.
2단계: 아래 내용을 Codex, Claude Code, 또는 OpenClaw에 복사해 붙여넣으세요:
Connect to Felo OpenAPI:
- Models: Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 4.6, Claude Haiku 4.5, GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra, Grok 4.5
- Search: POST /v2/chat (AI Search), POST /v2/web/extract (Web Fetch)
- Social: POST /v2/x/tweet/search (X Search), POST /v2/x/user/tweets (User Tweets), GET /v2/youtube/subtitling
- Output: POST /v2/ppts (PPT), POST /v2/mindmap, POST /v2/landing_page, Image Generation
- Memory: LiveDocs (semantic retrieval, file upload, URL resources, tasks, records)
Base URL: https://openapi.felo.ai
API Key: [YOUR_API_KEY]
When I ask for brand monitoring:
1. Use X Search to find brand mentions
2. Analyze sentiment (positive, negative, neutral)
3. Compare with previous reports in LiveDocs
4. Generate a summary report and presentation
3단계: 연결 완료. 이제 에이전트가 소셜 신호를 모니터링하고, 감정 분석을 하며, 리포트까지 생성할 수 있습니다.
사용자 스토리
여러분은 AI 툴의 브랜드 매니저입니다. 매주 월요일 아침, 상사가 묻습니다: "지난주에 X에서 우리에 대해 뭐라고 했어?"
필요한 것은:
- 전체 언급 수
- 감정 분포(긍정/부정/중립)
- 주요 논의 주제 및 KOL 언급
- 지난주와의 트렌드 비교
- 프레젠테이션용 요약
이렇게만 말하면 됩니다
Search X for mentions of "Felo AI" from the past week. Analyze sentiment, identify key discussions and KOL mentions, compare with last week's data in LiveDocs, and generate a weekly report presentation.
Codex가 자동으로 하는 일
1단계: 브랜드 언급 검색
POST /v2/x/tweet/search
{
"query": "\"Felo AI\" OR \"felo.ai\"",
"sort": "relevance",
"time_range": "7d"
}
Codex는 브랜드가 언급된 모든 트윗(리트윗 및 답글 포함)을 수집합니다.
2단계: 경쟁사 언급 검색(비교용)
POST /v2/x/tweet/search
{
"query": "competitor brand name",
"sort": "relevance",
"time_range": "7d"
}
Codex는 경쟁사 언급도 함께 수집하여, 우리 브랜드의 점유율을 비교할 수 있게 합니다.
3단계: 감정 분석
Codex는 트윗을 읽고 다음과 같이 분류합니다:
- 긍정: 칭찬, 추천, 긍정적 사용자 경험
- 부정: 불만, 버그, 기능 요청, 비판
- 중립: 뉴스, 사실 언급, 중립적 논의
또한 다음도 파악합니다:
- 브랜드를 언급한 주요 KOL 계정
- 가장 반응이 많은 트윗
- 새롭게 떠오르는 논의 주제
4단계: 지난주와 비교
Codex는 LiveDocs에서 지난주 리포트를 가져옵니다:
POST /resources/retrieve
{
"query": "brand monitoring report",
"filters": { "date_range": "previous_week" }
}
비교 항목:
- 언급량(증감률)
- 감정 변화(더 긍정적? 더 부정적?)
- 새로운 논의 주제
- 신규 KOL 언급
5단계: 주간 리포트 생성
POST /v2/ppts
{
"topic": "Brand Monitoring Weekly Report",
"content": {
"total_mentions": [count],
"sentiment_breakdown": { "positive": X%, "negative": X%, "neutral": X% },
"top_discussions": [key themes],
"kol_mentions": [notable accounts],
"week_over_week": [trend comparison],
"action_items": [recommended responses]
},
"theme": "executive-summary"
}
결과: 깔끔하고 임원용으로 바로 쓸 수 있는 주간 리포트 프레젠테이션이 생성됩니다.
6단계: LiveDocs에 저장
Codex는 이번 주 리포트를 LiveDocs에 다음과 함께 저장합니다:
- 트윗 URL이 포함된 원본 언급 데이터
- 감정 분석 결과
- KOL 프로필 및 참여 지표
- 생성된 프레젠테이션
- 날짜, 브랜드, 리포트 유형 태그
다음 주 리포트는 이 데이터를 기반으로 자동으로 누적됩니다.
결과
매주 월요일, 여러분은 다음을 얻게 됩니다:
- 대시보드: 전체 언급 수, 감정 분포, 트렌드 방향
- 주요 논의: 실제로 사람들이 말하는 내용
- KOL 모니터링: 브랜드를 언급한 인물과 그 영향력
- 주간 비교: 지난주 대비 변화
- 액션 아이템: 추천 대응 또는 후속 조치
- 프레젠테이션: 팀 미팅에서 바로 공유 가능
완성된 프롬프트 템플릿(복사 & 재사용)
Search X for mentions of "[BRAND]" from the past week.
Analyze:
1. Total mention count and sentiment breakdown
2. Top 5 discussions and themes
3. Notable KOL mentions with engagement metrics
4. Comparison with last week's data (stored in LiveDocs)
5. Recommended action items
Generate an executive summary presentation and save all data to LiveDocs.
브랜드 모니터링이 필요할 때 [BRAND]만 바꿔서 사용하세요. 경쟁사 이름을 추가하면 점유율 비교도 가능합니다.
고급: 멀티 브랜드 대시보드
여러 브랜드를 동시에 모니터링하세요:
Search X for mentions of these brands from the past week: "Brand A", "Brand B", "Brand C". Produce a comparative dashboard showing share of voice, sentiment by brand, and cross-brand discussion themes. Generate a presentation.
고급: 실시간 알림
일일 체크를 설정하세요:
Search X for mentions of "[BRAND]" from the last 24 hours. If negative sentiment exceeds 30%, flag it as an alert and summarize the key complaints. Otherwise, just log the data to LiveDocs.
시작하기
- 무료 API 키 생성
- 초기화 프롬프트를 에이전트에 붙여넣기
- 위의 브랜드 모니터링 프롬프트로 테스트
이제 소셜 리포트를 수동으로 정리하지 마세요. 에이전트가 모니터링, 분석, 프레젠테이션까지 모두 처리합니다.
이 글은 다음 언어로도 읽을 수 있습니다: English, 简体中文, 日本語, 繁體中文, हिन्दी, Français, العربية, Русский, اردو, Bahasa Indonesia, Deutsch, Tiếng Việt, Türkçe, Italiano, ไทย, Español, বাংলা, Português.