API で public platform 上の Crypto インフルエンサーを見つける方法

Quick Answer

TwexAPI の crypto influencer 調査の User Search endpoint（/twitter/search-user/{keyword}/{target_count}）は、crypto 関連 keyword に一致する候補 profile を返します。投資主張、audience authenticity、identity、規制適合性は検証しないため、不明な候補は manual review に残します。 api.twexapi.io で Bearer 認証します。通常の read は 5 Credits（約 $0.05/1K）で、対象プランは 20+ QPS を公開しています。新規アカウントには 20,000 starting Credits が付与されます。詳細は本記事と https://docs.twexapi.io を参照してください。

FAQ

crypto influencer 調査の User Search エンドポイントは何を返しますか？

crypto 関連 keyword に一致する候補 profile を返します。投資主張、audience authenticity、identity、規制適合性は検証しないため、不明な候補は manual review に残します。

この用途で公式 public social data API ではなく TwexAPI を使う理由は？

crypto influencer 調査の User Search では https://docs.twexapi.io に記載された TwexAPI Bearer workflow を利用できます。通常の Post/Profile read は 5 Credits（約 $0.05/1K）で、対象プランは 20+ QPS を公開しています。新規アカウントには 20,000 starting Credits が付与されます。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

TwexAPI でこのワークフローのコストは？

通常の読み取りは約 5 Credits です。公開換算では 1,000 回で 5,000 Credits（約 $0.05）、10,000 回で約 50,000 Credits です。実際の cost は endpoint ごとに異なるため https://twexapi.io/pricing を確認してください。

Crypto 関連の X 検索はノイズが多くなりがちです。同じキーワードでも、trader、founder、protocol 公式アカウント、NFT コミュニティ、meme account、疑わしいアカウント、アナリスト、記者、bot が混ざります。手作業で数件の handle を探すことはできますが、説明可能な shortlist にはなりにくいです。

TwexAPI の Search User endpoint は、構造化された候補プールを作る入口になります。crypto analyst、DeFi founder、Bitcoin trader のようなキーワードで検索し、bio fit、followers、認証フィールド、listed_count で初期レビューを行います。

このワークフローでできること

Answer: このワークフローでできることとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

このワークフローは GET /twitter/search-user/{keyword}/{target_count} を使い、crypto 関連の profile metadata に一致する X アカウントを見つけます。

用途は次のようなものです。

• crypto、DeFi、NFT、Web3 campaign 用の KOL shortlist を作る。
• analyst、trader、ニュースレター運営者を監視対象として見つける。
• コミュニティ調査や launch tracking の seed list を作る。
• CRM や watchlist に入れる前に crypto アカウントを比較する。

このエンドポイントは候補 profile を返します。投資主張の検証、オーディエンスの真正性確認、コンプライアンスレビューを置き換えるものではありません。出力は research queue として扱います。

Endpoint

Answer: Endpointは本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 5 Credits/回・20+ QPS です。

GET リクエストを送ります。

https://api.twexapi.io/twitter/search-user/{keyword}/{target_count}

curl --request GET \
  --url 'https://api.twexapi.io/twitter/search-user/crypto%20analyst/50' \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

成功レスポンスには code、msg、data が含まれます。よく使うフィールドは id、name、screen_name、description、description_urls、urls、location、followers_count、following_count、listed_count、statuses_count、is_blue_verified、is_verified、verified_type、profile_image_url、profile_banner_url、created_at、created_at_datetime です。

1{
2  "code": 200,
3  "msg": "success",
4  "data": [
5    {
6      "id": "1717001045992251392",
7      "name": "Example Crypto Analyst",
8      "screen_name": "example_crypto",
9      "description": "Crypto markets, DeFi research, BTC and ETH commentary",
10      "followers_count": 88000,
11      "listed_count": 740,
12      "is_verified": true,
13      "is_blue_verified": true,
14      "verified_type": "blue"
15    }
16  ]
17}

Crypto キーワードの選び方

Answer: Crypto キーワードの選び方とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

候補プールの品質はキーワードで決まります。検索量よりも検索意図を重視します。

候補アカウントごとに、どの keyword で見つかったかを保存します。DeFi founder で見つかった候補と meme coin で見つかった候補は、レビュー基準が異なることが多いです。

Python Client

Answer: Python Clientとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

スペースを含む語句は URL encode します。リクエストコードと ranking logic を分けると、後でテストしやすくなります。

1import os
2from typing import Any
3from urllib.parse import quote
4
5import requests
6
7TOKEN = os.environ["TWEXAPI_BEARER_TOKEN"]
8BASE_URL = "https://api.twexapi.io/twitter/search-user"
9
10def search_users(keyword: str, *, target_count: int = 50) -> list[dict[str, Any]]:
11    encoded_keyword = quote(keyword)
12    url = f"{BASE_URL}/{encoded_keyword}/{target_count}"
13
14    response = requests.get(
15        url,
16        headers={"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"},
17        timeout=30,
18    )
19    response.raise_for_status()
20    return response.json().get("data", [])
21
22if __name__ == "__main__":
23    users = search_users("crypto analyst", target_count=25)
24    for user in users[:10]:
25        print(
26            user.get("screen_name"),
27            user.get("followers_count"),
28            user.get("description"),
29        )

KOL review sheet を作る

Answer: KOL review sheet を作るとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Crypto KOL のワークフローでは、不確実性を見える形にすることが重要です。見つかった keyword、スコアに使う profile fields、raw API response を保存します。

1from typing import Any
2
3CRYPTO_TERMS = [
4    "crypto",
5    "bitcoin",
6    "btc",
7    "ethereum",
8    "eth",
9    "defi",
10    "web3",
11    "nft",
12    "onchain",
13    "token",
14    "dao",
15    "solana",
16]
17
18RISK_TERMS = [
19    "signals",
20    "guaranteed",
21    "100x",
22    "pump",
23    "airdrop farming",
24]
25
26def contains_any(text: str, terms: list[str]) -> bool:
27    lowered = text.lower()
28    return any(term in lowered for term in terms)
29
30def to_kol_row(user: dict[str, Any], keyword: str) -> dict[str, Any]:
31    description = user.get("description") or ""
32    return {
33        "keyword": keyword,
34        "user_id": user.get("id"),
35        "screen_name": user.get("screen_name"),
36        "name": user.get("name"),
37        "description": description,
38        "location": user.get("location"),
39        "followers_count": user.get("followers_count") or 0,
40        "listed_count": user.get("listed_count") or 0,
41        "is_verified": user.get("is_verified") is True,
42        "is_blue_verified": user.get("is_blue_verified") is True,
43        "verified_type": user.get("verified_type"),
44        "crypto_profile_match": contains_any(description, CRYPTO_TERMS),
45        "risk_term_match": contains_any(description, RISK_TERMS),
46        "profile_url": f"https://x.com/{user.get('screen_name')}",
47        "raw": user,
48    }

保守的にスコアリングする

Answer: 保守的にスコアリングするとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Crypto campaign の review queue は、通常の creator discovery より慎重に扱います。明らかなリスク語句は減点し、不確かな profile は manual review に回します。

1import math
2
3def kol_score(row: dict[str, Any]) -> float:
4    score = 0.0
5
6    if row["crypto_profile_match"]:
7        score += 35
8    if row["is_verified"]:
9        score += 8
10    if row["is_blue_verified"]:
11        score += 4
12    if row["verified_type"] == "business":
13        score += 8
14    if row["risk_term_match"]:
15        score -= 20
16
17    followers = row["followers_count"] or 0
18    listed = row["listed_count"] or 0
19    score += min(math.log10(followers + 1) * 10, 45)
20    score += min(math.log10(listed + 1) * 7, 24)
21
22    return round(score, 2)
23
24keywords = [
25    "crypto analyst",
26    "DeFi founder",
27    "Bitcoin trader",
28    "onchain analyst",
29    "Web3 founder",
30]
31
32candidates = []
33seen_user_ids = set()
34
35for keyword in keywords:
36    for user in search_users(keyword, target_count=50):
37        user_id = user.get("id")
38        if not user_id or user_id in seen_user_ids:
39            continue
40        seen_user_ids.add(user_id)
41
42        row = to_kol_row(user, keyword)
43        row["score"] = kol_score(row)
44        row["review_status"] = "manual_review" if row["risk_term_match"] else "candidate"
45        candidates.append(row)
46
47candidates.sort(key=lambda row: row["score"], reverse=True)

このスコアはレビュー順を決めるものです。金融プロモーション、token communication、その他の外部 action を自動承認するものではありません。

Shortlist を保存する

Answer: Shortlist を保存するとは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

CSV は review team 用、JSONL は raw profile 保存用です。risk_term_match は reviewer が追加確認すべき理由を理解できるよう、必ず見える列にします。

1import csv
2import json
3from datetime import datetime, timezone
4from pathlib import Path
5
6timestamp = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
7csv_path = Path("crypto-kol-candidates.csv")
8jsonl_path = Path("crypto-kol-candidates.raw.jsonl")
9
10fieldnames = [
11    "score",
12    "review_status",
13    "keyword",
14    "screen_name",
15    "name",
16    "description",
17    "location",
18    "followers_count",
19    "listed_count",
20    "is_verified",
21    "is_blue_verified",
22    "verified_type",
23    "crypto_profile_match",
24    "risk_term_match",
25    "profile_url",
26]
27
28with csv_path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as f:
29    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
30    writer.writeheader()
31    for row in candidates:
32        writer.writerow({field: row.get(field) for field in fieldnames})
33
34with jsonl_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
35    for row in candidates:
36        f.write(json.dumps({
37            "fetched_at": timestamp,
38            "candidate": row,
39        }, ensure_ascii=False) + "\n")
40
41print(f"Saved {len(candidates)} crypto KOL candidates")

プログラム判断前のレビュー規則

Answer: プログラム判断前のレビュー規則とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

Crypto influencer list は、そのままプログラム判断に使わない方が安全です。

1. profile が campaign topic に合っているか確認する。
2. 最近の投稿に scam、未開示プロモーション、オーディエンス不一致がないか見る。
3. token、protocol、market の話し方が自社の compliance rule に合うか確認する。
4. 提案された利用が、適用される法律と platform policy の範囲内か確認する。
5. 承認、却下、保留の理由を記録する。

Crypto では no decision yet を正式な状態として扱うと、無理に approve/reject へ押し込まずに済みます。

他の TwexAPI エンドポイントとの組み合わせ

Answer: 他の TwexAPI エンドポイントとの組み合わせは本ガイドの TwexAPI エンドポイントを Bearer で呼び出して実装します。バッチ/ページングで約 5 Credits/回・20+ QPS です。

Discovery、validation、monitoring は別の問いなので、分けて扱う方が運用しやすいです。

よくある落とし穴

Answer: よくある落とし穴とは、この事例で api.twexapi.io の TwexAPI Bearer API を使う手順です。通常の読み取りは 5 Credits（約 $0.05/1K）、対象プランは 20+ QPS です。2026-08-20 時点の公式 Post/User read は $5/$10 per 1K で、rate limit は endpoint ごとに異なります。

• crypto keyword match を信頼性や推薦とみなさない。
• フォロワー数を audience quality の代わりにしない。
• このリサーチリストを automated contact または solicitation list として使わない。
• screen_name ではなく id で重複排除する。
• どの keyword で見つかったかを保存する。
• profile metadata は変わるため、raw profile と fetch timestamp を保存する。
• promotional または high-risk な bio は追加レビューに回す。

まとめ

TwexAPI の Search User エンドポイントを使うと、crypto keyword を構造化された KOL discovery workflow に変えられます。具体的な語句で検索し、profile を正規化し、保守的にスコアリングし、リスクや不確実性のあるアカウントは manual review に残します。

これにより、ノイズを減らしながら、profile metadata を最終判断と誤解しない運用ができます。