API で X 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 $0.10/1K）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 X 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 $0.10/1K）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 10,000 Credits（約 $0.10）、10,000 回で約 100,000 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 $0.10/1K）、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、can_dm、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      "can_dm": true
16    }
17  ]
18}

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 $0.10/1K）、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 $0.10/1K）、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 $0.10/1K）、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        "can_dm": user.get("can_dm"),
45        "crypto_profile_match": contains_any(description, CRYPTO_TERMS),
46        "risk_term_match": contains_any(description, RISK_TERMS),
47        "profile_url": f"https://x.com/{user.get('screen_name')}",
48        "raw": user,
49    }

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 $0.10/1K）、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。有料プロモーション、token communication、投資家向けメッセージ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 $0.10/1K）、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    "can_dm",
24    "crypto_profile_match",
25    "risk_term_match",
26    "profile_url",
27]
28
29with csv_path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as f:
30    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
31    writer.writeheader()
32    for row in candidates:
33        writer.writerow({field: row.get(field) for field in fieldnames})
34
35with jsonl_path.open("w", encoding="utf-8") as f:
36    for row in candidates:
37        f.write(json.dumps({
38            "fetched_at": timestamp,
39            "candidate": row,
40        }, ensure_ascii=False) + "\n")
41
42print(f"Saved {len(candidates)} crypto KOL candidates")

アウトリーチ前のレビュー規則

Answer: アウトリーチ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 $0.10/1K）、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、そのまま送信キューに入れない方が安全です。

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. 連絡手段を確認する。can_dm は signal であり、配信保証ではありません。
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 $0.10/1K）、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。
• can_dm: true の全アカウントに自動 DM しない。
• 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。