2026年7月更新：公式 X API の地理の制限を現行の従量課金モデルに対して再確認し（古い層別のリクエスト上限は新規開発者にはもう適用されず、レート制限は今やエンドポイント別）、/about のレスポンスを現行のフィールドセットに更新し（今は country フィールドと並んで接続元、Premium 状態、アフィリエイトアカウントを返します）、支払う前にワークフローをテストできるよう100回の無料リクエストの開始経路を表面化し、すべてのエンドポイントと価格を稼働中の Sorsa リファレンスに対して再確認しました。
要点。 Twitter のオーディエンス地理とは、X アカウントのフォロワーの国別分布です。フォロワーリストを取得し、X が各フォロワーに割り当てる国（プロフィール文の自己申告ではなく、公開の「アカウントの所在地」ラベルの背後の値）を照会し、集計することで構築します。自分の、または任意の公開アカウントで動きます。
X（旧Twitter）はかつて、自分のアカウントのオーディエンスの国データをネイティブのアナリティクスの中で公開しましたが、他人のものを見せたことは一度もありません。インフルエンサーのフォロワーがどの国に住んでいるか、または競合のオーディエンスが市場をまたいでどう分かれるかを教える公開のボタンはありません。公式 X API がこれを公開するのは、ほとんどのユーザーがジオタグを付けないためまれなツイートレベルか、ほとんどのチームには手が届かない Enterprise 層の Profile Geo の充実を通じてだけです。
代替の Twitter/X API プロバイダーである Sorsa API は、単一のエンドポイント /about でそのギャップを閉じます。これは、OAuth も審査待ちの行列もなく、フラットなリクエスト単位の料金で、X が任意の公開アカウントに関連付ける国を返します。ワークフロー全体を100回の無料リクエストでテストできます。クレジットカード不要・有効期限なしで、40個のエンドポイントすべてをカバーする1回限りの枠です。それを /followers エンドポイントと組み合わせれば、自分のものでも競合のものでも、任意のアカウントのオーディエンスの完全な国別内訳を構築できます。本ガイドは、その国の値が実際にどこから来るか、なぜプロフィール文の「Location」フィールドをパースするより優れているか、Python での4つの本番のパイプライン、そしてコストを扱います。
Sorsa は v1.1 の時代からグロースと研究のチームのためにオーディエンス地理のパイプラインを動かし、2023年の料金変更の後にそれらの数十を公式 API から移行してきました。これは受ける依頼の中でも最もよくあるものの1つで、最も間違えやすいものの1つです。
目次
- X が実際に地理を保存する場所
- なぜオーディエンス地理は取得が難しいのか
- 4つの実際のユースケース
- 国データはどれくらい正確か
- /about エンドポイントのリファレンス
- Twitter オーディエンス地理のための4つの Python パイプライン
- エクスポートと可視化
- これはいくらかかるか
- 実践
- よくある質問
- 始め方
X が実際に地理を保存する場所 {#where-x-actually-stores-geography}
X はアカウントに対して3つの異なる地理的シグナルを運び、それらは互換ではありません。このトピックに関するほとんどの記事はそれらを混同します。
1. プロフィール文の「Location」フィールド。 ユーザーがプロフィールに打ち込む自由記述のテキストです。標準化されておらず、しばしば冗談（「インターネット」、「どこかの地下室」）で、しばしば空で、決して検証されません。このフィールドをスクレイピングするのが、レガシーのソーシャルリスニングツールがこぞってやってきたことで、それがこれらのツールの地理チャートが決して正確でなかった理由です。およそ30〜40%のアカウントは、ここを空白のままにするか、地理的でないテキストで埋めます。
2. ツイートレベルの Place データ。 ユーザーがツイートにジオタグを付けると、ペイロードは国コードを持つ Place オブジェクトを運びます。場所でツイートをフィルターすることに関する X 自身の開発者ドキュメントによると、これはツイートレベルでオプトインで、正確な位置の機能は2019年に iOS と Android のアプリから削除されました。3%未満のツイートしか地理メタデータを運ばないため、オーディエンスレベルの分析には役に立ちません。
3. アカウントの国、「アカウントの所在地」として表示。 X は、ユーザーが打ち込んだ何かからではなく、プラットフォームレベルのシグナル（IP 履歴、デバイスデータ、支払い方法、アプリストア）から、各アカウントに国を関連付けます。これは、2025年後半にプロフィール全体に展開された「このアカウントについて」パネルの中で X が「アカウントの所在地」として公に表面化する値で、国バッジのブラウザ拡張が読むのと同じシグナルです。そのパネルの各フィールドが何を意味するかの完全な内訳は、X の「アカウントの所在地」ラベル の解説をご覧ください。
Sorsa の /about エンドポイントは、この3つ目のシグナルを country フィールドとして返します。集計の作業には3つのうち最も信頼できます。アクティブなアカウントの大多数について埋められており、自己申告ではなくプラットフォーム由来で、ユーザーがツイートレベルのジオタグを有効にすることに依存しません。
なぜオーディエンス地理は取得が難しいのか {#why-audience-geography-is-hard-to-get}
データが存在するなら、なぜすべてのアナリティクスツールがそれを見せないのでしょうか。3つの理由です。
第一に、公式 X API は、任意のアカウントについてこの国の値をシンプルな照会可能なフィールドとして公開しません。公開の About パネルをパースすることで単一のプロフィールについては読めますが、それのための文書化された v2エンドポイントはありません。Profile Geo の充実は別の Enterprise のアドオンとして存在し、作者の国でツイートをフィルターするための profile_country のような Enterprise 限定の演算子とともにありますが、それは5桁ドルの年間契約で、オーディエンスレベルではなくツイートストリームレベルで動きます。
第二に、量の問題です。競合のオーディエンスがどこに住んでいるかを知るには、アカウント自体だけでなく、すべてのフォロワーについて国を照会します。100,000フォロワーのアカウントには、それは100,000回の照会に数百のフォロワーリストのページを加えたものです。公式 v2エンドポイントは15分の窓ごとにレート制限され、エンドポイントによって変動し、現行の従量課金モデルの下では通常数百リクエスト台なので、その規模での単一の競合の監査は、リソース単位のコストを数える前でさえ、多くの時間、しばしば日単位のスロットルされた呼び出しになります。
第三に、消費者向けのツールは自分のアカウントにロックされています。Circleboom、TweepsMap、Fedica、Audiense のようなログインベースのアナリティクスツールは、OAuth でユーザー本人として認証するため、自分のフォロワーしか地図化できず、競合のものは決してできません。それらはまた、自己申告のプロフィール文の「Location」フィールドを読み、それを空白のままにしたフォロワーを除外するため、たまたま埋めた人に向けてサンプルを歪めます。
| アプローチ | 誰のオーディエンス | データソース | 規模 | 備考 |
|---|---|---|---|---|
| 消費者向けログインツール | 自分のアカウントのみ（OAuth） | 自己申告のプロフィール文の所在地、空白は除外 | ポイント＆クリック、バルクやコードなし | 視覚的な地図、ただし競合のオーディエンスなし |
| 公式 X API | 任意、ただしシンプルなフィールドなし | ツイートレベルの地理、または Enterprise Profile Geo | プロフィール地理には Enterprise 契約 | 5桁ドル、ツイートストリームレベル |
Sorsa /about | 任意の公開アカウント | プラットフォームの国（「アカウントの所在地」） | アカウントあたり1リクエスト、毎秒20リクエスト | フラットなリクエスト単位、JSON、読み取り専用 |
Sorsa は3つの制約すべてを回避します。/about を通じて国を直接返し、リソース単位の課金ではなくフラットな月次プランで動き、ユーザー側の OAuth 付与なしに任意の公開プロフィールで動きます。完全なコストの全体像は、2026年版 Twitter API 料金の内訳 をご覧ください。
4つの実際のユースケース {#four-real-use-cases}
これらは、オーディエンス地理が実際の決定を駆動する4つのシナリオです。本ガイドの後のパイプラインは、それらに直接対応付けられます。
地域キャンペーンの前のインフルエンサーの精査
協力したある消費者向けテックのブランドは、それぞれ「米国のテック専門家」に到達すると主張する6人のクリエイターとの米国ローンチに、中5桁ドルの予算を投じようとしていました。監査は、いくつかが実際に米国を拠点とするフォロワーが半分をはるかに下回り、その中で最大のものがフォロワー数が示唆するものをはるかに下回っていることを示しました。それが、どの契約が署名される前にも、より小さな、より緊密な米国集中を持つクリエイターに予算を移しました。有料のインフルエンサーマーケティングを動かす誰もが、後ではなく署名の前にオーディエンス地理を精査すべきです。
市場拡大の調査
ローカライズされたコンテンツ、有料広告の予算、または地域の採用にコミットする前に、オーディエンスがすでに何であるかを見ます。ある B2B SaaS チームは監査を通じて、オーガニックのフォロワーの意味のある割合が、コンテンツや広告で決して狙ったことのない市場に座っていることを見つけ、ローカライズされたランディングページと小さな現地イベントを正当化するのに十分でした。逆のパターンも有用です。フォロワーがほぼゼロの地域は、ゼロから始めていることと、コンバージョンではなく認知に予算を組むべきことを教えます。これはオーディエンス調査の地理的な半分です。関心とフォロワーの重複の半分は、対象オーディエンスのプレイブック で扱っています。
非オーガニックな成長の検出
小規模または中規模のアカウントが、その活動と明らかなつながりのない国から突然大きなフォロワーの一団を得たなら、それは強い非オーガニックな成長のシグナルです。助言したある研究グループは、フォロワーの国別分布が30日でおよそ15ポイントを超えてシフトするアカウントをフラグ付けしています。フラグ付けされたほとんどのアカウントは、フォロワーを買ったか、増幅キャンペーンの標的になったと判明します。ブランドには、同じロジックが、買ったフォロワーのコンテストと競合によるアストロターフを捕まえます。地理は複数あるシグナルのうちの1つです。完全なアカウントレベルの手法は、偽フォロワーの監査 のガイドにあります。
国境を越えた会話の地図化
学術と政策の研究には、任意のトピックを取り、/search-tweets または /mentions を通じて最近のツイートを取得し、それからユニークな作者を /about に通して、会話が地理的にどう分布するかを地図化できます。この手法は、ディアスポラのコミュニティ、誤情報の流れ、国境を越えた政策論争の研究に使われてきました。あるトピックについて実際に話しているのが誰かの、エンゲージメントで重み付けした国別分布は、それが本当に誰の会話かについて多くを語ります。
国データはどれくらい正確か {#how-accurate-is-the-country-data}
/about からの国はプラットフォーム由来なので、プロフィール文のパースよりはるかに信頼できますが、完璧ではなく、その限界について正直であることに価値があります。
小さな割合のアカウントが一貫した VPN を使い、ユーザーが住む場所ではなく VPN の出口の国でタグ付けされます。単一の照会にはそれが重要ですが、500フォロワー以上のサンプルでの集計分析には、VPN のノイズは平均化され、全体の分布は数ポイント以内で保たれます。
一部のアカウントは国を返しません。これは、X が自信を持って割り当てるのに十分なシグナルを欠くとき、通常は非常に新しいか非常に低活動のアカウントで起こります。以下のパイプラインはこれらを「Unknown」としてまとめます。健全な1,000フォロワーのサンプルでは、およそ1〜5%を見込みます。最近のフォロワーの一団でのはるかに高い Unknown の割合は、それ自体が有用です。買ったフォロワーのベンダーと相関します。
国はアカウントの現在の地理的関連を反映し、それはユーザーが本当に移転するか VPN を切り替えると変わり得るため、長期間のコホートを固定のアイデンティティではなくスナップショットとして扱います。
プロフィール文の「Location」フィールドに対して、対比は鮮明です。この領域を支配する消費者向けツールは自己申告のプロフィール文のテキストを読み、空白のままにしたフォロワーを落とし、一方 /about からの国は接続シグナルから X によって推論され、ほとんどのアクティブなアカウントについて埋められています。市場規模の推定、広告のターゲティング、インフルエンサーの精査、競合ベンチマークには、その精度は十分すぎます。フォレンジックの単一アカウントの特定には、どの1つの照会も仮説として扱います。
/about エンドポイントのリファレンス {#the-about-endpoint-reference}
認証は単一のヘッダーです。ApiKey: YOUR_API_KEY。完全な詳細は Sorsa 認証ドキュメント にあります。
curl "https://api.sorsa.io/v3/about?username=elonmusk" \
-H "ApiKey: YOUR_API_KEY"
レスポンス：
{
"country": "United States",
"username_change_count": 1,
"last_username_change_at": "2021-01-01T00:00:00Z",
"premium_start_at": "2025-06-18T16:28:44Z",
"is_blue_verified": true,
"source": "United States App Store",
"affiliate_username": "X"
}
地理に欲しいフィールドは country です。アカウントは3つのパラメータのいずれか1つで識別できます。username（@ なしのハンドル）、user_id（数値の安定した ID）、または user_link（完全なプロフィール URL）です。集計のワークフローには user_id を使います。アカウントがハンドルをブランド変更しても変わらないからです。レスポンスはまた、username_change_count と last_username_change_at（安定性の採点に有用）、source（「接続元」の値、ウェブまたはアプリストアの地域で、粗い2つ目の地理的シグナルを兼ねる）、is_blue_verified と premium_start_at（Premium 状態とそれがいつ始まったか、ただしタイムスタンプは非 Premium アカウントにはプレースホルダー）、そして affiliate_username（アフィリエイトのプロフィールがリンクする親アカウント）を運びます。上でリンクした「アカウントの所在地」の解説が、これらのフィールドを完全に分解します。1リクエストは、エンドポイント別の乗数なしに、どのプランでも1回の枠の呼び出しに等しいです。
Twitter オーディエンス地理のための4つの Python パイプライン {#four-python-pipelines-for-twitter-audience-geography}
4つすべてが2つのヘルパーの上に構築します。GET /followers からフォロワーリストを取得するもの（1ページあたり最大200プロフィール、フォロワーとフォロー中 を参照）と、GET /about から単一のフォロワーの国を解決するものです。
import requests
import time
from collections import Counter
API_KEY = "YOUR_API_KEY"
BASE_URL = "https://api.sorsa.io/v3"
HEADERS = {"ApiKey": API_KEY}
def get_followers(username, max_pages=10):
"""Paginate GET /followers (up to 200 profiles per page)."""
followers, cursor = [], None
for _ in range(max_pages):
params = {"username": username}
if cursor:
params["next_cursor"] = cursor
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/followers", headers=HEADERS, params=params, timeout=30)
resp.raise_for_status()
data = resp.json()
followers.extend(data.get("users", []))
cursor = data.get("next_cursor")
if not cursor:
break
time.sleep(0.1)
return followers
def get_country(user_id):
"""Return the country for a user_id, or 'Unknown' if X has no value."""
try:
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/about", headers=HEADERS,
params={"user_id": user_id}, timeout=15)
if resp.status_code == 200:
return resp.json().get("country") or "Unknown"
except requests.RequestException:
pass
return "Unknown"
パイプライン1：単一アカウントの照会
最も単純なケースで、構成要素として、そしてその場限りの検証に有用です。コードなしの単発のチェックには、所在地チェッカー が同じ照会をブラウザから実行します。
def get_account_geo(identifier):
"""Country and stability metadata for one account (username, user_id, or URL)."""
if identifier.startswith("http"):
params = {"user_link": identifier}
elif identifier.isdigit():
params = {"user_id": identifier}
else:
params = {"username": identifier.lstrip("@")}
resp = requests.get(f"{BASE_URL}/about", headers=HEADERS, params=params, timeout=15)
resp.raise_for_status()
return resp.json()
data = get_account_geo("elonmusk")
print(data["country"], data["username_change_count"])
パイプライン2：完全なオーディエンス地理
コアのワークフローです。任意の公開アカウントのフォロワーリストを取得し、各フォロワーの国を解決し、集計します。
def audience_geography(username, max_pages=10):
followers = get_followers(username, max_pages=max_pages)
counts = Counter(get_country(f["id"]) for f in followers)
return counts, len(followers)
counts, total = audience_geography("nasa", max_pages=5)
for country, n in counts.most_common(10):
print(f"{country}: {n} ({n / total * 100:.1f}%)")
毎秒20リクエストでは、1,000フォロワーのサンプルはシーケンシャルにおよそ1分で解決します。より大きな監査には、レート制限の下に留まりつつ実時間を削るために、get_country を15〜18ワーカーのスレッドプールにまたがって実行します。
パイプライン3：競合の比較
同じ監査をアカウントのショートリストにまたがって実行し、対象市場のシェアを比較します。オーディエンス地理は、より広い Twitter 競合分析 のワークフローへの1つの入力です。
def compare_accounts(usernames, market="United States"):
for u in usernames:
counts, total = audience_geography(u, max_pages=5)
share = round(counts.get(market, 0) / total * 100, 1) if total else 0
print(f"{u}: {total} sampled, {market} {share}%, top {counts.most_common(3)}")
compare_accounts(["competitor_a", "competitor_b", "competitor_c"])
パイプライン4：国のパターンによる買ったフォロワーの検出
買ったフォロワーの一団には特徴的な国のシグネチャーがあります。高い Unknown の割合と、予期しない単一国への集中です。
def inorganic_signal(counts, total):
unknown = counts.get("Unknown", 0) / total * 100 if total else 0
known = [(c, n) for c, n in counts.items() if c != "Unknown"]
top_country, top_n = max(known, key=lambda x: x[1], default=("none", 0))
top_share = top_n / total * 100 if total else 0
flags = []
if unknown > 20:
flags.append(f"high Unknown share ({unknown:.0f}%)")
if top_share > 60:
flags.append(f"single-country concentration ({top_country} {top_share:.0f}%)")
return flags
これはヒューリスティックで、証明ではありません。洗練されたファームは国をマスクできますが、パターンは安い非オーガニックな成長の大部分を捕まえます。
エクスポートと可視化 {#exporting-and-visualising}
counts オブジェクトを手に入れたら、レポート用にエクスポートするか、地図にまっすぐ落とし込みます。技術的でないステークホルダーのために内訳を共有シートに入れるには、X データを Google スプレッドシートにエクスポートする 方法をご覧ください。
import csv
def export_to_csv(counts, total, path="audience_geography.csv"):
with open(path, "w", newline="") as f:
w = csv.writer(f)
w.writerow(["country", "count", "percentage"])
for country, count in counts.most_common():
w.writerow([country, count, round(count / total * 100, 2)])
/about が返す国名は標準の英語名なので、ISO の照会なしに Plotly のコロプレス（塗り分け地図）にまっすぐ対応します。これは、消費者向けツールが売るのと同じ種類の地図を、自分のデータから生成し、単体の HTML ファイルとして保存して作ります。
import plotly.express as px
def plot_choropleth(counts, path="audience_map.html"):
rows = [{"country": c, "followers": n} for c, n in counts.items() if c != "Unknown"]
fig = px.choropleth(rows, locations="country", locationmode="country names",
color="followers", color_continuous_scale="Blues")
fig.write_html(path)
これはいくらかかるか {#how-much-does-this-cost}
オーディエンス地理は、フォロワーあたり1回の /about 呼び出しをするため、大量のワークフローです。料金はすべてのプランでフラットなリクエスト単位で、リクエストあたり$0.0018から、そして100回の無料リクエストが、コミットする前にパイプラインをコストテストさせます。Sorsa Proプラン（月額$199で100,000リクエスト、リクエストあたり$0.00199）での具体的な数字：
| ワークロード | リクエスト | Pro でのコスト |
|---|---|---|
| 単一アカウントの照会 | 1 | $0.002 |
| 1,000フォロワーのサンプル監査 | 約1,005 | 約$2.00 |
| 10,000フォロワーの完全な監査 | 約10,050 | 約$20.00 |
| 3競合の比較、各1,000 | 約3,015 | 約$6.00 |
| 月次の繰り返しの1,000サンプル監査、20アカウント | 約20,100 | Pro でカバー |
単一アカウントの単発の監査は Starterプラン（月額$49、10,000リクエスト）の内側に収まります。通常のエージェンシーや分析の作業はたいてい Pro に着地します。完全な層のリストは 料金ページ にあります。キャンペーン検証の最適化のレバーは、すべてのフォロワーは必要なく、キャンペーンのアクションを完了したアカウントだけでよいことで、それは通常、完全なフォロワーリストより2桁小さいです。
実践 {#in-practice}
協力しているある分析エージェンシーは、取引の段階でクライアントのためにクリエイターのオーディエンスを監査しています。クリエイターのショートリストにまたがって、各々数百から数千のフォロワーをサンプリングして完全なオーディエンスのパイプラインを実行するのは、Pro で数ドルかかり数分で終わり、一方公式 API での同じジョブは Enterprise 契約か日単位のスロットルされた v2 呼び出しを意味するでしょう。これを単発ではなく継続的なプログラムとして動かすチームには、地理がより広い 競合追跡 のセットアップに収まります。こうしたチームがこれに頼り続ける理由はデータソースにあります。国は、ログインツールが読むプロフィール文のフィールドではなく、X 自身の「アカウントの所在地」のシグナルから来るため、クライアントが数字に反発しても分布が持ちこたえます。
よくある質問 {#faq}
API なしで Twitter アカウントがどの国を拠点とするか見られる？
単一のアカウントには yes、規模では no です。X は各プロフィールの公開の「このアカウントについて」パネルに国を見せており、「アカウントの所在地」ラベル の解説が、それを手で読む方法を案内します。数千のフォロワーにまたがる集計の分布には、Sorsa の /about のような API が必要で、それはフラットなリクエスト単位のコストで同じ国の値を REST の規模で返します。
なぜプロフィール文の「Location」フィールドはオーディエンス地理に信頼できないのか？
プロフィール文の「Location」フィールドは、ユーザーが打ち込む自由記述のテキストで、検証されず、標準化されず、頻繁に空か冗談です。およそ30〜40%のアカウントがそれを空白のままにするか、地理的でないテキストで埋めます。埋められていても、「NYC」、「New York City」、「Big Apple」は、素朴なスクリプトが3つの場所として扱う3つの文字列です。/about からの国の値はプラットフォーム由来で、これらの故障モードすべてを避けます。
公式 X API はフォロワーの国データを公開する？
v2 の有料層では、任意のアカウントについてアカウント単位ではありません。作者のプロフィールに基づいてツイートに国メタデータを追加する Profile Geo の充実は、5桁ドルの料金を持つ Enterprise 限定のアドオンです。標準の v2 ユーザー照会エンドポイントは「アカウントの所在地」の国を返しません。これが Sorsa の /about が埋めるギャップです。同じ根底のシグナルを、フラットな REST 呼び出しとして公開します。
オーディエンス地理の監査はどれくらいかかる？
Sorsa の毎秒20リクエストのレート制限で1,000フォロワーのサンプルには、シーケンシャルなスクリプトがおよそ1分で終わります。10,000フォロワーの監査は、シーケンシャルに8〜12分、または15〜18の並行ワーカーのスレッドプールで1〜2分かかります。フォロワーリストのページネーションは合計の小さな一部です。フォロワーあたりの /about 呼び出しが支配します。
/about が国を返さないとき何が起こる？
/about が国を返さないとき、X は自信を持って割り当てるのに十分なシグナルを持たず、通常は非常に新しいか非常に低活動のアカウントです。本ガイドのパイプラインはそれらを「Unknown」としてまとめます。健全な1,000フォロワーのサンプルでは、1〜5%を見込みます。最近のフォロワーの一団での目立って高い Unknown の割合は、非オーガニックな成長のパターンと買ったフォロワーのベンダーと相関します。
オーディエンス地理を使って買ったフォロワーを検出できる？
はい、ただし注意点付きで。買ったフォロワーのベンダーは通常、監視の緩い狭い国のセットから調達し、そのアカウントは低活動になりがちで、それが特徴的な一団のシグネチャーを生みます。高い Unknown の割合、予期しない単一国への集中、そして高いハンドルの入れ替わりです。本ガイドのパイプライン4がそのヒューリスティックを実装します。洗練されたファームは国をマスクできるため完璧ではありませんが、安い非オーガニックな成長の大部分を捕まえます。
どの Twitter API の代替が規模でのオーディエンス地理の照会をサポートする？
Sorsa API は、「アカウントの所在地」の国を文書化された REST エンドポイント（/about）を通じて公開し、それをリクエストあたり最大200プロフィールのバルクフォロワー抽出と組み合わせ、呼び出し単位ではなくフラットレートの月次プランで課金する、数少ない代替の1つです。選択肢のより広い見方は、Twitter API の代替 の記事をご覧ください。
始め方 {#getting-started}
これを試す最も速い方法は、Sorsa のダッシュボード からキーを取得し、100回の無料リクエスト（1回限りの枠、クレジットカード不要・有効期限なしで40個のエンドポイントすべてをカバー）の一部を、任意のハンドルに対して単一アカウントのスニペットを実行するのに使い、そこから拡大することです。/about のリファレンスはエンドポイントのドキュメントにあり、playground が、コードを書く前にブラウザから /about に当たらせます。料金はすべてのプランでフラットなリクエスト単位で、承認のステップがないため、単発の単一アカウントの監査は Starter の内側に収まり、通常のエージェンシーの作業は Pro に着地します。監査のためにフォロワーを抽出しているなら、当社の フォロワーリストを取得するガイド にページネーションのパターンとエッジケースがあります。
監修：Keksich（Sorsa創業者、マーケター兼X APIリサーチャー）
まとめ方：本ガイドは、これらのパイプラインを動かす /about と /followers のエンドポイントを含む、代替の Twitter/X API を運用する Sorsa 自身の作業の上に構築されており、すべてのエンドポイントと価格を2026年7月に稼働中の Sorsa v3 リファレンスと料金に対して再確認しました。X 自身の地理的な挙動については、ツイートの位置フィルターと Enterprise Profile Geo の演算子をカバーする X の開発者ドキュメントを参照しました。公開の「アカウントの所在地」ラベルが何であり、いつ展開されたかは、最初のセクションでリンクした Sorsa 自身の解説です。コストの数字は、推定ではなく、現行の Pro のリクエスト単位のレートから計算しています。