深度解析 TikTok 留言資料:運用 API 驅動用戶洞察與互動策略革新

在數據驅動的數位行銷時代,企業與創作者往往將焦點集中於觀看次數、按讚數與轉發率,卻忽略了一個蘊藏巨大價值的資源——留言區。TikTok 作為一個高度社交化的短影音平台,用戶留言不僅是觀眾即時回饋的呈現,更是反映群體情緒、意見聚焦、趨勢擴散的重要場域。

本篇文章將以 LuckData 提供的 get comment list by video API 為核心,深度探討如何抓取、解析並活用 TikTok 留言資料,協助你在內容經營、品牌監控與社群互動方面建立更全面的數據應用策略。

一、留言數據的深層價值

留言不同於其他被動數據,它是一種主動行為,代表觀眾被內容「觸動」後所產生的語言反應,因此其所代表的資訊濃度更高。根據數位行銷研究:

  • 每則留言的情緒與語意能強化或削弱內容的公信力;

  • 高互動留言(高按讚、被回覆)往往反映平台算法偏好;

  • 早期留言可作為「輿情預測」的重要指標。

簡言之,留言是從「數據觀察」轉向「語義理解」的橋梁。

二、LuckData get comment list by video API 基礎操作

LuckData 的這組 TikTok API 提供了一個無需經過 TikTok 官方授權、即可取得影片留言資料的簡便途徑。它支援:

  • 根據影片 URL 拉取留言列表;

  • 控制每頁筆數(最多可達 50)與分頁 cursor;

  • 回傳留言內容、用戶資料、互動數據、發文時間等欄位。

✅ API 呼叫範例:

import requests

headers = {

'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'

}

response = requests.get(

'https://luckdata.io/api/tiktok-api/BL5jjdAGcIZp?url=https://www.tiktok.com/@tiktok/video/7093219391759764782&count=10&cursor=0',

headers=headers

)

data = response.json()

for item in data.get("data", []):

print(f"User: {item.get('user_name')}")

print(f"Comment: {item.get('text')}")

print(f"Likes: {item.get('digg_count')}")

print(f"Time: {item.get('create_time')}")

三、從原始留言數據提煉洞察:五大分析策略

1. 情緒分析(Sentiment Analysis)

將留言資料輸入 NLP 模型,如 HuggingFace 的情緒分類器:

from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis")

comments = [comment['text'] for comment in data['data']]

results = classifier(comments)

for comment, result in zip(comments, results):

print(f"{comment[:30]}... → {result['label']} ({result['score']:.2f})")

這可以快速區分正面、中性與負面情緒,適合品牌輿情監測與社群風險控管。

2. 時間趨勢視覺化

將留言依時間排序並繪製時間熱度圖:

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from datetime import datetime

timestamps = [int(c['create_time']) for c in data['data']]

dt_series = pd.to_datetime(timestamps, unit='s')

df = pd.DataFrame({'time': dt_series})

df['hour'] = df['time'].dt.hour

df['hour'].value_counts().sort_index().plot(kind='bar')

plt.title("Comment Time Distribution")

plt.xlabel("Hour of Day")

plt.ylabel("Number of Comments")

plt.show()

這有助於了解用戶留言高峰時段,優化發片與互動策略。

3. 關鍵詞擷取與主題探勘

運用 sklearn 的 TF-IDF 模型萃取常見話題:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

texts = [c['text'] for c in data['data']]

vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10, stop_words='english')

X = vectorizer.fit_transform(texts)

keywords = vectorizer.get_feature_names_out()

print("Top Keywords:", keywords)

這可以協助品牌方瞭解留言中的熱門關鍵詞,甚至找出可能的「潛在主題」。

4. 高互動留言監控(影響力留言)

透過留言的 digg_count 欄位進行排序:

top_comments = sorted(data['data'], key=lambda x: x['digg_count'], reverse=True)[:5]

for c in top_comments:

print(f"? {c['user_name']} → {c['text']} ({c['digg_count']} likes)")

這些留言可能影響觀眾觀感,建議進行特別回應或標註。

5. 留言者輪廓畫像

整合留言使用者帳號與留言風格,建立簡易「社群用戶畫像」:

  • 活躍時間(依 create_time

  • 情緒傾向(綜合留言情緒)

  • 關注主題(關鍵詞統計)

這可作為影響者行銷前期的社群輪廓分析依據。

四、應用場景實戰:品牌、內容創作者與研究者的觀點

角色

留言分析應用

品牌方

追蹤廣告影片的社群回饋、危機監控、輿情預測

內容創作者

找出觀眾共鳴點、提高留言互動率、規劃下支影片主題

數據分析師

探索社群行為模式、建立情緒演算法模型、開發互動預測機制

學術研究者

執行社會語言學分析、族群研究、議題走向分析

五、最佳實踐與注意事項

  • 建議每次 count 控制在 10~50 筆,並以 cursor 分頁拉取完整資料;

  • 須確保影片網址為公開狀態,否則將無法取得留言;

  • 若影片留言開啟限制(如關閉評論),API 回傳將為空資料;

  • 可搭配留言追蹤時間週期化擷取(如每週執行一次)觀測趨勢變化。

六、總結:從社群對話中創造商業與策略價值

TikTok 的留言數據遠超過單純的互動紀錄,它是社群心聲的集體呈現,是平台上最即時、最真實的「回音室」。透過 get comment list by video API,我們不只是抓取文字,更是打開了觀察用戶、分析情緒、優化策略的一扇大門。

當留言分析成為你的日常武器,你將能從中提煉無限的洞察與價值,不論是推升創作質量,或引導品牌精準溝通,這些來自留言區的聲音,正是你在 TikTok 上走得更遠、走得更準的關鍵。

Articles related to APIs :