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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 requestsheaders = {
'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 pipelineclassifier = 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 pdimport 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 TfidfVectorizertexts = [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。
