從評論看趨勢：用 TikTok 評論數據洞察用戶需求與情緒

引言

在短影音行銷領域中，播放量與按讚數往往是最直觀的「表面繁榮」指標，但真正能反映用戶心智與真實想法的，其實藏在評論區中。

是誰在觀看？他們怎麼看？是否真正喜歡？有哪些不滿、吐槽或正面回饋？——這些關鍵資訊都埋藏在評論中。

本篇文章將聚焦於 TikTok 的評論數據，藉助 LuckData 提供的高維評論 API，手把手教你如何：

• 擷取目標影片的評論資料

• 分析評論情緒（正負傾向與情感趨勢）

• 擷取關鍵詞，辨識用戶真正的痛點與興趣

• 資助內容創作、選品決策與品牌口碑監測

一、為什麼說「評論區比播放量更重要」？

舉例來說，一則產品推薦影片即使擁有大量按讚，但若評論充滿「沒效果」「品質差」「又是業配」等內容，則極有可能顯示市場實際接受度並不高。

評論能揭示內容與產品的潛在問題，也是觀察趨勢與改進方向的寶貴資料源。

二、LuckData 的 TikTok API 評論介面能做什麼？

LuckData 提供的評論 API 可查詢任一公開 TikTok 影片的評論清單與相關欄位，讓開發者與分析人員能夠快速擷取並進行資料處理。

• 介面範例：

GET https://luckdata.io/api/tiktok-api/get_comment_list?video_id=7216458890536592673&page=1

• 回傳資料欄位包括：

  • 評論內容（text）

  • 評論時間戳（timestamp）

  • 評論者 ID／用戶名稱

  • 該評論的按讚數

  • 評論回覆內容（可遞迴展開）

這些欄位可以進一步與自然語言處理工具結合，執行詞頻統計、關鍵詞擷取、情緒分析、主題聚類等操作，提供更深層的洞察。

三、快速上手：用 Python 擷取評論並做關鍵詞分析

以下為一個簡單的範例程式碼，展示如何使用 Python 呼叫 API 並進行高頻關鍵詞分析：

import requests
from collections import Counter
import re
headers = {"X-Luckdata-Api-Key": "your_luckdata_key"}
video_id = "7216458890536592673"
res = requests.get(
f"https://luckdata.io/api/tiktok-api/get_comment_list?video_id={video_id}&page=1",
headers=headers
)
comments = [c['text'] for c in res.json().get("data", [])]
# 擷取中文關鍵詞（簡化處理：僅匹配兩字以上漢字組合）
words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]{2,}', " ".join(comments))
top_words = Counter(words).most_common(10)
print("高頻關鍵詞前10：")
for word, count in top_words:
print(f"{word}: {count}")

進階分析時，可搭配 WordCloud 繪製詞雲圖，使用 Jieba 斷詞器精確擷取關鍵詞，或透過 SnowNLP / TextBlob / VADER 等工具進行情緒傾向判斷。

四、評論資料在行銷中的應用價值

評論資料不僅能輔助行銷決策，更能成為產品研發、客服改善與社群經營的重要依據。

五、構建「評論情緒雷達」模組

若需在 BI 看板或資料視覺化平台中整合評論分析，建議設計以下幾個模組：

1. 評論熱詞雲圖：以關鍵詞頻率構建可視化圖像，快速洞察關注焦點與話題重心

2. 情緒占比圖（圓餅圖或長條圖）：呈現正面／負面評論的比例，判斷市場接受程度

3. 評論數量變化趨勢圖：觀察評論量在時間維度上的變化，推估熱度變動與話題生命週期

4. 高讚評論排行榜：整理獲得最多按讚的評論，分析其中共通語言或隱含的主流觀點

這些模組可以透過 Dash、Streamlit、Tableau、PowerBI 等工具實現，並依不同業務需求彈性擴充。

六、總結與預告

TikTok 評論不只是內容的附加價值，更是用戶聲音與市場情緒的真實回饋池。

若能系統性地擷取與分析這些評論資料，你將能夠：

• 更準確地理解用戶觀點與語言習慣

• 發掘潛在內容靈感與選品方向

• 監測品牌形象，防範潛在公關危機

• 搶先掌握社群風向與產品機會點

在未來的文章中，我們將進一步探討如何結合多平台評論資料，構建統一的跨平台社群聲量分析框架，敬請期待。

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