從一人之聲看見整個社群：如何透過 TikTok 播放清單掌握創作者內容策略？

2025-04-10

隨著 TikTok 成為全球最具影響力的短影音平台之一，越來越多品牌與研究者開始深入分析平台上的創作者行為。除了熱門影片與留言互動外，「播放清單（Playlist）」作為 TikTok 創作者自行整理內容的方式，正在成為理解其風格、內容規劃與粉絲偏好的重要線索。

本篇文章將帶你深入瞭解如何透過 TikTok 播放清單的資料，掌握創作者的內容策略與社群經營邏輯，並介紹如何透過 LuckData API 快速擷取播放清單資訊，搭配實用程式碼範例，適用於行銷分析、數據建模與內容推薦等多種場景。

一、為什麼要分析 TikTok 播放清單？

TikTok 播放清單是創作者手動建立的分類集，用來將相關影片整理成組合，方便觀眾有系統地瀏覽特定主題或系列內容。這些播放清單代表了創作者的內容規劃思維，是觀察其主題演變與策略方向的第一步。

舉例來說：

一位美妝創作者可能會建立「唇膏試色」、「底妝測評」、「開架 vs 專櫃」等清單。
一位知識型帳號可能會整理出「商業思維」、「AI 工具介紹」、「行銷入門」等系列。

透過分析這些分類與其下影片的互動表現，可以推測：

哪些主題最受歡迎？
創作者是否持續投入某類型內容？
粉絲對不同主題的回應是否存在顯著落差？

二、如何透過 LuckData API 抓取播放清單資料？

若想快速取得某位 TikTok 使用者的播放清單資訊，LuckData 提供的 TikTok API 是最方便且穩定的方式。以下為基本使用方式與說明，搭配對應 Python 程式碼。

1. 播放清單 API 請求參數

LuckData 提供的 get playlist by user_id 介面，可依據使用者的 user_id 或 unique_id 抓取其公開播放清單。

必要參數：

user_id：創作者的數值型唯一 ID
unique_id：創作者的帳號名稱（可選）
count：每次取得幾筆播放清單資料
cursor：用於分頁的游標值

2. Python 調用範例

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/Ci3vI9sNvken?count=10&cursor=0&user_id=107955&unique_id=@tiktok',
headers=headers,
)
data = response.json()
for playlist in data.get("playlists", []):
print(f"清單標題：{playlist['title']}")
print(f"清單影片數量：{playlist['video_count']}")
print(f"封面圖片：{playlist['cover_image']}")
print("="*30)

三、資料結構說明與應用

LuckData 回傳的 JSON 資料中，通常會包含以下欄位資訊：

playlist_id：播放清單 ID，可用來查詢其下影片
title：播放清單標題
create_time：建立時間
video_count：該清單下的影片數量
cover_image：清單封面
videos：部分預覽影片資料（如有）

你可以根據這些欄位進一步開展分析：

分析清單標題頻率，提取主題詞彙
依照 video_count 排序，找出創作者重點經營系列
配合時間戳分析內容策略的演變趨勢

四、進階應用：抓取播放清單內所有影片

若你想進一步瞭解播放清單中的內容表現，可以使用另一個 API 接口，根據 playlist_id 擷取清單下所有影片資訊。

播放清單影片抓取（進階）

playlist_id = '123456789'  # 從上一步結果中取得
response = requests.get(
f'https://luckdata.io/api/tiktok-api/PLAYLIST_VIDEO_API?playlist_id={playlist_id}&count=10&cursor=0',
headers=headers,
)
videos = response.json().get("videos", [])
for v in videos:
print(f"影片ID：{v['video_id']}")
print(f"描述：{v['desc']}")
print(f"觀看數：{v['play_count']}")
print(f"按讚數：{v['digg_count']}")
print("="*30)

你可以根據這些影片的互動表現：

評估該系列的整體受歡迎程度
分析標題關鍵字與互動量關係
判斷是否有「爆款內容」集中出現在特定清單

五、應用場景範例

1. 品牌選品與 KOL 合作策略設計

行銷團隊可以依據播放清單分類與其下影片表現，快速識別創作者的優勢領域，進行精準選品與合作提案。

2. 競品風格與輸出節奏觀察

透過對競品創作者播放清單結構的分析，觀察其內容聚焦程度與更新頻率，有助於反推其內容製作節奏與資源投入方向。

3. AI 分類與推薦模型的訓練資料來源

播放清單本身即為創作者進行的主題分類，可作為高品質資料標籤，應用於自然語言分類、內容推薦模型等機器學習任務中。

六、合規與技術提醒

在進行任何 API 呼叫與資料抓取時，需注意以下幾點：

僅針對公開帳號與公開播放清單資料進行分析
不得擅自轉賣、封裝或商業化二次發佈資料
儘量使用官方授權 API，如 LuckData 提供的服務，避免觸發平台封鎖或風控

七、總結

播放清單作為 TikTok 創作者自發性的內容分類方式，蘊含了豐富的行為脈絡與策略思考。透過 API 工具如 LuckData，你可以快速擷取這些結構化資料，並結合程式邏輯進行高效分析。

無論你是品牌經營者、資料工程師或內容創作者，深入理解播放清單的結構與表現，都能讓你在內容戰場上更勝一籌，讓每一項觀察都成為決策的力量。