如何從 TikTok 獲取特定評論 ID 的回覆列表

2025-04-10

隨著 TikTok 的全球影響力日益擴大，它已不僅僅是一個短影片平台，更是資訊傳播與用戶互動的重要場所。評論區往往蘊含大量用戶觀點、情緒波動與行為模式，尤其是某條評論的回覆列表，可以揭示該內容在社群中的傳播軌跡與受眾反饋。

本文將手把手教你，如何透過兩種方式獲取某條 TikTok 評論的全部回覆資料：

方式一：使用 Python 自建爬蟲通道
方式二：調用 LuckData TikTok API，快速無程式碼實現

同時，我們也會探討在實際操作中應注意的技術與合規問題，協助你高效、安全地開展 TikTok 資料擷取工作。

一、自建爬蟲抓取 TikTok 評論回覆

爬蟲是資料擷取中最靈活、最具控制力的方式。你可以自訂請求邏輯、併發策略、資料清洗方式等。但與此同時，也代表需要更多技術經驗與維護精力。

1. 準備環境與依賴

我們使用 aiohttp 和 asyncio 實現非同步 HTTP 請求，提升爬蟲效率。

pip install aiohttp asyncio

2. 非同步抓取 TikTok 回覆資料

以下程式碼示例展示如何透過評論 ID 分頁取得所有回覆資料：

import aiohttp
import asyncio
async def fetch_reply_page(video_id, comment_id, cursor, session):
url = f"https://www.tiktok.com/api/comment/list/reply/"
params = {
"aweme_id": video_id,
"comment_id": comment_id,
"cursor": cursor,
"count": 20
}
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0",
"Referer": f"https://www.tiktok.com/"
}
async with session.get(url, headers=headers, params=params) as response:
return await response.json()
async def scrape_all_replies(video_id, comment_id):
replies = []
cursor = 0
async with aiohttp.ClientSession() as session:
while True:
data = await fetch_reply_page(video_id, comment_id, cursor, session)
page_replies = data.get('comments', [])
replies.extend(page_replies)
if not data.get('has_more'):
break
cursor = data.get('cursor', cursor + 20)
return replies
# 示例呼叫
# asyncio.run(scrape_all_replies("7093219391759764782", "7093219663211053829"))

3. 處理複雜頁面與身份驗證問題

TikTok 對未登入用戶有限制，部分接口可能需要用戶 Cookie 或身份令牌。若你在請求中遇到 403 或 captcha，可考慮：

使用 模擬登入技術（如 Selenium + Cookie 匯出）；
配置 動態代理 IP 池 以規避封鎖；
定期更換 User-Agent 與 Referer。

二、使用 LuckData API 快速獲取評論回覆

若你不想處理複雜的頁面結構與反爬機制，也可以選擇調用 LuckData 提供的 TikTok API 服務。它封裝了常見的資料提取邏輯，讓你專注於業務本身。

1. 範例程式碼快速入門

LuckData 提供一個簡單的 HTTP 接口，用於根據評論 ID 獲取回覆列表：

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_key_here'
}
params = {
'count': 10,
'cursor': 0,
'video_id': '7093219391759764782',
'comment_id': '7093219663211053829'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/gqJ8UsGWZJ2p',
headers=headers,
params=params
)
data = response.json()
print(data)

無需複雜編碼，API 即可返回結構化 JSON 資料，包含使用者名稱、回覆內容、發布時間、按讚數等欄位。

2. API 返回的欄位內容

LuckData 返回的評論回覆資料欄位相當豐富，常見欄位包括：

user_id：用戶唯一 ID
username：暱稱
text：回覆內容
create_time：時間戳
like_count：按讚數
reply_id：回覆 ID（可用於抓取二級回覆）

你可以依據業務需求自由組合使用這些欄位，例如用於：

輿情分析
用戶行為建模
評論內容分類
情感傾向分析

3. 使用 LuckData 的優勢

無程式碼也能上手：適合非技術用戶，快速整合至任何產品。
免費起步：每月可免費呼叫 50 次，適合測試或小規模應用。
無需管理代理與基礎架構：API 已整合全球住宅 IP 池，自動處理請求穩定性。
按成功計費：僅在成功獲取資料後才會扣除請求次數。
涵蓋豐富功能：不僅支援評論回覆，還支援獲取影片、用戶、挑戰、音樂、廣告等幾乎所有 TikTok 資料維度。

三、真實場景與應用示例

TikTok 評論回覆資料不僅適用於學術研究，也廣泛用於商業與品牌分析：

1. 品牌口碑監測

品牌方可透過評論回覆挖掘用戶回饋與常見問題。例如：「這條褲子品質怎麼樣？」的回覆中可能隱藏真實用戶體驗。

2. 輿論趨勢追蹤

針對某一熱門影片下的主評論，分析其所有回覆的情緒傾向，有助於掌握受眾態度變化。

3. 熱門內容聚合與再創作

基於用戶間互動最頻繁的評論串，判斷哪些觀點最具話題性，進而指導內容創作。

四、注意事項與資料合規性

在擷取 TikTok 資料時，務必注意以下事項：

1. 合法合規擷取

TikTok 明確禁止未經授權的大規模資料擷取行為，特別是用於商業用途時建議：

閱讀並遵守 TikTok 服務條款；
明確用途，避免涉及用戶隱私；
若為商業或企業使用，建議使用授權的 API 平台（如 LuckData）。

2. 代理與地區限制問題

TikTok 會根據地區對內容或訪問頻率進行限制，自建爬蟲時建議配置：

動態住宅代理（如 LuckData 內建 IP）；
自動重試機制與 IP 更換策略。

3. 資料量與效能優化

大規模擷取時需注意效能瓶頸，可考慮：

使用非同步程式設計並發請求；
合理設定請求間隔，避免觸發風控；
本地快取已抓取資料，避免重複請求。

五、常見問題解答

Q：是否支援獲取二級回覆（回覆中的回覆）？
A：LuckData 支援透過 reply_id 再次呼叫相同接口擷取二級回覆，但 TikTok 本身對深層嵌套的顯示有限制。

Q：接口穩定性如何？是否經常變化？
A：爬蟲方式需你自行維護接口變動，而 LuckData 有團隊持續維護 API 接口變更，你無需擔心失效問題。

Q：如何選擇爬蟲還是 API？

使用方式	適合族群	優點	缺點
自建爬蟲	技術開發者	彈性大、成本低	架構複雜、易失效、需自行維護
API 接口	數據分析師、營運人員	快速穩定、功能全面、免維護	高併發需購買方案、部分接口有限額

六、總結：如何選擇最適合的方案？

取得 TikTok 評論回覆並不是難事，關鍵在於選擇適合自己的方式：

若你是技術型用戶，追求完全掌控與高度可自訂性，可透過 Python 自建爬蟲。
若你追求效率、穩定與低維護，使用 LuckData API 是最快捷的方式，適合商業場景或非程式設計師用戶。

無論你是品牌主、數據分析師、學術研究人員還是開發者，評論回覆資料都能帶來深入的洞察。只要方式得當，TikTok 資料將成為你不可或缺的資源寶庫。