全面解析 TikTok 區域熱門影片資料擷取：運用 get feed video list by region API 深入掌握地區流行趨勢

2025-04-15

在 TikTok 的內容生態系中，「地區」是一項極為關鍵的維度。不同文化背景與使用習慣，深刻地影響著用戶在平台上的行為模式與內容偏好。無論是品牌、創作者還是市場分析師，若能洞悉各地使用者每天在 TikTok 上看到什麼、喜歡什麼、追什麼，將大幅提高策略的準確性與實效性。

本文將帶你深入 LuckData 的 get feed video list by region API，從基礎概念、實作技巧到進階應用與整合分析，全面揭示如何掌握全球 TikTok 熱門內容脈動。

一、掌握地區趨勢的必要性

TikTok 推薦機制的本質，是根據地理位置、語言習慣、帳戶歷史行為等數據點，實現「本地化」內容曝光。這意味著：

同一個影片在美國可能大受歡迎，但在印尼可能幾乎無人觀看；
日本年輕人偏好精緻短劇與可愛審美，而印度市場則更偏愛強烈表演與動感音樂；
不同地區的流行音樂、Hashtag 使用密度、主題分類差異極大。

因此，對於行銷策略或創作靈感的制定來說，地區推薦內容即是一種極具洞察力的「熱度指標」。

二、API 功能說明與結構總覽

接口名稱：

get feed video list by region

API 地址範例：

https://luckdata.io/api/tiktok-api/qPjJVd0SOgKm

支援參數：

參數	說明
`region`	地區代碼（如 JP、US、TH、IN 等）
`count`	返回的影片數量，建議每次 10～50
`cursor`	資料分頁使用，控制返回起始位置

返回結果欄位範例（部分）：

id：影片 ID
desc：影片描述
create_time：影片發佈時間
author：作者資訊（包含 user_id、nickname、unique_id 等）
stats：影片統計數據（播放數、點讚、留言、分享）
music_info：背景音樂資訊
video_url：影片播放地址

三、Python 實作範例與資料解析

1. 基礎請求與資料提取

以下範例將抓取日本地區的 10 則熱門影片，並顯示影片描述、觀看次數與創作者名稱：

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'
}
params = {
'count': 10,
'region': 'JP'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/qPjJVd0SOgKm',
headers=headers,
params=params
)
data = response.json()
# 印出影片描述與統計數據
for i, video in enumerate(data.get('data', []), start=1):
desc = video.get('desc', '無描述')
author = video.get('author', {}).get('nickname', '未知作者')
views = video.get('stats', {}).get('play_count', 0)
likes = video.get('stats', {}).get('digg_count', 0)
comments = video.get('stats', {}).get('comment_count', 0)
print(f"{i}. {desc}")
print(f"   作者: {author} | 播放: {views} | 喜歡: {likes} | 留言: {comments}\n")

2. 結合音樂與標籤進一步分析

我們也可以從回傳資料中分析該地區目前流行的音樂與標籤，形成「內容熱點圖譜」：

from collections import Counter
music_titles = []
hashtags = []
for video in data.get('data', []):
music = video.get('music_info', {}).get('title')
if music:
music_titles.append(music)
tags = video.get('text_extra', [])
for tag in tags:
if tag.get('hashtag_name'):
hashtags.append(tag['hashtag_name'])
# 統計出現頻率
top_music = Counter(music_titles).most_common(3)
top_tags = Counter(hashtags).most_common(5)
print("熱門音樂：")
for title, count in top_music:
print(f"- {title}（出現 {count} 次）")
print("\n熱門 Hashtag：")
for tag, count in top_tags:
print(f"- #{tag}（出現 {count} 次）")

四、進階應用情境與策略結合

1. 為 TikTok 廣告投放提供資料支持

行銷團隊可以針對每個地區建立內容雷達，每日定期抓取並建立 KPI 指標：

熱門主題類型：搞笑、美妝、挑戰、Vlog…
流行音樂：與廣告音樂素材對齊
常見互動數據區間：評估素材是否可引起共鳴

2. 跨地區內容趨勢對比

透過設定不同地區參數（如 JP、US、ID、TH），每日同步抓取 10～50 條推薦內容，可以進行內容文化差異分析：

哪些主題在多地區都有曝光（全球趨勢）？
哪些主題只限本地（文化特色）？

3. 搭配其它 API 建構完整分析流程

例如：

get video info：查詢單支影片完整數據
search video list by keywords：追蹤特定主題或音樂延伸
get user info：進一步瞭解內容創作者的粉絲組成與成長潛力

這讓我們能建立一個橫跨「地區－內容－用戶－話題」的分析矩陣模型，進一步建構 AI 內容推薦、精準廣告分眾策略等進階應用。

五、使用建議與實務技巧

建議項目	說明
地區代碼選擇	儘量使用 TikTok 已知支援的代碼（如 JP、US、KR、TH、VN、ID 等）
資料更新頻率	建議每日 1～2 次擷取相同地區資料，比較變化趨勢
頁碼控制	使用 `cursor` 分頁擴展結果時，務必記錄上一次位置避免重複
安全性處理	API 金鑰不可硬編寫於前端環境，請妥善儲存在伺服器或後端變數中
整合可視化工具	可搭配 Google Data Studio、PowerBI 或自建儀表板即時呈現趨勢變化圖表

六、結語：用資料解碼全球 TikTok 潮流

在全球化浪潮之下，TikTok 已成為一個匯聚不同文化、價值觀與潮流趨勢的超級平台。而地區推薦內容，正是這些文化特徵最直接的體現。

透過 LuckData 所提供的 get feed video list by region API，你不再需要複雜的爬蟲架構、不必苦苦模擬地理位置，只需簡單參數，即可一鍵洞察不同市場使用者眼中最受歡迎的內容。

從掌握創作靈感到優化行銷戰略，從跨文化趨勢對比到品牌擴張佈局，這個 API 是每一位內容創作者與市場觀察者的資料密碼鑰匙。現在就開始探索，讓資料說話，讓內容飛躍。