洞察留存與流失：運用 Douyin API 打造用戶行為預測與推薦優化模型

2025-05-13

在短影音內容快速更迭的時代，如何維持用戶的活躍度與平台黏性，成為所有內容創作者、MCN 機構及品牌方共同面臨的核心課題。Douyin 用戶每日瀏覽大量影片，但他們是否會持續關注某類型、某一位達人或某個品牌？我們如何預測他們的興趣變化？哪些用戶正在悄然流失？而我們又該如何透過演算法與個性化推薦策略，將他們再次吸引回來？

本文將詳盡介紹如何基於 LuckData 提供的 Douyin API 數據，構建面向用戶行為的預測與推薦優化系統。我們將深入探討用戶流失建模的策略、推薦系統的設計邏輯、核心指標的設計、並提供對應的程式碼實作範例，協助你從單純的內容發佈者轉型為數據驅動的內容運營者。

一、什麼是用戶流失？為何值得關注？

在 Douyin 平台上，用戶流失不一定是註銷帳號或徹底離開平台，而是他們對某位創作者、某類主題內容或某個品牌 停止關注、停止互動、停止主動瀏覽 的行為趨勢。

常見的流失跡象：

對品牌影片的互動數據（按讚、留言、分享）持續下滑
達人帳號粉絲數成長停滯，甚至負增長
影片的完播率與停留時長顯著下降
用戶停止瀏覽某類主題內容（如美妝、知識類）

為何流失預測至關重要？

✅ 提升內容分發精準度：可預先識別即將流失的用戶，進行定向推薦，防止跳失
✅ 達人經營更具策略性：在粉絲流失高峰期前即時介入，透過互動與內容調整提高留存
✅ 品牌行銷更具成本效益：透過推薦機制針對低活躍族群進行「召回行銷」，提高轉化率與內容 ROI

二、獲取用戶行為數據：以 LuckData Douyin API 為入口

要建構用戶行為畫像與預測模型，我們需取得以下關鍵類型的數據：

1. 用戶觀看行為（間接獲取）

透過影片的播放量、按讚率與完播率等時間序列數據，我們可間接觀察用戶的興趣波動趨勢：

import requests
import datetime
headers = {'X-Luckdata-Api-Key': 'your_api_key'}
item_id = '7451571619450883355'
response = requests.get(
f'https://luckdata.io/api/douyin-API/get_pa29?type=trends&item_id={item_id}',
headers=headers
)
trend_data = response.json()['data']

透過這些資料，你可以評估影片在過去 7～30 天內的表現走勢，判斷該內容是否正進入熱度退潮期。

2. 作者粉絲變化趨勢（作者畫像）

追蹤創作者粉絲增減的時間序列資料，有助於建立粉絲流失預測模型：

response = requests.get(
f'https://luckdata.io/api/douyin-API/get_pa29?type=author&item_id={item_id}',
headers=headers
)
author_info = response.json()['data']['author']
fans_trend = author_info.get('fans_trend')  # 近幾日粉絲增減數據

藉由分析粉絲變動與內容表現的關聯，可協助你評估創作者的吸粉能力與內容生命週期。

三、構建用戶流失預測模型（思路）

1. 數據準備與特徵提取

以「影片 × 日期」為基本單位，提取下列可能與流失相關的特徵：

影片發布後前 1～7 天的播放量增速
互動率（按讚數 / 播放數）
留言中負面情緒詞彙比例（透過情緒分析模型判斷）
發布頻率變動（長時間未發佈內容）
粉絲增長是否趨緩
近期影片與歷史平均互動表現的差距

2. 標籤建構

根據未來的互動行為定義流失：

if current_7day_like_rate < 0.6 * avg_30day_like_rate:
label = 1  # 流失
else:
label = 0  # 保留

你也可以根據不同類型帳號自定義流失閾值（如教育帳號 vs 娛樂帳號）

3. 模型選擇建議

隨機森林 / XGBoost：適合中小規模數據集，具備良好的解釋性
LSTM / Transformer：適合建模用戶行為的時間序列特徵，捕捉行為變化趨勢
邏輯回歸：簡潔有效，適合初期驗證模型假設與快速迭代

建議使用 scikit-learn、lightgbm、或 PyTorch 進行訓練與調參。

四、推薦優化系統：從「推薦給誰」到「推薦什麼」

當你成功識別出潛在流失用戶後，下一步就是思考：該推薦什麼內容才能有效「召回」這些用戶？

內容標籤提取範例：

response = requests.get(
f'https://luckdata.io/api/douyin-API/get_pa29?type=items&item_id={item_id}',
headers=headers
)
tags = response.json()['data']['tags']  # 話題/標籤資訊

藉由影片的標籤資訊與用戶行為記錄，可以建立「用戶內容偏好向量」，進一步運用向量相似度進行匹配推薦。

五、可視化：展示預測與推薦效益

建議透過 BI 工具或前端視覺化介面，建立以下模組，直觀呈現模型效果與內容策略回饋：

✅ 用戶流失趨勢圖：每日新增潛在流失人數走勢
✅ 達人粉絲流失率排行榜：識別內容衰退速度最快的帳號
✅ 推薦內容點擊率統計：分析是否有效召回低活躍用戶
✅ 熱門標籤回訪率熱力圖：追蹤不同主題的內容對流失用戶的再吸引力

圖表建議範例：

折線圖：潛在流失用戶數 + 模型準確率
漏斗圖：內容推薦 → 點擊 → 完播率路徑
熱力圖：內容標籤 × 留存表現對應關係

六、未來可拓展方向

✅ 用戶分層運營策略：將用戶分為「活躍」、「沉默」、「邊緣流失」三類，設計對應內容與通知策略
✅ 自動化內容推薦系統：結合 CRM 與 API 自動推送個性化影片給低活躍或流失邊緣用戶
✅ 評論情緒驅動內容調整：高負評影片自動降權或下架，提升整體內容體驗品質

七、總結：用 Douyin 數據驅動用戶留存與增長

透過 LuckData 提供的 Douyin API，不僅可取得內容表現資料，更可深入洞察用戶互動、粉絲趨勢與主題偏好。從而建立一套數據驅動的用戶行為預測與推薦系統。

這將使你從單一的內容創作者，蛻變為更具戰略眼光的「用戶行為建模者」，從僅僅關注播放量的階段，走向深度經營「留存曲線」的智慧運營者。

真正成功的內容營運人，懂得掌握的不只是創作節奏，更是用戶心智的留存節奏。