品牌全域舆情監控實戰：多平台關鍵詞與競品差評的智能整合與預警系統

在品牌營運的每一個關鍵節點，實時掌握「誰在談論我」「說了什麼」「影響力如何」已成為品牌競爭力的核心組件。本文將以 Douyin、TikTok、Amazon、拼多多 等主流社交與電商平台的數據為基礎，全面解析如何透過 API 技術手段，高效實現品牌關鍵詞與競品差評的集中監控、風險預測與數據洞察，助你構建現代化品牌聲譽管理體系。

一、以 Douyin 與 TikTok API 實現短影音平台品牌熱度監控

1. 抓取 Douyin 熱榜數據進行品牌提及追蹤

Douyin 熱榜可視為觀察品牌或相關話題熱度的第一視角。透過 LuckData 所提供的 API，可設定地區、時間範圍及類型（如 rise_heat）進行排行榜抓取：

import requests
def get_douyin_rankings(start_date, end_date):
url = f"https://luckdata.io/api/douyin-API/get_xv5p"
params = {
"city": "110000",
"type": "rise_heat",
"start_date": start_date,
"end_date": end_date,
"page_size": 10
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
rank_data = get_douyin_rankings("20241223", "20241224")
print(rank_data)

數據中包含影片標題、描述與話題標籤等，可根據品牌關鍵詞（例如「薇諾娜」、「Winona」）進行精準匹配，再深入提取相關視頻的播放量、互動量、留言情緒等，進一步追蹤影響力擴散路徑。

2. 搜索 TikTok 上熱門話題與品牌互動內容

TikTok 作為全球性短影音平台，其內容分發特性與 Douyin 有所不同，適合觀察品牌在國際市場的聲量與挑戰活動（challenge）熱度。LuckData API 支援依關鍵字搜尋熱門影片：

def search_tiktok_videos_by_keyword(keyword):
url = "https://luckdata.io/api/tiktok-api/search_video_list_by_keywords"
params = {
"keyword": keyword
}
response = requests.get(url, params=params)
return response.json()
tiktok_mentions = search_tiktok_videos_by_keyword("winona")
print(tiktok_mentions)

獲取的影片資料可用於觀察挑戰活動參與度、品牌標籤使用情況，以及不同地區使用者互動率，進一步評估品牌全球聲譽擴散的實際成效。

二、整合電商平台差評資料，建構風險監控基礎資料庫

1. Amazon 差評數據監控與關鍵詞歸檔（模擬）

雖然目前 LuckData 尚未原生提供 Amazon 資料介面，但可透過爬蟲或第三方數據供應商輔助收集，重點聚焦於差評（1~2 星）、負面情緒表述與品牌名提及等關鍵欄位。

建議 JSON 結構如下：

{
"asin": "B09XXXXXX",
"rating": 1,
"comment": "This product gave me a rash...",
"date": "2024-04-01"
}

進一步可以針對評論內容進行情緒分析、分類標籤，甚至標註是否涉及品牌專有詞彙或產品功能層面的問題。

2. 拼多多商品評論抓取與風險篩選（示意）

對於拼多多，可透過 LuckData 擴展 API 介面完成下列操作：

• 獲取指定 SKU 或店鋪評論清單

• 根據風險關鍵詞自動標記潛在負面評論

透過定義常見差評詞彙，如「劣質」「假貨」「物流慢」「有異味」，可構建一套自動分類邏輯，實現大量數據的初步篩選與風險提取。

三、多平台資料統一入庫，標籤化與視覺化分析建構

將 Douyin、TikTok、拼多多、Amazon 等平台資料統一存儲後，可設計基礎 NLP 流程進行關鍵詞標註與內容歸類。

範例：評論自動打標系統

def classify_comment(text):
negative_keywords = ["爛", "劣質", "退貨", "物流慢", "假貨"]
tags = [kw for kw in negative_keywords if kw in text]
return tags if tags else ["中性"]
comment = "物流太慢了，東西也有點瑕疵"
print(classify_comment(comment))  # 輸出：["物流慢", "劣質"]

可結合分詞與情緒分析工具提升分類精度，最終將評論按主題（例如包裝問題、服務態度、產品品質）進行聚類。

多平台品牌聲譽計分模型

此計分系統可用作評估品牌在社群與電商平台的整體聲譽變化趨勢，並提供跨平台對比視角。

四、預警系統設計：熱度變化 + 負面訊號聯動觸發告警

基於資料監控結果，可設計預警邏輯：

✅ 當以下任一條件成立，即觸發預警：

• 品牌關鍵詞在任一平台 7 日內被提及次數增幅 > 300%

• 差評總量超過歷史均值 × 1.5

• 同一關鍵詞在多平台同時出現異常上升

建議對接 Slack、郵件或自建 Webhook 系統，自動將異常訊號推送至公關、產品或風控部門，提升事件響應效率。

小結

透過整合 Douyin、TikTok API 進行高頻曝光監控，加上拼多多與 Amazon 的差評抓取與分類，你可以打造一套全方位的品牌聲譽監控體系。進一步還可開展：

• 建立評論關鍵詞雲圖

• 構建品牌舆情熱點趨勢儀表板

• 分析不同市場對品牌的接受度差異

這將為你的品牌提供一套敏捷、高效、實時的「社群 + 商業」輿情數據解決方案，助你在競爭激烈的市場中立於不敗之地。

Articles related to APIs :

• API + AI: Building an LLM-Powered System for Automated Product Copy and Short Video Scripts

• End-to-End Automation for Short Video E-commerce Monitoring (Powered by Luckdata API)

• In-Depth Analysis of Pinduoduo Group Buying Data: How to Use APIs to Discover High-Converting Low-Price Bestsellers

• Shein, Temu & Lazada: Practical Guide to Cross-Border Fast Fashion Sourcing and Compliance

• In-Depth Analysis: Predicting the Next Global Bestseller Using TikTok + Douyin Data

• Cross-Platform Public Sentiment Radar: How to Monitor Weibo, Douyin, TikTok, and E-Commerce Reviews Simultaneously