電商廣告創意實操指南：運用 API 數據實現即時 A/B 測試與創意優化

2025-05-23

核心目標

自動生成多組短影音廣告文案（如標題、開場鉤子、口播內容等）
快速將多版本內容推送至 TikTok/Douyin，並同步監控投放成效
實現 A/B 測試從生成、投放到反饋的全流程自動化
基於用戶評論熱詞與商品賣點實現創意內容動態調整與優化

一、輸入素材來源：評論關鍵字 + 商品詳情 API

Step 1：擷取 TikTok 熱門影片評論中的高頻關鍵字

透過調用 API 取得指定 TikTok 視頻的評論資料，並對評論文本進行分詞與詞頻統計，初步萃取出觀眾最關心的熱點話題。這些熱詞可作為創意文案生成的重要參考依據。

import requests
from collections import Counter
def get_tiktok_comments(video_id):
url = "https://luckdata.io/api/tiktok-api/comment_list_by_video"
params = {"video_id": video_id}
res = requests.get(url, params=params)
return res.json()
def extract_keywords(comments):
keywords = []
for c in comments['data']:
text = c.get("text", "")
for word in text.split():  # 可替換為 jieba、Spacy 進行更精確斷詞
if len(word) > 1:
keywords.append(word.lower())
return Counter(keywords).most_common(10)
comment_data = get_tiktok_comments("7349338458284xxxxxx")
hot_keywords = extract_keywords(comment_data)
print(hot_keywords)

Step 2：抓取商品詳細資訊（以 Lazada 商品為例）

從電商平台 API 取得商品標題、關鍵賣點與特色資訊，作為後續廣告文案生成依據。

def get_lazada_product_detail():
url = "https://luckdata.io/api/lazada-online-api/x3fmgkg9arn3"
params = {"site": "vn", "itemId": "2396338609"}
res = requests.get(url, params=params)
return res.json()
product_detail = get_lazada_product_detail()
print(product_detail["data"]["title"])

二、生成創意文案版本（使用 Prompt + LLM）

Prompt 結構說明

根據擷取的評論熱詞與商品標題，撰寫高質量提示詞（Prompt），輸入至 LLM 模型以自動生成具吸引力的廣告文案版本。

import openai
def generate_hooks(keywords, product_title):
prompt = f"""
你是一位短影音廣告文案專家，請根據以下資訊生成創意文案：
產品名稱：{product_title}
熱門關鍵詞：{', '.join([kw for kw, _ in keywords])}
請產出：
1. 三個吸睛的影片標題（適合 TikTok 或 Douyin）
2. 三句能在影片前5秒內說出的開場鉤子句（Hook）
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
return response['choices'][0]['message']['content']
hooks = generate_hooks(hot_keywords, product_detail["data"]["title"])
print(hooks)

三、執行 A/B 測試：影片上線 + 數據監控

✅ 多版本自動發佈與編碼記錄

透過自動化工具（第三方平台或企業版 TikTok API）上傳多版本廣告素材，搭配不同的標題與開場鉤子組合，例如：

標題 A + 鉤子 A
標題 A + 鉤子 B
標題 B + 鉤子 A
標題 B + 鉤子 B

每個版本需紀錄版本編號、上線時間、關聯素材等元資料，方便後續比對分析。

✅ 播放數據監控與指標收集

透過 TikTok API 獲取每個影片版本的核心互動數據，如播放量、按讚數、評論數、分享數等。

def get_tiktok_video_stats(video_id):
url = "https://luckdata.io/api/tiktok-api/tiktok_video_info"
params = {"video_id": video_id}
res = requests.get(url, params=params)
return res.json()
video_stats = get_tiktok_video_stats("7349338458284xxxxxx")
print(video_stats)

關鍵數據欄位包括：

play_count（播放數）
like_count（按讚數）
share_count（分享數）
comment_count（留言數）

四、A/B Test 數據分析與推薦策略

KPI 評估邏輯與綜合排名

將每個廣告版本的多項指標進行綜合評分，包括：

版本編號	播放數	點讚率	完播率（如有）	下單數（對接電商）	ROI 推測
A1	10000	3.2%	70%	87	高
A2	9000	2.1%	64%	65	中

綜合指標參考如下：

CTR（點擊率）= 按讚數 ÷ 播放數
完播率 = 完看影片人數 ÷ 播放人數（部分平台支援）
訂單轉換率 = 點擊購買連結的人數 ÷ 播放人數（需與電商後台對接）

五、創意自動迭代：依表現優化替換內容

透過建立評估邏輯實現自動化內容優化流程：

若某版本 CTR 與轉換率均低於整體平均的 30%，則自動下架
從近期新增評論中重新提取熱詞，生成新的替代版本
重新上傳並進入下一輪 A/B 測試

如此形成一個「自動生成 → 自動上線 → 數據反饋 → 智能優化」的閉環系統，持續提升廣告表現。

✅ 小結：建構完整 A/B 測試創意閉環所需模組

模組類型	技術實現方式
評論關鍵字提取	TikTok/Douyin API + NLP 模型處理
商品資訊收集	電商平台商品詳情 API（如 Lazada）
創意文案生成	LLM 模型（如 ChatGPT）+ 精準提示詞設計
數據收集與分析	TikTok 播放與互動數據接口，含自定義埋點
智能決策與反饋	根據多維 KPI 的自動判斷與版本迭代策略執行

電商廣告創意實操指南：運用 API 數據實現即時 A/B 測試與創意優化

核心目標

一、輸入素材來源：評論關鍵字 + 商品詳情 API

Step 1：擷取 TikTok 熱門影片評論中的高頻關鍵字

Step 2：抓取商品詳細資訊（以 Lazada 商品為例）

二、生成創意文案版本（使用 Prompt + LLM）

Prompt 結構說明

三、執行 A/B 測試：影片上線 + 數據監控

✅ 多版本自動發佈與編碼記錄

✅ 播放數據監控與指標收集

四、A/B Test 數據分析與推薦策略

KPI 評估邏輯與綜合排名

五、創意自動迭代：依表現優化替換內容

✅ 小結：建構完整 A/B 測試創意閉環所需模組

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