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社交影響力評估：基於 TikTok 與抖音 API 的達人榜單與帶貨能力打分模型
✅ 引言：選對達人，是提升 ROI 的第一步
在短影音帶貨時代，達人行銷已經成為品牌曝光與銷售轉化的核心策略。然而，現實情況中常出現以下誤區：
粉絲多不代表帶貨強
影片數量多不代表傳播廣
缺乏數據分析，投放容易流於盲目
那麼，我們該如何以「數據驅動」的方式，科學評估一位達人的「帶貨力」？本文將基於 LuckData 所提供的 TikTok 及抖音 API，搭建一套可複用的達人評分體系，幫助品牌及機構做出更精準的行銷決策。
一、帶貨能力拆解：評估的三大核心維度
我們將達人的帶貨能力定義為：「影響力 × 轉化力」，並細分為三個主要的數據評估維度：
評估維度 | 含義 | 常用指標 |
|---|---|---|
粉絲活躍度 | 粉絲是否會主動互動？是否真實活躍？ | 點讚率、留言率、互動頻率等 |
內容傳播力 | 達人影片是否具備破圈能力？是否具備病毒式傳播潛力？ | 播放量、轉發量、漲粉速率等 |
帶貨轉化能力 | 達人是否經常掛商品？觀眾是否表達出購買意圖？ | 掛鏈比例、影片中出現的轉化關鍵字密度、私訊/留言詢問商品次數 |
這三個維度綜合起來，能夠較為全面地描繪出一位達人的實際帶貨實力，避免單純以粉絲數作為唯一判斷依據。
二、API 數據採集：使用 Python 調用 LuckData 接口
為了構建有效的帶貨評估體系，我們需要從 API 獲取達人的實際內容數據。以下是三個主要的 API 調用方式：
取得 TikTok 達人影片清單
import requestsurl = "https://luckdata.io/api/tiktok-api/user-post-videos"
params = {
"user_id": "example_user_id"
}
headers = {"apikey": "YOUR_API_KEY"}
res = requests.get(url, params=params, headers=headers)
videos = res.json()
我們可從回傳資料中提取以下欄位進行分析：play_count（播放量）、like_count（點讚數）、comment_count（評論數）、description（影片描述）、has_product_tag（是否掛商品）
取得抖音熱門榜單達人資料（用於初步篩選）
url = "https://luckdata.io/api/douyin-API/get_xv5p"params = {
"city": "110000", # 可設定城市代碼
"type": "rise_heat",
"start_date": "20250518",
"end_date": "20250519"
}
res = requests.get(url, params=params, headers=headers)
hot_users = res.json()
該接口可回傳短期內熱度上升的潛力達人名單，有助於挖掘新興帶貨紅人。
獲取抖音影片詳情（判斷是否含掛鏈）
url = "https://luckdata.io/api/douyin-API/get_pa29"params = {
"type": "items,cnt,trends,author",
"item_id": "7451571619450883355"
}
res = requests.get(url, params=params, headers=headers)
video_detail = res.json()
此接口有助於判斷影片是否實際導流至商品頁，評估內容轉化意圖。
三、構建達人帶貨能力打分模型
基於上述數據，我們可以構建一個簡化的評分函數，用以初步衡量一位達人的互動與轉化潛力：
def score_creator(play_count, like_count, comment_count, has_link):interaction_rate = (like_count + comment_count) / play_count
link_bonus = 1.2 if has_link else 1.0
score = interaction_rate * 100 * link_bonus
return round(score, 2)
此打分模型的核心思想為：
互動率高的達人更可能影響粉絲，若同時帶有商品掛鏈，則具有更高轉化潛力，因此給予額外加權。
四、案例分析：三位 TikTok 達人打分比較
假設我們抓取了三位 TikTok 達人過去 7 天的公開數據如下：
達人名稱 | 粉絲數 | 總播放量 | 點讚總數 | 評論總數 | 是否含掛鏈 | 綜合得分 |
|---|---|---|---|---|---|---|
@潮玩實驗室 | 120,000 | 1,200,000 | 82,000 | 6,200 | ✅ | 7.37 |
@家居小達人 | 68,000 | 500,000 | 11,000 | 1,200 | ✅ | 2.46 |
@數碼探長 | 150,000 | 2,500,000 | 19,000 | 900 | ❌ | 0.79 |
從數據可看出，即便第三位達人擁有最高粉絲數與播放量，但互動率低且無轉化意圖，因此其帶貨潛力遠低於前兩位。
五、應用場景與進階玩法
MCN 機構
建立內部達人績效評估系統
根據數據結果調整達人定價與合作模式
協助旗下達人提升掛鏈率與內容互動率
品牌與電商團隊
快速匹配適合本類目的潛力達人
結合打分模型做投放決策與 ROI 預測
實時追蹤合作達人內容表現，進行 A/B 測試與動態調整
SaaS 與數據中台團隊
利用 API 整合進後台系統
搭配 BI 圖表模組，構建可視化的達人數據管理平台
支援用戶自訂篩選與推薦算法，提高使用黏性與增值能力
✅ 結語：從「拍腦袋」投放到「靠數據」決策
隨著達人行銷成本攀升、效果不確定性增加，單靠感覺與經驗的投放策略已難以應對競爭壓力。
運用 API 與 Python 工具，我們可以：
✅ 快速取得達人內容與互動數據
✅ 建立量化的評估模型，分析其帶貨潛力
✅ 精準挑選與合作對象，提升投放轉化率與整體 ROI
讓品牌行銷真正從「拍腦袋」升級為「看數據」，讓每一筆預算都用在刀口上。
