挑戰背後的熱潮：如何抓取 TikTok Challenge 下的所有參與影片？

2025-04-10

TikTok Challenge（挑戰話題）不僅是內容創作的靈感來源，更是衡量用戶參與度、平台互動熱度與話題傳播路徑的重要依據。從品牌行銷、社群營運到數據建模，挑戰話題相關的影片數據已成為極具價值的分析素材。

本文將手把手帶你了解，如何透過兩種方式獲取 TikTok 某個挑戰下的全部參與影片數據：

方式一：使用 Python 自建爬蟲，基於挑戰標籤頁抓取影片資訊
方式二：調用 LuckData 提供的 Challenge 影片 API，快速獲取結構化數據

並結合實際場景，說明這些數據如何被用於內容推薦、社群傳播分析與用戶行為洞察。

一、為什麼要獲取 Challenge 話題下的影片？

TikTok 的挑戰通常以標籤（如 #coffeetrend、#spidermanchallenge）形式呈現，它們具備以下特點：

平台主導或用戶發起，具備強傳播性
高度參與，聚焦用戶行為、創意模仿或品牌聯動
演算法推送影響深遠，是內容曝光的核心載體之一

對這些挑戰下的「影片樣本」進行分析，可以幫助我們：

識別內容爆款趨勢
分析挑戰生命週期
比較不同挑戰的參與深度與用戶樣貌

二、方法一：自建爬蟲抓取 Challenge 標籤頁

1. 基本思路與技術路線

挑戰頁 URL 通常為：

https://www.tiktok.com/tag/your_tag_here

但 TikTok 網頁結構依賴於 JavaScript 動態渲染，因此僅靠 requests 抓取 HTML 頁面無法獲取完整影片資訊，需考慮以下方案：

使用 Selenium 或 Playwright 模擬瀏覽器環境
載入頁面後提取影片卡片中的基本資訊（連結、作者、封面、按讚數等）
滾動頁面以觸發更多內容載入（模擬無限下拉）
搭配非同步處理與代理池，提升抓取效率與穩定性

2. 技術實作建議

使用 Playwright（比 Selenium 更現代）作為範例：

from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_challenge_videos(tag):
with sync_playwright() as p:
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
url = f"https://www.tiktok.com/tag/{tag}"
page.goto(url)
for _ in range(5):
page.mouse.wheel(0, 3000)
page.wait_for_timeout(2000)
cards = page.query_selector_all('div[data-e2e="challenge-video-feed-item"]')
for card in cards:
link = card.query_selector('a').get_attribute('href')
print("Video URL:", link)
browser.close()

三、方法二：使用 LuckData API 快速獲取 Challenge 影片

為了避免處理複雜的頁面結構與驗證機制，我們也可以使用第三方數據介面服務，例如 LuckData 提供的 TikTok API。

它支援直接透過挑戰 ID 獲取結構化影片數據，適合技術開發者快速整合、數據分析師批次擷取。

1. 請求參數說明

介面地址：

https://luckdata.io/api/tiktok-api/gHYtqMHB3bxX

請求方式：GET
必填參數如下：

參數名	說明	範例
challenge_id	挑戰 ID，可透過頁面或 API 獲取	33380
count	每頁筆數（建議 ≤ 50）	10
cursor	分頁游標	0
region	地區代碼（如 US、JP）	US

2. Python 調用範例

import requests
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/gHYtqMHB3bxX?count=10&cursor=0&region=US&challenge_id=33380',
headers=headers,
)
data = response.json()
print(data)

返回欄位包括：

video_id：影片唯一 ID
desc：影片描述（含挑戰標籤）
author：作者名稱與 ID
like_count、comment_count、share_count
create_time：發佈時間（時間戳）
cover_url：影片封面圖
region、music_id、duration

3. 分頁與擷取策略

根據返回欄位 has_more 判斷是否需要翻頁
用 cursor 進行分頁擷取（每頁遞增）
建議每次擷取後記錄當前游標，便於斷點續擷取

四、如何使用 Challenge 影片數據進行分析？

1. 內容趨勢分析

將擷取的影片按時間排序，可繪製「挑戰參與熱度變化圖」，識別：

挑戰是否仍在成長期
參與高峰出現在何時
內容是否出現疲乏期或停更期

2. 影片互動效果比對

對比每部影片的按讚、留言、分享數，可找出：

哪類內容互動率高
用戶偏好何種風格（搞笑、模仿、知識型）
哪些帳號或創作者參與效果最好

3. 用戶行為分群

透過分析影片作者的粉絲數、帳號標籤（藍 V、創作者等），可識別：

是普通用戶主導，還是頭部創作者引領
是否有品牌或 KOL 大量參與
參與者是否存在地理集中（如主要來自東南亞、歐美等）

五、挑戰影片擷取的注意事項

1. 獲取 Challenge ID 的方法

目前 TikTok 並未公開 challenge_id，可透過以下方式間接獲得：

使用 TikTok 網頁原始碼解析 ID
透過第三方 API 查詢挑戰名稱與 ID 對應
使用瀏覽器除錯工具（如 Chrome DevTools）監測加載介面

2. 合規與介面策略

API 介面調用有限速，建議設置重試機制
自建爬蟲需使用動態代理池，避免 IP 封鎖
合法使用數據，避免違反 TikTok 使用條款，特別是商業用途

六、總結：構建你的挑戰話題數據分析體系

TikTok 的 Challenge 機制，是社群動員力與內容爆發力的集中體現。無論你是數據分析師、營運人員、內容創作者，掌握如何抓取與解讀挑戰話題下的影片數據，都是實現精準洞察的關鍵一步。

建議你從以下三步開始：

使用 LuckData 或爬蟲工具抓取你感興趣挑戰下的影片清單
分析互動數據與用戶樣貌，提取挑戰生命週期與爆款內容元素
結合評論數據與回覆行為，構建挑戰傳播全景視圖（與前文串聯）

透過結構化挑戰影片數據，你將構建起一個強大的內容趨勢預測系統與用戶參與行為模型。