挑戰背後的熱潮:如何抓取 TikTok Challenge 下的所有參與影片?
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_playwrightdef 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 requestsheaders = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'
}
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/gHYtqMHB3bxX?count=10&cursor=0®ion=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。