從影片發佈看穿用戶行為:如何利用 TikTok API 擷取用戶發布影片清單?

在短影音平台如 TikTok 的數位時代,想要深入瞭解一位用戶的內容傾向與活躍程度,最直觀的方式就是分析他們所發佈的影片。無論是品牌想找合作的創作者、研究人員進行社群行為分析,或開發者想建立推薦系統,發佈內容始終是關鍵切入點。

透過 LuckData 所提供的 get user post videos API,我們可以快速取得某位 TikTok 用戶的影片清單,進行數據挖掘與內容分析。這篇文章將從應用場景、技術實作、進階分析等角度,深入探討這個功能的應用價值。

一、使用者影片發佈資訊的商業價值

每一位 TikTok 使用者的影片清單,都是其個人或品牌風格的延伸。這些影片不僅反映了內容主題,也呈現了用戶在平台上的表現。以下是常見的應用場景:

  1. 品牌尋找合作創作者
    檢視潛在創作者的內容類型、影片互動率與更新頻率,以評估合作價值。

  2. 競品分析
    分析競爭對手的發佈內容與話題,瞭解其行銷策略與受眾偏好。

  3. 自動化推薦系統
    利用影片標籤與內容主題,建立推薦邏輯給特定客群。

  4. 社群風險偵測
    鑑別發佈頻繁但無互動的帳號,辨識潛在假帳號、僵屍帳號。

  5. 創作者內容分類
    進行主題分類與視覺風格標籤,建構創作者類別模型。

  6. 舉辦活動或徵件分析
    針對參與某主題的創作者進行統計分析,找出高參與度帳號。

二、API 調用方式與完整參數解析

LuckData 的 TikTok API 設計直觀,對於開發者而言上手快速。以下是呼叫 get user post videos 的 Python 程式碼:

import requests

headers = {

'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'

}

response = requests.get(

'https://luckdata.io/api/tiktok-api/ckR6u4Ni7aNG?count=0&cursor=0&user_id=107955&unique_id=@tiktok',

headers=headers,

)

data = response.json()

print(data)

這個 API 支援兩種方式識別用戶,一是 user_id,一是 unique_id(例如 @tiktok),可以根據手邊資料靈活選用。

主要參數說明如下:

  • user_id: TikTok 用戶的唯一識別碼

  • unique_id: TikTok 用戶帳號名稱

  • count: 欲抓取的影片數量(設為 0 時代表抓取所有)

  • cursor: 分頁控制的游標,可實現遞迴抓取歷史資料

三、資料格式解析與關鍵欄位

API 回傳的是一筆筆影片物件的清單,每筆影片中包含了豐富的元資料。例如:

{

"video_id": "7214789212345678901",

"desc": "今天的OOTD穿搭分享~",

"create_time": 1681002345,

"play_count": 19876,

"digg_count": 1550,

"comment_count": 236,

"share_count": 78,

"duration": 35,

"music_title": "original sound - tiktokuser",

"is_ad": false,

"cover": "https://somecdn.com/video_cover.jpg"

}

這些欄位對於行銷與技術應用都具有高度價值:

  • desc: 描述欄,可用於主題判別、文字挖掘

  • create_time: 發佈時間,有助分析發文頻率與時間偏好

  • play_count / digg_count / comment_count / share_count: 四大關鍵互動指標

  • duration: 影片長度,可評估內容類型(短娛樂 vs 教學長文)

  • music_title: 所使用音樂,有助分析話題趨勢或音樂熱度

  • cover: 影片封面,可應用於影像分析或內容展示

四、進階應用技巧與數據策略

透過這個 API 的基礎資料,我們可以進一步延伸出許多高階應用:

1. 建立影片活躍度分數模型

可根據以下公式建立影片活躍度評分:

活躍度分數 = 播放數 * 0.4 + 按讚數 * 0.3 + 留言數 * 0.2 + 分享數 * 0.1

排序影片後分析內容類型或標籤,有助於找出熱門話題。

2. 自動分類用戶內容風格

可整合 NLP 技術對 desc 進行文字分類,結合影片時長與音樂使用,自動標籤如:「穿搭」、「舞蹈」、「旅遊」、「食物」等。

3. 結合時間序列進行趨勢分析

create_time 轉為週次或月份,分析該用戶的發佈週期與成長趨勢。

4. 抓取熱門影片後導入詳細資料擴展

配合 get video info API,可以擷取指定影片的進階細節與留言清單,加深對單支影片的理解與分析。

5. 分析音樂使用與熱門素材

統計所有影片使用的 music_title,了解創作者偏好與音樂趨勢;對品牌行銷有極大參考價值。

五、與其他 API 搭配的策略建議

為了實現完整的用戶輪廓建模或內容分析平台,可考慮以下組合策略:

  • 使用 search user 取得使用者 user_id

  • 調用 get user post videos 擷取內容清單

  • 結合 get video info 深入單支影片互動

  • 搭配 get comment list by video 擷取留言情緒與詞頻

  • 若需分析粉絲關係,可使用 get follower listget following list

這種 API 組合可快速打造自動化的社群資料中心或創作者數據雷達工具。

六、開發與實務建議

  • 加入 API 緩存與限流控制,避免觸發請求速率限制

  • cursor 值儲存並遞迴呼叫,達成分頁載入效果

  • 可透過排程工具如 Airflow 做定期資料同步

  • API 失敗時加入重試與異常記錄機制,提升穩定性

  • 資料存入資料庫後可結合 BI 工具如 Metabase、Tableau 做可視化

七、總結

TikTok 的用戶影片發佈資料不僅反映創作者的內容方向,更可作為行銷決策與內容推薦的核心依據。LuckData 提供的 get user post videos API,讓我們能輕鬆、結構化地擷取這些高價值資訊,應用於各種業務與分析情境。

不論你是資料科學家、品牌主、創作者管理者還是開發者,這項工具都將大大簡化你的分析流程,提升效率與洞察深度。如果你已經準備好進一步深入,也可以嘗試整合更多 TikTok API 端點,打造屬於你的社群數據生態系。

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