繁体中文 
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：
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。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。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。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。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。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 requestsheaders = {
'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
將 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 list或get 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
將
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。
