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從喜愛影片看透用戶內心：如何利用 TikTok API 擷取使用者喜愛影片清單與深入分析
在現今數據驅動的時代，社交媒體已成為了解用戶偏好與行為的重要窗口。TikTok 作為最受歡迎的短影音平台之一，用戶的各項互動行為都蘊藏著極高的研究價值，其中「喜愛影片」行為尤其能真實反映用戶的內心喜好。透過 LuckData 提供的 TikTok API，我們可以輕鬆取得使用者喜愛影片清單，並進一步與其他資料（如用戶發佈影片、粉絲與關注清單等）進行整合分析，形成完整的用戶數據生態。
本篇文章將深入探討「get user favorite videos」 API 的使用，介紹其技術實作方法、回傳資料結構、實際應用案例以及如何與其他 API 功能結合，從而為品牌行銷、推薦系統、用戶行為分析等提供有力數據支援。
一、為何擷取使用者喜愛影片資料？
與用戶主動發佈影片不同，用戶「喜愛」的影片通常代表其真實的興趣與潛在偏好。這些喜愛行為可以說明：
精準個性化推薦：根據喜愛影片內容，準確抓取用戶偏好，助力打造量身訂製的推薦系統。
受眾洞察與市場調研：品牌能通過分析目標用戶喜愛的影片類型，調查他們對某些主題或產品的興趣，有助於優化行銷策略。
用戶行為深度分析：喜愛影片資料與發佈內容、粉絲結構等資料綜合，能更全面地勾勒出用戶的數位行為與內在需求。
二、LuckData API 概覽與使用者喜愛影片介面說明
LuckData 的 TikTok API 專為大規模數據抓取而設計，支援多種功能，包括擷取影片詳細資訊、用戶發布影片、粉絲清單、追蹤清單以及搜尋使用者等。其中，「get user favorite videos」接口提供了用戶喜愛影片清單的數據，無需自行編寫複雜爬蟲，即可獲得完整且結構化的數據。
主要參數說明如下：
user_id：目標使用者的 TikTok 數字 ID。
unique_id：TikTok 使用者名稱（例如 @tiktok），當 user_id 無法取得時可作備用。
count：單次請求返回的資料筆數（建議 10 至 50 筆）。
cursor：分頁抓取用的游標，初始值為 0，後續根據回傳資料更新。
此外，LuckData API 擁有免費與多種付費方案，從免費版（每月 50 個積分，每秒 1 個請求）到 Ultra 版本（每秒 15 個請求），使用戶能根據需求選擇最適合的方案。
三、Python 實作範例
以下為利用 LuckData API 抓取使用者喜愛影片資料的 Python 代碼範例，並展示如何解析回傳的 JSON 數據：
import requests# 設定 API 金鑰
headers = {
'X-Luckdata-Api-Key': 'your_luckdata_key'
}
# 發送請求以獲取使用者喜愛影片資料，這裡以 user_id 為 6741307595983946754 為例
response = requests.get(
'https://luckdata.io/api/tiktok-api/ZFr5azigd1vx?count=10&cursor=0&user_id=6741307595983946754',
headers=headers,
)
# 將返回的 JSON 資料轉換為 Python 字典
favorite_videos = response.json()
# 輸出抓取結果
print(favorite_videos)
在這段代碼中，我們通過 GET 請求將 API 回傳的 JSON 數據保存下來，之後可根據需要進一步進行數據分析或匯入資料庫。
四、回傳資料結構與欄位解析
根據 LuckData API 文檔與實際使用結果，回傳的資料通常包含以下欄位：
video_id：影片唯一編號，可作為後續抓取評論或詳細資訊的依據。
desc：影片描述，內含標籤與主題，利於主題分類與情感分析。
create_time：影片發布時間（UNIX timestamp），可用來分析用戶活躍狀況。
play_count：播放數，是衡量影片流行度的重要指標。
digg_count：按讚數，反映用戶喜好程度。
comment_count：留言數，顯示影片互動效果。
share_count：分享數，代表影片傳播力。
duration：影片時長，有助於區分不同類型的內容。
cover：影片封面圖片連結，可作為視覺呈現素材。
music_title：影片所使用音樂標題，反映流行趨勢。
is_ad：是否為廣告影片，方便篩選非原創內容。
這些資料不僅使我們能夠量化每支影片的表現，也可結合用戶其他行為進行更豐富的數據挖掘。
五、進階應用與數據策略
取得用戶喜愛影片資料僅僅是開始，我們可以進一步擴展其應用：
建立用戶興趣標籤：將喜愛影片中的文字描述、標籤、所用音樂進行 NLP 分析，提取主要主題，從而建立每個用戶的興趣圖譜。
內容推薦與個性化推薦：結合喜愛影片與用戶發布影片數據，為推薦系統提供更精準的標籤和行為參數。
受眾分群與行銷策略制定：通過統計用戶喜愛影片的互動數據（播放、按讚、留言、分享），進一步劃分受眾屬性，為廣告投放或 KOL 合作提供依據。
趨勢預測與熱門話題識別：分析大量用戶喜愛影片的數據，從中提取熱門主題或流行趨勢，預測未來內容走向。
與其他 API 整合：將喜愛影片資料與「用戶發布影片」、「粉絲列表」和「使用者搜尋」等資料結合，構建完整的使用者數據生態系統，支持深度學習與數據模型訓練。
六、開發實踐與最佳策略
在大規模應用中，建議採用以下技術策略：
分頁抓取：利用 cursor 參數實現分頁抓取，確保所有資料完整無遺。
緩存處理：對重複請求設定緩存機制，提升效率並降低 API 調用成本。
自動化排程：使用 Cron job 或 Airflow 將資料抓取過程自動化，定期更新資料庫。
錯誤管理：加入重試機制與異常捕捉，避免因 API 請求失敗導致流程中斷。
與 BI 平台結合：將抓取資料存入資料庫，然後利用 Tableau、Power BI 或其他視覺化工具生成報告，便於商業決策與數據分析。
七、結語
用戶的「喜愛影片」清單為我們提供了一個獨特而真實的視角，透過這些數據，我們能洞察用戶的興趣偏好、內容消費行為以及情感傾向。LuckData 的 TikTok API 使這一切變得輕鬆而穩定，從而幫助企業、數據科學家和創作者建立完整的數據生態系統。
無論你是品牌行銷專員、內容策略師，還是數據分析師，掌握這項技術都將助你在資訊競爭激烈的時代取得先機。現在，就讓我們動手利用這個 API 打開用戶喜愛影片的大門，發掘那些隱藏在數據背後的故事與趨勢。
