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TikTok 是海外版的抖音,是近年來用戶增長最快的 APP,現在也陷入可能被收購的風波之中。無論未來 TikTok 走向何方,他未來的商業模式都給人們非常大的想象空間。很多做抖音運營的人,已經開始注意到了 TikTok。執行力強的人,已經開始運營自己的 TikTok 號了。

然而,道阻且長,運營 TikTok 的圈子里,都流傳一句話:

沒作廢過十幾個號,你都不好意思說自己做過 TikTok

很多時候,作廢號的原因,是因為調研不足。

希望這篇文章能幫你少走一點彎路。

標簽(hashtags)是 TikTok 里很重要的功能,幾乎所有的視頻作者都會為自己的視頻打上標簽。相信大家也會打開某個標簽,然后看此標簽下面的視頻。但是這樣一個個的翻,效率太慢了,而且很不直觀。

本篇文章介紹的這個工具,可以根據標簽爬取視頻數據資料。這些資料包括:視頻描述,標簽,用戶名,用戶昵稱,粉絲數,總贊數,視頻數量,作者 Bio,分享數,觀看數,評論數,視頻地址,視頻長度,創建時間等等。

這個網站的地址是 https://www.tiktokfox.com/hashtags

我來舉幾個例子,說說可以怎么利用這些數據。

1


   

一,調查某個類目的總體情況

假設你要新起一個號,確定了方向,但是僅靠網感和大致的判斷,可能不準確,或者不知道什么水平算達標。那么可以提取你要做的標簽下的前 300 個視頻數據,用 Excel 之類的工具,分析它的視頻平均時長,贊播比,播放量,轉發率,評論數,粉絲數等。

舉個例子,通過分析好物號常用標簽 #goodstuff 的前 200 個視頻,可以知道好物號平均贊播比是 3.3%,那么你的好物號贊播比達到這個水平,就算是及格啦。我自己分析的話,會排除掉頭部的賬號,這樣更有指導意義。

比如我想做一個細分領域 earwax removal kit,那我就搜索這個 #earwax 這個標簽。然后通過這些數據,我會更有把握和方向。

如果我把數據下載到本地,則更直觀。


2


   

二,指導運營方向

比如美妝方向的大詞 #beauty ,把標簽和視頻描述一起做詞頻分析,可以看到原來 lol,Imao,funny 之類的表示搞笑的詞匯,出現頻率是很高的,那么選取美妝視頻的時候,可以多注意那些既是美妝領域,又有點搞笑的視頻,爆的概率就大一點。

詞頻分析的工具很多,有些可以過濾詞匯,比如 fyp,I,the 之類的詞匯,對我們來說沒有意義,大家可以找適合自己的詞頻分析工具。我常用的是這個,對我來說,簡單的統計即可。

http://www.writewords.org.uk/word_count.asp

假設你做著某個領域,有些標簽可能是你沒有想到,但是別人卻在用的,通過這個工具也可以直觀的找到。還是以 #earwax 舉例,我可能不知道原來 #satisfying 這個標簽有那么多人用,但是現在一拉數據就知道了,那我在做號的時候,就會加上這個標簽。


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三,批量提取郵箱

這個網站可以提取某個標簽下,作者的 Bio。很多人會把郵箱放在 Bio 里,那么提取這些郵箱,就可以做 EDM 營銷了,或者批量聯系作者談合作,談帶貨。要知道,如果在手機端操作,你是沒辦法復制 Bio 的。用這方法聯系紅人,是不是效率更高呢?說不定還省錢了,不用在紅人營銷平臺充值會員了。

如何提取一大堆復雜字段里的郵箱,網上有很多在線工具。我用的是  http://www.txttool.com/WenBen_RegExpEmail.asp

如果是某個商城需要推廣,可以提取那些做寵物號的郵箱,聯系他們,畢竟做寵物號的往往還沒有變現渠道。如果你想聯系聯系這些寵物號帶貨,一樣的原理,比如下圖就是 #dogsoftiktok 這個標簽下的作者郵箱。


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四,批量解析視頻

因為可以提取視頻的地址,所以可以批量復制視頻地址,然后批量解析,弄成合集,搬運到國內,或者 Facebook,YouTube 等平臺。也可以做合輯,做卡點視頻,深度剪輯后重新發在 TikTok 上。這個網站也可以解析,但是不支持批量,所以大家還是用國內的解析平臺好了。


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五,使用教程

5.1


   

搜索框右邊的數字表示前 XX 名的視頻的數據,默認是前 20,可以選擇最多前 300。如果搜索不出來,可能是因為用的人多,線路沖突了,多試幾次。如果前 300 名一直搜索失敗,可能是因為讀取第 200-300 名的某個點被 TikTok 識別出來給 Ban 了,此時換成前 200 名基本沒問題。

5.2


   

搜索結果可以下載,提供 CSV 和 JSON 這兩個格式。建議你們下載 JSON 文件,然后在 https://json-csv.com/ 這個網站轉化為格式正確的 CSV。

5.3


   

文件和網站里的數據,排行順序都是按照點贊數降序排列。

5.4


   

數據文件有些術語可能大家不清楚是什么意思,我這里做了一個術語表。


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