finding-brand-collaborations-on-tiktok

用途

Finding Brand Collaborations on TikTok 用于绘制某一产品品类中活跃的品牌—创作者合作关系。它帮助识别哪些品牌正在投入 TikTok 达人营销、与哪些创作者合作，以及赞助内容的互动表现基准。当用户提出“查找某品类中哪些品牌在做 TikTok 达人合作”一类问题时触发。

前置条件

需设置 APIFY_TOKEN 环境变量。
可选：安装 Apify MCP 服务器。

输入参数

startUrls（数组，可选，默认 []）：TikTok URL，包括用户资料、话题标签、音乐页、搜索、地点。
keywords（数组，可选，默认 []）：用于查找帖子的搜索关键词/词条。
sortType（字符串，可选，默认 RELEVANCE）：关键词结果排序方式，可选 RELEVANCE、MOST_LIKED、DATE_POSTED。
location（字符串，可选）：用于区域筛选的 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码（例如 US、GB）。
maxItems（数字，可选，默认不限）：本次运行返回的最大帖子数。
includeSearchKeywords（布尔值，可选，默认 false）：为每条帖子添加匹配到的搜索关键词字段。
customMapFunction（字符串，可选）：用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数。

工作流程

搜索该品类的赞助内容话题标签。
筛选出赞助信号。
提取品牌与创作者配对。
分析合作模式。
输出品牌—创作者地图。

第 1 步：搜索帖子

推荐使用 run_actor.js（自动处理等待、输出与文件保存）：

# 快速回答（在对话中输出表格）
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# 保存为 CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# 保存为 JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN 必须在环境或 .env 文件中设置。

若可使用 Apify MCP：

工具：apify:run-actor
Actor："apidojo~tiktok-scraper"
输入：

{
  "keywords": ["#ad", "#sponsored", "#[category]partner", "#[category]collab"],
  "keywords": ["[BRAND_NAME] sent", "use code", "thanks to [CATEGORY] brand"],
  "maxItems": 300
}

REST API 备用方式：

curl -X POST   "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tiktok-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "keywords": ["#ad", "#sponsored", "#fitnesspartner"],
    "maxItems": 300
  }'

第 2 步：提取品牌—创作者配对

从每条赞助帖子中提取：

brand_name：来自文案提及（@[brand]、[Brand] sent me、thanks to [Brand]）。
creator_handle：authorMeta.name。
post_views：playCount。
post_date：createTime。
collaboration_type：#gifted（产品寄送）与 #ad/#sponsored（付费）的区分。

第 3 步：为活动表现打分

sponsored_performance = playCount / 1000（以千计的播放量）
creator_roi_proxy = playCount / followerCount（赞助帖子的播放—粉丝比）

每个创作者的品牌合作频率：

collab_depth = count(出现同一品牌的帖子数) / 日期范围内帖子总数

第 4 步：边界情况

没有 #ad 标签但明显是赞助：还需在文案中扫描 "gifted"、"c/o"、"partnership"；TikTok 的披露执行并不一致。
品牌名称有歧义（例如体育语境下的 "Nike"）：通过创作者简介是否提及品牌合作，或帖子是否有专门的产品展示形式来验证。
找到的赞助帖子少于 20 条：该品类在 TikTok 上可能赞助内容较少；检查品牌是否使用了更隐蔽的模式（无披露）——将搜索放宽到仅用产品名称。

输出格式

# TikTok Brand Collaboration Map: [CATEGORY]
Posts analyzed: [N] | Sponsored posts identified: [N] | Unique brands: [N] | Date: [DATE]

## Brands Running Active TikTok Campaigns
| Brand | # Creators Used | # Posts | Avg Views/Post | Collaboration Type |
|-------|----------------|---------|----------------|-----------------|
| [brand] | [N] | [N] | [N] | [Gifted/Paid/Mixed] |

## Creator-Brand Pairs
| Creator | @Handle | Brand | Posts | Avg Views | Collab Type | Est. Reach |
|---------|---------|-------|-------|-----------|-------------|-----------|
| [name] | @[handle] | [brand] | [N] | [N] | [Gifted/Paid] | [N] |

## Benchmark: Sponsored Post Performance in [CATEGORY]
- Median views for sponsored posts: [N]
- Top-performing brand campaign: [brand] — [N] avg views
- Most-used creator tier: [micro/macro/mega]

故障排查

披露数据稀疏：TikTok 抓取到的文案不一定总是出现 #ad。请检查文本中的品牌提及与产品代码。
结果超出品类：将 #ad 与细分关键词组合以精炼搜索，例如 "#ad #fitness" 或 "#sponsored #skincare"。
找不到竞品活动：若竞品回避披露，直接在 TikTok 搜索中搜索其品牌 @提及。

适用场景与限制

适用于分析特定品类的 TikTok 达人营销格局、识别活跃投放品牌与合作创作者、评估赞助内容的播放基准。限制在于：披露信息可能不完整或不一致，品牌名称可能歧义，小众品类可能赞助帖子过少；相关工具依赖 Apify 的 apidojo TikTok 抓取器与 APIFY_TOKEN。