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用途

该技能用于识别 TikTok Shop 上正在获得增长势头的商品，其核心思路是分析创作者的推广密度与互动情况。一个被众多创作者同时推广的商品，被视为强烈的病毒式商业信号。触发场景包括：用户要求查找 TikTok Shop 热门商品、发现趋势商品等。

主要能力

按品类搜索 TikTok Shop 相关话题标签与关键词，获取推广帖子。
从帖子文案中提取商品，并按商品名称分组统计。
统计每个商品的创作者推广密度、总触达量、互动率等指标。
计算商品趋势动量评分，并划分趋势窗口阶段。
输出趋势商品列表，并给出饱和提示。

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，包括用户主页、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，默认未提供。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，默认无限制。整个运行中返回的最大帖子数量。
includeSearchKeywords：布尔值，可选，默认 false。在每个帖子中添加匹配到的搜索关键词字段。
customMapFunction：字符串，可选，默认未提供。用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数。

使用方式

工作流程

进度：

[ ] 步骤 1：按品类搜索 TikTok Shop 话题标签
[ ] 步骤 2：从推广帖子中提取商品
[ ] 步骤 3：统计每个商品的创作者推广密度
[ ] 步骤 4：为商品趋势动量评分
[ ] 步骤 5：输出趋势商品列表

步骤 1：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（在对话中打印表格）：

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 必须设置在环境或 .env 文件中。

如果 Apify MCP 可用：

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

{
  "keywords": ["#tiktokshop[category]", "#[category]deals", "#tiktokmademebuyit"],
  "maxItems": 300
}

REST API 备用方案：

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

步骤 2：为商品评分

按文案中的商品名称对帖子分组。对每个商品：

promotion_density = 推广该商品的唯一创作者数量
total_reach = 所有推广帖子的 playCount 之和
engagement_rate = sum(diggCount) / total_reach * 100
trend_score = (promotion_density / 5，最大 1) * 0.35 + (total_reach / 1000000，最大 1) * 0.35 + (engagement_rate > 3 ? 1 : engagement_rate/3) * 0.30

趋势窗口：过去 7 天内 70%+ 的推广为 PEAKING；分布均匀为 SUSTAINED；大多超过 7 天为 FADING。

步骤 3：边界情况

商品名称提取不可靠：从文案中结合店铺链接提取最具体的名词短语。
同一商品不同变体：按商品名称相似度分组；合并各变体的触达量。
趋势饱和（> 50 个创作者）：窗口可能正在关闭；标记为 LATE_STAGE。
假冒信号：价格远低于市场（例如通常 30 美元以上的商品低于 5 美元）→ 标记。

输出格式

# TikTok Shop Trending Products: [CATEGORY]
Posts analyzed: [N] | Unique products: [N] | Date: [DATE]

## Trending Now (Peak Momentum)
| Product | Creators | Total Views | Avg Eng Rate | Stage | Score |
|---------|---------|------------|-------------|-------|-------|

## Sustained Performers
| Product | Creators | Total Views | Stage |
|---------|---------|-----------|-------|

## Saturation Alert
[Products with > 30 creators — difficult to enter profitably]

故障排查

识别到的商品较少：检查头部推广创作者的个人简介链接以找到商品页面。
趋势已经见顶：每 3-4 天运行一次，以及早捕捉趋势。
价格可疑：在采购前标记并核实。

适用场景

适用于需要发现 TikTok Shop 热门商品、追踪商品趋势动量、按品类或地区筛选趋势商品并进行趋势阶段判断的场景。