monitoring-tiktok-mentions-of-brand

用途

该技能用于监测 TikTok 上关于某个品牌的内容提及与产品讨论。TikTok 是品牌舆情变化最快的平台之一，病毒式的批评或赞扬可能在数小时内出现，因此该技能帮助用户及时掌握品牌在 TikTok 上的声量与情绪走向。

主要能力

通过品牌话题标签（hashtags）和关键词搜索收集 TikTok 帖子。
支持多种输入参数：startUrls（TikTok 用户主页、话题标签、音乐页、搜索、位置等 URL）、keywords（搜索关键词）、sortType（排序方式：RELEVANCE、MOST_LIKED、DATE_POSTED）、location（ISO 3166-1 alpha-2 国家代码，如 US、GB）、maxItems（最大返回帖子数）、includeSearchKeywords（是否在每条帖子中添加匹配的搜索关键词字段）、customMapFunction（用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数）。
对收集到的内容进行分类与评分：
- 内容类型：UNBOXING（开箱、第一印象、首次亮相）、REVIEW（评测、真实评价、想法）、COMPLAINT（失望、退款、骗局、无法使用、退货）、TUTORIAL（如何做、技巧、教程）、ENTERTAINMENT（趋势音频、无产品焦点）。
- 情感倾向：基于词汇的正/负/中性指标，并以点赞数（diggCount）作为社区认同信号进行加权。
- 病毒传播信号：virality = playCount / (创作者粉丝数 + 1)。当 virality > 2.0 时，标记为 TRENDING，表示帖子传播远超创作者自身受众。
危机检测：当满足以下任一条件时标记 CRISIS_ALERT：单条帖子播放量 > 500K 且情感为负面；48 小时内投诉帖超过 5 条；负面帖的评论与播放量之比 > 3%（高互动意味着争议）。
处理边界情况：话题标签被无关内容淹没时，建议添加品牌子产品或型号名称缩小范围；品牌在 TikTok 上存在感低（少于 10 条帖子）时，将此作为值得注意的数据报告；Duet/Stitch 帖子计为提及，但通常是对原内容的反应，归类为 REACTION 并注明来源视频。

使用方式

前置条件：设置 APIFY_TOKEN 环境变量；可选安装 Apify MCP 服务器。

推荐使用 run_actor.js 脚本（自动处理等待、输出和文件保存）：

# 快速回答（在聊天中打印表格）
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 必须在环境变量或 .env 文件中设置。

如果 Apify MCP 可用：

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

{
  "keywords": ["#[BRAND]", "#[BRAND]review", "#[BRAND]honest"],
  "maxItems": 200
}

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": ["#[brand]", "#[brand]review", "#[brand]honest"],
    "maxItems": 200
  }'

工作流程：

运行 tiktok-scraper 抓取品牌话题标签。
按播放量和日期过滤。
分类情感和内容类型。
识别热门帖子和危机信号。
交付监测报告。

适用场景

品牌方或营销团队希望实时了解 TikTok 上关于自身品牌的讨论和情绪。
需要发现潜在公关危机（高播放量负面内容、集中投诉）并及时预警。
识别品牌的主要倡导者（高互动正面内容创作者）。
分析内容类型分布，了解用户更关注开箱、评测还是投诉。

限制

依赖 Apify 平台和 apidojo~tiktok-scraper Actor，需要有效的 APIFY_TOKEN。
情感分析基于词汇规则，可能无法完全准确捕捉反讽或复杂语境。
危机检测阈值（如播放量 > 500K、48 小时投诉 > 5 条）为预设规则，可能需根据实际情况调整。
若品牌使用不同的话题标签习惯，可能找不到足够帖子，建议尝试产品名称而非品牌标签。
若出现大量开箱/ haul 内容，属于消费品牌的正常现象，可设置仅对负面内容告警。
若危机警报由水军活动触发，需检查投诉帖是否来自新账号集群（30 天内创建、粉丝 < 100），可能是协同行为，应在报告中注明。

输出格式

报告包含：品牌名称、时间段、收集帖子数、总预估触达（播放量）、整体情感比例、危机警报数量、内容类型分布、热门帖子（> 100K 播放）表格、危机警报表格（负面 + 高触达）、主要倡导者表格。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制

输出格式