Phân tích hiệu suất hashtag TikTok cho các nhà sáng tạo được theo dõi

TL;DR:

• Phân tích hiệu suất hashtag TikTok bắt đầu với một mẫu bài đăng đã xác định. Các hashtag trả về với các bài đăng được theo dõi mô tả mẫu đó, không phải mọi bài đăng trên TikTok.
• Chuỗi hashtag cần phải được chuẩn hóa trước khi nhóm lại. Loại bỏ ký tự hash đứng đầu, áp dụng chuẩn hóa Unicode, và so sánh không phân biệt chữ hoa chữ thường.
• Một bài đăng có thể góp phần vào nhiều nhóm hashtag khác nhau. Tổng số theo thẻ chồng chéo và không nên cộng lại như thể mỗi bài đăng thuộc về một danh mục độc quyền.
• Trung vị và số lượng mẫu giúp việc so sánh hashtag dễ dàng hơn để kiểm tra. Một bài đăng được chơi nhiều có thể làm biến dạng các trung bình và tổng.
• Sự đồng xuất hiện của hashtag là bằng chứng mô tả. Một chỉ số mạnh hơn cho một thẻ không chứng minh rằng thẻ đó gây ra kết quả.
• Miễn phí để bắt đầu. Các tài khoản Scrapeless mới bao gồm tín dụng miễn phí qua Bảng điều khiển Scrapeless.

Giới thiệu: một báo cáo hashtag chỉ rõ như bộ so sánh của nó

Các bài đăng TikTok thường mang theo nhiều hashtag, trong khi các bộ đếm công khai của chúng mô tả bài đăng như một tổng thể. Điều đó tạo ra một vấn đề phân bổ: mỗi thẻ gắn liền với một bài đăng đều thừa hưởng số lượt xem, lượt thích, lượt bình luận và số lượng bộ sưu tập giống nhau.

Phân tích hiệu suất hashtag TikTok hữu ích do đó bắt đầu với một tập hợp các bài đăng có giới hạn từ các nhà sáng tạo đã biết và khoảng thời gian quan sát. Hướng dẫn này cho thấy cách phân tích các hashtag trong các bài đăng TikTok, chuẩn hóa tên thẻ, so sánh sự tham gia trong mẫu được thu thập và công bố một báo cáo giữ cho sự chồng chéo và không chắc chắn được hiển thị rõ ràng.

Hướng dẫn TikTok actor đề cập đến hồ sơ, bài đăng, và các diễn viên Shop được sử dụng trong quy trình làm việc này.

Quy trình tổng quan

Báo cáo đo lường các bài đăng đã thu thập. Nó không phải là chỉ số xu hướng TikTok trên toàn nền tảng.

Điều kiện tiên quyết

• Một phản hồi JSON đã lưu từ scraper.tiktok.user.work
• Định danh nhà sáng tạo và thời gian thu thập được lưu trữ với mỗi phản hồi
• Python 3 với thư viện tiêu chuẩn
• Một quy tắc mẫu tối thiểu được chọn trước khi xếp hạng các thẻ
• Một tài khoản Scrapeless và khóa API từ Bảng điều khiển Scrapeless khi thu thập các bản chụp mới

Khối biến đổi là một lỗ hổng điều kiện tiên quyết vì người đọc cung cấp phản hồi đã lưu. Nó không trình bày một kết quả trực tiếp tưởng tượng.

Giai đoạn 1: Xác định Nhà Sáng Tạo và Khoảng Thời Gian

Một so sánh hashtag cần một mẫu số ổn định. Lưu ID nhà sáng tạo, dấu thời gian thu thập, con trỏ yêu cầu, số lượng yêu cầu và số lượng bài đăng trả về bên cạnh mỗi tải trọng thô. Nếu so sánh nhiều nhà sáng tạo, giữ mỗi nhà sáng tạo như một nhóm riêng biệt trước khi tạo ra một cái nhìn tổng hợp.

Thông số kỹ thuật nhà phát triển TikTok liệt kê tên hashtag và số lượng tương tác công khai trong số các trường truy vấn video của nó trong tài liệu Tài liệu Truy Vấn Video. Scrapeless trả về các trường bài đăng tương tự thông qua diễn viên bài đăng TikTok, bao gồm hashtags, play_count, digg_count, comment_count, và collect_count.

Đừng so sánh toàn bộ bảng sao lưu của một nhà sáng tạo với các bài đăng gần đây của một nhà sáng tạo khác và gán sự khác biệt đó là hiệu ứng hashtag. Sử dụng các khoảng thời gian quan sát khớp hoặc làm rõ sự khác biệt trong bảng.

Giai đoạn 2: Chuẩn hóa Hashtag mà Không Làm Mất Giá Trị Nguồn

Phản hồi chứa các chuỗi hashtag như #Example. Giữ giá trị thô để xem xét và tạo một khóa chuẩn hóa riêng biệt:

1. Áp dụng chuẩn hóa Unicode NFKC.
2. Cắt bỏ khoảng trắng.
3. Loại bỏ một # đứng đầu.
4. Áp dụng so sánh không phân biệt chữ hoa chữ thường với casefold().
5. Loại bỏ các giá trị trống trong bảng bài đăng-thẻ.

Tài liệu tài liệu cơ sở dữ liệu Unicode của Python định nghĩa thao tác chuẩn hóa được sử dụng trong ví dụ. Khóa chuẩn hóa ngăn các chuỗi tương đương về mặt hình thức tách thành các dòng riêng biệt, trong khi thẻ thô giữ nguyên những gì nguồn trả về.

Bắt đầu thu thập dữ liệu với Scrapeless

Tăng cường quy trình thu thập dữ liệu web và tự động hóa của bạn với Scrapeless!
Đăng ký hôm nay và nhận $5 tín dụng miễn phí — không cần thẻ tín dụng.
Claim your free credit now in the Scrapeless Dashboard.

Stage 3: Xây Dựng Một Hàng Cho Mỗi Cặp Bài Đăng-Hashtag

Phân tách mỗi bài đăng thành một hàng cho mỗi hashtag đã chuẩn hóa duy nhất. Loại bỏ các thẻ lặp lại trong một bài đăng để một bài không thể được tính hai lần cho cùng một thẻ. Giữ lại ID bài trên mỗi hàng vì các nhóm thẻ chồng chéo lên nhau.

Lưu ý: Mã dưới đây yêu cầu người đọc cung cấp posts-snapshot.json đã được lưu từ scraper.tiktok.user.work. Tệp có thể chứa danh sách bài đăng đã trả về hoặc một đối tượng có trường data chứa danh sách đó.

import csv
import json
import statistics
import unicodedata


def normalize_tag(value):
    text = unicodedata.normalize("NFKC", str(value or "")).strip()
    return text.removeprefix("#").casefold()


def number(value):
    try:
        return int(value)
    except (TypeError, ValueError):
        return 0


with open("posts-snapshot.json", encoding="utf-8") as source:
    payload = json.load(source)

posts = (
    payload.get("items", payload.get("data", payload))
    if isinstance(payload, dict) else payload
)
groups = {}

for post in posts:
    play_count = number(post.get("play_count"))
    engagements = sum(number(post.get(field)) for field in (
        "digg_count", "comment_count", "collect_count"
    ))
    engagement_rate = engagements / play_count if play_count else None
    tags = {normalize_tag(tag) for tag in (post.get("hashtags") or [])}

    for tag in sorted(tag for tag in tags if tag):
        group = groups.setdefault(tag, {
            "post_ids": set(), "plays": [], "rates": []
        })
        group["post_ids"].add(str(post.get("video_id") or ""))
        group["plays"].append(play_count)
        if engagement_rate is not None:
            group["rates"].append(engagement_rate)

rows = []
for tag, group in groups.items():
    rows.append({
        "hashtag": tag,
        "post_count": len(group["post_ids"]),
        "median_plays": statistics.median(group["plays"]),
        "median_engagement_rate": (
            statistics.median(group["rates"]) if group["rates"] else ""
        ),
    })

rows.sort(key=lambda row: (-row["post_count"], -row["median_plays"]))
with open("hashtag-performance.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as output:
    writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=rows[0].keys() if rows else [
        "hashtag", "post_count", "median_plays", "median_engagement_rate"
    ])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

Mã sử dụng số không chỉ cho các trường đếm bị thiếu. Một đếm lượt chơi bị thiếu hoặc bằng không để lại tỷ lệ tương tác trống vì phép chia sẽ không tạo ra so sánh hữu ích.

Stage 4: So Sánh Các Hashtag Trong Cùng Một Bối Cảnh

Một bảng phân tích hashtag của người sáng tạo TikTok thực tiễn nên bao gồm người sáng tạo, khoảng thời gian quan sát, hashtag, số lượng bài đăng, lượt chơi trung vị, tỷ lệ tương tác trung vị và cờ mẫu nhỏ. Tài liệu thống kê của Python định nghĩa trung vị được sử dụng trong quá trình chuyển đổi.

Giữ cả giá trị trung vị và tối đa trong chế độ xem phân tích. Trung vị mô tả một bài đăng mẫu điển hình, trong khi tối đa làm cho một bài đăng nổi bật trở nên rõ ràng. Tránh xếp hạng một thẻ với một bài đăng quan sát được trên một thẻ có sự hỗ trợ của mẫu rộng lớn hơn mà không có cảnh báo rõ ràng.

Để so sánh mức độ tương tác của hashtag trên TikTok giữa các nhà sáng tạo, hãy tính toán các hàng cấp độ người sáng tạo trước. Một hàng tổng hợp sau đó có thể tóm tắt các kết quả cấp độ người sáng tạo đó mà không cho phép tài khoản có lượng tương tác cao chiếm ưu thế trên mọi thẻ.

Stage 5: Công Bố Một Bảng Báo Cáo Cho Thấy Sự Chồng Chéo

Bảng báo cáo hashtag nội dung TikTok cuối cùng có thể sử dụng cấu trúc này:

Thêm một ghi chú stating rằng các bài đăng có thể xuất hiện trong nhiều hàng hashtag hơn một lần. Tổng số bài đăng trong các hàng hashtag do đó là không thể tổng hợp. Nếu một bài đăng chứa ba thẻ, các chỉ số của nó mô tả bài đăng và xuất hiện trong ba nhóm mô tả; dữ liệu không thể xác định thẻ nào đã ảnh hưởng đến phân phối.

Scrapeless tiết lộ các diễn viên TikTok thông qua Scraping API. Kiểm tra trang giá hiện tại trước khi chọn phạm vi người sáng tạo và tần suất thu thập.

Xử Lý Dữ Liệu Người Sáng Tạo Một Cách Có Trách Nhiệm

Thu thập các trường công cộng cần thiết cho phân tích đã nêu, giữ lại các nhận diện người sáng tạo chỉ trong thời gian báo cáo yêu cầu, và hạn chế quyền truy cập vào các dữ liệu thô. Khung Khung Bảo Mật NIST cung cấp một cấu trúc chung để quản lý rủi ro về quyền riêng tư.

Phân tích hashtag nên hỗ trợ việc xem xét nội dung, không phải là các phán đoán tự động về một người sáng tạo cá nhân. Tôn trọng các điều khoản áp dụng, các kiểm soát của nền tảng, và luật pháp địa phương khi thu thập và sử dụng dữ liệu bài đăng công khai.

Kết Luận: Giữ Lại Yêu Cầu Hashtag Bên Trong Mẫu

Phân tích hiệu suất hashtag TikTok trở nên có thể biện minh khi báo cáo giữ lại khoảng thời gian thu thập, nhóm người sáng tạo, các thẻ chồng chéo, và kích thước mẫu. Chuẩn hóa khóa thẻ, sử dụng trung vị bài đăng, hiển thị các điểm ngoại lệ, và mô tả kết quả như một sự liên kết trong các bài đăng đã thu thập thay vì một yêu cầu về xu hướng nguyên nhân hoặc toàn cầu.

Sẵn Sàng Để Xây Dựng Một Bảng Báo Cáo Hashtag?

Tham gia Scrapeless Discord hoặc cộng đồng Telegram để thảo luận về các sơ đồ bài đăng để thẻ. Tạo một tài khoản trong Scrapeless Dashboard khi danh sách người sáng tạo sẵn sàng.

Câu Hỏi Thường Gặp

Q: Làm thế nào một nhóm có thể phân tích các hashtag trong các bài đăng TikTok?

Một nhóm có thể phân tích các hashtag trong các bài đăng TikTok bằng cách lưu một mẫu bài đăng có giới hạn, chuẩn hóa mỗi thẻ được trả về, mở rộng các bài đăng thành các hàng bài đăng-thẻ, và so sánh các chỉ số với số lượng mẫu.

Q: Liệu hashtag có lượt chơi nhiều nhất có gây ra hiệu suất tốt hơn không?

Không. Lượt chơi cao hơn cho các bài đăng mang một hashtag thể hiện sự liên kết trong mẫu và không thiết lập rằng hashtag đã gây ra kết quả.

Q: Tại sao các báo cáo hashtag nên sử dụng trung vị?

Trung vị giảm ảnh hưởng của một bài đăng lớn bất thường và làm cho bài đăng mẫu điển hình dễ so sánh hơn.

Q: Liệu quy trình này có thể xác định các xu hướng hashtag toàn cầu trên TikTok không?
Luồng công việc này không thể xác định các xu hướng hashtag toàn cầu trên TikTok vì nó phân tích các hashtag kèm theo các bài đăng của người sáng tạo đã được thu thập thay vì tìm kiếm hashtag trên toàn nền tảng.

H: Các nhóm có cần quản lý các bộ chọn của trang bài đăng không?

Người tạo bài đăng TikTok trả về các trường bài đăng có cấu trúc thông qua API. Người gọi quản lý việc chọn người sáng tạo, khung thời gian quan sát, lưu trữ, chuẩn hóa và báo cáo.

H: Việc thu thập dữ liệu bài đăng công khai trên TikTok có hợp pháp không?

Tính hợp pháp phụ thuộc vào quyền tài phán, mục đích, phương pháp truy cập, các điều khoản áp dụng và các trường dữ liệu được thu thập. Sử dụng dữ liệu công khai cho một mục đích được phép và tìm kiếm tư vấn pháp lý cho quy trình làm việc dự kiến.