你是否曾經(jīng)歷過這樣的情況？

老板突然說(shuō)：「給我做個(gè)競(jìng)品分析，盯住這幾個(gè)抖音號(hào)，我要知道他們發(fā)了什么內(nèi)容，哪些視頻爆了?！?/span>

于是你開始了痛苦的手動(dòng)采集之旅...

競(jìng)品分析中最痛的環(huán)節(jié)，沒有之一！

在當(dāng)今快節(jié)奏的職場(chǎng)環(huán)境中，時(shí)間就是金錢，效率就是生產(chǎn)力。尤其對(duì)于運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)和內(nèi)容從業(yè)者來(lái)說(shuō)，跟蹤競(jìng)品動(dòng)態(tài)已成為必備工作，卻常常占用大量寶貴時(shí)間。

看看傳統(tǒng)方式有多痛苦：

• 手動(dòng)打開一個(gè)個(gè)視頻鏈接（幾十個(gè)、上百個(gè)鏈接來(lái)回點(diǎn)）
• 復(fù)制粘貼各項(xiàng)數(shù)據(jù)到表格（標(biāo)題、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)...眼睛都要瞎了）
• 反復(fù)切換窗口，眼花繚亂（這是第幾個(gè)了？我剛才復(fù)制到哪了？）
• 耗時(shí)數(shù)小時(shí)，容易出錯(cuò)（加班熬夜做完，第二天發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)位了??）

AI自動(dòng)化采集，解放你的雙手！

• 一鍵啟動(dòng)，全自動(dòng)采集（輸入鏈接，喝杯咖啡的功夫就搞定）
• 智能提取所有核心數(shù)據(jù)（標(biāo)題、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、收藏?cái)?shù)一個(gè)不落）
• 自動(dòng)整理并導(dǎo)入表格（數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、結(jié)構(gòu)化，直接入庫(kù)）
• 解放雙手，專注于分析和決策（把時(shí)間花在真正有價(jià)值的工作上）

看看下面這張表格，這是我用AI智能體一鍵采集的某抖音博主的所有視頻數(shù)據(jù)，整整150條，全程不到 1 分鐘搞定！

今天分享這個(gè)職場(chǎng)效率神器：零成本、零技術(shù)門檻，讓你用AI智能體批量獲取抖音對(duì)標(biāo)賬號(hào)全部視頻內(nèi)容，將原本需要幾小時(shí)的工作壓縮至幾分鐘！

全自動(dòng)采集背后的秘密

采集對(duì)標(biāo)賬號(hào)的視頻數(shù)據(jù)看似簡(jiǎn)單，但實(shí)際涉及多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。下面通過流程圖來(lái)直觀展示整個(gè)任務(wù)鏈路：

這個(gè)流程簡(jiǎn)潔明了，從左到右依次經(jīng)過6個(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)：開始 → 獲取用戶信息 → 批量采集視頻 → 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理 → 寫入數(shù)據(jù)表 → 完成

傳統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方式需要程序員編寫復(fù)雜代碼，不但耗時(shí)費(fèi)力，而且每次有變動(dòng)都要重新開發(fā)。

而現(xiàn)在，我們只需要通過Coze平臺(tái)，像搭積木一樣拖拽幾個(gè)組件，就能構(gòu)建出一套完整的數(shù)據(jù)采集工作流！

Coze平臺(tái)：無(wú)代碼智能體搭建神器

官網(wǎng)地址：https://www.coze.cn/home

Coze是一個(gè)無(wú)代碼智能體搭建平臺(tái)，讓非技術(shù)人員也能輕松創(chuàng)建強(qiáng)大的AI應(yīng)用。

下面是我們用Coze搭建的工作流：

這工具也太香了吧！ 不需要懂編程，不需要搭建服務(wù)器，全部拖拽完成，甚至連API調(diào)用都幫你封裝好了！

詳細(xì)步驟：從零開始搭建你的采集神器

1、獲取分享鏈接的用戶基本信息

這一步需要兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，api_token 主要是采集插件的訪問權(quán)限，可以 https://ts.fyshark.com/#/userInfo 來(lái)注冊(cè)獲取

douyin_url，你想要抓取賬號(hào)下的一個(gè)視頻分享鏈接，用來(lái)獲取用戶的id

2、獲取對(duì)標(biāo)賬號(hào)下的視頻

api_token，同上面的 douyin_data 插件。page 取多少頁(yè)數(shù)據(jù)，一頁(yè)50條，太多有時(shí)候會(huì)觸發(fā)超時(shí)，50條扣費(fèi)一次。

sec_user_id，可以從douyin_data方法的返回里面提取，當(dāng)兩個(gè)插件連線后，從上一個(gè)插件，也就是 douyin_data 插件的返回結(jié)果獲取。

3、對(duì)采集的數(shù)據(jù)格式化

這一步需要用代碼插件，別擔(dān)心，直接復(fù)制下面的代碼就能用

對(duì) get_user_video_all 插件采集的視頻列表和 douyin_data 插件采集的用戶信息解析，通過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)組對(duì)象輸出。

代碼示例：

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
    aweme_list = params.get("aweme_list", [])

    # 1. 從 aweme_detail 中獲取作者信息
    author_info = aweme_detail.get("author", {})
    author_name = author_info.get("nickname", "")

    # 2. 循環(huán)處理 aweme_list 中的每個(gè)視頻
    result = []
    for aweme in aweme_list:
        share_info = aweme.get("share_info", {})
        statistics = aweme.get("statistics", {})

        video_id = statistics.get("aweme_id", "")
        title = share_info.get("share_title", "")
        link = share_info.get("share_url", "")
        digg_count = statistics.get("digg_count", 0)
        comment_count = statistics.get("comment_count", 0)
        collect_count = statistics.get("collect_count", 0)
        share_count = statistics.get("share_count", 0)

        # 3. 組裝該條視頻的數(shù)據(jù)
        item_dict = {
            "fields": {
                "視頻ID": video_id,
                "標(biāo)題": title.strip(),       
                "鏈接": {
                    "text": "查看視頻",
                    "link": link.strip(),
                },
                "點(diǎn)贊數(shù)": digg_count,
                "評(píng)論數(shù)": comment_count,
                "收藏?cái)?shù)": collect_count,
                "分享數(shù)": share_count,
                "作者": author_name
            }
        }
        result.append(item_dict)

    return result

不用怕！即使你不懂編程，也只需要復(fù)制粘貼上面的代碼，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)處理一切。這段代碼負(fù)責(zé)將采集到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成飛書表格可接受的格式。

4、將標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)插入飛書表格

首先，我們?cè)陲w書上先創(chuàng)建一個(gè)多維表格，設(shè)置好以下字段：標(biāo)題、鏈接、點(diǎn)贊數(shù)、評(píng)論數(shù)、收藏?cái)?shù)、分享數(shù)、作者

然后，通過飛書表格的 add_records 插件批量插入數(shù)據(jù)到多維表格中。

其中 app_token 是飛書多維表格的訪問令牌 records 是上一步代碼處理后的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)（會(huì)自動(dòng)連接） table_name 是多維表格中的一個(gè)數(shù)據(jù)表的名稱

5、運(yùn)行工作流

一切準(zhǔn)備就緒，現(xiàn)在只需輸入我們要分析的抖音分享鏈接，啟動(dòng)工作流：

圖片

每個(gè)插件有運(yùn)行狀態(tài)，你可以點(diǎn)開下拉列表，查看詳細(xì)的執(zhí)行結(jié)果和數(shù)據(jù)：

圖片

運(yùn)行完成后，打開之前創(chuàng)建的飛書多維表格，驚喜就在眼前！一鍵采集的上百條視頻數(shù)據(jù)整整齊齊地呈現(xiàn)出來(lái) 

圖片

全程不到3分鐘，0成本，0技術(shù)門檻，完美解決了抖音競(jìng)品分析中最痛的數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)！

?? 實(shí)用場(chǎng)景：不止于競(jìng)品分析

這個(gè)AI自動(dòng)化采集工具的應(yīng)用場(chǎng)景遠(yuǎn)不止于此：

1. 內(nèi)容運(yùn)營(yíng)：快速掌握行業(yè)熱點(diǎn)，分析爆款內(nèi)容規(guī)律
2. 市場(chǎng)調(diào)研：批量獲取競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手內(nèi)容策略和用戶反饋
3. KOL篩選：高效評(píng)估達(dá)人賬號(hào)質(zhì)量和粉絲互動(dòng)情況
4. 行業(yè)監(jiān)測(cè)：定期采集特定領(lǐng)域的內(nèi)容更新和趨勢(shì)變化
5. 數(shù)據(jù)分析：收集大量標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)用于深入分析和決策

想象一下，你的同事還在一條條手動(dòng)復(fù)制數(shù)據(jù)時(shí)，你已經(jīng)完成了全部采集并開始進(jìn)行深度分析。這就是效率的差距，也是職場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的體現(xiàn)！