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Tutorial

Cómo monitorear las menciones de la marca TikTok a bajo costo

Realice un seguimiento de las menciones de marca en TikTok por menos de $1 al mes utilizando la API Scavio TikTok. Reciba alertas de nuevas menciones sin costosas herramientas de escucha social.

Obtener clave API gratisDocumentacion API

Las herramientas de escucha social como Brandwatch o Sprout Social cobran entre 200 y 500 dólares al mes por el seguimiento de TikTok. Este tutorial crea un rastreador de menciones de marca liviano utilizando la API Scavio TikTok que se ejecuta en un trabajo cron y cuesta menos de $1 al mes. Busca su marca, realiza un seguimiento de nuevas menciones y envía alertas cuando el contenido de alta participación menciona su marca. Cada búsqueda cuesta 1 crédito ($0,005).

Requisitos previos

  • Python 3.9+ instalado
  • solicita biblioteca instalada
  • Una clave API de Scavio de scavio.dev
  • Un ejecutor o programador de trabajos cron

Guia paso a paso

Paso 1: Configurar la búsqueda de menciones de marca

Busque en TikTok videos que mencionen su marca. Realice un seguimiento de las ID de vídeo únicas para detectar nuevas menciones en cada ejecución.

Python
import requests, os, json, time
from pathlib import Path

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
TT_URL = 'https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok'
STATE_FILE = 'tiktok_mentions_state.json'

def load_state() -> dict:
    if Path(STATE_FILE).exists():
        return json.loads(Path(STATE_FILE).read_text())
    return {'seen_ids': [], 'total_mentions': 0, 'last_run': ''}

def save_state(state: dict):
    Path(STATE_FILE).write_text(json.dumps(state, indent=2))

def search_brand(brand_name: str, count: int = 20) -> list:
    resp = requests.post(f'{TT_URL}/search/videos',
        headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
                 'Content-Type': 'application/json'},
        json={'keyword': brand_name, 'count': count, 'cursor': 0})
    resp.raise_for_status()
    videos = resp.json().get('data', {}).get('videos', [])
    return [{
        'id': v.get('id', ''),
        'author': v.get('author', {}).get('uniqueId', ''),
        'desc': v.get('desc', ''),
        'plays': v.get('stats', {}).get('playCount', 0),
        'likes': v.get('stats', {}).get('diggCount', 0),
        'create_time': v.get('createTime', 0),
    } for v in videos]

videos = search_brand('scavio')
print(f'Found {len(videos)} videos mentioning brand')

Paso 2: Detectar nuevas menciones y puntuar la importancia

Compare los resultados actuales con las identificaciones de videos vistos anteriormente. Califique nuevas menciones por participación para priorizar las que merecen atención.

Python
from datetime import datetime

def check_mentions(brand_name: str) -> dict:
    state = load_state()
    seen = set(state['seen_ids'])
    videos = search_brand(brand_name)
    new_mentions = [v for v in videos if v['id'] not in seen]
    # Score new mentions by engagement
    for v in new_mentions:
        engagement = v['plays'] + v['likes'] * 10  # likes weighted higher
        if engagement > 100_000:
            v['priority'] = 'high'
        elif engagement > 10_000:
            v['priority'] = 'medium'
        else:
            v['priority'] = 'low'
    # Update state
    state['seen_ids'] = list(seen | {v['id'] for v in videos})
    state['total_mentions'] += len(new_mentions)
    state['last_run'] = datetime.now().isoformat()
    save_state(state)
    return {
        'new_mentions': len(new_mentions),
        'total_tracked': len(state['seen_ids']),
        'high_priority': [v for v in new_mentions if v.get('priority') == 'high'],
        'all_new': new_mentions
    }

result = check_mentions('scavio')
print(f'New mentions: {result["new_mentions"]}')
print(f'High priority: {len(result["high_priority"])}')
for v in result['all_new'][:5]:
    print(f'  [{v["priority"]}] @{v["author"]}: {v["plays"]:,} plays - {v["desc"][:40]}')

Paso 3: Configurar un seguimiento automatizado con seguimiento de costes

Ejecute el monitor según un cronograma y realice un seguimiento de los costos mensuales. Con 4 cheques por día con 2 términos de marca, el costo mensual es inferior a $1,20.

Python
def daily_monitor(brand_terms: list) -> dict:
    """Run once per scheduled check (e.g., every 6 hours via cron)."""
    all_new = []
    credits_used = 0
    for term in brand_terms:
        result = check_mentions(term)
        all_new.extend(result['all_new'])
        credits_used += 1
        time.sleep(0.3)
    # Alert on high-priority mentions
    high = [v for v in all_new if v.get('priority') == 'high']
    if high:
        print(f'ALERT: {len(high)} high-engagement mentions detected!')
        for v in high:
            print(f'  @{v["author"]}: {v["plays"]:,} plays')
    daily_cost = credits_used * 0.005
    checks_per_day = 4
    monthly_cost = daily_cost * checks_per_day * 30
    print(f'\nCredits this run: {credits_used} (${daily_cost:.3f})')
    print(f'Estimated monthly cost: ${monthly_cost:.2f}')
    print(f'vs Brandwatch: $200+/month')
    return {'new': len(all_new), 'high_priority': len(high), 'cost': daily_cost}

# Run with your brand terms
brand_terms = ['scavio', 'scavio api']
daily_monitor(brand_terms)

# Cron setup (every 6 hours):
# 0 */6 * * * cd /path/to/project && python tiktok_monitor.py

Ejemplo en Python

Python
import requests, os, json, time
from pathlib import Path

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
TT = 'https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok'

def monitor(brand):
    state_file = Path(f'{brand}_state.json')
    seen = set(json.loads(state_file.read_text())['ids']) if state_file.exists() else set()
    resp = requests.post(f'{TT}/search/videos',
        headers={'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json'},
        json={'keyword': brand, 'count': 20, 'cursor': 0})
    videos = resp.json().get('data', {}).get('videos', [])
    new_ids = [v for v in videos if v.get('id', '') not in seen]
    seen.update(v.get('id', '') for v in videos)
    state_file.write_text(json.dumps({'ids': list(seen)}))
    print(f'{brand}: {len(new_ids)} new mentions')
    for v in new_ids[:3]:
        print(f'  @{v.get("author",{}).get("uniqueId","")} {v.get("stats",{}).get("playCount",0):,} plays')

monitor('scavio')

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const fs = require('fs');
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const TT = 'https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok';

async function monitor(brand) {
  const stateFile = `${brand}_state.json`;
  const seen = new Set(fs.existsSync(stateFile) ? JSON.parse(fs.readFileSync(stateFile)).ids : []);
  const resp = await fetch(`${TT}/search/videos`, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ keyword: brand, count: 20, cursor: 0 })
  });
  const videos = (await resp.json()).data?.videos || [];
  const newVids = videos.filter(v => !seen.has(v.id));
  videos.forEach(v => seen.add(v.id));
  fs.writeFileSync(stateFile, JSON.stringify({ ids: [...seen] }));
  console.log(`${brand}: ${newVids.length} new mentions`);
  newVids.slice(0, 3).forEach(v =>
    console.log(`  @${v.author?.uniqueId} ${v.stats?.playCount?.toLocaleString()} plays`));
}

monitor('scavio');

Salida esperada

JSON
Found 20 videos mentioning brand
New mentions: 4
High priority: 1
  [high] @techreviewer: 250,000 plays - Just discovered scavio for my AI age
  [medium] @devtips: 15,000 plays - Using scavio search API in my n8n wor
  [low] @codelearn: 800 plays - Tutorial: adding search to your bot wi

ALERT: 1 high-engagement mentions detected!
  @techreviewer: 250,000 plays

Credits this run: 2 ($0.010)
Estimated monthly cost: $1.20
vs Brandwatch: $200+/month

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Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Python 3.9+ instalado. solicita biblioteca instalada. Una clave API de Scavio de scavio.dev. Un ejecutor o programador de trabajos cron. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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