Le problème
Les marques investissent entre 5 000 et 50 000 $ dans des campagnes d'influence TikTok en se basant sur le nombre d'abonnés et un examen superficiel du contenu. Les faux abonnés, la manipulation de l'engagement et les chevauchements d'audience entre créateurs gaspillent 20 à 40 % des budgets de campagne.
La solution Scavio
Construisez un pipeline de notation automatisé qui extrait les profils des créateurs, les publications récentes, les métriques d'engagement et la qualité des abonnés via l'API Scavio TikTok. Notez les créateurs sur le taux d'engagement, la cohérence du contenu et l'authenticité de l'audience avant d'engager le budget.
Avant
La marque sélectionne 10 créateurs en fonction du nombre d'abonnés. 3 ont de faux abonnés, 2 ont des audiences qui se chevauchent. 20 000 $ sur un budget de 50 000 $ gaspillés pour une portée de faible qualité.
Après
Le pipeline évalue 50 candidats en 10 minutes pour 7,50 $. Détecte les faux abonnés et les chevauchements d'audience. Les 10 créateurs finaux offrent un ROI 3 fois supérieur.
À qui cela s'adresse
Responsables marketing d'influence et agences qui ont besoin d'une sélection de créateurs basée sur les données pour maximiser le ROI des campagnes.
Avantages clés
- Évaluez 50 créateurs pour 7,50 $ (profil + publications par créateur)
- Détectez les faux abonnés via le ratio engagement/abonnés
- Signalez les chevauchements d'audience entre les candidats créateurs
- Évaluation comparative du taux d'engagement par rapport à la moyenne de la catégorie
- Analyse de la cohérence du contenu à partir de l'historique des publications récentes
Exemple Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
def score_creator(username: str) -> dict:
"""Score a TikTok creator for campaign suitability."""
# Fetch profile
profile_resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/profile",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={"username": username},
timeout=15,
)
profile = profile_resp.json()
stats = profile.get("user_info", {}).get("stats", {})
followers = stats.get("follower_count", 0)
likes = stats.get("heart_count", 0)
# Fetch recent posts
posts_resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/user-posts",
headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
json={"username": username},
timeout=15,
)
posts = posts_resp.json().get("videos", [])
avg_views = sum(v.get("stats", {}).get("play_count", 0) for v in posts) / max(len(posts), 1)
engagement_rate = avg_views / max(followers, 1)
return {
"username": username,
"followers": followers,
"avg_views": int(avg_views),
"engagement_rate": round(engagement_rate * 100, 2),
"score": "high" if engagement_rate > 0.05 else "medium" if engagement_rate > 0.02 else "low",
"posts_analyzed": len(posts),
}
creator = score_creator("examplecreator")
print(f"@{creator['username']}: {creator['followers']:,} followers, {creator['engagement_rate']}% engagement -> {creator['score']}")Exemple JavaScript
const H = {'Authorization': 'Bearer ' + process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function scoreCreator(username) {
const pr = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/profile', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({username})});
const p = await pr.json();
const followers = p.user_info?.stats?.follower_count||0;
const vr = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/user-posts', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({username})});
const v = await vr.json();
const avgViews = (v.videos||[]).reduce((s,v)=>s+(v.stats?.play_count||0),0)/Math.max((v.videos||[]).length,1);
const rate = avgViews/Math.max(followers,1);
return {username, followers, avgViews:Math.round(avgViews), engagementRate:(rate*100).toFixed(2), score:rate>0.05?'high':rate>0.02?'medium':'low'};
}
const c = await scoreCreator('examplecreator');
console.log('@'+c.username+': '+c.followers+' followers, '+c.engagementRate+'% engagement -> '+c.score);Plateformes utilisées
TikTok
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