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Tutoriel

Comment construire un traqueur de produits TikTok vers Amazon

Suivre les produits tendances sur TikTok et les associer aux listes Amazon avec des prix en direct. Pipeline Python utilisant les API Scavio TikTok + Amazon.

Obtenez une clé API gratuiteDocumentation API

Les produits qui deviennent viraux sur TikTok voient souvent leurs prix et stocks Amazon changer en quelques heures. Ce traqueur surveille les hashtags TikTok pour les mentions de produits, les associe aux listes Amazon et alerte sur les variations de prix. Chaque vérification TikTok coûte 0,005 $ et chaque recherche Amazon coûte 0,005 $, ce qui fait qu'un scan quotidien de 20 produits revient à 0,20 $.

Prérequis

  • Python 3.8+
  • bibliothèque requests
  • Une clé API Scavio depuis scavio.dev
  • Cibler des hashtags ou des créateurs à surveiller

Parcours

Étape 1: Scanner les hashtags TikTok pour les mentions de produits

Récupérer les vidéos récentes des hashtags de produits tendances et extraire les noms de produits.

Python
import os, requests, re, json

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
TT_H = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json'}
SH = {'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'}

def scan_hashtag(tag):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/hashtag/videos',
        headers=TT_H, json={'name': tag}).json()
    videos = data.get('videos', data.get('data', {}).get('videos', []))[:20]
    products = []
    for v in videos:
        desc = v.get('desc', v.get('description', ''))
        if any(w in desc.lower() for w in ['link in bio', 'amazon', 'must have', 'under $']):
            products.append({'desc': desc[:120], 'views': v.get('stats', {}).get('playCount', 0),
                'author': v.get('author', {}).get('uniqueId', 'unknown')})
    print(f'#{tag}: {len(videos)} videos, {len(products)} product mentions')
    return products

products = scan_hashtag('amazonfinds')
for p in products[:3]: print(f'  {p["desc"][:60]}... ({p["views"]:,} views)')

Étape 2: Extraire les noms de produits et rechercher sur Amazon

Analyser les noms de produits dans les descriptions TikTok et trouver les listes Amazon correspondantes.

Python
def extract_product(desc):
    patterns = [r'([A-Z][\w\s]+(?:Pro|Max|Plus|Mini|Ultra)?)', r'the ([\w\s]+?) (?:is|from|on)']
    for p in patterns:
        m = re.search(p, desc)
        if m: return m.group(1).strip()[:50]
    words = desc.split()[:6]
    return ' '.join(w for w in words if not w.startswith('#'))[:50]

def search_amazon(product_name):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=SH, json={'query': product_name, 'platform': 'amazon', 'country_code': 'us'}).json()
    results = data.get('organic_results', data.get('shopping_results', []))[:3]
    return [{'title': r.get('title', '')[:60], 'price': r.get('price', 'N/A'),
             'rating': r.get('rating', 'N/A'), 'link': r.get('link', '')}
            for r in results]

for p in products[:3]:
    name = extract_product(p['desc'])
    listings = search_amazon(name)
    print(f'\n  TikTok: {name}')
    for l in listings: print(f'    Amazon: {l["title"][:50]} - {l["price"]} ({l["rating"]})')

Étape 3: Suivre les variations de prix dans le temps

Stocker les prix et détecter les mouvements entre les scans.

Python
import json
from datetime import datetime

DB_FILE = 'tiktok_amazon_prices.json'

def load_db():
    try:
        with open(DB_FILE) as f: return json.load(f)
    except: return {}

def save_db(db):
    with open(DB_FILE, 'w') as f: json.dump(db, f, indent=2)

def track_price(product_name, amazon_listing):
    db = load_db()
    key = product_name.lower().strip()
    price_str = str(amazon_listing.get('price', 'N/A')).replace('$', '').replace(',', '')
    try: price = float(price_str)
    except: return None
    now = datetime.now().isoformat()
    if key not in db: db[key] = []
    prev = db[key][-1]['price'] if db[key] else price
    change = ((price - prev) / prev * 100) if prev else 0
    db[key].append({'price': price, 'date': now})
    save_db(db)
    if abs(change) > 5:
        print(f'  ALERT: {product_name} price moved {change:+.1f}% (${prev:.2f} -> ${price:.2f})')
    return change

track_price('Stanley Cup', {'price': '$34.99'})
track_price('Stanley Cup', {'price': '$39.99'})

Étape 4: Exécuter le pipeline complet de suivi

Combiner le scan de hashtags, la correspondance Amazon et le suivi des prix.

Python
def run_tracker(hashtags):
    all_alerts = []
    total_cost = 0
    for tag in hashtags:
        products = scan_hashtag(tag)
        total_cost += 0.005  # 1 TikTok API call
        for p in products[:5]:  # Top 5 per hashtag
            name = extract_product(p['desc'])
            listings = search_amazon(name)
            total_cost += 0.005  # 1 Amazon search
            for l in listings[:1]:
                change = track_price(name, l)
                if change and abs(change) > 5:
                    all_alerts.append({'product': name, 'change': change,
                        'price': l['price'], 'views': p['views']})
    print(f'\nScanned {len(hashtags)} hashtags. Cost: ${total_cost:.3f}')
    print(f'Price alerts: {len(all_alerts)}')
    for a in all_alerts:
        print(f'  {a["product"]}: {a["change"]:+.1f}% -> {a["price"]} ({a["views"]:,} TikTok views)')
    return all_alerts

run_tracker(['amazonfinds', 'tiktokmademebuyit'])

Exemple Python

Python
import os, requests

API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
TT_H = {'Authorization': f'Bearer {API_KEY}', 'Content-Type': 'application/json'}
SH = {'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'}

def track(hashtag):
    vids = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/hashtag/videos',
        headers=TT_H, json={'name': hashtag}).json()
    videos = vids.get('videos', vids.get('data', {}).get('videos', []))[:10]
    for v in videos[:3]:
        desc = v.get('desc', '')[:50]
        amz = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers=SH, json={'query': desc, 'platform': 'amazon', 'country_code': 'us'}).json()
        top = (amz.get('organic_results') or [{}])[0]
        print(f'TikTok: {desc}\n  Amazon: {top.get("title", "N/A")[:40]} - {top.get("price", "N/A")}')

track('amazonfinds')

Exemple JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
const TH = { 'Authorization': `Bearer ${API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' };
const SH = { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };

async function track(hashtag) {
  const vids = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/hashtag/videos', {
    method: 'POST', headers: TH, body: JSON.stringify({ name: hashtag })
  }).then(r => r.json());
  const videos = (vids.videos || vids.data?.videos || []).slice(0, 3);
  for (const v of videos) {
    const desc = (v.desc || '').slice(0, 50);
    const amz = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
      method: 'POST', headers: SH,
      body: JSON.stringify({ query: desc, platform: 'amazon', country_code: 'us' })
    }).then(r => r.json());
    const top = (amz.organic_results || [{}])[0];
    console.log(`TikTok: ${desc}\n  Amazon: ${(top.title||'N/A').slice(0,40)} - ${top.price||'N/A'}`);
  }
}
track('amazonfinds').catch(console.error);

Sortie attendue

JSON
#amazonfinds: 20 videos, 8 product mentions
  Stanley Quencher H2.0 FlowState Tumbler... (2,400,000 views)
  Dyson Airwrap Complete Long... (1,800,000 views)

  TikTok: Stanley Quencher
    Amazon: Stanley Quencher H2.0 FlowState Tumbler 40oz - $34.99 (4.7)
  ALERT: Stanley Quencher price moved +14.3% ($30.62 -> $34.99)

Scanned 2 hashtags. Cost: $0.060
Price alerts: 1
  Stanley Quencher: +14.3% -> $34.99 (2,400,000 TikTok views)

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.8+. bibliothèque requests. Une clé API Scavio depuis scavio.dev. Cibler des hashtags ou des créateurs à surveiller. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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