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Tutoriel

Comment créer un rapport de sécurité de marque pour créateur TikTok

Filtrer les créateurs TikTok pour la sécurité de marque avant les partenariats. Analyser les thèmes de contenu, la qualité de l'audience et les signaux de controverse.

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Avant de s'associer avec un créateur TikTok, les marques doivent vérifier la sécurité du contenu, la qualité de l'audience et l'historique des controverses. Ce tutoriel construit un rapport automatisé de sécurité de marque qui filtre les créateurs en analysant leur contenu récent, leurs schémas d'engagement et le sentiment public. Chaque rapport de créateur coûte 0,010 $.

Prérequis

  • Python 3.8+
  • bibliothèque requests
  • Une clé API Scavio de scavio.dev
  • Noms d'utilisateur de créateurs TikTok à filtrer

Parcours

Étape 1: Récupérer le contenu du créateur pour analyse

Extraire les vidéos récentes d'un créateur TikTok pour analyser les thèmes de contenu.

Python
import os, requests, json
from datetime import datetime
from collections import Counter

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

def get_creator_content(username):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/user/videos',
        headers=TH, json={'username': username}).json()
    videos = data.get('videos', data.get('data', {}).get('videos', []))
    return [{
        'desc': v.get('desc', ''),
        'plays': v.get('stats', {}).get('playCount', 0),
        'likes': v.get('stats', {}).get('diggCount', 0),
        'comments': v.get('stats', {}).get('commentCount', 0),
        'shares': v.get('stats', {}).get('shareCount', 0),
        'hashtags': [h.get('name', '') for h in v.get('textExtra', []) if h.get('hashtagName')],
    } for v in videos]

CREATORS = ['charlidamelio', 'khaby.lame', 'addisonre']

creator_data = {}
for username in CREATORS:
    videos = get_creator_content(username)
    creator_data[username] = videos
    total_plays = sum(v['plays'] for v in videos)
    print(f'  @{username:20} | {len(videos)} videos | {total_plays:,} total plays')
print(f'\nCost: ${len(CREATORS) * 0.005:.3f}')

Étape 2: Filtrer le contenu pour les problèmes de sécurité de marque

Analyser les descriptions des vidéos pour des thèmes de contenu dangereux et calculer les scores de sécurité.

Python
UNSAFE_KEYWORDS = {
    'high_risk': ['gambling', 'drugs', 'violence', 'explicit', 'nsfw', 'controversy', 'scandal'],
    'medium_risk': ['alcohol', 'smoking', 'political', 'conspiracy', 'drama', 'exposed', 'canceled'],
    'low_risk': ['rant', 'clickbait', 'shocking', 'unbelievable', 'prank'],
}

def safety_screen(username, videos):
    flags = {'high_risk': 0, 'medium_risk': 0, 'low_risk': 0}
    flagged_videos = []
    for v in videos:
        text = v['desc'].lower()
        for level, keywords in UNSAFE_KEYWORDS.items():
            for kw in keywords:
                if kw in text:
                    flags[level] += 1
                    flagged_videos.append({'desc': v['desc'][:60], 'level': level, 'keyword': kw})
    # Calculate safety score (100 = safest)
    total = len(videos) or 1
    penalty = flags['high_risk'] * 20 + flags['medium_risk'] * 10 + flags['low_risk'] * 3
    safety_score = max(0, 100 - penalty)
    # Engagement quality check
    if videos:
        avg_engagement = sum(v['likes'] + v['comments'] for v in videos) / len(videos)
        avg_plays = sum(v['plays'] for v in videos) / len(videos)
        engagement_rate = avg_engagement / avg_plays if avg_plays else 0
    else:
        engagement_rate = 0
    return {
        'username': username,
        'safety_score': safety_score,
        'flags': flags,
        'flagged_videos': flagged_videos[:5],
        'engagement_rate': engagement_rate,
        'video_count': len(videos),
    }

print(f'\n=== Brand Safety Screening ===')
reports = []
for username, videos in creator_data.items():
    report = safety_screen(username, videos)
    reports.append(report)
    status = 'SAFE' if report['safety_score'] >= 80 else 'REVIEW' if report['safety_score'] >= 50 else 'RISK'
    print(f'  @{username:20} | Score: {report["safety_score"]:3}/100 | Status: {status}')
    if report['flagged_videos']:
        for fv in report['flagged_videos'][:2]:
            print(f'    [{fv["level"]}] "{fv["keyword"]}" in: {fv["desc"]}')

Étape 3: Vérifier le sentiment public via la recherche

Rechercher des controverses ou des mauvaises presse concernant le créateur.

Python
def check_public_sentiment(username):
    # Search for controversy
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=SH, json={'query': f'{username} tiktok controversy', 'country_code': 'us'}, timeout=10).json()
    organic = data.get('organic_results', [])
    negative_signals = []
    for r in organic[:5]:
        text = f'{r.get("title", "")} {r.get("snippet", "")}'.lower()
        if any(w in text for w in ['controversy', 'scandal', 'canceled', 'backlash', 'apologize', 'fired']):
            negative_signals.append(r.get('title', '')[:60])
    return {'controversy_results': len(organic), 'negative_signals': negative_signals}

def full_safety_report(reports):
    print(f'\n{"=" * 60}')
    print(f'  TIKTOK CREATOR BRAND SAFETY REPORT')
    print(f'  Date: {datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")}')
    print(f'{"=" * 60}')
    for report in reports:
        sentiment = check_public_sentiment(report['username'])
        score = report['safety_score']
        if sentiment['negative_signals']:
            score = max(0, score - len(sentiment['negative_signals']) * 15)
        status = 'APPROVED' if score >= 80 else 'NEEDS REVIEW' if score >= 50 else 'DO NOT PARTNER'
        print(f'\n  @{report["username"]}')
        print(f'    Safety Score: {score}/100 | Status: {status}')
        print(f'    Engagement Rate: {report["engagement_rate"]*100:.1f}%')
        print(f'    Content Flags: H:{report["flags"]["high_risk"]} M:{report["flags"]["medium_risk"]} L:{report["flags"]["low_risk"]}')
        if sentiment['negative_signals']:
            print(f'    Controversy Signals:')
            for s in sentiment['negative_signals'][:2]:
                print(f'      - {s}')
    print(f'\n  Cost: ${len(reports) * 0.010:.3f} per report')
    print(f'  vs. Brand safety tools: $500-2000/mo')

full_safety_report(reports)

Exemple Python

Python
import os, requests
TH = {'Authorization': f'Bearer {os.environ["SCAVIO_API_KEY"]}', 'Content-Type': 'application/json'}

def screen_creator(username):
    data = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/user/videos',
        headers=TH, json={'username': username}).json()
    videos = data.get('videos', data.get('data', {}).get('videos', []))
    plays = sum(v.get('stats', {}).get('playCount', 0) for v in videos)
    print(f'@{username}: {len(videos)} videos, {plays:,} plays')

screen_creator('charlidamelio')
print('Cost: $0.005')

Exemple JavaScript

JavaScript
const TH = { 'Authorization': `Bearer ${process.env.SCAVIO_API_KEY}`, 'Content-Type': 'application/json' };
const data = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/user/videos', {
  method: 'POST', headers: TH, body: JSON.stringify({ username: 'charlidamelio' })
}).then(r => r.json());
const videos = data.videos || data.data?.videos || [];
console.log(`Videos: ${videos.length}`);

Sortie attendue

JSON
  @charlidamelio         | 15 videos | 45,000,000 total plays
  @khaby.lame            | 12 videos | 120,000,000 total plays
  @addisonre             | 10 videos | 25,000,000 total plays

=== Brand Safety Screening ===
  @charlidamelio         | Score:  90/100 | Status: SAFE
  @khaby.lame            | Score: 100/100 | Status: SAFE
  @addisonre             | Score:  85/100 | Status: SAFE

============================================================
  TIKTOK CREATOR BRAND SAFETY REPORT
  Date: 2026-05-21
============================================================

  @charlidamelio
    Safety Score: 85/100 | Status: APPROVED
    Engagement Rate: 8.5%

  Cost: $0.030 per report
  vs. Brand safety tools: $500-2000/mo

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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 de scavio.dev. Noms d'utilisateur de créateurs TikTok à filtrer. 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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