概述
品牌相关的 TikTok UGC 每天都在变化。此工作流每日监控新增的品牌相关用户内容，识别优质 UGC 和负面内容，确保品牌及时回应正面内容并处理潜在的声誉风险。
触发器
每日定时
计划
每天
工作流步骤
1
搜索新增 UGC
搜索过去 24 小时新增的品牌相关用户生成内容。
2
情感分类
对新增内容进行情感分析，区分正面和负面内容。
3
识别优质内容
从正面内容中筛选高互动量和高质量的 UGC。
4
标记风险内容
识别可能对品牌声誉造成影响的负面或争议性内容。
5
生成监控摘要
输出每日 UGC 监控摘要，包含优质内容推荐和风险告警。
Python 实现
Python
import requests, os
API_KEY = os.environ["SCAVIO_API_KEY"]
TT_H = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}
def monitor_ugc(keyword: str) -> list:
resp = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/search",
headers=TT_H,
json={"query": keyword, "type": "video"},
timeout=15,
)
data = resp.json()
videos = []
for v in data.get("videos", []):
videos.append({
"desc": v.get("desc", ""),
"author": v.get("author", {}).get("uniqueId", ""),
"plays": v.get("stats", {}).get("play_count", 0),
"likes": v.get("stats", {}).get("digg_count", 0),
"comments": v.get("stats", {}).get("comment_count", 0),
"url": f"https://www.tiktok.com/@{v.get('author', {}).get('uniqueId', '')}/video/{v.get('id', '')}",
})
return sorted(videos, key=lambda x: x["plays"], reverse=True)
brand_keywords = ["mybrand review", "mybrand unboxing"]
all_ugc = []
for kw in brand_keywords:
all_ugc.extend(monitor_ugc(kw))
print(f"Found {len(all_ugc)} UGC videos")
for v in all_ugc[:5]:
print(f" @{v['author']}: {v['plays']:,} plays | {v['desc'][:60]}")JavaScript 实现
JavaScript
const H = {'Authorization': 'Bearer ' + process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'};
async function monitorUgc(keyword) {
const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/tiktok/search', {method:'POST', headers:H, body:JSON.stringify({query:keyword, type:'video'})});
const d = await r.json();
return (d.videos||[]).map(v=>({desc:v.desc, author:v.author?.uniqueId, plays:v.stats?.play_count||0, likes:v.stats?.digg_count||0})).sort((a,b)=>b.plays-a.plays);
}
const ugc = await monitorUgc('mybrand review');
console.log(ugc.length+' UGC videos found');
ugc.slice(0,5).forEach(v=>console.log('@'+v.author+': '+v.plays+' plays'));使用的平台
TikTok
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