TikTok-Videos mit Produktfragen finden und auswerten

Wenn Kundinnen und Kunden auf TikTok über Ihr Produkt sprechen, kann eine Suche nach dem Markennamen Ihrem Team Material für eine Liste wiederkehrender Fragen liefern. Das praktische Ergebnis ist eine CSV-Datei mit Videobeschreibung, Autor, Link und verfügbaren Reaktionszahlen. Diese Datei können Sie an den Support weitergeben oder als Grundlage für eine thematische Klassifizierung verwenden.

Als Beispiel nehmen wir die Frage „Wie benutzt man die Acme-Kaffeemaschine?“. Das folgende Skript stellt eine Suchanfrage an TikTok, extrahiert Videos sorgfältig aus zwei dokumentierten Antwortstrukturen und speichert die gefundenen Ergebnisse. Anschließend prüft das Team die Beschreibungen manuell, fasst ähnliche Formulierungen zusammen und macht daraus FAQ-Themen oder Hinweise für die Produktseite.

Warum Sie Suchergebnisse in einer Tabelle sammeln sollten

Bei einer manuellen Durchsicht der Suchergebnisse ist eine spätere Überprüfung schwierig: Die Ergebnisse müssen erneut gesucht werden, und Notizen bleiben oft im Browser oder in der Korrespondenz. Eine gespeicherte Tabelle bietet eine zentrale Arbeitsliste: Jeder Eintrag enthält eine Video-ID, einen Link, eine Beschreibung, den Autor und verfügbare Kennzahlen. Ein erneuter Lauf lässt sich zeitlich planen, und das JSON-Archiv hilft dabei, nachzuvollziehen, was die API bei einem bestimmten Lauf zurückgegeben hat.

Wichtig ist die Grenze dieser Methode: Die Suche liefert zum Suchbegriff gefundene Ergebnisse, aber keinen garantiert vollständigen Katalog aller Erwähnungen. Die Tabelle eignet sich daher dazu, Beispiele zu finden und wiederkehrende Fragen zu beobachten. Aussagen über deren Häufigkeit sollten Sie besser durch wiederholte Abrufe und eine manuelle Prüfung absichern.

Was die Suche zurückgibt

Laut der Dokumentation der TikTok Scraper API erfordert die Route /searchVideo den Parameter keyword. Als weitere unterstützte Parameter sind count, cursor, date_posted, sort_by und region aufgeführt. Für dieses Szenario genügen der Suchbegriff und die Anzahl der Ergebnisse.

Die Antwort enthält einen äußeren Status und ein Objekt namens tiktok. Im geprüften Schema können sich Videos entweder in aweme_list oder in den Elementen von search_item_list innerhalb des Felds aweme_info befinden. Der Code berücksichtigt beide Formen und extrahiert nur tatsächlich vorhandene Felder. Je nach Ergebnis sind die Video-ID, Beschreibung, der Link, der Name und die ID des Autors, das Veröffentlichungsdatum sowie Aufruf-, Like-, Kommentar- und Weiterveröffentlichungszahlen verfügbar.

Ein einfacher Sammler in Python

Installieren Sie die Requests-Bibliothek und legen Sie den Schlüssel in der Umgebungsvariablen JSONSCRAPER_TIKTOK_LICENSE_KEY ab. Der Code ist mit Python 3.8 und höher kompatibel. Er speichert die ursprüngliche Antwort als JSON und normalisierte Datensätze als CSV. Das Geheimnis wird mit der Anfrage übermittelt, aber nicht auf dem Bildschirm ausgegeben.

import csv
import json
import os
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path

import requests

API_KEY = os.environ["JSONSCRAPER_TIKTOK_LICENSE_KEY"]
KEYWORD = "Acme кофемашина"

response = requests.get(
    "https://tiktok.evelode.com/searchVideo",
    params={
        "license_key": API_KEY,
        "keyword": KEYWORD,
        "count": 30,
        "region": "US",
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
payload = response.json()

if payload.get("status") != "ok":
    raise RuntimeError("TikTok API hat einen unerwarteten äußeren Status zurückgegeben")

tiktok = payload.get("tiktok") or {}
items = list(tiktok.get("aweme_list") or [])
for result in tiktok.get("search_item_list") or []:
    video = result.get("aweme_info")
    if video:
        items.append(video)

# Duplikate entfernen und die Reihenfolge des ersten Auftretens beibehalten.
unique = {}
for item in items:
    video_id = item.get("aweme_id")
    if video_id:
        unique.setdefault(video_id, item)

stamp = datetime.now(timezone.utc).strftime("%Y%m%dT%H%M%SZ")
Path("data").mkdir(exist_ok=True)
Path(f"data/raw-{stamp}.json").write_text(
    json.dumps(payload, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8"
)

columns = [
    "video_id", "description", "share_url", "author", "author_id",
    "created_at", "views", "likes", "comments", "collected_at"
]
with open("data/videos.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=columns)
    writer.writeheader()
    for item in unique.values():
        author = item.get("author") or {}
        stats = item.get("statistics") or {}
        created = item.get("create_time")
        writer.writerow({
            "video_id": item.get("aweme_id"),
            "description": item.get("desc"),
            "share_url": item.get("share_url"),
            "author": author.get("nickname"),
            "author_id": author.get("uid"),
            "created_at": created,
            "views": stats.get("play_count"),
            "likes": stats.get("digg_count"),
            "comments": stats.get("comment_count"),
            "collected_at": stamp,
        })

print(f"Gespeicherte Datensätze: {len(unique)}")

Die Abhängigkeit installieren Sie mit dem Befehl python -m pip install requests. Fehlt ein Feld in einem bestimmten Eintrag, lässt der Code die entsprechende Zelle leer. Bei Kennzahlen ist das entscheidend: Ein leerer Wert zeigt an, dass das Feld nicht übermittelt wurde, statt den fehlenden Wert durch null zu ersetzen.

So wird die CSV zu einer nützlichen Fragenliste

Im ersten Schritt filtern Sie die Videobeschreibungen nach Inhalten. Suchen Sie beispielsweise nach Wörtern wie „wie“, „warum“, „funktioniert nicht“, nach der Modellbezeichnung und nach typischen Bauteilnamen. Dieser Filter erstellt eine Warteschlange für die redaktionelle Prüfung, stellt aber für sich genommen nicht die Absicht der Person fest: Eine Markenerwähnung kann eine Rezension, ein Scherz oder eine Frage zur Kompatibilität sein.

Für eine thematische Gruppierung sollten Sie einem Klassifikator nur die erforderlichen Textfelder übergeben: die Beschreibung und – sofern für die Aufgabe passend – eine pseudonymisierte Datensatz-ID. Lassen Sie eine feste Kategorienliste zurückgeben, zum Beispiel „Erste Inbetriebnahme“, „Reinigung“, „Kompatibilität“, „Defekt“ und „Kauf“. Speichern Sie die ursprüngliche Beschreibung neben der Kategorie, damit Mitarbeitende die Zuordnung überprüfen und Fehler korrigieren können.

Ein Arbeitsbericht kann das Thema, die Zahl der gefundenen Beispiele, Links zu einigen repräsentativen Videos und eine eigene Spalte „Von einem Menschen geprüft“ enthalten. Die Zahl der Beispiele im erfassten Datensatz beschreibt die Ergebnisse dieser Suchanfrage und des Erfassungszeitraums; sie entspricht nicht dem Anteil aller Kundinnen und Kunden, die ein Problem haben.

Paginierung und regelmäßige Ausführung

Wenn Sie die nächste Ergebnisseite abrufen möchten, nennt die Dokumentation cursor als Paginierungsparameter: Übergeben Sie den Cursorwert aus der vorherigen Antwort mit der nächsten Anfrage. Behandeln Sie ihn als undurchsichtiges Token und beenden Sie den Abruf, sobald keine Ergebnisse mehr vorliegen oder die API das Fehlen einer nächsten Seite meldet. Für einen begrenzten Pilotversuch empfiehlt es sich, mit einer einzelnen Anfrage zu beginnen, die Ausgabe zu prüfen und erst dann die Paginierung hinzuzufügen.

Für eine regelmäßige Erfassung führen Sie das Skript nach Zeitplan über den Betriebssystem-Scheduler oder CI aus. Speichern Sie für jeden Lauf eine eigene JSON-Datei und ergänzen Sie die Tabelle um den Erfassungszeitpunkt. Wenn Sie einen Verlauf aufbauen, deduplizieren Sie Einträge anhand der Video-ID, speichern Sie aber wiederholte Momentaufnahmen getrennt, falls Sie veränderliche Kennzahlen beobachten möchten. Ein Vergleich der Kennzahlen ist nur sinnvoll, wenn mehrere Momentaufnahmen desselben Eintrags vorliegen.

Speichern Sie den Schlüssel im Secret-Manager Ihrer CI-Umgebung oder in einer Umgebungsvariablen, beschränken Sie den Zugriff auf das Archiv und legen Sie eine interne Aufbewahrungsfrist fest. Prüfen Sie vor der Übergabe der Daten an ein Klassifizierungssystem, welche Felder es tatsächlich benötigt. So vermeiden Sie unnötige Kopien von Nutzerdaten und erleichtern die Zugriffskontrolle.

Welches Ergebnis das Team erhält

Nach dem Lauf verfügen Sie über ein Archiv der ursprünglichen Antwort und eine CSV-Datei mit gefundenen Videos und verfügbaren Feldern. Der Support kann Links prüfen und wiederkehrende Fragen sammeln; das Marketing erhält Einblick in die Formulierungen, mit denen die Zielgruppe ihre Anliegen beschreibt; Analystinnen und Analysten können die Erfassung wiederholen und Beobachtungen aus verschiedenen Zeiträumen vergleichen.

Beginnen Sie mit einer eng gefassten Suche nach dem Produktnamen und einem konkreten Problem, prüfen Sie 20 bis 30 gefundene Einträge manuell und passen Sie das Kategorienvokabular an. Danach können Sie weitere thematische Suchanfragen, einen Zeitplan und den Export in eine Tabelle oder Datenbank ergänzen. Funktionen und Parameter der Route sind in der Beschreibung der TikTok Scraper API aufgeführt. Prüfen Sie zunächst die Ergebnisse der gewählten Suchanfrage, bevor Sie ein umfassenderes Monitoring aufbauen.