TikTok Videolarında Reklam Açıklamaları Nasıl Bulunur ve İncelemeye Gönderilir?

Ekibinizin içerik üreticilerinin herkese açık TikTok videolarında markayla ilişkilerini nasıl açıkladığını denetlemesi gerekiyorsa, işe yarar ilk çıktı otomatik bir hüküm değil; açıklama metni, bağlantı ve bulunan sözcük belirteçlerini içeren kısa bir video kuyruğudur. Aşağıda uygulanabilir bir iş akışı bulacaksınız: TikTok Scraper API jsonscraper üzerinden arama isteği göndermek, yanıtın iki olası yapısını tek bir biçime dönüştürmek ve uzman incelemesi için CSV kaydetmek.

Görev: İncelenmeye değer videoları bulmak

Bir şirketin adına göre elle arama yapmak aynı işlemi tekrarlamayı zorlaştırır: sonuçları tek tek toplamak gerekir ve seçilme gerekçeleri tarayıcıda kalır. Otomatik bir örneklem, sorguyu, çalıştırılma tarihini ve bulunan içerikleri bir tabloda saklamayı sağlar; böylece ekip videoları ortak bir liste üzerinden inceleyebilir.

Bu senaryoda “inceleme adayı”, yalnızca arama sonuçlarında dönen ve açıklamasında önceden belirlenmiş bir sözcük ya da ifade bulunan videodur. Örneğin bu ifadeler “reklam”, “ortaklık” veya “sponsorlu” olabilir. Bu metin filtresi, kişinin dikkatini yönlendirmeye yardımcı olur; ancak videonun kendisini değerlendirmez ve geçerli gerekliliklere uyulup uyulmadığını belirlemez.

Bu ayrım pazarlama ekipleri için önemlidir. ABD Federal Ticaret Komisyonunun (FTC) kılavuzu, markayla önemli bir ilişkinin açıklanmasını mesajın bağlamına bağlı bir yükümlülük olarak ele alır; video için FTC, açıklamanın hem görsel hem de işitsel biçimini dikkate almayı önerir. Açıklama metninde arama yapmak bazı metinsel sinyalleri ortaya çıkarabilir; ancak karar vermek için gönderiyi izlemek ve bağlamını değerlendirmek gerekir. FTC’nin içerik üreticilerine yönelik kılavuzu bu koşulları örneklerle açıklar.

Çıktı: Seçim gerekçesini içeren CSV

İş akışı, benzersiz her video kimliği için bir satır kaydedecek; açıklama metnini, bağlantıyı, içerik üreticisinin adını, herkese açık olan sayaçları ve eşleşen belirteçleri içerecek. Ayrıca özgün arama sorgusunu ve toplama zamanını da ekleyeceğiz. Böylece tablo bir iş kuyruğuna aktarılabilir ve ekibin daha sonra belirli bir videonun neden kuyruğa eklendiğini anlamasına yardımcı olur.

Belirteç sözlüğünü editör veya uyum uzmanı belirler. Kampanyanızda gerçekten kullanılan dil ve terimlerle başlayın; ardından örneklemi gözden geçirip gerekirse listeyi genişletin. Aşağıdaki kodda değerler bilerek basit tutulmuştur: bunları belirli markaya, pazara ve içerik diline göre değiştirmeniz gerekir.

TikTok Scraper API’ye bağlanma

jsonscraper belgelerinde video araması için GET \/searchVideo rotasının ve https:\/\/tiktok.evelode.com temel adresinin kullanıldığı belirtiliyor. Zorunlu parametre keyword; ek parametreler arasında count, date_posted, sort_by ve region bulunuyor. Anahtar license_key olarak gönderilir; bu nedenle anahtarı koda veya CSV’ye değil, ortam değişkeninde saklayın. Parametrelerin ve rotanın tam adları TikTok endpoint’leri kılavuzunda yer alıyor; ürün ve erişim bilgileri ise TikTok Scraper API sayfasında bulunuyor.

Yerel ayrıştırıcının kapsamını etkileyen önemli bir yanıt özelliği var: veriler tiktok.aweme_list içinde veya tiktok.search_item_list[].aweme_info içinde bulunabilir. Bu nedenle betik her iki diziyi de kontrol eder. Arama boş bir liste döndürürse, sonuç yokluğunu sahte satırlarla değiştirmek yerine boş bir CSV oluşturur.

Python örneği: Arama, filtre ve CSV

Örnek yalnızca Python 3.8+ standart kitaplığını kullanır. Çalıştırmadan önce ortamda JSONSCRAPER_TIKTOK_LICENSE_KEY değerini ayarlayın. İstekte keyword, anahtar içinse belirtimde açıklandığı gibi license_key sorgu parametresi kullanılır.

import csv
import json
import os
import sys
from datetime import datetime, timezone
from urllib.parse import urlencode
from urllib.request import Request, urlopen

API_KEY = os.environ["JSONSCRAPER_TIKTOK_LICENSE_KEY"]
KEYWORD = "Acme"
MARKERS = ["реклама", "партнерство", "партнёрство", "спонсор", "ad", "sponsored"]

params = {
    "license_key": API_KEY,
    "keyword": KEYWORD,
    "count": 30,
    "sort_by": "date-posted",
    "date_posted": "this-month",
    "region": "US",
}
url = "https:\/\/tiktok.evelode.com\/searchVideo?" + urlencode(params)
request = Request(url, headers={"Accept": "application\/json"})

with urlopen(request, timeout=30) as response:
    payload = json.load(response)

if payload.get("status") != "ok":
    raise RuntimeError("API returned a non-ok outer status")

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

seen = set()
rows = []
collected_at = datetime.now(timezone.utc).isoformat()

for item in items:
    video_id = item.get("aweme_id")
    if not video_id or video_id in seen:
        continue
    seen.add(video_id)

    description = item.get("desc") or ""
    lowered = description.casefold()
    matched = [word for word in MARKERS if word.casefold() in lowered]
    if not matched:
        continue

    author = item.get("author") or {}
    stats = item.get("statistics") or {}
    rows.append({
        "collected_at_utc": collected_at,
        "search_keyword": KEYWORD,
        "video_id": video_id,
        "share_url": item.get("share_url") or "",
        "description": description,
        "matched_markers": "; ".join(matched),
        "author_name": author.get("nickname") or "",
        "author_id": author.get("unique_id") or "",
        "play_count": stats.get("play_count", ""),
        "digg_count": stats.get("digg_count", ""),
        "comment_count": stats.get("comment_count", ""),
        "share_count": stats.get("share_count", ""),
    })

fields = [
    "collected_at_utc", "search_keyword", "video_id", "share_url",
    "description", "matched_markers", "author_name", "author_id",
    "play_count", "digg_count", "comment_count", "share_count",
]
with open("tiktok_review_queue.csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as output:
    writer = csv.DictWriter(output, fieldnames=fields)
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

print(f"Saved {len(rows)} review candidates to tiktok_review_queue.csv")

Betik önce dış durum kodunu denetler, ardından tiktok nesnesini okur ve mevcut dizi biçimlerini birleştirir. aweme_id üzerinden tekilleştirme, aynı video yanıtın her iki yolunda da görünürse yinelenen satırları önler. Ölçümler geldiği biçimiyle kaydedilir; eksik değerler sıfıra dönüştürülmek yerine boş bırakılır.

Örnek, \/searchVideo için belgelenmiş parametreleri kullanır: date_posted this-month değerini, sort_by date-posted değerini kabul eder ve region ülke kodu alır. count değeri, istenen sonuç sayısını belirler; tüm gönderilerin listeleneceğini garanti etmez. Sayfalamaya devam ederken döndürülen imleci opak bir değer olarak saklayın ve cursor parametresine aktarın.

İnsan incelemesi ve çalıştırmayı otomatikleştirme

CSV’yi sorumlu inceleyiciye kısa bir yönergeyle gönderin: bağlantıyı açın, videoyu ve açıklama bağlamını inceleyin, sonucu kaydedin ve belirtecin farklı bir anlamda kullanıldığı durumlarda yorum ekleyin. Örneğin otomatik filtreleme, reklam açıklamasını reklamın nasıl işlediğine ilişkin bir tartışmadan ayıramaz. İnsan incelemesi bu anlam boşluğunu kapatır.

Düzenli veri toplamak için betiği cron, CI zamanlayıcısı veya görev düzenleyicisiyle zamanlayın. CSV’yi çalıştırma tarihiyle kaydedin ya da satırları video kimliği ve gözlem tarihinden oluşan benzersiz bir anahtarla bir tabloya aktarın. Denetim günlüğüne ihtiyacınız varsa, erişim denetimleriyle birlikte özgün JSON yanıtını da saklayın: bu, dönüşümü yeniden denetlemenizi ve her satırın nereden geldiğini açıklamanızı sağlar.

Üretim sürümüne ağ ve HTTP hatalarının işlenmesini, yeniden deneme sınırını ve hata bildirimi eklemek yerinde olur. Erişim anahtarını içerdiğinden istek URL’sinin tamamını yazdırmayın. Birden fazla kullanıcısı olan ekipler, gizli bilgiyi çalışma ortamının sır yöneticisinde tutmalı ve nihai dosyalara erişimi iç kurallara uygun biçimde sınırlandırmalıdır.

Bu liste tam olarak ne sağlar?

Çalıştırmanın ardından ekip, anahtar ifadeyle bulunan videolardan oluşan tekrarlanabilir bir örnekleme ve her adayın kuyruğa alınma nedenini açıkça görebilir. Tablodan alakasız eşleşmeleri elle çıkarabilir, bir inceleyici atayabilir ve sonuçları belirteç ya da içerik üreticisine göre gruplandırabilirsiniz. Veri toplamayı düzenli çalıştırırsanız, belirli bir tarihte döndürülen sonuçlarda hangi videoların yer aldığına ilişkin bir geçmiş de oluşur.

Bu yaklaşım, kurallara uyulduğuna dair otomatik bir hüküm vermek için değil, ilk keşif ve yönlendirme için uygundur. Arama sonuçlarıyla, seçilen anahtar sözcükle, istek ayarlarıyla ve metin belirteçleriyle sınırlıdır. Belirli bir iş birliğini incelemek için videoyu brifle ve ekibinizin erişebildiği bilgilerle karşılaştırın; ardından mesajı geçerli kurallara göre değerlendirin.

Başlamak için güncel erişim ve parametreleri TikTok Scraper API ürün sayfasından kontrol edin; yanıt biçimini ve entegrasyon seçeneklerini ise resmî API belgeleriyle karşılaştırın.