抖音公域流量精准获客与竞品截流

解决什么问题

抖音获客的真实困境：精准客户散落在公域评论区，人工翻找效率低；竞品爆款视频下藏着大量潜在用户，却没人系统挖掘；大模型本身无法直接调用抖音公开数据接口，拿不到实时评论和视频信息。传统手动获客要么覆盖不全，要么耗时耗力，转化路径长。

如何工作

两段式流水线，用 aweme_id 串联核心环节：

1. 关键词定位视频：执行 search-cli.js 输入 --keyword（如“装修”“AI工具”），按 --sort 1（最多点赞）排序，拿到候选视频列表。输出中 aweme_id 是关键——它是下游拉评论的唯一标识，比传完整URL更可靠。
2. 拉评论提取客户：执行 comment-cli.js，直接把上一步的 aweme_id 传给 --url 参数（无需手动拼链接）。返回的每条评论包含 user_nickname、ip_label、text、user_uid 等字段，直接对应“客户昵称”“所在地区”“需求痛点”“唯一标识”。

高意向筛选信号：评论文本命中 求带、怎么买、私我、微信 等关键词，即为高意向客户，优先导出可缩短转化路径。

辅助能力包括 post-cli.js 获取对标账号全部公开作品，hot-cli.js 查看实时热榜反推关键词，但主链路永远是 search → comment。

适用边界与注意点

• 仅支持公开数据：抓取的是抖音公开视频和评论，不含手机号、微信号等隐私字段，不登录、不私信、不关注，无越权操作。
• 需配置 TOKEN：运行前必须设置 GUAIKEI_API_TOKEN（通过 guaikei.com 申请），否则任务不执行。
• 数据时效性：搜索和评论为实时数据，同一关键词不同时间返回结果可能不同，属正常特性。
• 合规要求：导出数据需脱敏、限定留存期限，禁止二次贩卖或用于骚扰；接口有调用频次限制，建议合理设置 --limit 和调用间隔。
• 环境要求：全平台支持，仅需 Node.js 环境，结果自动保存到 logs/ 目录。