获客·搜变线索

要解决的获客痛点

抖音公域里高意向客户其实就藏在评论区——用户问“怎么买”“求带”的声音到处都是，但真要找的时候问题不少：手动翻对标账号的评论费时费力，还容易漏掉最新的高互动内容；想按关键词找客户，又不知道怎么精准定位到相关视频；好不容易找到视频，一条条扒评论太耗精力，拿到的信息也没结构，没法对接 CRM。

核心工作流：从关键词到结构化线索

本技能把获客拆成两段式流水线，用 aweme_id 串联，全程不需要登录抖音账号：

• 步骤1：关键词定位视频 用 search-cli.js 按关键词搜索，--keyword 指定需求词（比如“装修”“留学”），--sort 1 按点赞量排序挑爆款，输出里包含 aweme_id（下游必用）、comment_count（评论量参考）等字段。
• 步骤2：拉评论拿客户 把上一步的 aweme_id 直接传给 comment-cli.js 的 --url 参数（不用手动拼完整链接），就能拿到每条评论对应的潜在客户：user_nickname（昵称）、ip_label（地区）、text（评论内容）等结构化字段。
• 可选：筛选高意向用户 在 text 里命中“求带”“怎么买”“多少钱”等关键词的评论，就是优先跟进的高意向线索。

辅助工具能帮你找更准的关键词：post-cli.js 看对标账号的全部作品，hot-cli.js 抓实时热榜反推热点词，但这些只是入口，主链路永远是“搜索→拉评论”。

适用边界与注意点

技能只抓取抖音公开数据，不支持登录、私信、关注等越权操作，也不会返回手机号、微信号等隐私字段（禁止编造）。使用时要注意：

• 必须配置 GUAIKEI_API_TOKEN（通过 guaikei.com 申请），未配置任务不会执行；
• 接口有调用频次限制，建议合理设置 --limit 和调用间隔，失败会自动重试；
• 评论数据含用户公开身份信息，导出时建议脱敏，遵守《个人信息保护法》，不能二次贩卖或用于骚扰；
• 搜索/评论结果是实时数据，同一关键词不同时刻返回的内容可能不同，属数据源特性。