AI 效率工具：一鍵采集對標賬號所有視頻
你是否曾經歷過這樣的情況？
老板突然說：「給我做個競品分析，盯住這幾個抖音號，我要知道他們發了什么內容，哪些視頻爆了。」
于是你開始了痛苦的手動采集之旅...
競品分析中最痛的環節，沒有之一！
在當今快節奏的職場環境中，時間就是金錢，效率就是生產力。尤其對于運營、市場和內容從業者來說，跟蹤競品動態已成為必備工作，卻常常占用大量寶貴時間。
看看傳統方式有多痛苦：
- 手動打開一個個視頻鏈接（幾十個、上百個鏈接來回點）
- 復制粘貼各項數據到表格（標題、點贊數、評論數...眼睛都要瞎了）
- 反復切換窗口，眼花繚亂（這是第幾個了？我剛才復制到哪了？）
- 耗時數小時，容易出錯（加班熬夜做完，第二天發現數據錯位了??）
AI自動化采集，解放你的雙手！
- 一鍵啟動，全自動采集（輸入鏈接，喝杯咖啡的功夫就搞定）
- 智能提取所有核心數據（標題、點贊數、評論數、收藏數一個不落）
- 自動整理并導入表格（數據標準化、結構化，直接入庫）
- 解放雙手，專注于分析和決策（把時間花在真正有價值的工作上）
看看下面這張表格，這是我用AI智能體一鍵采集的某抖音博主的所有視頻數據，整整150條，全程不到 1 分鐘搞定！
今天分享這個職場效率神器：零成本、零技術門檻，讓你用AI智能體批量獲取抖音對標賬號全部視頻內容，將原本需要幾小時的工作壓縮至幾分鐘！
全自動采集背后的秘密
采集對標賬號的視頻數據看似簡單，但實際涉及多個關鍵環節。下面通過流程圖來直觀展示整個任務鏈路：
這個流程簡潔明了，從左到右依次經過6個關鍵節點：開始 → 獲取用戶信息 → 批量采集視頻 → 數據轉換處理 → 寫入數據表 → 完成
傳統的實現方式需要程序員編寫復雜代碼，不但耗時費力，而且每次有變動都要重新開發。
而現在，我們只需要通過Coze平臺，像搭積木一樣拖拽幾個組件，就能構建出一套完整的數據采集工作流！
Coze平臺：無代碼智能體搭建神器
官網地址：https://www.coze.cn/home
Coze是一個無代碼智能體搭建平臺，讓非技術人員也能輕松創建強大的AI應用。
下面是我們用Coze搭建的工作流：
這工具也太香了吧！ 不需要懂編程，不需要搭建服務器，全部拖拽完成，甚至連API調用都幫你封裝好了！
詳細步驟：從零開始搭建你的采集神器
1、獲取分享鏈接的用戶基本信息
這一步需要兩個關鍵參數，api_token 主要是采集插件的訪問權限，可以 https://ts.fyshark.com/#/userInfo 來注冊獲取
douyin_url，你想要抓取賬號下的一個視頻分享鏈接，用來獲取用戶的id
2、獲取對標賬號下的視頻
api_token，同上面的 douyin_data 插件。page 取多少頁數據，一頁50條，太多有時候會觸發超時，50條扣費一次。
sec_user_id，可以從douyin_data方法的返回里面提取，當兩個插件連線后，從上一個插件，也就是 douyin_data 插件的返回結果獲取。
3、對采集的數據格式化
這一步需要用代碼插件，別擔心，直接復制下面的代碼就能用
對 get_user_video_all 插件采集的視頻列表和 douyin_data 插件采集的用戶信息解析，通過標準化的數組對象輸出。
代碼示例：
async def main(args: Args) -> Output:
params = args.params
aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
aweme_list = params.get("aweme_list", [])
# 1. 從 aweme_detail 中獲取作者信息
author_info = aweme_detail.get("author", {})
author_name = author_info.get("nickname", "")
# 2. 循環處理 aweme_list 中的每個視頻
result = []
for aweme in aweme_list:
share_info = aweme.get("share_info", {})
statistics = aweme.get("statistics", {})
video_id = statistics.get("aweme_id", "")
title = share_info.get("share_title", "")
link = share_info.get("share_url", "")
digg_count = statistics.get("digg_count", 0)
comment_count = statistics.get("comment_count", 0)
collect_count = statistics.get("collect_count", 0)
share_count = statistics.get("share_count", 0)
# 3. 組裝該條視頻的數據
item_dict = {
"fields": {
"視頻ID": video_id,
"標題": title.strip(),
"鏈接": {
"text": "查看視頻",
"link": link.strip(),
},
"點贊數": digg_count,
"評論數": comment_count,
"收藏數": collect_count,
"分享數": share_count,
"作者": author_name
}
}
result.append(item_dict)
return result不用怕！即使你不懂編程，也只需要復制粘貼上面的代碼，系統會自動處理一切。這段代碼負責將采集到的原始數據轉換成飛書表格可接受的格式。
4、將標準化的數據插入飛書表格
首先，我們在飛書上先創建一個多維表格，設置好以下字段：標題、鏈接、點贊數、評論數、收藏數、分享數、作者
然后，通過飛書表格的 add_records 插件批量插入數據到多維表格中。
其中 app_token 是飛書多維表格的訪問令牌 records 是上一步代碼處理后的標準化數據（會自動連接） table_name 是多維表格中的一個數據表的名稱
5、運行工作流
一切準備就緒，現在只需輸入我們要分析的抖音分享鏈接，啟動工作流：
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每個插件有運行狀態，你可以點開下拉列表，查看詳細的執行結果和數據：
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運行完成后，打開之前創建的飛書多維表格，驚喜就在眼前！一鍵采集的上百條視頻數據整整齊齊地呈現出來
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全程不到3分鐘，0成本，0技術門檻，完美解決了抖音競品分析中最痛的數據采集環節！
?? 實用場景：不止于競品分析
這個AI自動化采集工具的應用場景遠不止于此：
- 內容運營：快速掌握行業熱點，分析爆款內容規律
- 市場調研：批量獲取競爭對手內容策略和用戶反饋
- KOL篩選：高效評估達人賬號質量和粉絲互動情況
- 行業監測：定期采集特定領域的內容更新和趨勢變化
- 數據分析：收集大量標準化數據用于深入分析和決策
想象一下，你的同事還在一條條手動復制數據時，你已經完成了全部采集并開始進行深度分析。這就是效率的差距，也是職場競爭力的體現！
