# サンプルから同じ音源を使うTikTok動画を分析する

提供されたTikTok動画を、確認済みの公開音楽IDでグループ分けします。タイトルだけが一致する動画や音源が不明な動画は別に管理し、定義したグループ内で公開からの経過時間が同程度の動画を比較します。Actorは、ホスティング環境で動作するデータ収集プログラムです。Taskは、保存済みの入力設定です。対象動画のリストがある分析担当者は、この方法で、データの取得状況と範囲を限定した比較結果を含む、音源グループ別の動画表を作成できます。

## 収集の設定

スクレイパーのビルド0.1.36を使い、データセットを取得する実行を設定します。`mode`を`knownUrls`に設定し、`startUrls`にある5本のサンプル動画のリスト全体を、対象として決めた既知の動画URL 1件に置き換えます。`maxItems`を1に、`includeProfileMetrics`を`false`に設定します。

実行時には、取得元の音楽フィールド（`musicId`、`musicTitle`、`musicAuthorName`）を、その値を正確に保持して抽出します。あわせて投稿指標（`postId`、`postUrl`、`publishedAt`、`views`、`postMetricStatus`、`status`、`statusReason`、`scrapedAt`）も抽出します。プラットフォームのIDはすべて文字列として扱います。

主要なOUTPUT形式は、実行指標を含む実行サマリーオブジェクトです。指標は`providedUrls`、`contentUrls`、`inputUrls`、`resolvedUrls`、`metricRows`、`noPublicMetricRows`、`blockedRows`、`failedRows`、`statusCounts`です。意図した収集元の入力内容を、取得元のフィールドを含む行ごとの結果および実行サマリーと照合します。

現行の1本の動画を使った陽性対照テストでは、空ではない値として、`musicId`に"7654638538595519263"、`musicTitle`に"original sound"、`musicAuthorName`に"MrBeast"が返されました。これにより、投稿を特定できた場合に、取得元のこれらのフィールドに対応していることが確認できます。ただし、グループを使った実験の成立、実際に聞こえる音の同一性、音源と成果の因果関係は証明していません。また、音響フィンガープリントによる照合、音源ページのスクレイピング、プラットフォーム全体からの動画探索も行っていません。

## 広告クリエイティブの比較条件を定める

1. 広告クリエイティブの比較条件と、対象とする既知の動画サンプルを定めます。すでに動画、音源、キャプションを比較している場合は、差の原因を判断する前に、その音源グループが妥当かどうかを確認する必要があります。プラットフォームを1つ選び、公開情報の対象期間を定めます。Actorは、音楽ページからその音源を使う動画をすべて検索するものではありません。
2. まず既知の動画1本を対象に、modeをknownUrls、maxItemsを1に設定して実行します。プロフィール情報が不要な場合は、includeProfileMetricsをfalseにします。TaskのサンプルURLはすべて置き換えます。特定された投稿が対象の投稿であるか、状態と音楽フィールドを確認します。公開メタデータの取得可否は変わることがあります。音楽IDがnullであっても、固有の無音音源レコードを意味するわけではありません。
3. 動画とともに、取得したままの音楽ID、タイトル、作者、取得元の時刻情報を保存します。キーはtiktok:musicIdとして、名前空間を付けます。Instagramの音声IDや曲名を、TikTokのIDに直接結び付けないでください。異なるプラットフォーム間で音源の同一性を確認するには、この手順の対象範囲外で、別途音声の証拠が必要です。
4. グループの状態を設定します。既知のIDが一致する場合はverified_same_platform_record、名称だけが一致する場合はtitle_only_candidate、必要なメタデータがない場合はunknownとします。同じタイトルでも、別々にアップロードされた音源や、異なるオリジナル音源のレコードである可能性があります。IDがnullの動画をすべて同じ音源としてまとめないでください。
5. 対象の公開動画を視聴するか、音声を聞きます。記載された音源が実際に聞こえるか、使用区間、ナレーション、編集内容、不確かな点を記録します。これは人による確認であり、自動音楽認識ではありません。同じプラットフォーム上の同じ音源レコードでも、ほかの音と混ぜて使われたり、使用する位置が異なったりすることがあります。メタデータ上の同一性は、知覚される内容の同一性を意味しません。
6. グループ比較では、公開からの経過時間やトピックについて、比較可能な範囲を選びます。公開日時には、取得できる場合はpublishedAtを使い、観測日時にはscrapedAtを使います。経過時間が不明な動画を記録し、新しい投稿と古い投稿を、露出機会が同じだったかのように混ぜないでください。表示された件数の精度と、指標の欠損を保持します。このガイドで必要なのは、グループ内の再生回数を記述統計で簡単に比較することだけです。
7. グループに含まれる既知の動画数、指標を取得できた件数、中央値、範囲、サンプルの限界を報告します。漏れなく対象を含む母集団の範囲を定義できていない限り、グループの再生回数を合計して音源全体の人気と呼んではいけません。この方法では、そのような網羅的な対象範囲は得られません。除外したケース、タイトルだけが一致するケース、音源が不明なケースも一覧に残します。
8. 音源グループを、広告クリエイティブの比較で条件をそろえるための1つの要素として使い、ほかの違いも確認します。確認するのは、トピック、クリエイター、[フック](/ja/articles/tiktok-%E6%99%82%E9%96%93%E6%83%85%E5%A0%B1%E4%BB%98%E3%81%8D%E5%AD%97%E5%B9%95%E3%81%A7%E5%86%92%E9%A0%AD%E3%81%AE%E3%83%95%E3%83%83%E3%82%AF%E3%82%92%E5%88%86%E9%A1%9E/)、映像、公開からの経過時間、取得元の情報の取得可否です。その後、候補を絞り込むか、新たなテストを行います。公開メタデータだけでは、高い再生回数も視聴維持率も、音源による成果とは判断できません。

## 架空の具体例とグループ分け表

グループ分けの方法を示すため、独自に作成した架空の例を使います。架空の既知の動画V1、V2、V3は、音楽IDがM1、タイトルがoriginal soundで、同じ公開音源レコードを参照しています。人による確認でも、実際に聞こえる基本の音が一致しています。V4は同じタイトルですが、音楽IDはM2なので、M1から除外します。V5は音楽IDがnullで、タイトルは一致しています。確認済みのM1には含めず、タイトルだけが一致する候補として管理します。V6は音楽IDもタイトルもnullです。これは音源が不明なケースであり、共通のnull音源ではありません。確認済みのM1グループに含まれる動画は3本で、5本でも6本でもありません。

### 基本ケースの音源の同一性と比較対象の判定（独自の架空例）

| 動画ID | musicId | musicTitle | 音源の確認状態 | 公開からの経過時間 | views | 比較対象の判定／注記 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7日 | 1,000 | M1の比較対象に含める |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7日 | 2,000 | M1の比較対象に含める |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7日 | 9,000 | M1の比較対象に含める |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7日 | 20,000 | M1グループから除外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | M1グループから除外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | M1グループから除外 |

- 基本ケースの分析：確認済みのM1グループには、比較条件を満たす動画が3本（V1、V2、V3）あります。再生回数の中央値は2,000回、範囲は1,000～9,000回、サンプル内だけの合計は12,000回です。取得元のIDとプラットフォーム上のレコードは、人による音声確認とは分けて管理します。

### 別のシナリオ：V3の公開からの経過時間が不明な場合（独自の架空例）

| 動画ID | musicId | musicTitle | 音源の確認状態 | 公開からの経過時間 | views | 比較対象の判定／注記 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7日 | 1,000 | 公開からの経過時間をそろえた比較に含める |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7日 | 2,000 | 公開からの経過時間をそろえた比較に含める |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | UNKNOWN | 9,000 | 音源は引き続きM1と判定。公開からの経過時間をそろえた再生回数の計算からは除外 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7日 | 20,000 | M1グループから除外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | M1グループから除外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | M1グループから除外 |

- 別のシナリオの分析：V3の音源は引き続きM1と判定しますが、公開からの経過時間が不明なため、経過時間をそろえた再生回数の比較からは除外します。比較条件を満たす動画（V1、V2）で計算し直すと、再生回数の中央値は1,500回になります。いずれの結果も、音源に効果があることを証明するものではありません。

この例で定めた対象期間では、V1、V2、V3はいずれも公開から7日後に観測しています。架空の正確な再生回数は、それぞれ1,000回、2,000回、9,000回です。3本全体の中央値は2,000回、範囲は1,000～9,000回です。合計の12,000回は、確認した3本の動画の再生回数です。M1の世界全体での再生回数、音源の使用数、重複を除いた視聴者数、ライセンス数ではありません。V4の再生回数は20,000回ですが、別の音源レコードなので、M1の統計には含めません。V3の公開からの経過時間が不明だった場合、音源の同一性を示すリストには残しますが、経過時間をそろえた再生回数の比較からは除外します。その場合、正確な再生回数1,000回と2,000回の2つの値の中央値は1,500回となり、集計の母数が変わったことを注記する必要があります。いずれの結果も、音源M1に効果があることを証明するものではありません。

## 次に行うこと

[TikTok Metrics Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper)と[TikTok Sound and Music Video Performance Task](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper/examples/tiktok-sound-and-music-video-performance)にアクセスし、公開情報の収集ツールで対象動画のサンプルを確認してください。

## 出典と参考資料

- [TikTok Metrics Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper)
- [TikTok Sound and Music Video Performance Task](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper/examples/tiktok-sound-and-music-video-performance)
- [音源のパフォーマンスに関するTikTokマーケティングの議論](https://www.reddit.com/r/TikTokMarketing/comments/1qcxv6a/low_retention_rate_on_my_gangster_snowman_tiktok/)