# 分析样本中使用同一音频的 TikTok 视频

按已核对的公开音乐 ID，对提供的 TikTok 视频分组；把仅有标题或未知的情况分开；并在该已声明的组内，比较发布后时长可比的视频。Actor 是托管的数据采集程序。Task 是已保存的输入预设。已有已知视频列表的分析人员可以用此方法得到一份音频组视频表，其中包含覆盖情况，以及一项有范围的比较。

## 采集设置

使用采集器 build 0.1.36 配置数据集运行。将 `mode` 设为 `knownUrls`，并把 `startUrls` 中的五个视频样本列表整份替换为一条预定的已知视频 URL。将 `maxItems` 设为 1，将 `includeProfileMetrics` 设为 `false`。

该次运行会提取精确的原生音乐字段（`musicId`、`musicTitle`、`musicAuthorName`），以及帖子指标（`postId`、`postUrl`、`publishedAt`、`views`、`postMetricStatus`、`status`、`statusReason`、`scrapedAt`）。所有平台 ID 都按字符串处理。

主要 OUTPUT 格式是一个运行摘要对象，其中包含执行指标：`providedUrls`、`contentUrls`、`inputUrls`、`resolvedUrls`、`metricRows`、`noPublicMetricRows`、`blockedRows`、`failedRows` 和 `statusCounts`。把预定的来源输入与原生行结果和运行摘要进行核对。

当前的单视频阳性对照返回了非空白的 `musicId`「7654638538595519263」、`musicTitle`「original sound」和 `musicAuthorName`「MrBeast」。这证明已解析帖子支持这些原生来源字段。它并不证明组实验，也不证明实际听到的音频是同一段，也不证明音频因果关系，并且不做音频指纹识别、音频页面采集或全局发现。

## 界定创意内容比较

1. 界定创意内容比较和已知视频样本。已经在比较片段、音频和字幕的读者，需要先知道音频组是否有效，再把差异归因于音频。选择一个平台和一个公开来源窗口。Actor 不会从其音乐页面搜索某一音频的全部使用。
2. 若并不需要创作者的平台资料信息，则以 mode knownUrls、maxItems 1 和 includeProfileMetrics false 启动一条已知视频。替换全部 Task 样本 URL。检查已解析帖子的身份、状态和音乐字段。公开元数据的可用性可能不同；音乐 ID 为 null，并不构成一条单独的无声音频记录。
3. 把原始音乐 ID、标题、作者和来源时间与视频一起保留。为键设置命名空间 tiktok:musicId。不要把 Instagram 音频 ID 或歌曲标题直接连接到 TikTok 的 ID。不同平台的身份需要本范围以外的单独音频证据。
4. 建立组状态：已知 ID 相同时为 verified_same_platform_record；只有标签相同时为 title_only_candidate；缺少必需元数据时为 unknown。相同标题可能是两次不同的上传，或不同的 original sound 记录。不要把所有 null ID 归为同一个音频。
5. 观看或收听预定的公开片段。记录列出的音频是否确实可听、使用的片段、旁白、剪辑以及不确定之处。这是人工核对，不是自动音乐识别。即便是同一条平台音频记录，也可能被混音，或用在不同位置；元数据身份并不等于相同的感知内容。
6. 为组内比较选择一个可比的发布后时长或主题窗口。有 publishedAt 时使用它，用 scrapedAt 表示观察时间。记录未知的发布后时长，不要把新帖和旧帖混在一起，仿佛它们有相同的曝光。保留计数精度和缺失指标。本指南只需要一个简单的组内描述性观看次数比较。
7. 报告该组的已知视频数、可用指标数、中位数、范围和样本限制。除非你有一个已界定的穷尽框架（本方法没有），否则不要把组内全部观看次数相加，并称之为该音频的总热度。把排除项、仅标题情况和未知情况都列出来。
8. 把音频组当作一项创意内容对照，同时检查其他差异：主题、创作者、[钩子](/zh-Hans/articles/%E5%B8%A6%E8%B5%B7%E6%AD%A2%E6%97%B6%E9%97%B4%E7%9A%84%E5%AD%97%E5%B9%95%E7%BC%96%E7%A0%81-tiktok%E5%BC%80%E5%9C%BA%E9%92%A9%E5%AD%90/)、画面、发布后时长和来源可用性。随后是一份短名单或一项新测试；不能仅凭公开元数据，把高观看次数或留存归因于该音频。

## 虚构的演算示例与分组表

下面是一个原创虚构示例，用来说明分组如何运作。虚构的已知视频 V1、V2 和 V3 的音乐 ID 为 M1，标题为 original sound，属于同一条公开音频记录，并且人工核对表明实际听到的基础音频相符。V4 的音乐 ID 为 M2，标题相同；把它排除在 M1 之外。V5 的音乐 ID 为 null，标题相符；把它保留为仅标题候选，而不是已核实的 M1。V6 的音乐 ID 和标题都为 null；它是 unknown，不是一条共享的 null 音频。已核实的 M1 组有三条视频，不是五条或六条。

### 基线音频身份与资格（原创虚构）

| 视频 ID | musicId | musicTitle | 音频状态 | 发布后时长状态 | views | 资格 / 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 天 | 1,000 | 纳入 M1 比较 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 天 | 2,000 | 纳入 M1 比较 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 天 | 9,000 | 纳入 M1 比较 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 天 | 20,000 | 排除在 M1 组之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 排除在 M1 组之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 排除在 M1 组之外 |

- 基线分析：已核实的 M1 组有 3 条符合资格的视频（V1、V2、V3）。观看次数中位数：2,000；范围：1,000–9,000；仅限样本的合计：12,000 次观看。来源 ID 和平台记录与人工音频核实分开保存。

### 替代情景：V3 发布后时长未知（原创虚构）

| 视频 ID | musicId | musicTitle | 音频状态 | 发布后时长状态 | views | 资格 / 备注 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 天 | 1,000 | 纳入发布后时长匹配的比较 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 天 | 2,000 | 纳入发布后时长匹配的比较 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | UNKNOWN | 9,000 | 保留 M1 身份；排除在发布后时长匹配的观看次数计算之外 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 天 | 20,000 | 排除在 M1 组之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 排除在 M1 组之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 排除在 M1 组之外 |

- 替代分析：V3 保留 M1 身份，但因发布后时长未知而从发布后时长匹配的观看次数比较中移除。符合资格的集合（V1、V2）得到更新后的中位数 1,500 次观看。没有任何结果证明该音频有效。

在示例所声明的窗口下，V1、V2 和 V3 都是在发布后七天被观察的。它们的虚构观看次数精确为 1,000、2,000 和 9,000。这三条的中位数是 2,000，范围是 1,000 到 9,000。12,000 的合计是这三条已检查视频的观看次数，不是全局 M1 播放次数、音频使用次数、不同观看者人数或许可数。V4 有 20,000 次观看，但它是另一条记录，不属于 M1 统计。如果 V3 的发布后时长未知，它仍留在音频身份列表中，但不在发布后时长匹配的观看次数比较之内。这时，1,000 和 2,000 这两个精确观看值的中位数是 1,500，而且改变后的分母需要加以说明。没有任何结果证明音频 M1 有效。

## 下一步

使用公开采集工具检查你的目标视频样本，访问 [TikTok Metrics Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper)，并同时使用 [TikTok Sound and Music Video Performance Task](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper/examples/tiktok-sound-and-music-video-performance)。

## 来源和延伸阅读

- [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)
- [关于音频表现的 TikTok 营销讨论](https://www.reddit.com/r/TikTokMarketing/comments/1qcxv6a/low_retention_rate_on_my_gangster_snowman_tiktok/)