# 從影片樣本分析使用某聲音的 TikTok 影片

按已核對的公開音樂 ID，把提供的 TikTok 影片分組；只得標題或情況不明的個案要分開保存，並在該已聲明組別內，比較發布後時長可比較的影片。Actor 是託管的資料收集程式。Task 是已儲存的輸入預設。已有已知影片清單的分析人員，可用此方法取得一份聲音組影片表，表內包含覆蓋情況及一項有界限的比較。

## 收集設定

使用 scraper 的 build 0.1.36 設定資料集執行。把 `mode` 設為 `knownUrls`，並以一個擬定的已知影片 URL，取代 `startUrls` 內整份五條影片的樣本清單。把 `maxItems` 設為 1，把 `includeProfileMetrics` 設為 `false`。

該次執行會擷取精確的原生音樂欄位（`musicId`、`musicTitle`、`musicAuthorName`），以及帖文指標（`postId`、`postUrl`、`publishedAt`、`views`、`postMetricStatus`、`status`、`statusReason`、`scrapedAt`）。所有平台 ID 均以字串處理。

主要 OUTPUT 格式是一個執行摘要物件，內含執行指標：`providedUrls`、`contentUrls`、`inputUrls`、`resolvedUrls`、`metricRows`、`noPublicMetricRows`、`blockedRows`、`failedRows` 及 `statusCounts`。把擬定的來源輸入，與原生列結果及執行摘要核對。

目前的單條影片正向對照，傳回非空白的 `musicId`「7654638538595519263」、`musicTitle`「original sound」及 `musicAuthorName`「MrBeast」。這證明已解析帖文支援這些原生來源欄位。它不證明組別實驗、可聽身分或聲音因果關係，亦不會進行音訊指紋識別、聲音頁面抓取或全域發現。

## 界定創意素材比較

1. 界定創意素材比較及已知影片樣本。已經在比較短片、聲音和字幕的讀者，需要先知道聲音組是否有效，才可把差異歸因於聲音。選擇一個平台及一個公開來源時段。Actor 不會從音樂頁面搜尋某個聲音的所有使用。
2. 若無需個人檔案事實，以 mode knownUrls、maxItems 1 及 includeProfileMetrics false 開始一條已知影片。取代所有 Task 樣本 URL。檢查已解析帖文的身分、狀態及音樂欄位。公開元數據是否可得可以不同；音樂 ID 為 null，並不代表一筆獨立的無聲聲音紀錄。
3. 把原始音樂 ID、標題、作者及來源時間與影片一併保留。為鍵加上命名空間 tiktok:musicId。不要把 Instagram 音訊 ID 或歌曲標題直接接合到 TikTok 的 ID。不同平台身分需要此範圍以外的獨立音訊證據。
4. 建立組別狀態：已知 ID 相符時為 verified_same_platform_record；只有標籤相符時為 title_only_candidate；所需元數據缺席時為 unknown。相同標題可能是兩次不同的上傳，或不同的 original sound 紀錄。不要把所有 null ID 合成一個聲音。
5. 觀看或聆聽擬定的公開短片。記錄所列聲音是否真正可聽、使用的片段、旁白、剪輯，以及不確定之處。這是人手檢視，不是自動音樂識別。即使同一筆平台聲音紀錄，也可能被混音，或在不同位置使用；元數據身分並不等於相同的感知內容。
6. 為組別比較選擇可比較的發布後時長或主題時段。有 publishedAt 時使用它，並以 scrapedAt 作為觀察時間。記錄不明的發布後時長，不要把新帖文與舊帖文混在一起，當作它們有相同曝光。保留計數精度及缺失指標。本指南只需要組內簡單的描述性觀看次數比較。
7. 報告該組的已知影片數目、可用指標數目、中位數、範圍及樣本限制。除非你有已界定且涵蓋全部的框架（此方法並沒有），否則不要把組內所有觀看次數相加，並稱之為該聲音的總熱度。把已排除、只得標題及情況不明的個案列出。
8. 把聲音組用作一項創意素材對照，同時檢查其他差異：主題、創作者、[開場吸引元素](/zh-Hant/articles/tiktok-%E9%96%8B%E5%A0%B4%E9%89%A4%E5%AD%90-%E5%B8%B6%E6%99%82%E9%96%93%E5%AD%97%E5%B9%95%E7%B7%A8%E7%A2%BC/)、畫面、發布後時長及來源可得性。其後是一份短清單或一項新測試；單憑公開元數據，不能把高觀看次數或留存歸因於該聲音。

## 虛構逐步演算示例與分組表

以下是一個原創虛構例子，用以顯示分組如何運作。虛構已知影片 V1、V2 及 V3 的音樂 ID 為 M1，標題為 original sound，屬於同一筆公開聲音紀錄，人手檢視亦確認可聽到的底層聲音線索相符。V4 的音樂 ID 為 M2，標題相同；把它排除於 M1 之外。V5 的音樂 ID 為 null，標題相符；把它保留為只得標題的候選，而不是已核實的 M1。V6 的音樂 ID 及標題均為 null；它屬於 unknown，而不是共用的 null 聲音。已核實的 M1 組有三條影片，不是五條或六條。

### 基線聲音身分與納入資格（原創虛構）

| 影片 ID | musicId | musicTitle | 聲音狀態 | 發布後時長狀態 | views | 納入資格／備註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 1,000 | 已納入 M1 比較 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 2,000 | 已納入 M1 比較 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 9,000 | 已納入 M1 比較 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 日 | 20,000 | 已排除於 M1 組之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |

- 基線分析：已核實的 M1 組有 3 條符合資格的影片（V1、V2、V3）。觀看次數中位數：2,000；範圍：1,000–9,000；僅限樣本的總和：12,000 次觀看。來源 ID 與平台紀錄，與人手音訊核實分開保存。

### 替代情境：V3 發布後時長不明（原創虛構）

| 影片 ID | musicId | musicTitle | 聲音狀態 | 發布後時長狀態 | views | 納入資格／備註 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| V1 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 1,000 | 已納入發布後時長相配比較 |
| V2 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | 7 日 | 2,000 | 已納入發布後時長相配比較 |
| V3 | M1 | original sound | verified_same_platform_record | UNKNOWN | 9,000 | 保留 M1 身分；排除於發布後時長相配的觀看次數計算之外 |
| V4 | M2 | original sound | different_record | 7 日 | 20,000 | 已排除於 M1 組之外 |
| V5 | null | original sound | title_only_candidate | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |
| V6 | null | null | unknown | UNKNOWN | UNKNOWN | 已排除於 M1 組之外 |

- 替代分析：V3 保留 M1 身分，但因發布後時長不明而從發布後時長相配的觀看次數比較中移除。符合資格的集合（V1、V2）得出更新後的中位數 1,500 次觀看。沒有任何結果證明該聲音有效。

V1、V2 及 V3 均在例子所聲明的時段內，於發布後七日被觀察。它們的虛構觀看次數正好是 1,000、2,000 及 9,000。三條的中位數是 2,000，範圍是 1,000 至 9,000。總和 12,000 是這三條已檢查影片的觀看次數，不是全域 M1 播放次數、聲音使用量、不同觀看者或授權。V4 有 20,000 次觀看，但它是另一筆紀錄，不屬於 M1 統計。若 V3 的發布後時長不明，它仍會留在聲音身分清單，但在發布後時長相配的觀看次數比較之外。屆時兩個確切觀看次數 1,000 及 2,000 的中位數是 1,500，而改變後的分母需要註明。沒有任何結果證明聲音 M1 有效。

## 下一步

使用公開收集工具檢查你的目標影片樣本，請同時使用 [TikTok Metrics Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper) 及 [TikTok Sound and Music Video Performance Task](https://apify.com/chronometrica/tiktok-metrics-scraper/examples/tiktok-sound-and-music-video-performance)。

## 來源與延伸閱讀

- [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)
- [關於聲音表現的 TikTok 營銷討論](https://www.reddit.com/r/TikTokMarketing/comments/1qcxv6a/low_retention_rate_on_my_gangster_snowman_tiktok/)