采集卡片
TikTok Videos 采集器
你有地址的那条视频,TikTok 公开的一切:播放、点赞、评论、分享、收藏和转发,文案连同其中的话题标签,配乐,作者和作者的各项计数,每条视频一行。
它采什么
你有地址的那条视频,TikTok 公开的一切:播放、点赞、评论、分享、收藏和转发,文案连同其中的话题标签,配乐,作者和作者的各项计数,每条视频一行。 它是一张采集器卡片,也就是说全部约定只有一条:填好表单,回来一张表。不会打开浏览器窗口,不占用你套餐里的任何自动化名额,请求走的是普通 HTTP,带着真实浏览器的 TLS 指纹。
量一大,这个目标就会在意请求是从哪里发出的,所以运行时请选一个代理——这是表单上的建议而不是门槛,不选也照样能跑。无论走的是哪条路,每一行都会记下来——见下面的溯源列。
你要提供什么——6 项
应用画出的那张表单,直接读自这张卡片本身。下面每一条提示,都是运行对话框里显示在该字段旁边的那一条,所以这里没有任何脱离产品另写一遍的说明。
它唯一需要的那个答案
- videos
- Video URLs · list · 必填
One video URL per line. The address needs the @handle as well as the id, so a bare video id is skipped — TikTok answers /video/<id> on its own with a redirect and no data. Run TikTok Profile Videos first if you have accounts rather than addresses; its Video column is what this box takes.
其余的都可填可不填
- minPlays
- Minimum plays · number
- minLikes
- Minimum likes · number
- keywords
- Caption contains · list
- postedWithinDays
- Posted in the last (days) · number
- excludeAds
- Skip sponsored videos · boolean
Matches the caption text, which is where the hashtags are written too.
Counted from the moment the run starts, so a schedule keeps meaning the same window.
会拿回什么——39 列
每次运行生成一个数据集——一张带类型的表,归你的工作区所有:可以排序、筛选、在网格里直接编辑、整张导出,也可以通过本地 API 读回来。下面就是它创建时带的列。
有 5 列标着可能为空。那是关于记录本身的事实,而不是关于采集器的——一条没有标地点的帖子、一个没有商业类目的账号——把它说出来,是为了让空单元格不被读成采集器坏了。至于返回里根本不带的列,在上游就被删掉了,不会空着交付,所以这里没有一列是装饰。
来自 TikTok Videos 的 35 列
| 键名 | 列 | 类型 |
|---|---|---|
| webVideoUrl | Video | url |
| text | Caption可能为空 | longText |
| postedAt | Posted | datetime |
| playsCount | Plays | number |
| likesCount | Likes | number |
| commentsCount | Comments | number |
| sharesCount | Shares | number |
| savesCount | Saves | number |
| repostsCount | Reposts | number |
| hashtags | Hashtags可能为空 | text |
| hashtagCount | Tags | number |
| authorHandle | Author | text |
| authorName | Author name | text |
| authorProfileUrl | Author profile | url |
| authorFollowers | Author followers | number |
| authorLikes | Author likes | number |
| authorVideos | Author videos | number |
| authorId | Author id | text |
| musicName | Sound | text |
| musicAuthor | Sound by可能为空 | text |
| musicOriginal | Original sound | text |
| musicDuration | Sound length | number |
| musicId | Sound id | text |
| duration | Length | number |
| width | Width | number |
| height | Height | number |
| definition | Quality | text |
| format | Format | text |
| coverUrl | Cover | url |
| textLanguage | Language可能为空 | text |
| locationCreated | Posted from可能为空 | text |
| isAd | Ad | text |
| aiGenerated | AI generated | text |
| videoId | Video id | text |
| searchTerm | Found via | text |
每个采集器都会写的 4 列
每张卡片上都是同样这四列,好让一张表在几个月后仍能回答它的行是怎么来的:来自哪个服务、什么时候、请求带的是哪个环境的身份,以及那个身份当时是否已登录。
| 键名 | 列 | 类型 |
|---|---|---|
| platform | Platform | text |
| collected_at | Collected at | datetime |
| profile | Collected by | profile |
| logged_in | Signed in | select |
跑它的四种方式
「采集器」标签页。 挑中这张卡片,填好表单,按「开始」。从这里发起的每一次运行都会生成一张新表,以你搜索的内容和时间命名。想先试试也可以——它只采一页,什么都不写,并告诉你哪些列拿回了内容。
问助手。 它手里有整个目录,所以这张卡片是一句话,而不是一张表单。它会按你说的话把上面那些参数填好,并在开跑之前拿给你看。
通过 MCP 或本地 API。 同一张卡片,从编程 Agent 里调用——MCP 服务器上的 argus_run_scraper,或者本地 API 的 POST http://127.0.0.1:39219/v1/scrapers/run。旁边有一个什么都不写入的示例调用。
{
"kind": "tiktok_videos",
"inputs": {
"videos": [
"…"
]
}
}作为工作流里的一个步骤。 Run scraper 步骤把这个采集器放进一条自动化流程的中间——先采、再筛、再发信——整棵流程照样一个窗口都不开。它也是唯一能推翻「一次运行一张表」规则的调用方:指定一张你命名的表,它会在表不存在时按上面的列建好,之后每次运行都写进这张表,追加或者按你指定的匹配列就地更新。这个步骤会把表名、表 id 和行数交给下一步。
它到哪里为止
它不会去驱动页面。凡是需要真实浏览器的事——背后没有列表接口的网站,或者任何操作你自己账号的事——都该交给自动化流程。那是另一件工具,而不是这件工具的劣化版。
它不登录任何地方。未登录读取公开页面是已成定论的做法——Bright Data 未登录采集 Meta 并且胜诉,hiQ 登录后采集 LinkedIn 则败诉——所以这张卡片不要账号,也不持有账号。
TikTok 的其余卡片
一张卡片对应一件事,而不是对应一个服务——主页、帖子和它们周围的人,是三种集合、三套字段。