短视频小白经常会遇到这样的困扰。

每天花大量时间刷视频,想要找到你所在赛道的爆款内容,却总是难以系统地整理和分析?

想要批量获取某个关键词的爆款视频数据,但是市面上的采集工具要么特别贵,要么操作极其复杂?

或者,已经尝试过各种方法,但始终找不到一个高效、低成本的解决方案?

不用担心,今天我就教你搭建一个Coze智能体,轻松搞定这些烦恼。

篇幅不短,欢迎先收藏,再慢慢阅读。如果觉得有帮助,也请顺手点个赞、在看、转发支持一下~

1.为什么要做热点监控?

通过热点监控,我们可以及时发现赛道中的爆款视频:

  • 掌握市场动向:看看哪些视频火了,就知道大家现在喜欢什么,我们也能紧跟潮流
  • 学习创作技巧:研究爆款视频是怎么拍的,学习他们的拍摄方式,这样就能少走弯路
  • 发现赚钱机会:看看评论区的小伙伴们都在聊什么,说不定就能找到新的商机
  • 了解竞争对手:看看其他创作者都在做什么,先模仿再超越

既然这么重要,那我们当然需要一个好用的智能体来帮我们自动收集这些视频。

但是,批量获取抖音视频内容这件事,一直有技术门槛。很多朋友因为不懂技术,只能花钱买工具来完成这项任务。

今天我要分享一个Coze智能体的解决方案,小白也能搭建。

只需输入自己赛道的关键词就能自动批量获取爆款视频内容,轻松实现100条爆款视频的采集工作。效果如下:

2.智能体的搭建流程

智能体的搭建流程主要分为两个步骤:梳理工作流、设置智能体。

2.1 梳理工作流

将对标账号监控的场景流程转化为可自动化运行的工作流节点。

  1. 根据关键词,批量获取热门视频
  2. 批量获取视频详细信息
  3. 将数据添加到多维表格

2.2 设置智能体

  1. 设置人设与逻辑:配置热点监控智能体的特征、回复风格和决策逻辑
  2. 绑定工作流:将工作流与智能体关联,赋予执行具体任务的能力
  3. 设置触发器:定义智能体的启动条件和触发规则,让它能定时执行工作流,采集热门视频。
  4. 测试并发布:全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境

3.创建工作流

登录Coze官网,在“资源库-工作流”里新建一个空白工作流,取名“fetch_douyin_hot_videos_daily”。

3.1 开始节点

3.2 根据关键词,批量获取热门视频

我们将使用【视频搜索】插件的douyin_search功能。通过这个功能,我们可以批量获取热门视频。

插件节点:根据关键词,批量获取热门视频

  • 输入:
    • api_token:点击“感叹号”,通过网站可以获取。
    • keyword:关键词,从开始节点获取
    • page:第一页
    • publish_time:发布时间,可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内),这里我们选择_7
    • sort_type:排序类型,可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布),这里我们选择_1

3.3 批量获取视频详细信息

1.选择器节点:校验视频列表不为空

2.批处理节点:批量获取视频详细信息

  • 输入:
    • aweme_list:从"根据关键词,批量获取热门视频"节点的输出变量中,选择business_data
    • keyword:关键词,从开始节点获取
    • page:第一页
    • publish_time:发布时间,可用值: _0(不限), _1(一天之内), _7(一周之内), _180(半年之内),这里我们选择_7
    • sort_type:排序类型,可用值: _0(综合), _1(最多点赞), _2(最新发布),这里我们选择_1
  • 输出:
    • new_aweme_list:处理后的视频列表

3.选择器节点:校验视频信息不为空

4.视频搜索插件:获取单个视频详细信息(douyin_data)

  • 输入:
    • api_token:点击“感叹号”,通过网站可以获取。
    • douyin_url:从批量获取视频详细信息节点的输出中,选择share_url

5.代码节点:将视频详情整合进视频列表中

  • 输入:
    • aweme_detail:从获取单个视频详细信息节点的输出中,选择aweme_detail
    • aweme:从批量获取视频详细信息节点的输出中,选择item
  • 输出:
    • aweme:处理后的单条视

下面是处理数据的Python代码:

async def main(args: Args) -> Output:
    params = args.params
    aweme_detail = params.get("aweme_detail", {})
    aweme = params.get("aweme", {})
    aweme["aweme_detail"] = aweme_detail

    ret: Output = {
        "aweme": aweme
    }
    return ret

3.4 将数据添加到多维表格

1.代码节点:将信息整理为飞书表格可以使用的数据

  • 输入:
    • aweme_list:从"批量获取视频详细信息"节点的输出中,选择new_aweme_list
    • keywords:从开始节点中,选择keyword
  • 输出:
    • records:处理后的表格数据,选择Array类型

      下面是处理数据的Python代码:

      async def main(args: Args) -> Output:
          """
          处理传入的 args.params.aweme_list 列表,提取每条视频的关键信息并返回。
          """
          # 1. 先安全地获取 params
          params = getattr(args, "params", {})  # 如果 args 或 params 不存在,就给空字典
      
          # 2. 安全地获取 aweme_list
          aweme_list = params.get("aweme_list", [])
          if not isinstance(aweme_list, list):
              return []  # 如果 aweme_list 不是列表,也直接返回空列表
      
          result = []
      
          # 3. 遍历 aweme_list,依次处理
          for aweme in aweme_list:
              # 如果当前 aweme 非字典类型,直接跳过
              if not isinstance(aweme, dict):
                  continue
              # 获取 aweme_detail 并判空
              aweme_detail = aweme.get("aweme_detail") or {}
              title = aweme_detail.get("desc") or ""
              link = aweme_detail.get("share_url") or ""
      
              # 4. 安全获取 statistics
              statistics = aweme_detail.get("statistics") or {}
      
              # 5. 提取各字段信息,并在取值时加默认值
              video_id = statistics.get("aweme_id") or ""
              digg_count = statistics.get("digg_count") or 0
              comment_count = statistics.get("comment_count") or 0
              collect_count = statistics.get("collect_count") or 0
              share_count = statistics.get("share_count") or 0
      
              #   获取作者信息
              author_info = aweme_detail.get("author") or {}
              author_name = author_info.get("nickname") or ""
              signature = author_info.get("signature") or ""
              sec_uid = author_info.get("sec_uid") or ""
      
              # 7. 获取时间和时长,需要做类型检查,防止计算时报错
              raw_create_time = aweme_detail.get("create_time", 0)
              # 如果不是 int,就尝试转换,失败则为 0
              try:
                  create_time = int(raw_create_time)
              except (TypeError, ValueError):
                  create_time = 0
      
              # 创建时间以毫秒计,避免 None 或非法值导致报错
              create_time_ms = create_time * 1000
      
              raw_duration = aweme_detail.get("duration", 0)
              # 如果不是数字,尝试转换为 float,失败则为 0
              try:
                  duration = float(raw_duration)
              except (TypeError, ValueError):
                  duration = 0.0
              duration_sec = duration / 1000
      
              # 8. 组装返回数据
              item_dict = {
                  "fields": {
                      "视频ID": video_id,
                      "标题": title.strip(),
                      "关键词": params.get("keywords", ""),
                      "链接": {
                          "text": "查看视频",
                          "link": link.strip(),
                      },
                      "点赞数": digg_count,
                      "评论数": comment_count,
                      "收藏数": collect_count,
                      "分享数": share_count,
                      "作者": author_name,
                      "用户简介": signature,
                      "用户ID": sec_uid,
                      "发布日期": create_time_ms,  # 毫秒级时间戳
                      "时长": duration_sec         # 秒
                  }
              }
              result.append(item_dict)
      
          return result

      2.我们需要创建一个多维表格,设置好表头字段,如下图所示。

      表格模板链接:https://xtninrlicw.feishu.cn/base/BRwvbkFzfaER27smZ7kcKN9wnSe?table=tbl2XVrl6Z0bWpNh&view=vewSzOF5Ix

      3.飞书表格插件:将数据添加到多维表格(add_records)

      • 输入:
        • app_token:提前创建一个多维表格,将多维表格的链接复制进去。
        • records:从"将信息整理为飞书表格可以使用的数据"的输出变量中,选择records。
        • table_id:多维表格数据表的唯一标识符

      多维表格数据表的唯一标识符:

      3.5 结束节点

      4.创建智能体

      4.1 新建智能体

      在Coze平台创建一个新的智能体,命名“热点监控智能体”。

      4.2 设置人设与逻辑

      配置对标账号监控的智能体的特征、回复风格和决策逻辑。

      # 角色
      你是一个专业的热点监控智能体,能够熟练调用`fetch_douyin_hot_videos_daily`工作流,根据赛道关键词,为用户获取抖音热门视频。
      
      ## 技能
      ### 技能 1:根据赛道关键词,为用户获取抖音热门视频。
      1. 当用户提出监控某个赛道关键词的需求时,使用`fetch_douyin_hot_videos_daily`工作流,获取关键词的最新热门视频列表;

      4.3 绑定工作流

      把“fetch_douyin_hot_videos_daily”工作流加进来,让智能体在合适的时机自动调用它。

      4.4 设置触发器

      添加触发器,让智能体能定时执行工作流,采集关键词的热门视频。

      例如,我要在每天凌晨1点,采集“智能体”关键词的热门视频,如下图所示:

      4.5 测试并发布

      全面的功能测试,确认正常后将智能体正式发布到生产环境。

      5.总结

      本文介绍了如何使用Coze搭建热点监控智能体,帮助我们自动收集和分析抖音平台的热门视频数据。

      通过工作流实现自动化监控,该智能体能够每天定时采集指定关键词的热门视频,并将数据自动整理存储到飞书多维表格中,便于后续分析。

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