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ニッチ別の TikTok Shop セラーの発見

商品カテゴリ内の TikTok Shop セラーの状況を把握します。盛んに宣伝されている商品、販売につながる投稿を最も多く生み出しているクリエイター、商品が不足している領域を特定します。

前提条件

• APIFY_TOKEN 環境変数が設定されていること
• 任意：Apify MCP サーバーがインストールされていること

入力

パラメーター	型	必須	デフォルト	備考
startUrls	array	任意	[]	TikTok URL — ユーザープロフィール、ハッシュタグ、楽曲ページ、検索、場所
keywords	array	任意	[]	投稿を見つけるための検索キーワード／語句
sortType	string	任意	RELEVANCE	キーワード検索結果の並べ替え順：RELEVANCE、MOST_LIKED、DATE_POSTED
location	string	任意	—	地域で絞り込むための ISO 3166-1 alpha-2 国コード（例：US、GB）
maxItems	number	任意	無制限	実行全体で返す投稿の最大数
includeSearchKeywords	boolean	任意	false	各投稿に一致した検索キーワードのフィールドを追加します
customMapFunction	string	任意	—	各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

ワークフロー

Progress:
- [ ] Step 1: Search niche hashtags with TikTok Shop signals
- [ ] Step 2: Filter posts with shop product links
- [ ] Step 3: Extract seller profiles and products
- [ ] Step 4: Rank by sales signal strength
- [ ] Step 5: Deliver seller/product map

ステップ 1：ハッシュタグを検索する

TikTok Shop hashtags: #tiktokshop[niche], #[niche]shop, #[niche]deals, #tiktokmademebuyit,
                      #[niche]affiliate, #[niche]haul

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動で処理します）：

# Quick answer (prints table to chat)
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-scraper" \
  --input '{"param": "value"}' \
  --output YYYY-MM-DD_results.json --format json

APIFY_TOKEN は環境変数または .env ファイルに設定する必要があります。

Apify MCP を利用できる場合：

Tool: apify:run-actor
Actor: "apidojo~tiktok-scraper"
Input:
{
  "keywords": ["#tiktokshop", "#[niche]shop", "#tiktokmademebuyit"],
  "maxItems": 300
}

REST API を使用する場合：

curl -X POST   "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tiktok-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN"   -H "Content-Type: application/json"   -d '{
    "keywords": ["#tiktokshop", "#kitchentools", "#tiktokmademebuyit"],
    "maxItems": 300
  }'

ステップ 2：セラーの強さをスコア化する

sales_signal = (playCount / 10000) * 0.35
             + (diggCount / 1000) * 0.25
             + (commentCount / 100) * 0.15
             + (shareCount / 500) * 0.15
             + (hasShopLink ? 1 : 0) * 0.10

[0, 1] の範囲に正規化します。高いシグナルを持つ投稿が複数あるセラーには、multi_post_bonus = 0.15 を加算します。

ステップ 3：セラーのタイプを分類する

seller_type:
  BRAND = account.verified OR followerCount > 50K AND bio contains brand name
  CREATOR_AFFILIATE = individual account, earns commission per sale
  DROPSHIPPER = posts multiple unrelated products with generic descriptions

ステップ 4：エッジケース

• 結果にショップ以外の投稿が含まれる場合：キャプションにショップのシグナルも商品リンクもない投稿を除外します
• 多くのクリエイターが同じ商品を扱っている場合：商品名で重複を除去し、ユニークなプロモーターの数を「販売の勢い」を示すシグナルとして数えます
• ニッチ市場の競争が激しい場合（アクティブなセラーが50人超）：HIGH_COMPETITION のフラグを付け、ギャップ分析（十分に扱われていないサブニッチ）を提示します
• 1件のバイラル投稿によって視聴回数が膨らんでいる場合：最大値ではなく、セラーの直近10件の投稿の視聴回数の中央値をシグナルとして使用します

出力形式

# TikTok Shop Seller Map: [NICHE]
Posts scanned: [N] | Unique sellers: [N] | Brands: [N] | Creator-affiliates: [N] | Date: [DATE]

## Top Sellers by Sales Signal
| Seller | Type | Product(s) | Avg Views/Post | Shop Posts | Signal Score |
|--------|------|-----------|----------------|-----------|-------------|
| @[handle] | Creator | [product] | [N] | [N] | [0.XX] |

## Top Products (by Promotion Frequency)
| Product Name | # Sellers Promoting | Avg Post Views | Price Range |
|-------------|--------------------|--------------------|-------------|
| [product] | [N] | [N] | $[X]-$[X] |

## Market Saturation
Competition level: [LOW / MEDIUM / HIGH] ([N] active sellers)
Potential gap: [sub-niche or product type with < 3 sellers]

トラブルシューティング

ハッシュタグ検索でショップ以外のコンテンツが返される場合：ニッチのハッシュタグと #tiktokshop を同じ検索に組み合わせ、ショップに関連付けられた投稿に絞り込みます。 商品の価格を特定できない場合：TikTok Shop の価格は動画内に表示されないことがあります。URL のパターンに商品 ID が含まれているため、手動で照合できることに注意してください。 結果がすべて1人のメガクリエイターによるものの場合：max_posts_per_creator = 5 を追加して、多様なセラーを見つけます。