extracting-tiktok-comments-for-research

調査用TikTokコメントの抽出

TikTok動画から公開コメントをすべて取得し、オーディエンスの感情分析、製品調査、競合情報の収集に活用します。コメントは、加工されていない消費者の声を大規模に捉えられる最も生のデータです。

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	配列	✅	[]	コメントをスクレイピングするTikTok動画のURL
includeReplies	ブール値	任意	false	返信コメント（ネストされたコメント）を含めるかどうか
maxItems	数値	任意	無制限	取得するコメントの最大数
customMapFunction	文字列	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: Identify target video(s) and research goal
- [ ] Step 2: Run tiktok-comments-scraper
- [ ] Step 3: Fetch and clean comment dataset
- [ ] Step 4: Analyze themes, sentiment, and top comments
- [ ] Step 5: Deliver research output

ステップ 1：パラメーターの確認

ユーザーに次の情報を尋ねます。

• TikTok動画のURL — 特定の動画への直接リンク（例：https://www.tiktok.com/@creator/video/[ID]） または
• クリエイターのハンドル名 — そのクリエイターの最新動画または人気動画からコメントを取得
• 動画ごとの最大コメント数（デフォルト：500、最大：約3,000）
• 調査の目的 — 感情分析、製品へのフィードバック、オーディエンスのプロファイリング、競合情報の収集
• 日付フィルター（任意 — 最近のコメントのみを対象にする場合）

調査を効果的に行うヒント： 信頼性の高いデータセットを得るには、同じクリエイターの動画、または同じトピックに関する動画を3～5本使います。

ステップ 2：Actorを実行する

推奨 — run_actor.js（待機、出力、ファイル保存を自動処理）：

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

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

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js \
  --actor "apidojo~tiktok-comments-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-comments-scraper"
Input:
{
  "postURLs": [
    "https://www.tiktok.com/@[handle]/video/[VIDEO_ID_1]",
    "https://www.tiktok.com/@[handle]/video/[VIDEO_ID_2]"
  ],
  "maxCommentsPerPost": 500,
  "includeReplies": false
}

REST APIの代替手段：

curl -X POST \
  "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tiktok-comments-scraper/runs?token=$APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "postURLs": [
      "https://www.tiktok.com/@[handle]/video/[VIDEO_ID]"
    ],
    "maxCommentsPerPost": 500,
    "includeReplies": false
  }'

SUCCEEDED になるまで待機します。データセットを取得します。

ステップ 3：コメントデータセットをクリーンアップする

生のデータセットから、各コメントについて次の情報を抽出します。

• text — コメントのテキスト
• author.uniqueId — コメント投稿者のユーザー名
• diggCount — コメントへの「いいね」数
• replyCommentTotal — コメントに付いた返信の数
• createTime — タイムスタンプ

クリーンアップ：

• 空のコメントや絵文字のみのコメントを削除します（テキスト分析を行う場合）
• スパムのパターン（繰り返しのテキスト、リンク、自己宣伝）を削除します
• クリエイター自身の返信を削除します（author.uniqueId の一致によって特定）

ステップ 4：目的に応じて分析する

目的：感情分析 各コメントを肯定的／否定的／中立的に分類します（Twitter感情分析スキルと同じ語彙ベースの手法を使います）。diggCount で重み付けします。「いいね」が多いコメントは、コミュニティの賛同を反映しています。

目的：製品へのフィードバック 次の点を探します。

• 機能の要望：「I wish」「you should」「would be better if」「needs」
• 問題点：「why doesn't it」「can't believe」「problem with」「doesn't work」
• 特定の製品への言及：複数のコメントで繰り返し登場する名詞

目的：オーディエンスのプロファイリング コメント投稿者の自己紹介（利用可能な場合）とコメントの言葉遣いから、次の点を確認します。

• オーディエンスの属性を示す手掛かり（年齢、地域、興味関心）
• オーディエンスからよく寄せられる質問

目的：人気コメント diggCount の降順で並べ替えるだけです。最も「いいね」されたコメントは、コミュニティが最も賛同している反応を表します。

ステップ 5：出力を整形する

出力形式

# TikTok Comment Analysis
Video(s): [N] | Total comments analyzed: [N] | Date: [DATE]

## Source Videos
| Video | Creator | Views | Comments Extracted |
|-------|---------|-------|-------------------|
| [url] | @[handle] | [N] | [N] |

## Sentiment Distribution (if goal = sentiment)
Positive: [X%] ([N] comments) | Negative: [X%] | Neutral: [X%]
Weighted by likes — Positive: [X%] | Negative: [X%]

## Top 10 Most-Liked Comments
| # | Comment | Likes | Replies |
|---|---------|-------|---------|
| 1 | "[comment text]" | [N] | [N] |

## Key Themes in Comments
| Theme | Frequency | Avg Likes per Comment |
|-------|-----------|----------------------|
| [Theme 1] | [N] | [N] |
| [Theme 2] | [N] | [N] |

## Most Asked Questions
1. "[question text]" — asked by [N] commenters
2. "[question text]" — [N] commenters

## Common Complaints / Pain Points
1. "[pain point]" — [N] comments, [N] total likes

## Audience Signals
- Age/demographic indicators: [summary]
- Geographic signals: [summary]
- Interest signals: [summary]

トラブルシューティング

コメントの取得数が少ない： 動画のコメントが無効になっているか、公開から間もない可能性があります。別の動画を試してください。 コメントがすべて英語以外： 後処理で言語フィルターを追加するか、英語で発信するTikTokクリエイターを検索するよう調整してください。 結果の大半がスパム： 5語未満かつ「いいね」が0件のコメントを削除するフィルターを適用してください。これらはボットである傾向があります。