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finding-fitness-brands-on-tiktok

finding-fitness-brands-on-tiktok

github.com/apidojo-ioマーケティング・グロース1779 回インストール24 週間前に更新
リポジトリ

finding-fitness-brands-on-tiktok について

TikTok の投稿からフィットネスブランドを見つけ、フォロワー数、エンゲージメント、認証状況を基にアカウントを評価するスキルです。apidojo の TikTok スクレーパーを使い、見込み先のランク付けも行います。

主な機能

  1. 01キーワードや URL による TikTok 検索
  2. 02地域と投稿順の指定
  3. 03取得する投稿数の上限設定
  4. 04フォロワー数と反応率による採点
  5. 05見込み先のランク分類

活用シーン

  1. 01営業候補となるフィットネスブランドの発見
  2. 02国別のフィットネス投稿の調査
  3. 03反応や認証状況に基づく候補の優先順位付け

MCP 対応

Apify MCP の call_actor ツールで apidojo~tiktok-scraper を呼び出せます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --skill finding-fitness-brands-on-tiktok

インストール後、Claude Code で/finding-fitness-brands-on-tiktokを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

TikTok でフィットネスブランドを見つける


入力

パラメーター型必須デフォルト備考
startUrlsarray任意[]TikTok の URL — ユーザープロフィール、ハッシュタグ、音楽ページ、検索、場所
keywordsarray任意[]投稿を見つけるための検索キーワード/用語
sortTypestring任意RELEVANCEキーワード検索結果の並び順:RELEVANCE、MOST_LIKED、DATE_POSTED
locationstring任意—地域フィルタリング用の ISO 3166-1 alpha-2 国コード(例:US、GB)
maxItemsnumber任意無制限実行全体で返す投稿の最大数
includeSearchKeywordsboolean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
customMapFunctionstring任意—各出力オブジェクトを変換する JavaScript 関数

実行方法

run_actor.js を使用(推奨)
# Quick answer (table)
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~tiktok-scraper" --input '{"keywords": ["fitness studio", "gym owner"], "sortType": "MOST_LIKED", "maxItems": 100}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~tiktok-scraper" --input '{"keywords": ["fitness studio", "gym owner"], "sortType": "MOST_LIKED", "maxItems": 100}' --output results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~tiktok-scraper" --input '{"keywords": ["fitness studio", "gym owner"], "sortType": "MOST_LIKED", "maxItems": 100}' --output results.json --format json
REST API の代替手段
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~tiktok-scraper/runs" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keywords": ["fitness studio", "gym owner"], "sortType": "MOST_LIKED", "maxItems": 100}'

Apify MCP が利用可能な場合: Apify MCP の call_actor ツールで、アクター apidojo~tiktok-scraper と上記の入力を使用します。


スコアリングとランキング

各チャンネルを次の基準でスコアリングします:

  • followers → 0〜1 に正規化(上限 500K)、重み 0.35
  • avg_engagement = (likes + comments + shares) / views → 重み 0.35
  • verified → 0 または 1、重み 0.30
score = 0.35 * min(followers / 500000, 1.0) + 0.35 * min(avg_engagement / 0.10, 1.0) + 0.30 * int(verified)

分類

スコアティアラベル
≥ 0.70APRIME_PROSPECT
0.40–0.69BWARM_LEAD
< 0.40CLOW_PRIORITY

エッジケース

  • 消費者が混在した検索結果:既存ブランドに焦点を当てるには、channel.followers > 1000 でフィルタリングします。
  • キーワードが広すぎる:「fitness」では個人ユーザーが返されます。代わりに「fitness business」、「gym owner」、「fitness studio」を使用します。
  • TikTok に連絡先情報がない:プロフィール欄の Instagram またはウェブサイトへのリンクと照合します。
  • チャンネルの重複:同じブランドが複数回表示されることがあります — channel.username で重複を除去します。
  • 再生数の水増し:TikTok では、一度だけバイラルになった投稿でフォロワー数が少なくても再生数が多くなることがあります — 両方の指標を考慮します。

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