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
- 01キーワードや URL による TikTok 検索
- 02地域と投稿順の指定
- 03取得する投稿数の上限設定
- 04フォロワー数と反応率による採点
- 05見込み先のランク分類
活用シーン
- 01営業候補となるフィットネスブランドの発見
- 02国別のフィットネス投稿の調査
- 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 |
|---|---|---|---|---|
startUrls | array | 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 |
keywords | array | 任意 | [] | 投稿を見つけるための検索キーワード/用語 |
sortType | string | 任意 | RELEVANCE | キーワード検索結果の並び順:RELEVANCE、MOST_LIKED、DATE_POSTED |
location | string | 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) |
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 |
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 0.35avg_engagement = (likes + comments + shares) / views→ 重み 0.35verified→ 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 |
|---|---|---|
| ≥ 0.70 | A | PRIME_PROSPECT |
| 0.40–0.69 | B | WARM_LEAD |
| < 0.40 | C | LOW_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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