最近在做竞品分析时，需要统计多个抖音账号的视频评论数据。

最开始采用手工复制评论的方法，不仅效率低，而且无法进行批量分析。

后来使用 Python 搭建了一套评论采集和分析流程，最终实现：

• 自动获取视频评论

• 批量导出 Excel

• 评论关键词统计

• 用户需求分析

本文记录整个过程。

为什么要抓取评论数据？

很多人只关注：

• 点赞量

• 收藏量

• 转发量

实际上评论区才是用户真实反馈最集中的地方。

例如：

某宠物视频获得10万点赞。

评论区却大量出现：

• 猫咪真的爱吃吗？

• 有没有测评？

• 价格有点贵

• 求购买链接

这些评论往往比点赞数据更有价值。

第一步：获取视频评论

目前常见方案有：

方案一：官方开放接口

适合企业级合作场景。

优点：

• 稳定

• 合规

缺点：

• 门槛较高

方案二：浏览器自动化

例如：

• Selenium

• Playwright

通过模拟浏览器访问页面获取评论数据。

优点：

• 灵活

缺点：

• 容易受页面改版影响

方案三：第三方数据服务

对于运营人员来说，不一定非要自己维护采集程序。

很多团队会直接使用现成的数据工具获取评论数据。

例如：

GeoDataClaw 提供的抖音数据工具支持：

• 评论导出

• 作品数据采集

• 达人作品分析

• Excel导出

对于没有开发经验的运营人员会更加友好。

官网：

DATACLAW | 短视频数据提取、链接转文案与代理分销合作平台

第二步：评论数据清洗

采集完成后，需要处理：

去除重复评论

很多热门视频存在大量重复内容。

例如：

comments = list(set(comments))

去除无意义评论

例如：

• 哈哈哈

• 666

• 牛

这些评论分析价值有限。

第三步：关键词统计

通过分词统计评论高频词。

例如：

from collections import Counter

counter = Counter(words)
print(counter.most_common(20))

最终得到：

• 价格

• 教程

• 哪里买

• 链接

• 质量

这些高频词能够直接反映用户需求。

第四步：情绪分析

将评论划分为：

• 正向评价

• 中性评价

• 负向评价

例如：

"真的很好用"

属于正向评价。

"有点贵"

属于负向评价。

通过情绪统计可以快速判断用户反馈情况。

实际案例

某宠物用品账号分析了近5000条评论。

结果发现：

"猫咪挑食"

成为出现频率最高的关键词。

于是团队针对该问题制作了新的内容选题。

后续视频播放量提升明显。

总结

评论区往往比播放量更有研究价值。

如果是开发者，可以自行使用 Python 构建评论采集系统。

如果主要目的是运营分析，则可以借助现成的数据工具提升效率，把更多时间放在内容研究和用户洞察上。

数据采集只是开始。

真正有价值的是从评论中发现用户需求。