TikTokキーワード検索

TikTokの検索キーワードを1つと期待件数を指定すると、一致する公開動画の識別子、リンク、収集メタデータを取得します。

概要

TikTok検索でトピックの現れ方を調べるには、一致する動画IDと公開リンクを信頼できる形で集める必要があります。このアプリは1つの検索キーワードから一致項目を構造化して収集し、各識別子にキーワードと収集コンテキストを添えるため、書き出し後や他資料と結合した後もデータセットを理解しやすくなります。

結果は発見用の索引として使えます。収集時点でブランド、商品、トピック、キャンペーンに紐づいた公開動画が分かります。継続的なモニタリング集合の作成、異なる語句で見つかるコンテンツ集団の比較、検索ページから手作業で控えることなく後続分析用のIDとリンクを用意するのに向いています。

データについて

各レコードは指定した検索キーワードに関連するTikTokの1件です。返却データセット内ではコンテンツIDで重複を除きます。一致キーワード、元の検索項目、ビジネスIDは収集コンテキストを保持し、同じ検索の多くのレコードで繰り返される場合があります。収集日時にはタイムゾーンがなく、地域をまたぐ絶対時刻としては扱わないでください。キーワード種別はレコードに付いた検索項目の種類を示します。

この収集には識別子、公開動画リンク、収集メタデータが含まれ、キャプション、文字起こし、反応数、コメント、完全な作者プロフィールは含まれません。データなしフラグは、一致コンテンツがない検索メタデータと通常の一致レコードを区別します。非公開、削除済み、検索できないTikTokコンテンツは対象外です。

結果の例

各行は検索キーワードに関連する一致TikTok動画、またはデータなしフラグです。

コンテンツID	一致キーワード	コンテンツURL	収集日時	データなしフラグ
7678592532162284813	bluetooth earbuds	https://www.tiktok.com/@rebeccashao0/video/7678592532162284813	2026-08-27T15:13:22	いいえ
7678160781283822879	bluetooth earbuds	https://www.tiktok.com/@stitch.series6/video/7678160781283822879	2026-08-27T15:13:22	いいえ

キーワード種別、収集レコードID、ビジネスID、元の検索項目も、レコードに含まれる場合は利用できます。

活用シーン

トピック発見では、一致キーワードごとに行をまとめ、異なるコンテンツIDの数を数えて、各語句に紐づく検索可能な動画の規模を比較します。
モニタリングでは、キーワード収集を繰り返し、コンテンツIDの集合を比較し、新たに観測された項目の文脈として収集日時を使います。
由来確認では、データセットを結合する前に、一致キーワード、元の検索項目、ビジネスIDを比べて、各動画がどの検索文脈から得られたかを確認します。
後続確認では、コンテンツURLを開き、データなしフラグで空検索のメタデータと使える一致レコードを分けます。

適用範囲と境界

1タスクにつきTikTok検索キーワードは1つ、期待件数は1～200件です。結果は10件単位の完全なバッチで返るため切り上げられる場合があり、公開のTikTokキーワード検索一覧に限定されます。

適している用途
ブランド、商品、トピック、キャンペーンに関するTikTokキーワード検索のコンテンツIDと公開動画リンクが必要な場合。
一致した各動画と検索キーワード、収集メタデータを結び付けた構造化リストが必要な場合。

適さない用途
キャプション、文字起こし、反応指標、コメント、完全な作者プロフィールが必要な場合。
バックグラウンド収集ではなく、1件を即時に照会したい場合。

失敗時の処理

作者が宣言した失敗時と再試行の動作です。連携時にはシステムプロンプトに含めることをおすすめします。

1一致レコードがない場合はキーワードを確認するか、より短く広い検索語句を試してください。
2一部成功では完了済みレコードを保持し、失敗または期限切れでは同じ入力で再実行してください。
3レート制限、一時的なサービス停止、タイムアウト後は時間を置いて再試行してください。
4認証に失敗した場合は、実行環境に設定されたAPIキーを確認してください。

入力

この App の呼び出しに必要なパラメータで、manifest.json の input.schema から生成されています。

フィールド	業務名称	型	必須	デフォルト	列挙値／制約	例	説明
keyword	検索キーワード	string	はい	—	—	Shokz	TikTokで検索するブランド、商品、トピック、または語句です。1タスクにつき1～512文字のキーワードを1つ指定します。
crawl_count	期待結果件数	integer	はい	—	1–200	1	期待する検索結果件数を1～200で指定します。結果は10件単位の完全なバッチで返るため、実際の件数が切り上げられる場合があります。

出力

1 件のレコードのフィールド構造で、manifest.json の output.schema から生成されています。

フィールド	業務名称	型	例	説明
content_id	コンテンツID	string	7678592532162284813	一致したTikTok動画の一意識別子です。
content_url	コンテンツURL	string	https://www.tiktok.com/@rebeccashao0/video/7678592532162284813	一致した項目の公開TikTok動画URLです。
keyword	一致キーワード	string	bluetooth earbuds	収集されたコンテンツに関連付けられた検索キーワードです。
keyword_type	キーワード種別	string	keyword	レコードに関連付けられた検索項目の分類です。
crawl_time	収集日時	string	2026-08-27T15:13:22	収集レコードに関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。
cur_id	収集レコードID	string	6a8fe396b799f44efa7f2ff0	この収集行の一意識別子です。TikTok動画のコンテンツIDとは異なる場合があります。
biz_id	ビジネスID	string	bluetooth earbuds	収集レコードとともに返される業務上のグループ識別子です。
source_item	元の検索項目	string	bluetooth earbuds	このレコードを生み出した収集に関連付けられたキーワード項目です。
no_data	データなしフラグ	boolean	false	この検索項目に一致レコードがなかったかどうかを示します。

レコード Schema

出力はレコード単位で 1 件ずつ返されます。 detail.output.idFieldHint

output.schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "content_id": {
      "type": "string",
      "title": "コンテンツID",
      "description": "一致したTikTok動画の一意識別子です。",
      "prefill": "7678592532162284813"
    },
    "content_url": {
      "type": "string",
      "title": "コンテンツURL",
      "description": "一致した項目の公開TikTok動画URLです。",
      "prefill": "https://www.tiktok.com/@rebeccashao0/video/7678592532162284813"
    },
    "keyword": {
      "type": "string",
      "title": "一致キーワード",
      "description": "収集されたコンテンツに関連付けられた検索キーワードです。",
      "prefill": "bluetooth earbuds"
    },
    "keyword_type": {
      "type": "string",
      "title": "キーワード種別",
      "description": "レコードに関連付けられた検索項目の分類です。",
      "prefill": "keyword"
    },
    "crawl_time": {
      "type": "string",
      "title": "収集日時",
      "description": "収集レコードに関連付けられた日時です。提供元ではタイムゾーンが明示されていません。",
      "prefill": "2026-08-27T15:13:22"
    },
    "cur_id": {
      "type": "string",
      "title": "収集レコードID",
      "description": "この収集行の一意識別子です。TikTok動画のコンテンツIDとは異なる場合があります。",
      "prefill": "6a8fe396b799f44efa7f2ff0"
    },
    "biz_id": {
      "type": "string",
      "title": "ビジネスID",
      "description": "収集レコードとともに返される業務上のグループ識別子です。",
      "prefill": "bluetooth earbuds"
    },
    "source_item": {
      "type": "string",
      "title": "元の検索項目",
      "description": "このレコードを生み出した収集に関連付けられたキーワード項目です。",
      "prefill": "bluetooth earbuds"
    },
    "no_data": {
      "type": "boolean",
      "title": "データなしフラグ",
      "description": "この検索項目に一致レコードがなかったかどうかを示します。",
      "prefill": false
    }
  },
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}

連携方法

この App は MCP、API、SDK、ファイルエクスポートのいずれでも連携でき、どのチャネルも同じ能力と料金を共有します。すべてのリクエストは Authorization: Bearer ヘッダーで認証し、認証情報には API Key（長期有効。Data Hub コンソールで作成）を使用します。MCP クライアントは OAuth によるキー不要のログインにも対応しています。CLI や Skill など、さらに多くの連携方法も準備中です。

MCP（Model Context Protocol）を使うと、Claude や Cursor などの AI クライアントからこの App を直接呼び出せます。クライアントと認証方式を選び、下の設定をコピーしてください。

クライアント設定

Bearer の後の値を長期有効な API Key に置き換えてください。あらゆるクライアント、CI、ヘッドレス環境で利用できます。

mcpServers config

{
  "mcpServers": {
    "hello_moto__tiktok-keyword-list": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=hello_moto/tiktok-keyword-list",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}

自分の API Keys を表示 →

AI に設定を任せる

設定を手作業で編集したくない場合は、インストールプロンプトをコピーして任意の AI クライアントに貼り付けてください。AI が自分のやり方でセットアップを完了します（プロンプトは AI があなたに API Key を尋ねる形になっているため、認証情報がチャット履歴や共有設定に残りません）。

detail.access.mcp.composeHint

料金

返却レコード10件

正常に返されたレコードの件数に応じて課金されます。失敗した実行には課金されません。 10 件を 1 つの課金単位とし、端数は 10 件に切り上げて課金されます。

$0.002/ 10 件

Per task submitted

返される件数にかかわらず、実行の送信 1 回ごとに課金されます。

$0.0001/ 回

複数の課金イベントはそれぞれ独立して累計されます。詳細は各項目をご覧ください。失敗した実行には課金されません。

Credits を確認

今すぐ試す

パラメータを入力して実行してください。結果は実際の呼び出しによるものです。

サンプル

パラメータは送信前に input.schema で検証されます

検索キーワードkeyword*TikTokで検索するブランド、商品、トピック、または語句です。1タスクにつき1～512文字のキーワードを1つ指定します。

期待結果件数crawl_count*期待する検索結果件数を1～200で指定します。結果は10件単位の完全なバッチで返るため、実際の件数が切り上げられる場合があります。

まず必須パラメータを入力してください

$0.002 / 10 件から