一键采集账号与作品
粘贴主页链接即可,自动翻页把作品采全,并取到真实粉丝数、发布时间、点赞评论等互动数据。
抖音公开数据 × 大模型商业分析
粘贴博主主页链接,系统自动跑完「账号采集 → 作品采集 → 口播文案提取 → 大模型分析 → 收益测算」, 几分钟交付一份含三档收入区间、变现方式优先级和 90 天行动清单的商业分析报告。
CAPABILITIES
不是「生成一段好听的文字」,而是把账号的公开数据真正算成钱:先采集,再还原她说的话,最后交给大模型做结构化商业判断。
粘贴主页链接即可,自动翻页把作品采全,并取到真实粉丝数、发布时间、点赞评论等互动数据。
原生字幕优先(免费且最准),无字幕自动降级 ASR 转写;多路并发,结果本地缓存复用不重复扣成本。
Map-Reduce 先分块提炼再综合归纳,10 个模型按链路自动切换,单个模型额度耗尽或报错不影响出报告。
金额由 Python 公式按模型推断的参数(粉丝、互动率、客单价等)计算,避免大模型直接口胡一个数字。
报告出来后可以接着问:「她下一个最该做的变现动作是什么?」——大模型带着刚才的分析上下文回答。
报告支持 Markdown / HTML / JSON,作品与文案支持 CSV / JSON / MD,直接粘进方案 PPT 就能用。
PRODUCT ROADMAP
前三步已经上线可用,对标分析与视频生成已在路线图中。账号体系与积分贯通全流程,后续上线的新环节无需重复注册。
账号基础信息、真实粉丝数、作品列表与互动数据,一次采全。
原生字幕优先,ASR 兜底,产出可分析的口语化语料。
内容结构、受众画像、变现路径优先级、三档收入区间、90 天行动清单。
多个账号并排对比,定位内容差异与变现路径差,找出可复制的动作。
基于爆款结构生成可拍脚本,并进一步合成视频素材,打通「分析到生产」。
SAMPLE OUTPUT
下面这张卡片截取自一次真实运行(12.0 万粉的生活类账号,36 个作品,全程 145 秒出结果)。
MONETIZATION REPORT
由 Python 公式按模型推断的参数计算,非模型直接生成。
评分越高越值得优先投入,配套给出启动成本与周期。
36 个作品中短内容 2 条、中长内容 26 条、长内容 8 条,平均时长 218 秒; 口播文案覆盖率 100%,说明内容以真人讲述为主,具备口播类商单的承接能力。
结构、节奏、爆款判定一并给出,并标注数据缺失口径。
每条动作标注预期影响与执行难度。
WHO IT'S FOR
批量筛选待签约账号,先看内容结构与变现上限,再谈价格和分成。
投放前评估账号真实受众与带货路径,判断报价是否合理、值不值这个价。
拆解对标账号的选题、节奏与变现组合,找出自己可以立刻复制的动作。
用第三方视角给自己做一次体检,明确下一个最值得投入的变现动作。
PRICING
注册即送 200 积分(约可跑 1~2 次分析)。单次成本 = max(100, 参与分析的作品数 × 5) 积分,
1 元 = 100 积分;任务开始前会明确告诉你需要多少积分,失败或取消自动退回。
¥5
500 积分
¥50
5000 + 600 积分
¥200
20000 + 5000 积分
FAQ
都不需要。网页打开即用,采集与分析都在云端运行,手机之外的任意浏览器都能操作。
通过抖音公开接口实时采集账号与作品的公开信息(昵称、粉丝数、作品列表、互动数据等), 未配置 Cookie 时只能拿到账号基础信息。结果仅供公开内容研究使用。
按「实际参与分析的作品数」计费:单次 = max(100, 作品数 × 5) 积分,1 元 = 100 积分。 比如只分析播放量 Top 3 就是 100 积分(1 元),全部 36 个作品是 180 积分(1.8 元)。
它是可调参数的测算,不是收益承诺:由大模型推断 CPM、转化率、客单价等参数, 再用 Python 公式算出保守 / 中性 / 乐观三档,并给出置信度,方便你按自己的经验修正参数。
不会。积分在任务启动前预扣,一旦失败或被取消会自动原路退回,积分流水里能查到每一笔。
为了加速复用,提取到的字幕与文案会缓存在服务端本地;分析报告也会保留在「历史报告」中方便回看。 这些内容不会对外共享。
对标账号横向对比正在开发,脚本仿写与视频生成已在规划中。 账号体系与积分贯通全流程,新环节上线后无需重复注册,现有的积分继续可用。
ANALYSIS CONSOLE
输入博主主页链接 → 采集账号与作品 → 提取视频文案 → 由大模型产出商业变现分析报告。
有原生字幕时直接用字幕文本(免费、最准);没有字幕才走 ASR。
云端 ASR 需填 API Key,本地方式需先 pip install faster-whisper。
10 个模型按链路自动切换:额度耗尽 / 鉴权失败 / 429 / 5xx / 超时 / 输出为空 都会自动换下一个模型。收入数字由 Python 公式按模型推断的「参数」计算, 避免大模型直接编造金额。
| 作品 | 发布时间 | 互动数据 | 视频文案 | 链接 |
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