前言：我認為 TT 上面找爆品也會是一個趨勢，隨著現在網際網路的發展，哪個APP佔據使用者注意力更多，上面的使用者就更多，創作的內容也就更多。

以前很多人會在 Reddit，Facebook 和 Instagram 上分享自己買到的好物，未來 TT 肯定也佔有一席之地。

就像現在很多好物號都在抖音種草一樣，如果我們是一個淘寶店主，估計也得經常刷抖音，挖掘潛在爆品。

如果有做 TT 號的話就知道，要讓影片火起來，放標籤是必不可少的。標籤相當於讓我們的影片放入到某個垂直流量池。

標籤也有大小之分，這是相對播放量來說的。播放量可以在 TT 裡搜尋相關標籤看資料，如下圖：

TikTok Leggings 這個案例中，文案是如下：

husband approved. yes I show them at the end �9�1 #tiktokleggings #amazonleggings #christmasgiftideas #foryoupage #amazongifts $20

foryoupage 這標籤沒有意義，不用分析。其他出現的標籤和對應的播放量是這樣的：

tiktokleggings，137Mamazonleggings，119Mchristmasgiftideas，453Mamazongifts，9.6M

假設我們一開始並不知道這個影片和這個爆款，我們需要怎麼挖掘這樣的影片，讓我們可以搶先別人一步呢？

步驟一 找出好物標籤

好物標籤，類似於抖音的 #好物種草，我們經營的平臺是亞馬遜或者獨立站，相關的標籤其實就是 amazon 或者 TikTok。

這裡以亞馬遜為例，假設我們都是在亞馬遜上賣貨，那麼，亞馬遜的標籤，就需要重點關注。

上述最大標籤 christmas gift ideas 其實並不是好物標籤，如果你在手機端隨意瀏覽這些影片會發現，裡面分享了很多的手工教程。tiktok leggings 這個標籤很火，但如果我們不做這個領域，其實也不知道的。

amazon leggings 是個好標籤，播放量很高，但是它在 amazon 的聯想搜尋裡找不出來，因為新增 #amazon 的人不一定新增 #amazonleggings，就造成了我們不知道原來 amazon leggings 也那麼火。

最後剩下的是最小標籤 amazon gifts ，這個標籤我們平時是不可能發現的，除非你就是做禮物的，很早就知道了那麼小的標籤。

那麼我們是不是就沒辦法發現爆品了？不是。

我們至少慶幸亞馬遜是最大的電商平臺，我們只需要關注 #amazon 大標籤下的影片即可。

沒有一款產品是靠一個網紅走火的，往往都是靠多個網紅合力把某款產品推到了巔峰。特別是種草類博主，他們為了流量，推薦的東西也不可能是那種冷門產品。

所以我們可以透過關注大標籤發現裡面潛在的爆品。

比如 leggings 這個產品在2020年4月的 #amazon 標籤下，就有 1.1M 讚的影片。如下圖所示。

如果我們在4月份知道這個產品會很火，豈不是早就吃上了流量紅利？所以得出的結論是，所有關於 #amazon 的標籤，我們都得關注。

如何透過 #amazon 這個大標籤找到下面的小標籤呢？比如 #amazonleggings ，傳統的在輸入框裡搜尋 amazon 很難出來。

我們可以複製所有 #amazonfinds 的影片文案，做詞頻分析。

用 tiktokfox.com 來實現資料下載。這個網站可以免費下載 TT 某標籤下，最多前300名的資料。

下載後的 CSV 檔案如下圖所示，第二列就是影片文案。

複製貼上資料裡的影片文案到線上詞頻分析網站（免費的可以用這個 http://www.writewords.org.uk/word_count.asp）

在搜尋結果中搜索 tiktok 或者 amazon ，就可以找出所有和該標籤相關的子標籤。

比如下圖，在詞頻分析結果頁面中搜索 tiktok 可以找到一個子標籤 tiktokmademebuyit，也是個好物標籤，把這個標籤也放入到你的日常觀察物件中。

我爬了 #amazon #amazonfinds 這兩個標籤的前300名影片，leggings 共出現了5次，如果我們做詞頻分析，也許可以發現，因為他屬於商品名稱。

但是因為我們使用免費版的詞頻分析工具，所以干擾資訊較多，如果能長期的用一個工具，裡面積累了足夠多的否定詞，也就是排除掉那些 do me I the 這裡的詞，分析結果那就更清楚了。

找到標籤之後，我們還需要做下一步。

步驟二

整理影片資料

第二步就是整理影片資料

如果我們一個個的看這些影片，就很浪費時間。所以我們需要賦予這些影片一個篩選機制，讓這個機制幫我們篩選掉那些沒有什麼用的內容，讓我們只看到希望看到的內容。

這套篩選機制也可以賦予一個高大上的名字：演算法。

我們的目的是：找出那些新發布，且一段時間內上升排名較快的影片。

我們試著分析一下 #amazonfinds 裡的排名情況，看看2月份有什麼新奇產品，值得關注。

我分別下載了1月11日和2月9日的資料，然後將他們都合併在一個 Excel 檔案裡。

把1月份的資料放在 Sheet1，簡稱“JAN”，2月份的資料放在 Sheet2，簡稱“FEB”。他們都相當於原始資料。我們在 Sheet3 開始設計我們的演算法。

2.1 賦予影片ID排名

我們分別在影片ID後插入一行，是這個影片對應的本月排名。如下圖。

我們可以在 Sheet3 裡把這兩者的影片 ID 和排名分別複製過來，用 Excel 裡的函式之王 VLOOKUP 來進行大量的引用和計算。

上圖解釋：紅色圈圈的意思是，FEB中的這個影片，在上個月的排名是57名，在這個月排名是12名，排名上升了45名。那麼，這個影片，我們就需要看一下。

給大家一個肯定會用到的公式，在 Sheet3 裡用 vlookup 找 A3 在第一頁對應的第五行資料，公式是：

=VLOOKUP(A3,Sheet1!$A$3:$AI$302,5,FALSE)

2.2 影片距離現在的天數

而太新的影片沒有經受過時間的考驗，也許只是曇花一現。所以我們得把握一個度。

原始資料裡，用到的是時間戳，不是我們正常人看的時間，所以我們需要把時間戳變為正常時間。

可以用這個批次線上轉化工具 http://tools.bugscaner.com/timestamp/

這裡注意下方的格式只需要 Y-M-D 這個日期格式就可以了，不需要時間。

上圖，我們算 FEB 的影片，距離現在的時間，現在是2月13日，直接減掉 FEB 真實時間即可。算出來之後就是最右邊的列。我們再用條件格式將某些資料標紅即可快速找到我們想要的較新的影片。

步驟三 發現產品

到這裡，我們有了兩個可以參考的值：一個是排名上升速度，一個是釋出時間距離現在的天數。

我們把他們分別用不同的顏色標註。下面來講我們的成果。

我們看第一個雙色標註的影片。左列黃色標註，指的是一個月內，排名上升了114名。右列紅色標註，指的是距離今天只發布了38天。這裡貼一下地址：https://www.tiktok.com/@theamazonbadger/video/6914325358686850306

（最下面那一欄，排名上升了14天，距離到現在釋出了105天，其實屬於比較穩定的內容，但它雖然用了 amazonfinds 這個標籤，內容卻是 ASMR，所以我們忽略掉。）

回到我們剛才發現的那個影片：

這是一個好物號分享的影片，一個用手機就可以操控自動開窗簾的小機器（美國人到底是有多懶）。

他的Bio引導大家去的是獨立站，搜尋關鍵詞，在亞馬遜上這個產品是這樣的，如下圖，原來是類目第一。

地址在這裡 www.amazon.com/dp/B08FXFTX67

在亞馬遜上似乎沒有同類產品，aliexpress裡也沒有，於是我在淘寶搜了一下，國內也是有類似的產品，不知道是否有英文版，如果有的話，也許可以試試 FBM 哈。

附：進一步最佳化演算法

這裡我都是手工算，而且因為精力有限，所以我只參考了兩個最簡單的緯度。我的構想裡，是需要參考更多緯度的。比如

贊播比：贊播比高的我們優先考慮。

藍V認證：藍V的粉絲很多，代表了可能是粉絲影響了資料，我們要找的是產品為導向的影片，所以藍V可能是減分項。

作品播放量和作者粉絲數的比值：透過這個比值來算這個影片是否算他作品裡的爆款，如果比值很大，證明這個作品影響力出了他的粉絲圈。應該優先考慮。

附屬標籤的相關度：比如上述的例子裡，有一個影片是 amazonfinds 和 asmr，帶有不相關購物標籤的影片，應該降權，不要出現在我們的待選列表裡。

相反，如果某個影片帶有 amazonbeauty 和 amazonfinds 之類的相關標籤，則此影片應該加分。