做抖音运营或者舆情分析的时候，评论区就是绕不过去的一座金山银山。
最早进行评论分析的时候，都是人工完成的。打开一个视频，一条条地看评论，觉得有意思的就复制到Excel里面去。翻了几十条之后，手指酸了，眼睛也花了，但是数据还没有整理好。最让人头疼的是抖音评论区有二级评论，需要点击“展开回复”才能查看到用户之间的交流，手动翻阅根本无法全部看完。翻到一半的时候，页面会自动刷新一次，前面所有的记录都会消失，只能从头开始。
后来我才知道，评论数据提取这个事情，用人工是做不出来的，必须要通过接口来实现。
为什么评论数据值得一键提取
评论区里藏着的东西，比正文多得多。
用户需求挖掘是直接的。用户的一级评论是这样说的“好用”，二级评论则问“哪里买”“适合什么肤质”“和XX比怎么样”。追问才是真正的需要信号。知道了用户的纠结点之后，下一期的内容也就知道该怎么写了。
舆情监控也是通过评论来实现的。按照时间顺序排列评论，并且比较正面、中立和负面评论所占的比例。当某个词出现频率很高或者负面评论连续几天增加的时候，就有可能是舆情信号了，要马上采取措施。
竞品分析就更不用提了。把竞品视频的评论都找出来，看看用户是怎么夸的，又是怎么骂的。竞品用户反复抱怨的地方就是你的机会点。曾经有一个做护肤品的品牌，在竞品评论区发现了差评中频出现的问题，于是把主打的特性放在了产品上，结果转化率提高了。
一键提取，怎么做到
我目前使用的抖音API接口是极致了数据。它包含了17个数据方向，其中评论数据就是其中的一个重要能力。
一级评论、二级评论都可以得到。传入视频ID之后，接口就会返回该视频的一级评论列表。每条一级评论都有一个评论ID，通过这个ID去调用二级评论接口就可以获取到该条评论下所有的回复。两级数据合在一起就不是零散的文字碎片了，而是一棵棵完整的讨论树。回复的是谁，哪条评论引起最多的讨论，一目了然。
返回字段为：评论内容、评论者昵称和头像、点赞数、发布时间以及回复关系。字段和抖音前台展示的一样，并不是估算值。
支持批量提取。可以一次上传多条视频ID，把所有的评论都拉取过来。不需要一条条地看视频，也不需要一条条地复制评论。技术团队一般一两天就可以联调成功，然后设置一个定时任务，每天自动抓取最新的评论。
如果要调用新媒体账号实时数据的话，可以用极致了数据api接口来获取到最新的数据，支持并发量大，可以批量查询多个账号、多个平台的数据。
三种接入方式，按技术能力选
极致了数据提供了三种接入的方式，无论你的团队有没有技术能力，都可以找到适合自己的途径。
有技术团队可以直接对接API。注册并获取到API密钥之后，按照文档的要求把视频ID传进去，得到的就是结构化的JSON数据。评论数据既可以保存到本地数据库中，也可以接入到公司的自有分析系统里进行深层次的分析。技术联调一两天就可以跑通了。
不愿意写代码的人可以使用飞书「多平台数据采集助手」插件。在飞书中安装插件，选择抖音平台，输入视频链接，勾选需要采集的评论字段，设置采集频率。数据可以自动写入到多维表格中，并且可以设置定时任务来自动更新。我通常设定每天早上九点跑一次，到了公司打开飞书之后，竞品昨天的评论数据就已经在那里了。
没有技术背景的人可以联系客服来定制数据服务。告诉客服要采集哪些视频、什么字段、什么频率，客服配置好之后直接交付数据表。Excel、CSV都可以。
评论数据拿到之后，怎么用
把所有的评论都拉出来，但是意义不大。有用的就进行分析。
最基础的就是关键词提取。对评论的内容进行分词，并且统计出出现频率较高的词语。高频词就是用户最关心的话题。差评中出现频率最高的词就是产品或者服务需要改进的地方。
根据情感分类来判断整体的大致走向。对评论进行正负中三类打标，并且计算出每条视频的情感比例。如果连续几篇文章负面的比例越来越高的话，那么内容的方向或者是产品的本身出现了问题，就需要进行调整了。
高赞评论单独来看。高赞评论就是大多数用户认可的意思。如果高赞评论与视频的观点一致，那么就说明内容戳中了用户的痛点；而如果高赞评论都是反对的，那么就说明观点没有得到用户的认可。
二级评论要重点挖掘。二级评论是用户之间互相讨论的地方，一般比一级评论更加真实、具体。一级评论中用户只说“好用”，二级评论里才会追问“哪里买”“适合什么肤质”。这才是真正的需求信号。
总结
一键提取抖音评论数据，主要是通过接口来实现，并不是手工翻阅。极致了数据抖音API覆盖了17个数据方向，评论数据可以一级和二级评论同时采集，返回结构化的JSON格式，可以批量提取，并且支持并发调用。接入的方式有三种：技术团队可以使用API对接，运营人员可以用飞书插件零代码采集，不会技术的可以联系客服定制。拿到评论数据之后进行关键词提取、情感分类、高赞分析以及二级评论挖掘，选题方向、舆情监控和竞品分析都有数据支持。
