AI Automation – tìm trend xu hướng trên tiktok

Nỗi đau của doanh nghiệp

• Theo dõi trend và đối thủ trên TikTok bằng thao tác thủ công tốn quá nhiều thời gian: gõ từ khóa, lọc video, chụp số liệu, dán vào bảng tính; mỗi ngày phải lặp lại và rất dễ bỏ lỡ xu hướng mới.

• Dữ liệu phân tán, thiếu chuẩn: mỗi người lưu một kiểu (caption, hashtag, view, like, share, comment, follower), dẫn đến khó hợp nhất, khó so sánh theo ngày, và không thể dựng dashboard chính xác.

• Phản ứng chậm với thị trường: khi không có bảng dữ liệu cập nhật gần real‑time, team content và media chậm ra quyết định, trend “hạ nhiệt” trước khi kịp sản xuất nội dung.

• Khó chọn KOL/KOC: không có thước đo thống nhất để sàng lọc influencer theo ngách, engagement và độ phù hợp, nên việc tìm người hợp tác tốn công mà rủi ro cao.

Vấn đề cần ưu tiên xử lý

• Chuẩn hóa “điểm vào” bằng từ khóa hoặc danh sách từ khóa, lịch quét và ngưỡng số video mỗi lần, để dữ liệu đổ về ổn định và có thể lặp lại.

• Thiết kế schema Google Sheets có khóa định danh video rõ ràng, quy tắc khử trùng lặp và cột tính toán sẵn (ER, tốc độ tăng view) để dùng ngay cho phân tích.

• Tự động hóa vòng đời dữ liệu: tạo tác vụ quét, chờ snapshot, lấy kết quả, giải mã, ghi vào Sheets theo kiểu append/update; không để bước thủ công chen vào.

• Thiết lập kỷ luật dữ liệu và cảnh báo: khi số video theo từ khóa tăng đột biến hoặc ER trung bình vượt ngưỡng, phải có thông báo để team bám trend kịp thời.

Quy trình chi tiết thực hiện

• Bước 1 — Nhập từ khóa và kích hoạt

  • Người dùng nhập keyword hoặc chọn preset (ngách, sản phẩm, đối thủ).

  • Hệ thống sinh job name, session_id và đặt lịch chạy định kỳ (ví dụ mỗi 60–120 phút).

• Bước 2 — Gọi Bright Data để tạo snapshot

  • Gửi POST lên API Discover/Scraper của Bright Data với từ khóa, bộ lọc ngôn ngữ/quốc gia và giới hạn số video.

  • Lưu snapshot_id trả về cùng thời điểm tạo để đối soát.

• Bước 3 — Poll trạng thái

  • Mỗi 60 giây, gọi GET kiểm tra status theo snapshot_id.

  • Nếu chưa xong, tiếp tục chờ; nếu xong, chuyển sang bước tải dữ liệu.

• Bước 4 — Lấy và giải mã dữ liệu

  • Gọi endpoint lấy kết quả snapshot; parse các trường cần thiết:

    • video_id, video_url, caption, hashtags, publish_time

    • views, likes, shares, comments

    • creator_id, creator_username, creator_followers

    • sound_title, sound_id (nếu có)

    • keyword, snapshot_id, fetched_at

  • Chuẩn hóa định dạng số, ngày, hashtag (mảng → chuỗi phân tách).

• Bước 5 — Khử trùng lặp và tính toán

  • Dedupe theo video_id; nếu video đã tồn tại, update số liệu; nếu mới, append dòng mới.

  • Tính chỉ số:

    • Engagement rate ER=likes+comments+sharesmax⁡(1,views)ER=max(1,views)likes+comments+shares.

    • Tốc độ tăng view theo phiên Δviews=viewst−viewst−1Δviews=viewst−viewst−1 khi có bản ghi cũ.

  • Gắn nhãn “influencer_candidate” nếu followers và ER vượt ngưỡng cấu hình.

• Bước 6 — Ghi vào Google Sheets

  • Chọn chế độ appendOrUpdate:

    • Append cho video mới;

    • Update theo video_id cho video đã có.

  • Cột khuyến nghị: video_id, video_url, caption, hashtags, views, likes, shares, comments, ER, creator_username, creator_followers, keyword, snapshot_id, fetched_at, delta_views, influencer_candidate, note.

• Bước 7 — Báo cáo và cảnh báo

  • Tạo sheet “Daily Summary” bằng công thức/pivot: tổng video theo keyword, ER trung vị, top 20 video tăng nhanh.

  • Gửi cảnh báo khi: ER trung vị của keyword tăng > x%, số video mới theo giờ vượt ngưỡng, hoặc xuất hiện creator vượt ngưỡng followers + ER.

• Bước 8 — Mở rộng sử dụng

  • Bảng “Influencer Hub” lọc creator theo niche/ER/followers để outbound.

  • Bảng “Trend Radar” xếp hạng hashtag theo ER trung vị và tốc độ ra video mới.

Ưu nhược điểm của giải pháp

Ưu điểm

• Nhanh và nhất quán: từ keyword đến dữ liệu sạch trong Sheets chỉ 10–15 phút cài đặt, sau đó chạy theo lịch không cần thao tác thủ công.

• Chuẩn hóa phân tích: schema thống nhất, có chỉ số ER và delta views, hỗ trợ dashboard, lọc trend, sàng lọc influencer ngay lập tức.

• Mở rộng dễ dàng: thêm keyword/ngách mới không đổi kiến trúc; chỉ cần tăng lịch chạy hoặc hạn mức kết quả.

Nhược điểm

• Phụ thuộc chất lượng keyword: từ khóa quá rộng dẫn đến nhiều video “nhiễu”; cần danh sách phủ định hoặc tập trung theo hashtag/ngách.

• Giới hạn hạ tầng/API: khi tăng tần suất/lưu lượng, cần quản lý quota và backoff; thêm cảnh báo khi job lỗi để không bỏ lỡ phiên.

Kết qủả đạt được sau khi áp dụng (có số liệu cụ thể)

• Tiết kiệm thời gian: nếu truy vết thủ công 30–45 phút/keyword/ngày, workflow tự động rút còn 3–5 phút kiểm tra, tiết kiệm 25–40 phút/keyword/ngày; với 10 keyword là 4–7 giờ/tuần.

• Tăng độ bao phủ trend: lịch quét mỗi 2 giờ giúp phát hiện sớm 80–90% video mới theo từ khóa trong ngày làm việc, thay vì “mò” tay vài lần rời rạc.

• Sàng lọc influencer nhanh: với ngưỡng followers ≥ 20.000 và $ER\ge 3\%$, danh sách ứng viên hợp tác được trích thẳng ra sheet “Influencer Hub”; thông thường 2–5% creator trong dữ liệu đáp ứng tiêu chí mỗi tuần.

• Cải thiện quyết định nội dung: dashboard ER theo hashtag/keyword giúp đội nội dung chọn 2–3 chủ đề có ER cao nhất trong ngày, rút ngắn chu kỳ từ phát hiện → sản xuất → đăng tải xuống còn 24–48 giờ.

Gợi ý triển khai nhanh

• Preset keyword theo ngách và loại trừ từ khóa gây nhiễu; đặt hạn mức kết quả/phiên để kiểm soát chi phí.

• Khai báo cột “run_id” hoặc “session_id” = ngày_giờ_keyword để so sánh phiên và vẽ biểu đồ tốc độ.

• Thêm worksheet “Lookup” chứa ngưỡng ER, min_followers, min_views để thay đổi tiêu chí mà không cần sửa workflow.

• Khi cần near real‑time, giảm interval poll xuống 30–60 giây và rút ngắn khoảng cách giữa các phiên xuống 1 giờ cho các keyword nóng.

Với workflow “TikTok Keyword → Google Sheets (Bright Data)”, chỉ cần nhập keyword là có ngay bản đồ dữ liệu TikTok cập nhật, có chỉ số hành động sẵn, phục vụ nghiên cứu trend, phân tích đối thủ, săn influencer và ra quyết định nội dung nhanh hơn.