[中文]

用途:

获取抖音作品的观看趋势分析数据

了解用户在观看作品时的行为模式

帮助创作者优化视频内容结构和节奏

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请求体参数:

cookie: 用户的抖音创作者平台Cookie（必填，在请求体中传输）

item_id: 作品ID（必填）

analysis_type: 分析类型（可选，默认为1）

1: 留存分析 - 显示用户在各个时间点的留存情况

2: 点赞分析 - 显示用户在各个时间点的点赞情况

7: 跳出分析 - 显示用户在各个时间点的跳出情况

分析类型说明:

留存分析 (analysis_type=1):

展示观众在视频各时间点的留存比例

留存率越高，说明该时间段内容越吸引人

注意: 播放量超过200后，数据更准确

适合分析：哪些片段吸引观众持续观看

点赞分析 (analysis_type=2):

展示观众在视频各时间点的点赞比例

点赞率高的时间点说明该片段特别受欢迎

适合分析：哪些片段最能引发用户互动

跳出分析 (analysis_type=7):

展示观众在视频各时间点的跳出比例

跳出率高的时间点可能存在内容问题

适合分析：哪些片段导致观众离开

返回数据说明:

analysis_trend: 趋势分析数据

current_item: 当前作品的数据点列表

key: 时间点（格式：mm:ss，如 "00:05" 表示第5秒）

value: 该时间点的比例值（0-1之间的小数）

similar_author: 同类作者的平均数据（用于对比）

key: 时间点

value: 同类作者在该时间点的平均比例

数据价值:

内容优化: 识别观众流失的关键时间点

节奏调整: 优化视频的起承转合节奏

对比分析: 与同类作者对比，找出差距和优势

A/B测试: 测试不同版本的内容效果

登录抖音创作者平台 (https://creator.douyin.com)

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[English]

Purpose:

Get Douyin item watch trend analysis data

Understand user behavior patterns while watching the item

Help creators optimize video content structure and pacing

This API requires users to provide valid Douyin Creator Platform Cookie

Use POST method, Cookie is transmitted in request body, more secure

Request Body Parameters:

cookie: User's Douyin Creator Platform Cookie (required, transmitted in request body)

item_id: Item ID (required)

analysis_type: Analysis type (optional, default is 1)

1: Retention Analysis - Shows user retention at each time point

2: Like Analysis - Shows user like behavior at each time point

7: Bounce Analysis - Shows user bounce rate at each time point

Analysis Type Description:

Retention Analysis (analysis_type=1):

Shows viewer retention rate at various video time points

Higher retention means more engaging content at that moment

Note: Data is more accurate when views exceed 200

Good for: Identifying which segments keep viewers watching

Like Analysis (analysis_type=2):

Shows viewer like rate at various video time points

Higher like rate indicates particularly popular segments

Good for: Identifying segments that drive user engagement

Bounce Analysis (analysis_type=7):

Shows viewer bounce rate at various video time points

High bounce rate indicates potential content issues

Good for: Identifying segments that cause viewers to leave

Return Data Description:

analysis_trend: Trend analysis data

current_item: Data points for current item

key: Time point (format: mm:ss, e.g., "00:05" for 5 seconds)

value: Proportion at this time point (decimal between 0-1)

similar_author: Average data from similar authors (for comparison)

key: Time point

value: Average proportion at this time point

Data Value:

Content Optimization: Identify key drop-off points

Pacing Adjustment: Optimize video rhythm and flow

Comparative Analysis: Compare with similar creators to find gaps

A/B Testing: Test different content versions

Open browser developer tools (F12)

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[示例/Example]

{
    "cookie": "Your_Cookie_Here",
    "item_id": "7559536212910853422",
    "analysis_type": 1
}

返回数据示例/Response Example:

{
    "analysis_trend": {
        "current_item": [
            {
                "key": "00:00",
                "value": 0.2653
            },
            {
                "key": "00:01",
                "value": 0.2653
            },
            {
                "key": "00:05",
                "value": 0.0272
            },
            {
                "key": "00:10",
                "value": 0.1429
            }
        ],
        "similar_author": [
            {
                "key": "00:00",
                "value": 0.1594
            },
            {
                "key": "00:01",
                "value": 0.2229
            }
        ]
    },
    "status_code": 0,
    "status_msg": ""
}

数据解读/Data Interpretation:

留存分析 (Retention):

value 值表示该时间点的留存比例

数值越高表示越多观众看到这个时间点

对比 current_item 和 similar_author 可以看出作品表现

留存曲线下降陡峭说明内容吸引力不足

点赞分析 (Like):

value 值表示该时间点的点赞比例

数值越高表示该时间段内容越能引发点赞

点赞高峰通常出现在高潮、反转、笑点等位置

可以帮助识别最有价值的内容片段

跳出分析 (Bounce):

value 值表示该时间点的跳出比例

数值越高表示越多观众在此时离开

跳出率高的时间点需要重点优化

开头几秒的跳出率尤其重要

优化建议/Optimization Suggestions:

前3秒黄金法则: 确保开头吸引眼球，降低初期跳出

节奏把控: 在留存率下降前插入高潮或转折

时长优化: 根据留存曲线调整视频时长

点赞热点: 在点赞率高的时间段前后放置核心内容

对标学习: 参考 similar_author 数据优化内容

持续测试: 不同类型内容的最佳节奏不同

注意事项/Notes:

播放量超过 200 后，留存分析数据更准确

数据可能有延迟，建议作品发布一段时间后查看

结合其他指标（完播率、互动率）综合分析

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Authorization: Bearer ********************

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Example

{
    "cookie": "Your_Cookie_Here",
    "item_id": "7559536212910853422",
    "analysis_type": 1
}

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