[中文]

用途:

获取抖音作品的弹幕分析数据

了解观众在视频各个时间点的弹幕互动情况

帮助创作者识别视频中的热点片段和观众反应

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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）

返回数据说明:

返回作品的弹幕分析数据，包括：

bullet_distribution: 弹幕分布数据

time_point: 时间点（秒）

percentage: 该时间点弹幕占总弹幕的百分比

hot_words: 热门弹幕词汇

word: 弹幕词汇

sentiment: 情感倾向（正面/负面/中性）

total_count: 弹幕总数

peak_time: 弹幕高峰时间点

注意: 如果返回空数据或弹幕数量为0，说明该作品目前没有弹幕数据，可能原因：

作品刚发布，还没有观众发送弹幕

作品类型不适合弹幕互动

弹幕功能未开启

数据价值:

热点识别: 识别观众最感兴趣的视频片段

情感分析: 了解观众对内容的情感反应

互动优化: 在高弹幕区域优化内容呈现

内容改进: 根据弹幕反馈调整后续内容

应用场景:

内容优化: 找出观众最喜欢的片段，在后续视频中强化类似内容

节奏调整: 弹幕密集的时间点说明内容吸引人，可以延长类似内容时长

情感把控: 通过弹幕情感分析了解观众真实反应

互动设计: 在弹幕高峰处设计互动环节，提升参与度

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[English]

Purpose:

Get Douyin item bullet (danmaku) analysis data

Understand audience bullet interaction at various video time points

Help creators identify hot segments and audience reactions

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)

Return Data Description:

Returns item bullet analysis data, including:

bullet_distribution: Bullet distribution data

time_point: Time point (seconds)

percentage: Percentage of bullets at this time point

hot_words: Popular bullet words

word: Bullet word

sentiment: Sentiment orientation (positive/negative/neutral)

total_count: Total bullet count

peak_time: Peak time point for bullets

Note: If empty data or zero bullets returned, it means there is currently no bullet data for this item, possible reasons:

Item was just published and no viewers have sent bullets yet

Item type is not suitable for bullet interaction

Bullet feature is not enabled

Data Value:

Hot Spot Identification: Identify video segments with highest audience interest

Sentiment Analysis: Understand audience emotional reactions to content

Interaction Optimization: Optimize content presentation in high-bullet areas

Content Improvement: Adjust future content based on bullet feedback

Application Scenarios:

Content Optimization: Find favorite segments and reinforce similar content

Pacing Adjustment: Dense bullet areas indicate engaging content, extend similar segments

Emotion Control: Understand genuine audience reactions through bullet sentiment

Interaction Design: Design interactive elements at bullet peaks to boost engagement

Open browser developer tools (F12)

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[示例/Example]

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

返回数据示例/Response Example:

{
    "bullet_distribution": [
        {
            "time_point": 5,
            "count": 328,
            "percentage": 15.2
        },
        {
            "time_point": 12,
            "count": 562,
            "percentage": 26.1
        },
        {
            "time_point": 18,
            "count": 445,
            "percentage": 20.6
        }
    ],
    "hot_words": [
        {
            "word": "哈哈哈",
            "count": 156,
            "sentiment": "positive"
        },
        {
            "word": "精彩",
            "count": 98,
            "sentiment": "positive"
        },
        {
            "word": "学到了",
            "count": 76,
            "sentiment": "positive"
        }
    ],
    "total_count": 2156,
    "peak_time": 12,
    "status_code": 0,
    "status_msg": ""
}

数据解读/Data Interpretation:

弹幕分布 (Bullet Distribution):

time_point 显示哪个时间点弹幕最密集

count 越高表示该片段越引起观众共鸣

percentage 帮助识别弹幕集中度

多个弹幕高峰说明视频有多个精彩片段

热门词汇 (Hot Words):

高频正面词汇（如"精彩"、"学到了"）说明内容质量好

负面词汇可能揭示内容问题点

疑问词汇（如"为什么"）可能是用户困惑点

总弹幕数 (Total Count):

弹幕数量反映视频互动热度

相对播放量的弹幕率可以衡量内容吸引力

持续增长说明内容有长尾效应

优化建议/Optimization Suggestions:

强化高峰: 在弹幕高峰时间点前后强化内容质量

延长精彩: 延长弹幕密集片段的时长，满足观众期待

回应反馈: 根据热门词汇调整内容方向

引导互动: 在弹幕较少的时间点添加引导性内容

情感共鸣: 多设计能引发正面情感的片段

问题解答: 针对疑问类弹幕在后续视频中解答

注意事项/Notes:

弹幕数据可能有延迟，建议作品发布一段时间后查看

弹幕分析需要一定的样本量才准确，新作品可能数据不足

结合其他指标（互动率、完播率）综合分析效果更好

不同类型内容的弹幕特点不同，需要针对性分析

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    "item_id": "7559536212910853422"
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