[中文]

用途:

获取抖音创作者的直播场次历史记录

查看指定时间范围内的所有直播场次数据

支持查询正在进行的直播和历史直播记录

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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）

start_date: 开始日期，格式为 YYYY-MM-DD（必填，例如: "2025-09-11"）

end_date: 结束日期，格式为 YYYY-MM-DD（必填，例如: "2025-10-11"）

limit: 每页数量限制，默认400，最多400条

need_living: 是否包含正在直播的场次（0=不包含, 1=包含，默认1）

download: 是否下载（0=不下载, 1=下载，默认0）

返回数据说明:

返回直播场次历史记录列表，数据位于 data.data.series 数组中，每个场次包含以下信息：

基本信息:

roomID: 直播间ID

roomTitle: 直播标题

coverUri: 直播封面图片URL

startTime: 开始时间（格式: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"）

endTime: 结束时间（格式: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"）

liveDurationWithoutPause: 直播时长（不含暂停时间，格式如: "1分钟5秒"）

playStatus: 播放状态（4=已结束）

流量数据:

watchCnt: 总观看人次

serverWatchUcntTdDirect: 直接观看用户数（来自服务端统计）

pcu: 峰值同时在线人数（Peak Concurrent Users）

liveServerWatchDurationTdPavg: 平均观看时长

互动数据:

serverLikeCntTd: 点赞数

clientCommentUcntTd: 评论用户数

liveNewFollowUcnt: 新增关注数

消费/转化数据:

liveConsumeUcnt: 消费用户数

liveFansConsumeUcntTd: 粉丝消费用户数

roomLiveEarnScore: 直播收益积分

数据价值:

历史回顾: 查看所有直播场次的完整记录

数据对比: 对比不同场次的表现差异

趋势分析: 分析直播效果的变化趋势

优化方向: 找出高转化场次的共同特点

时间规划: 根据历史数据优化直播时间

内容策略: 根据不同主题的效果调整内容

应用场景:

定期复盘: 每周/每月查看直播数据进行总结

效果评估: 评估不同时段、不同主题的直播效果

数据报表: 生成直播数据报表供团队分析

策略优化: 基于历史数据制定下一步直播策略

KPI追踪: 追踪直播相关的关键指标完成情况

趋势预测: 预测未来直播的潜在表现

注意事项:

时间范围: 建议查询时间不超过3个月，避免数据量过大

数量限制: 单次最多返回400条记录

数据延迟: 直播数据可能有1-2小时的延迟

正在直播: 设置need_living=1可以查看当前正在进行的直播

Cookie有效性: 确保Cookie未过期，否则无法获取数据

日期格式: 必须使用YYYY-MM-DD格式，如2025-09-11

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[English]

Purpose:

Get Douyin creator's live room history list

View all live session data within a specified time range

Support querying ongoing and historical live sessions

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)

start_date: Start date in YYYY-MM-DD format (required, e.g., "2025-09-11")

end_date: End date in YYYY-MM-DD format (required, e.g., "2025-10-11")

limit: Limit per page, default 400, max 400

need_living: Include ongoing live sessions (0=No, 1=Yes, default 1)

download: Download flag (0=No download, 1=Download, default 0)

Return Data Description:

Returns a list of live session history, data is located in data.data.series array, each session includes:

Basic Info:

roomID: Live room ID

roomTitle: Live title

coverUri: Live cover image URL

startTime: Start time (format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss")

endTime: End time (format: "YYYY-MM-DD HH:mm:ss")

liveDurationWithoutPause: Duration without pause (format: "1 minute 5 seconds")

playStatus: Play status (4=Ended)

Traffic Data:

watchCnt: Total watch count

serverWatchUcntTdDirect: Direct watch user count (from server statistics)

pcu: Peak Concurrent Users

liveServerWatchDurationTdPavg: Average watch duration

Engagement Data:

serverLikeCntTd: Likes count

clientCommentUcntTd: Comment user count

liveNewFollowUcnt: New followers count

Consumption/Conversion Data:

liveConsumeUcnt: Consuming user count

liveFansConsumeUcntTd: Fan consuming user count

roomLiveEarnScore: Live room earn score

Data Value:

History Review: View complete records of all live sessions

Data Comparison: Compare performance across sessions

Trend Analysis: Analyze changes in live performance

Optimization: Identify common traits of high-conversion sessions

Time Planning: Optimize live timing based on historical data

Content Strategy: Adjust content based on theme performance

Use Cases:

Regular Review: Weekly/monthly live data summary

Effect Evaluation: Evaluate performance by time and theme

Data Reports: Generate reports for team analysis

Strategy Optimization: Develop strategies based on data

KPI Tracking: Track live-related KPIs

Trend Prediction: Predict future live performance

Notes:

Time Range: Recommended not to exceed 3 months

Quantity Limit: Max 400 records per request

Data Delay: 1-2 hours delay possible

Ongoing Live: Set need_living=1 to include current live

Cookie Validity: Ensure Cookie is not expired

Date Format: Must use YYYY-MM-DD format

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[示例/Example]

{
    "cookie": "Your_Cookie_Here",
    "start_date": "2025-09-11",
    "end_date": "2025-10-11",
    "limit": 400,
    "need_living": 1,
    "download": 0
}

返回数据示例/Response Example:

{
    "data": {
        "code": 0,
        "componentID": "",
        "data": {
            "series": [
                {
                    "clientCommentUcntTd": "0",
                    "coverUri": "https://p3-webcast-sign.douyinpic.com/...",
                    "endTime": "2025-11-20 13:52:20",
                    "liveConsumeUcnt": "1",
                    "liveDurationWithoutPause": "1分钟5秒",
                    "liveFansConsumeUcntTd": "1",
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                    "liveServerWatchDurationTdPavg": "0.5666666666666667",
                    "pcu": "1",
                    "playStatus": "4",
                    "roomID": "75746809889xxxxxx",
                    "roomLiveEarnScore": "1",
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                    "serverLikeCntTd": "0",
                    "serverWatchUcntTdDirect": "1",
                    "startTime": "2025-11-20 13:51:15",
                    "watchCnt": "1"
                }
            ]
        },
        "meta": ""
    }
}

数据解读/Data Interpretation:

watchCnt: 总观看人次，反映直播的曝光度和吸引力

pcu: 峰值同时在线人数（Peak Concurrent Users），反映直播的热度峰值

liveServerWatchDurationTdPavg: 平均观看时长，反映内容的吸引力

liveNewFollowUcnt: 新增关注数，反映直播的转粉效果

roomLiveEarnScore: 直播收益积分，反映直播的收益能力

liveConsumeUcnt/liveFansConsumeUcntTd: 消费用户数/粉丝消费用户数，反映直播的转化能力

互动率: (serverLikeCntTd+clientCommentUcntTd)/watchCnt，反映用户活跃度

优化建议/Optimization Suggestions:

高峰分析: 分析pcu最高出现的时间点，强化该时段的内容

留存优化: 提升liveServerWatchDurationTdPavg平均观看时长，增加内容的连贯性和吸引力

互动引导: 在直播中增加互动环节，提升serverLikeCntTd点赞数、clientCommentUcntTd评论数

转粉策略: 在直播中适时引导关注，提升liveNewFollowUcnt新增关注数

消费转化: 分析高roomLiveEarnScore场次的特点，优化直播策略

时间选择: 根据历史数据选择watchCnt观看人次最多的时段开播

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Body Params application/jsonRequired

Example

{
    "cookie": "Your_Cookie_Here",
    "start_date": "2025-09-11",
    "end_date": "2025-10-11",
    "limit": 400,
    "need_living": 1,
    "download": 0
}

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