網紅 Seeding 的本質
企業存在的目的就是獲利。而獲利來自於將 原材料組合成具有功能性的產品或服務，並賦予其高於成本的價值， 透過銷售來實現。 研究員與開發者負責打造理想的產品， 而行銷（marketing） 的角色則是向市場傳達「這個產品的存在」， 提供直接的使用體驗或間接的品牌體驗， 並在消費者心中留下有吸引力的印象，以引導購買或再次購買。 在這過程中，利用具有影響力者的聲音，就是 網紅 Seeding。
Seeding 字面意思就是「播種」。 將產品（種子）寄給網紅，期待他們自發性地創作內容， 讓自然的病毒擴散效果「成長」。
傳統行銷通常以 B2B（企業對企業）與 B2C（企業對消費者）解釋市場結構， 但網紅合作並不屬於直接向個人推銷的舊式模式， 也不是面向企業的模式，而是現代行銷中非常獨特的一個領域。
TikTok 網紅 Seeding 工作
在 Seeding 工作中，我認為有兩個重點：
- 對方是否有可能性接受合作提案 （尤其是無償合作時，大型帳號通常不會接受）
- 該網紅是否有能力為品牌帶來足夠的用戶反應 （近期觀看趨勢、內容風格、與品牌方向的一致性等）
有償合作因為有金錢報酬，所以接受率較高。 但無償合作就算能拿到免費產品， 製作影片本身仍然是額外的工作量， 也會影響創作者的形象， 因此接受難度比想像中高很多。
個人的困難
做這份工作已經一年半了。
我會先透過 Google 搜尋關鍵字，大量蒐集網紅頁面鏈結，
接著用我自己寫的程式排除與過往合作者的重複，
然後逐一點開每個鏈結、手動判斷內容品質。
用這種方式，我大約 4 小時能整理 50 人，如果效率很好，最多可達 80 人。
之後發送 DM，通常會有 1～2 人、最多 3～4 人給出正面回覆。
說白了，我每天都在做一種會讓人覺得「唉…又是廣告訊息」的工作。
但沒辦法——行銷本來就是這樣。
從這流程來看，確實有一些部分似乎能自動化。但現實並不容易。
可以完全自動化的部分
首先，蒐集網紅頁面的鏈結在技術上可以自動化，
而且不會對 TikTok 伺服器造成額外負擔。
在 Google 搜尋相關關鍵字時加上
site:tiktok.com，
在「短影片」分類中展開所有結果，
再利用 Chrome 擴充工具 Link Grabber，
就能一次取得畫面上所有的鏈結。
這個過程只是擷取瀏覽器中已載入的 HTML 鏈結，
不會產生額外流量。
換句話說，不會增加 TikTok 伺服器負擔。
本質上只是重新整理 Google 已經爬取並呈現的資訊。
後續將蒐集到的鏈結（
https://www.tiktok.com/@user/videos/...）
清洗、排重，也能用簡單的 Python 腳本合法、安全地自動化。
問題在於讀取網紅的個人資料（＝產生流量）
但行銷人員真正需要的並不是「鏈結」本身，
而是點進鏈結後載入的「實際資料」——
例如粉絲數、近期影片數量、內容風格、觀看／按讚趨勢、聯繫方式等。
為了查看這些資訊，最終必須連到 TikTok 的伺服器，
而這會產生請求流量。
TikTok 會偵測異常行為（請求過快、短時間大量重複請求），
並進行暫時限制或封鎖存取，
以阻止自動化。
因此，完全自動化幾乎不可能，
而只要提高速度就會立刻被限制。
（甚至同時開多個鏈結，都有可能立刻被節流。）
所以很難把所有流程全部自動化，
同時也會產生「技術上允許到什麼程度？」的疑問。
我很喜歡這份工作，也希望能更有效率地完成，
但技術上的限制非常明顯，有時確實會令人沮喪。
下一篇文章中，我會探討這個問題是否能從根本解決
（行銷真的只能是重複性的勞動嗎？）
以及現有的網紅分析工具
是如何收集到如此龐大的資料量的。