導入前の課題
- インフルエンサーごとのフォロワー数をブラウザで一件ずつ確認しており、担当者の作業時間が膨大だった
- 過去推移を残せておらず、「いつどれくらい伸びたか」を定量的に把握しづらかった
- 案件ごとに起用候補を比較する際、都度スクリーンショットやメモを探す必要があり、判断に時間がかかっていた
導入したシステム
TikTokのプロフィールページに自動アクセスし、フォロワー数などの指標を取得して保存する仕組みを構築しました。
- Playwrightを用いたブラウザ自動操作で、指定リストのプロフィールページを巡回
- フォロワー数などの情報を取得し、データベースに自動保存
- Google Cloud Run上でDockerコンテナとして稼働し、スケジュール実行が可能な構成
- 簡易Web UIから、最新値と過去推移を一覧・検索できる画面を提供
導入後の効果
- 手動でのフォロワー数チェックがほぼ不要になり、担当者の運用工数を大きく削減
- 日次でフォロワー数が蓄積されることで、成長スピードや案件前後の変化を定量的に把握可能に
- 案件候補の比較時に、「現時点」と「過去推移」の両方を踏まえた起用判断がしやすくなった
開発のポイント
- 取得対象のアカウント数や実行頻度に応じてコストが変動するため、Cloud Runの従量課金モデルを前提に設計
- ブラウザ自動操作の安定性を高めるため、待機条件やリトライロジックを丁寧にチューニング
- 最初は「必要最低限の指標」に絞り、運用しながら取得項目を追加できる拡張性を確保