あらゆるニッチにフィットするクリエイターを10分以内に見つけることができます — TikTokの探し方さえ知っていれば。あなたがソーシャルメディアマネージャー、成長マーケター、コミュニティリード、またはクリエイターであるなら、その苦労をすでに知っているでしょう: ネイティブ検索は浅く、コメントやDMを掘り下げるのは手動で消耗的で、キャンペーン全体で候補者を追跡するのは不可能に思えます。これらの制限は、トレンドの見逃し、無駄なアウトリーチ、キャンペーンの速度遅延を意味します。
この2026年のプレイブックがそれを解決します。中には、コピーして使える検索クエリ、エクスポートと組織化のワークフロー、すぐに使えるアウトリーチテンプレート、コメントとDMファネルを拡大するための実践的なオートメーションSOPがあります。クリエイターを見つけ、結果をキャプチャしてエクスポートし、スケールに合わせたパーソナライズアウトリーチをし、成果を測定するための具体的なステップを学んでください — 散在する発見を繰り返し可能で測定可能なキャンペーンに変えるためのすべてがここにあります。
成長チームにとってTikTok検索が重要な理由（概要）
前述の通り、TikTok検索はネイティブ検索ボックスを超えた複数の面に広がっています。このセクションでは、それらの面を独自の発見チャンネルとして扱うことがなぜ高い影響を持つ成長のレバーとなるのかに焦点を当てています: 問い合わせを繰り返し可能、スコア可能、自動化可能にすることで、受動的な発見を予測可能な成果に変えます。
体系的な検索は、受動的な発見を予測可能な結果に変える成長のレバーです。繰り返し可能なクエリとフィルターを使って、チームは次のことが可能になります:
トレンドが主流になる前に捉え、コンテンツをブリーフに織り込む
コメントでのUGC、製品の言及、感情を見つける
アクション可能なリードでアウトリーチリストと資格パイプラインを埋める
実践的なヒント: 1つの目的につき1つの定型クエリを構築する。クリエイターアウトリーチには、ニッチ、フォロワー範囲、エンゲージメント閾値からのキーワードを含める。トレンド観察には、毎週トップ20ハッシュタグと急浮上するサウンドを監視します。結果をシートまたはCRMにエクスポートし、意図でタグ付けする。
このチュートリアルは、一度きりの見た目を超えて進みます。手動での探しをする代わりに、SOP、クエリテンプレート、オートメーションパターンを取得し、発見を測定可能なキャンペーンに変えます。例えば、発見ワークフローはブランドの言及をフラグ付けし、BlablaにルートしてAIによる返信とモデレーションを行い、暖かい会話を自動会話経由で販売にエスカレーションします。そのループにより、チームは発見からコンバージョンへのメトリクスを測定し、迅速に改善します。
成功を測るには、KPIの小さなセットを活用します: 発見からアウトリーチの割合、応答時間、DMからリードへの変換率、クリエイター駆動売上からの平均契約価値。実践的なSOP: 保存したクエリを毎日実行する、意図別に結果をタグ付けする、アウトリーチオーナーに割り当て、Blablaを使ってコメントとDMをスマートリプライで自動的に資格付けする; エクスポートされたタグはCRMにフィードされ、発見の各ステップが測定可能なキャンペーンステージとして最適化されます。
TikTokのネイティブ検索: ビデオ、ハッシュタグ、サウンド、ロケーションの見つけ方
TikTok検索がなぜ重要であるかを理解したので、続いてTikTokのネイティブ検索面を通して、効率的にビデオ、ハッシュタグ、サウンド、ローカルコンテンツを見つける方法を見てみましょう。
ステップバイステップ: 検索バーとタブ行（トップ、ユーザー、ビデオ、サウンド、LIVE）を使用して結果を絞り込みます。実践的なフロー:
キーワード（ビデオ）検索:「サステナブルファッション」のような短いフレーズを入力し、ビデオタブを開きます。結果には一致するクリップが示されます; 並べ替えを使用して関連性とアップロード日を切り替えます。これはトレンド例を探し回ったり、トピックを言及するUGCを探したりする際に使用します。
ハッシュタグ検索: #を前置します（例えば、「#開封」）。ハッシュタグページはボリュームメトリクス、トップおよび最近のビデオ、関連タグを提供します—キャンペーンのアイデア化とハッシュタグのリーチを計測するのに役立ちます。
サウンド検索:サウンドの名前を入力してサウンドタブを開き、そのオーディオを使用しているすべてのビデオを表示します。サウンド検索は、再現可能なフォーマットとトレンドをすでに採用しているクリエイターを発見するために使用します。
TikTok内でフィルターとオペレーターを使用する: 検索を実行した後、フィルターをタップして絞り込みます。一般的なフィルターの組み合わせとその使用時期:
関連性/アップロード日で並び替え:関連性は高いエンゲージメントまたはアルゴリズムの選択を見つけます; アップロード日は最新の投稿を浮かび上がらせ、新しいトレンドを追跡するためにアップロード日を使用します。
ビデオの長さ:短め vs 長めは軽量UGC vs 深掘りレビューを求める場合に役立ちます。
オリジナルサウンド:カスタムオーディオを使用しているビデオを見つけるためのトグルで、あなたのブランドについてオリジナルコンテンツを作成したクリエイターを見分けるのに便利です。
認証済みアカウント:公式クリエイターやパートナーに絞るために有効化し、アウトリーチやブランド安全の例を提供します。
ロケーションとローカルコンテンツで検索する: クリエイターがキャプションやビデオの場所ラベルに会場や都市をタグ付けすると、TikTokはその場所ページやジオタグを表示します。戦術:
（「シアトルコーヒー」）のように都市や会場名を直接検索します。
ロケーションベースのハッシュタグ（#NYCFood、#AustinEats）を使用して、超ローカルコンテンツとイベントのカバレッジを収集します。
クリエイターのプロフィールでプレイスバッジを確認し、アップロード日でフィルタリングして現在のローカル活動を確認します。
検索バーに貼り付けることができるクエリテンプレート（あなたのブランド用に修正してください）:
「[ブランド名]レビュー」 — 製品レビューを見つける。
「#[都市] #[イベント]」 — ローカルイベントコンテンツに浮かび上がる（例: 「#Austin #SXSW」）。
「[キーワード]チャレンジ」 — 参加型トレンドを探す。
「#[キャンペーンハッシュタグ]」 — キャンペーンのパフォーマンスを追跡し、それを使用したクリエイターを発見する。
ティップ: マッチクエリをフィルターと組み合わせる — 「ブランドXレビュー」を検索し、アップロード日と認証でフィルタリングして最近の説得力のある意見を得る。コメント、DM、またはアウトリーチに準備されたクリエイタープロファイルを浮かび上がらせた際、Blablaはリプライを自動化し、会話をモデレートし、投稿またはスケジュール機能に触れることなく、その交渉を測定可能なアウトリーチワークフローに変換します。
TikTokのネイティブ検索面についてすべてをカバーしたところで、アウトリーチのパイプラインをフィードするクリエイター、コメント、DM、UGC、ブランド言及を見つけて資格を与える方法に集中しましょう。
クリエイターの発見は、ターゲットプロファイルクエリから始まり、共出現とサウンドベースのリストで拡張されます。実践的なステップ:
プロフィール検索: ニッチなキーワード、ロケーション、連絡のキューをスキャンし、フォロワーレンジ（ミクロ: 10k–100k、ミッド: 100k–1M、マクロ: 1M+）を記録してキャンペーン目的に合わせます。
ハッシュタグ共出現:主要なハッシュタグを検索し、高パフォーマンスのクリエイターに繰り返し現れる二次タグを記録します。共出現ペアを使用して、明白なプールの外にいるクリエイターを見つけます。
サウンドベースのクリエータリスト: トレンドサウンドページを開き、そのサウンドを一貫して使用しているクリエイターハンドルをエクスポートまたは手動でまとめます - チャレンジに結びつけた製品ローンチに理想的です。
フォロワーレンジとニッチ用のフィルター: 単なるフォロワーカウントではなく、エンゲージメント率とコンテンツスタイルがブリーフに一致するクリエイターを優先します。最近の3つのビデオをサンプルして一貫性を確認します。
コメントは意図と機会を隠すことがありますが、TikTokのネイティブUIはエクスポートと一括検索を制限しています。手動技術:
定期的にトップパフォーマンスのビデオのコメントをスナップショットしてシンプルなスプレッドシートに貼り付けます。
購入問い合わせ、苦情、インフルエンサーオファーの意図（購入問い合わせ、苦情、インフルエンサーオファー）と感情（ポジティブ/ニュートラル/ネガティブ）でコメントをタグ付けします。
次のことを探します:
購入意図: 「どこで買えるの？」「価格」「リンク？」のようなフレーズ。
UGCリクエスト:「これを使ってもいい？」または「これをどうやって作ったの？」
評判リスク: 繰り返される否定的テーマまたは製品の欠陥。
DMとプライバシー:TikTokのネイティブDM検索は非常に限られており、組織全体のキーワードルーティングをサポートしていません。着信DMをキャプチャするには:
ビジネスインボックスの設定を使用し、共有チームメールボックスに通知します。
インボックスアグリゲーターやPlablaのようなプラットフォームを統合してメッセージを取り込み、キーワードフィルターを適用し、会話をタグ付けし、プライバシーを維持しながら最初の返信を自動化します。
同意とPIIを常に意識し、センシティブなリードを安全なCRMチャンネルにルートします。
UGCとブランド言及を大規模に見つけるには、検索を保存したクエリと組み合わせます。テクニック:
ハッシュタグスクレイプ: 最近のブランドハッシュタグに関連する投稿をエクスポートし、エンゲージメントでフィルターします。
キャプションと言及スキャン: ブランド名と一般的なスペルミスをキャプションまたはコメントで検索します。
スティッチ/デュエット検出: キャプションまたはサウンド/ページパターンで「スティッチ」「デュエット」に対するキーワードを探し、派生コンテンツを特定します。
クエリを保存し、毎週実行して繰り返されるUGCを浮かび上がらせ、言及をアウトリーチの機会に変換します。
成果を追跡: アウトリーチ試行、変換率、各クリエイターに関連づけたクリエイティブフォーマットを記録し、選択基準と保存されたクエリの関連性を定期的に精錬します。
発見を規模に応じて拡大: SOP、クエリテンプレート、およびオートメーションワークフロー
発見から資格付けに進んだら、繰り返し可能なSOP、クエリテンプレート、およびオートメーションワークフローでパイプラインを拡大します。
生の検索結果をアウトリーチ準備済みのコンタクトに変えるシンプルなSOPを作成します。例としての日次/週次リズム:
日次: 高リコール検索（ブランド言及、製品キーワード、急浮上サウンド）を実行し、新しいコメントとDMをトリアージします。
週2回: ショートリストされたクリエイターにフォロワー数、平均エンゲージメント、最近の投稿ペースを付加価値しています。
週次: トレンドの発見クエリを実行し、アウトリーチリストを更新します。
トリアージルール（アウトリーチのために承認/拒否するための迅速なフィルター）:
承認: クリエイターが製品を自然に使用し、感情がポジティブで、エンゲージメント率＞2％、ターゲットパーソナに合った観客のため。
手動レビュー用のフラグ: 感情が曖昧で、潜在的なパートナーシップに適していますが、ビデオ品質が低い。
拒否: スパム、嫌悪、または安全リスク。
各候補エントリーに追加する資格付けチェックリスト:
フォロワーレンジ（またはリーチ予測）
ビデオごとの平均いいね/ビュー
コンテンツカテゴリとトーン
最近の投稿頻度
明示的な製品言及またはUGCの意図
連絡方法が使用可能
再利用可能なクエリテンプレートで検索を繰り返し可能にします。これらを、チームがスクレーパーやエクスポーターにコピーして貼り付けるプレーンテキストテンプレートとして保存します。例:
製品ニッチ発見:「キーワードOR #ハッシュタグ AND（オリジナルサウンド OR デュエット）since:7d」は製品用語を言及する最近のネイティブコンテンツを返します。
感情の採掘:「ブランド名OR製品名AND（愛している OR 推奨 OR 嫌い OR 失望）」はアウトリーチやサポートのための高インテントなコメントを返します。
トレンドの察知:「サウンド:トップOR #チャレンジANDビュー>100k since:3d」はクリエイティブブリーフのための新しいフォーマットを返します。
オートメーションワークフローで検索結果を行動に変えます。規模に応じたフローは次のように見えます:
設定済みスクレイプ:保存したクエリを毎晩実行して新しい投稿、クリエイター、コメントを収集します。
重複排除:複数のクエリでキャプチャされた繰り返しのハンドルやビデオを削除します。
付加価値化:フォロワーカウント、平均エンゲージメント、利用可能なオーディエンスデモ、最終投稿日を添付します。
スコア評価とキューイング: 規則を適用します（例えば、score > 70 → 自動キューにマイクロアウトリーチ; 40–70 → 人工レビュー）。
アウトリーチシーケンス:CRMまたはアウトリーチツールにメッセージまたはクリエイティブブリーフをキューイングします。
Blablaはステップ4–5に自然に組み込まれます: AIによるコメントとDMのオートメーションが最初のアウトリーチメッセージと会話の資格を扱い、手動の返信に時間を節約し、応答率を高め、不快またはスパムなメッセージをフィルタリングするため、人間のチームが高価値のクリエイターに集中できます。
キャンペーンタグといくつかのコアメトリクスを使用してループを測定し、閉じます:
応答率:初回アウトリーチまたは最初のAIメッセージへの返信。
コンバージョン:ブリーフを受け入れ、コンテンツを制作し、または売上を促進するクリエイター。
生産されたコンテンツ:UGCの数とそれに関連するビュー/エンゲージメント。
最初の返信時間: 発見から最初のコンタクトまでのスピード。
反復的な精錬: すべての2週間ごとにトップとボトムのパフォーマーをレビューし、クエリキーワードを調整し、トリアージルールを更新し、AIリプライテンプレートを再訓練します。例:「Xの使い方」クエリが高変換を生み出す場合、そのフレーズを高優先のテンプレートに追加します。
実用的なヒント:テンプレートとSOPを共有文書でバージョンコントロールし、クエリ名をスクレイピング設定内に保存して変更が自動的に伝播するようにします。
サンプルスコアリングの公式: スコア =（エンゲージメント率 * 50）+（最近ボーナス * 20）+（明示的な製品言及？30：0）。キャンペーンごとに重みを調整し、毎サイクルA/Bテストの結果をログに記録します。
タグごとに成果を記録し、次四半期のためのクリエイティブブリーフと予算配分を通知するために毎週のレポートをエクスポートします。
TikTok検索、アウトリーチ、エンゲージメントを自動化するためのツールと統合
SOPとオートメーションの青写真が整ったので、そのプロセスを信頼性があり、遵守し、そしてスケーラブルにするツールと統合を見繕いましょう。
評価すべき5つのツールカテゴリを始めます:
ネイティブTikTok API（利用可能な場合） — レート制限された構造化データと認可されたアカウントアクションの最も信頼できるソースです。
サードパーティのスクレイパー — APIアクセスが限られている場合に便利です; 尊敬あるスロットリングとエクスポート機能を備えたものを選びましょう。
ソーシャルリスニングプラットフォーム — トレンド、感情、ハイインテントコメントを広範なWebおよびソーシャルチャンネル全体で浮かび上がらせます。
インフルエンサーマーケットプレイス — アウトリーチリストと予算のための迅速な発見と標準化されたクリエイターメトリクスを提供します。
アウトリーチCRMとオートメーションツール — シーケンス、フォローアップ、タスクアサインメント、キャンペーンレポートを管理します。
各ガードレールのために実装されるべきコアオートメーションパターン:
スケジュールされたクエリ — ピーク時間外にテンプレート検索を実行する; 重複を避けるためにインクリメンタル結果を保存し、APIクオータを保持します。例:毎晩キーワードスウィープが新しい結果を重複排除されたキューに追加します。
コメントインジェスチョン — 質問、称賛、苦情の意図タグを付けたモデレーションキューにコメントをキャプチャします。ハイインテントまたはネガティブ感情の項目には人間のレビューをトリガーします。
トリガーベースのDM/アウトリーチシーケンス — フォロワーカウント、最近のコンテンツで情報を豊かにして、クールダウンタイマー後にのみパーソナライズメッセージを発火し、スパミーな行動を避けます。
レート/リミット管理 — 指数バックオフ、分散クエリウィンドウ、およびクオータダッシュボードの監視を実装してコンプライアンスを維持します。
Blablaがこのスタックにどのようにフィットするか（実際の例）:
保存した検索テンプレートからコメントを取り込み、AIで意図を自動的にタグ付けし、CRMやスプレッドシートに実行可能なアイテムをプッシュします。
Blablaのプロファイル概要とエンゲージメントシグナルでクリエイターロウを豊かにし、あなたのSOPルールに基づいてパーソナライズされたアウトリーチシーケンスを自動的にキューイングします。
定型質問のAI駆動リプライをBlablaが実行し、スパムや嫌悪コメントをエージェントに届く前にモデレートします — 手動モデレーション時間を節約し、応答率を高めます。
BlablaからキャンペーンリストをCSVとしてエクスポートしたり、ダウンストリームCRMにWebhookを通じて配信します。
ツール評価チェックリストと推奨スタック:
データの新鮮さと更新頻度。
スケーラビリティと並行クエリサポート。
プライバシー、同意、コンプライアンスの姿勢。
統合オプション: CSVエクスポート、Webhook、Zapierまたはネイティブコネクタ。
クエリあたりの費用とエラー処理SLA。
ほとんどの成長チームにとっての現実的なスタックは:認可済みアクションのためのTikTok API、トレンドの文脈のためのソーシャルリスニングプラットフォーム、コメント/DMオートメーションとエンリッチメントのためのBlabla、およびマルチチャネルシーケンスのためのアウトリーチCRMです。
オペレーショナルなヒント:小さなセグメントでエンドツーエンドテストを実行してからスケールします。例えば、夜間クエリで発見された50人のクリエイターを選び、Blablaで豊かにして、ネガティブシグナルの手動レビューで七日間のアウトリーチドリップを実行します。応答率、リードへの変換、および時間節約を追跡して、スケールする正当性を確保し、アカウントの健全性を保護し、エラーを監視するためにスロットルを調整します。
キャンペーンのための検索結果を保存し、エクスポートし、組織化し、測定する方法
ツールと統合を見直したところで、発見の成果を保存し、構造化し、測定してアクション可能なキャンペーン資産にする方法に集中しましょう。
結果を保存し、組織化するための実用的な方法で始めます。保存した検索には明確な名前、一貫したタグ付け、重複排除のルールを使用します。シンプルなネーミング規則が混乱を防ぎます: YYYY-MM-DD_チャネル_クエリ_ニッチ（例: 2026-01-04_tiktok_スニーカー_UGC）。クリエイターやビデオのために、プラットフォームIDとハンドルを結合した正規IDを作成し、エクスポート全体でそのIDを主キーとして使用します。タグ付け例: 高インテント、製品言及、返信が必要、スパムフィルタ済み。正規IDとURLで重複排除し、last_seenタイムスタンプで最新のレコードを優先します。
輸出戦略は、下流のチームの作業方法に一致するはずです。標準的なフォーマットとフィールドが統合を予測可能にします:
CSVエクスポート: 分析のための軽量スナップショットです。フィールドには、id、ハンドル、表示名、フォロワー、エンゲージメント率、初見、最近見た、感情、タグ、アウトリーチ状況を含めます。
Google SheetsまたはAirtable: ライブコラボレーションと軽量エンリッチメント。インポートスクリプトやCSV同期を使用して新しい行を追加し、履歴を保持します。
Webhooks: CRM、アウトリーチプラットフォーム、またはタスクキューにリアルタイムで発見をプッシュします。canonical_id、top_tags、last_seenのコンパクトペイロードを送信して再処理を避けます。
実用的なヒント: 重複を避けるために常にインクリメンタルデルタ（last_runタイムスタンプ以降の変更）をエクスポート; プロヴィナンスのためにsource_queryとsearch_paramsを含め; エクスポートをrun_idでバージョン管理します。
シンプルなファネルと状態遷移を記録するダッシュボードで、発見からコンバージョンまでを測定します。推奨されるパイプラインは: 発見済み → 資格あり → コンателен → 応答済み → コンバート済みです。このKPIを追跡します:
日/週ごとの発見量
資格率（資格済み/発落済み）
アウトリーチ速度（発見済み → 接触されたまでの中央値時間）
応答率（応答/接触された）
コンバージョン率とコンバート毎のコスト
目標とするベンチマーク: 48時間以内に高インテントシグナルに応答し、パーソナライズされたテンプレートを使って応答率を20–40％向上させることを目指し、毎週アウトリーチの遅延を減らします。アトリビューションのベストプラクティス: アウトリーチリンクにUTMやユニークプロモーションコードを添付し、メッセージIDを保存し、発見クエリをキャプチャして、コンバージョンを元の検索に遡ることができるようにします。
Blablaはキャンペーンボード、調整自動エクスポート、エンリッチメントフィールド（例えばエンゲージメント率と最近性）を提供することで組織化と測定を簡素化します。例えば、新しい発見、資格済み、アウトリーチキュー済み、関与済み、完了済みの列を持つキャンペーンボードを設定し、AIリプライが送信されたり、DMが到着した際にBlablaがアイテムを自動で移動させるようにします。Google SheetやCRMへのWebhookに毎週自動エクスポートを設定し、Blablaの内蔵レポートを使用してアウトリーチ速度と応答率を監視します。プラットフォームのAIリプライとモデレーションフィルターは、フォローアップにかかる手間を節約し、応答率をスマートなパーソナライゼーションで向上させ、スパムをフィルタリングしてブランドの評判を守ります。
チェックリスト:
正規IDとネーミング規則を定義する
標準的なエクスポートフィールドとインクリメンタルデルタを標準化する
発見→コンバージョンファネルのダッシュボードを作成する
エクスポートを自動化し、Blablaキャンペーンボードを使ってループを閉じるようにします
毎週メトリクスをレビューします。
成長チームのためのベストプラクティス、一般的な間違い、次のステップ
発見の成果を保存し、測定する方法を理解したので、実践的なベストプラクティス、ピットファール、コンパクトな7ステッププレイブック、実験アイデアで終了しましょう。
ベストプラクティス: 検索をスケジュールし、標準化して短い反復クエリを実行、ハイインテントのシグナル（製品言及、購入問い合わせ、リンククリック）を優先し、倫理とプライバシー標準を維持—プライベートプロファイルをスクレイプしたり、同意なしにDMを再利用したりしないでください。クエリは簡潔に保ちます: 2-4のキーワードシードから始め、修飾子で拡張します。例:「ワイヤレスイヤホッドレビュー」+「価格」は購入意図。「人間の介在」でのチェックをオートメーションに用いることでニュアンスを捉えます。
避けるべき一般的な間違い:
フォロワーカウントのみに頼る — エンゲージメント率と最近のビュー速度を重視。
重複排除と付加価値を無視する — 重複はアウトリーチ帯域を無駄にします; これらの手順を簡潔に記述し、ワークフローで次に進みます。
クリエイターにテンプレートピッチをスパム送信する — 彼らのビデオのコンテキストを使用してパーソナライズします。
プライバシー規範の侵害 — オプトアウトされた連絡先にメッセージを送らないでください。
7ステップミニSOPで最初の自動化された発見→アウトリーチキャンペーンを実行:
キャンペーンの意図とKPIを定義します。
3つの簡潔なクエリテンプレートを作成（ニッチ、意図、感情）。
保存されたクエリを実行し、結果を手動でサンプリングします。
意図とエンゲージメントで候補をエンリッチし、スコア評価します。
優先ティアにセグメント化します。
段階的なパーソナライズアウトリーチを送り、応答を監視します。
変換を測定し、週に一度繰り返します。
次のステップと実験:アウトリーチ件名行とタイミングでA/Bテストを実施し、トレンドインキュベーションサイクル（コンテンツをシードし、ピックアップを監視）を実行し、週の実験をフィードする継続的な発見パイプラインを構築します。BlablaのAIモデレーションとスマートリプライレイヤーを使って、アウトリーチを敬意を持ちスケーラブルに保ちながら、評判を守ります。月に一度レトロを計画し、クエリ、スコアリング、メッセージングテンプレート、KPIを定期的に調整します。
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