行業問題：傳統采集難以應對“圖文視頻化”的電商信息

在電商平臺不斷“視頻化”的趨勢下，傳統的網頁采集手段正逐漸失效。以抖音為例，商品信息已不僅限于圖文詳情，而是通過短視頻、圖像混排、語音解說等形式呈現。商品的名稱、優惠、亮點等信息高度非結構化，爬蟲抓到的只是HTML結構，并不能“讀懂”這些頁面的真實內容。

尤其對于想做商品庫構建、優惠提取、內容歸類等任務的開發者來說，如何從視覺元素和自然語言中提取有效數據，已成為一個核心問題。

技術靈感：結合語言模型與視覺處理，走出傳統路徑

與其繼續在DOM結構中死磕，不如換一種思路。我們是否可以借助文本生成類語言模型和圖像識別技術，實現“讀圖識物+自動歸納”這一組合策略？

比如，通過關鍵詞搜索商品視頻，獲取商品封面圖，進行商品類型判斷；再通過視頻標題、描述或語音生成統一風格的商品介紹。這樣既能規避頁面結構復雜性，又能獲得相對真實的電商內容信息。

這個思路的關鍵在于：圖像用于理解產品類別，文本生成用于統一表達商品核心信息，兩者組合可以彌補各自的短板。

實現方式：基于抖音搜索的商品內容抓取與處理流程

我們以“夏季女裝”作為示例關鍵詞，在抖音平臺上進行搜索，目標包括：

• 提取視頻的封面圖
• 獲取視頻中出現的商品描述信息
• 利用圖像保存和AI語言模型對標題進行摘要，形成統一風格的商品介紹
• 全部過程使用爬蟲代理IP技術，防止被平臺限制

其中，圖像部分可做進一步分類（如衣服、鞋包、美妝等），文本部分可使用生成模型歸納總結核心賣點。整個流程體現“結構化提取+語義生成”的理念。

實驗代碼：信息抓取 + AI生成 + 圖像存儲

下面這段代碼展示了完整實現邏輯，包含爬蟲代理IP接入、用戶模擬設置、搜索接口抓取、圖像下載與AI生成。

環境準備

pip install requests pillow transformers torchaudio torchvision

代碼實現

import requests
import os
import time
from PIL import Image
from io import BytesIO
from transformers import pipeline# 設置爬蟲代理IP（參考億牛云爬蟲代理示例 www.16yun.cn）
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "31000"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"proxies = {"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}","https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"
}# 設置請求頭，模擬瀏覽器訪問
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0 Safari/537.36","cookie": "your_cookie_here"
}# 關鍵詞搜索抖音商品視頻
def search_douyin(keyword):search_url = f"https://www.douyin.com/aweme/v1/web/general/search/single/?keyword={keyword}&count=5&offset=0&source=channel_search"response = requests.get(search_url, headers=headers, proxies=proxies)data = response.json()results = []for item in data.get('data', []):if 'aweme_info' in item:aweme = item['aweme_info']title = aweme.get('desc', '')image_url = aweme.get('video', {}).get('cover', {}).get('url_list', [''])[0]results.append({'title': title, 'img_url': image_url})return results# 下載并保存圖片
def save_image(url, save_dir="images", filename=None):os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)image = Image.open(BytesIO(response.content))filename = filename or str(int(time.time())) + ".jpg"image_path = os.path.join(save_dir, filename)image.save(image_path)return image_path# 使用語言模型生成商品簡介
def generate_description(title):summarizer = pipeline("text-generation", model="gpt2")prompt = f"為以下商品生成一句簡潔的電商介紹：{title}。"summary = summarizer(prompt, max_length=30, num_return_sequences=1)return summary[0]['generated_text']# 主流程入口
def main():keyword = "夏季女裝"products = search_douyin(keyword)for idx, product in enumerate(products):print(f"標題：{product['title']}")img_path = save_image(product['img_url'], filename=f"{idx}.jpg")desc = generate_description(product['title'])print(f"AI生成介紹：{desc}")print(f"圖片保存路徑：{img_path}\n")if __name__ == "__main__":main()

潛在價值：不僅僅是“抓數據”，而是“理解商品”

這套方案最大的意義，在于將信息提取的思路從“爬取結構”轉向“理解內容”。尤其是：

• 自動化提煉商品亮點、優惠方式，適合做推薦系統前置處理
• 圖像保存結合圖像識別，可構建商品分類庫
• 生成的商品簡介具備統一風格，便于內容歸檔和二次傳播

對于內容電商平臺的第三方工具開發、監測類應用、選品助手等都有極大參考價值。

寫在最后

本項目展示了文本生成AI與圖像處理技術結合的可行性。它不是一個采集腳本那么簡單，而是一種新型“數據理解+表達”技術路徑的原型。它也許還不夠完美，但無疑給出了一個新的答案——如何真正“看懂”視頻化電商內容。