解讀:源碼剖析 - 公眾號采集閱讀器 Liuli

　　介紹

　　偶然發(fā)現了琉璃這個(gè)項目，項目Github：

　　看了它的文章，發(fā)現琉璃是用Python實(shí)現的，所以打算簡(jiǎn)單看一下它的實(shí)現細節，老規矩，看項目，先把好奇的點(diǎn)寫(xiě)下來(lái)：

　　是的，我對這兩點(diǎn)很感興趣。經(jīng)過(guò)一番閱讀，關(guān)于好奇心 1、其實(shí)沒(méi)有人實(shí)現過(guò)漂亮的PC軟件界面。琉璃只是采集，然后推送內容，所以這篇文章的重點(diǎn)，就看怎么了采集公眾號文章，另外，在閱讀的過(guò)程中，我發(fā)現LiuLi還用了一個(gè)簡(jiǎn)單的方法來(lái)識別文章是不是廣告文章，這個(gè)也很有意思，也記錄一下。

　　公眾號文章采集

　　琉璃基于搜狗微信()對公眾號文章進(jìn)行采集，實(shí)現了兩種方法：

　　我們可以通過(guò)相應的配置文件來(lái)控制琉璃使用哪種方式執行文章采集，它使用ruia默認的方式執行采集。

　　琉璃將功能劃分為多個(gè)模塊，然后通過(guò)調度器調度不同的模塊。調度器啟動(dòng)方法代碼如下：

　　#?src/liuli_schedule.py<br /><br />def?start(ll_config_name:?str?=?""):<br />????"""調度啟動(dòng)函數<br /><br />????Args:<br />????????task_config?(dict):?調度任務(wù)配置<br />????"""<br />????if?not?ll_config_name:<br />????????freeze_support()<br /><br />????????#?默認啟動(dòng)?liuli_config?目錄下所有配置<br />????????ll_config_name_list?=?[]<br />????????for?each_file?in?os.listdir(Config.LL_CONFIG_DIR):<br />????????????if?each_file.endswith("json"):<br />????????????????#?加入啟動(dòng)列表<br />????????????????ll_config_name_list.append(each_file.replace(".json",?""))<br />????????#?進(jìn)程池<br />????????p?=?Pool(len(ll_config_name_list))<br />????????for?each_ll_config_name?in?ll_config_name_list:<br />????????????LOGGER.info(f"Task?{each_ll_config_name}?register?successfully!")<br />????????????p.apply_async(run_liuli_schedule,?args=(each_ll_config_name,))<br />????????p.close()<br />????????p.join()<br /><br />????else:<br />????????run_liuli_schedule(ll_config_name)<br />

　　從代碼中可以看出，調度器會(huì )啟動(dòng)Python進(jìn)程池，然后在其中添加run_liuli_schedule異步任務(wù)。在這個(gè)異步任務(wù)中，會(huì )執行run_liuli_task方法，這是一個(gè)完整的任務(wù)流程。代碼如下：

　　def?run_liuli_task(ll_config:?dict):<br />????"""執行調度任務(wù)<br /><br />????Args:<br />????????ll_config?(dict):?Liuli?任務(wù)配置<br />????"""<br />????#?文章源,?用于基礎查詢(xún)條件<br />????doc_source:?str?=?ll_config["doc_source"]<br />????basic_filter?=?{"basic_filter":?{"doc_source":?doc_source}}<br />????#?采集器配置<br />????collector_conf:?dict?=?ll_config["collector"]<br />????#?處理器配置<br />????processor_conf:?dict?=?ll_config["processor"]<br />????#?分發(fā)器配置<br />????sender_conf:?dict?=?ll_config["sender"]<br />????sender_conf.update(basic_filter)<br />????#?備份器配置<br />????backup_conf:?dict?=?ll_config["backup"]<br />????backup_conf.update(basic_filter)<br /><br />????#?采集器執行<br />????LOGGER.info("采集器開(kāi)始執行!")<br />????for?collect_type,?collect_config?in?collector_conf.items():<br />????????collect_factory(collect_type,?collect_config)<br />????LOGGER.info("采集器執行完畢!")<br />????#?采集器執行<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?開(kāi)始執行!")<br />????for?each?in?processor_conf["after_collect"]:<br />????????func_name?=?each.pop("func")<br />????????#?注入查詢(xún)條件<br />????????each.update(basic_filter)<br />????????LOGGER.info(f"處理器(after_collect):?{func_name}?正在執行...")<br />????????processor_dict[func_name](**each)<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?執行完畢!")<br />????#?分發(fā)器執行<br />????LOGGER.info("分發(fā)器開(kāi)始執行!")<br />????send_doc(sender_conf)<br />????LOGGER.info("分發(fā)器執行完畢!")<br />????#?備份器執行<br />????LOGGER.info("備份器開(kāi)始執行!")<br />????backup_doc(backup_conf)<br />????LOGGER.info("備份器執行完畢!")<br />

　　從 run_liuli_task 方法中，需要執行一個(gè) Liuli 任務(wù)：

　　關(guān)于琉璃的功能大家可以閱讀作者自己的文章：，這里我們只關(guān)注公眾號采集的邏輯。

　　

　　因為ruia和playwright實(shí)現的采集器有兩種不同的方式，使用哪一種由配置文件決定，然后通過(guò)import_module方法動(dòng)態(tài)導入對應的模塊，然后運行模塊的run方法，從而實(shí)現文章的公眾號采集，相關(guān)代碼如下：

　　def?collect_factory(collect_type:?str,?collect_config:?dict)?->?bool:<br />????"""<br />????采集器工廠(chǎng)函數<br />????:param?collect_type:?采集器類(lèi)型<br />????:param?collect_config:?采集器配置<br />????:return:<br />????"""<br />????collect_status?=?False<br />????try:<br />????????#?import_module方法動(dòng)態(tài)載入具體的采集模塊<br />????????collect_module?=?import_module(f"src.collector.{collect_type}")<br />????????collect_status?=?collect_module.run(collect_config)<br />????except?ModuleNotFoundError:<br />????????LOGGER.error(f"采集器類(lèi)型不存在?{collect_type}?-?{collect_config}")<br />????except?Exception?as?e:<br />????????LOGGER.error(f"采集器執行出錯?{collect_type}?-?{collect_config}?-?{e}")<br />????return?collect_status<br />

　　編劇采集模塊實(shí)現

　　Playwright 是微軟出品的自動(dòng)化庫。它類(lèi)似于硒。它定位于網(wǎng)頁(yè)測試，但也被人們用來(lái)獲取網(wǎng)頁(yè)信息。當然，一些前端的反爬措施，編劇是無(wú)法突破的。

　　與selenium相比，playwright支持python的async，性能有所提升（但還是比不上直接請求）。下面是獲取公眾號下最新文章的一些邏輯（完整代碼太長(cháng)）：

　　async?def?playwright_main(wechat_name:?str):<br />????"""利用?playwright?獲取公眾號元信息，輸出數據格式見(jiàn)上方<br />????Args:<br />????????wechat_name?([str]):?公眾號名稱(chēng)<br />????"""<br />????wechat_data?=?{}<br />????try:<br />????????async?with?async_playwright()?as?p:<br />????????????#?browser?=?await?p.chromium.launch(headless=False)<br />????????????browser?=?await?p.chromium.launch()<br />????????????context?=?await?browser.new_context(user_agent=Config.SPIDER_UA)<br />????????????page?=?await?context.new_page()<br />????????????#?進(jìn)行公眾號檢索<br />????????????await?page.goto("https://weixin.sogou.com/")<br />????????????await?page.wait_for_load_state()<br />????????????await?page.click('input[name="query"]')<br />????????????await?page.fill('input[name="query"]',?wechat_name)<br />????????????await?asyncio.sleep(1)<br />????????????await?page.click("text=搜公眾號")<br />????????????await?page.wait_for_load_state()<br />

　　從上面的代碼可以看出，playwright的用法和selenium很相似，通過(guò)自動(dòng)化用戶(hù)操作網(wǎng)站的過(guò)程可以得到對應的數據。

　　ruia 采集 模塊實(shí)現

　　ruia 是一個(gè)輕量級的 Python 異步爬蟲(chóng)框架。因為它比較輕量級，所以我也把它的代碼看成了下一篇文章文章的內容。

　　它的用法有點(diǎn)像scrapy。需要定義一個(gè)繼承自ruia.Spider的子類(lèi)，然后調用start方法實(shí)現對目標網(wǎng)站的請求，然后ruia會(huì )自動(dòng)調用parse方法解析網(wǎng)頁(yè)內容。我們來(lái)看看具體的代碼，首先是入口邏輯：

　　def?run(collect_config:?dict):<br />????"""微信公眾號文章抓取爬蟲(chóng)<br /><br />????Args:<br />????????collect_config?(dict,?optional):?采集器配置<br />????"""<br />????s_nums?=?0<br />????wechat_list?=?collect_config["wechat_list"]<br />????delta_time?=?collect_config.get("delta_time",?5)<br />????for?wechat_name?in?wechat_list:<br />????????SGWechatSpider.wechat_name?=?wechat_name<br />????????SGWechatSpider.request_config?=?{<br />????????????"RETRIES":?3,<br />????????????"DELAY":?delta_time,<br />????????????"TIMEOUT":?20,<br />????????}<br />????????sg_url?=?f"https://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query={wechat_name}&ie=utf8&s_from=input&_sug_=n&_sug_type_="<br />????????SGWechatSpider.start_urls?=?[sg_url]<br />????????try:<br />????????????#?啟動(dòng)爬蟲(chóng)<br />????????????SGWechatSpider.start(middleware=ua_middleware)<br />????????????s_nums?+=?1<br />????????except?Exception?as?e:<br />????????????err_msg?=?f"?公眾號->{wechat_name}?文章更新失敗!?錯誤信息:?{e}"<br />????????????LOGGER.error(err_msg)<br /><br />????msg?=?f"?微信公眾號文章更新完畢({s_nums}/{len(wechat_list)})!"<br />????LOGGER.info(msg)<br />

　　上面代碼中，爬蟲(chóng)是通過(guò)SGWechatSpider.start(middleware=ua_middleware)啟動(dòng)的，它會(huì )自動(dòng)請求start_urls的url，然后回調parse方法。parse方法的代碼如下：

　　????async?def?parse(self,?response:?Response):<br />????????"""解析公眾號原始鏈接數據"""<br />????????html?=?await?response.text()<br />????????item_list?=?[]<br />????????async?for?item?in?SGWechatItem.get_items(html=html):<br />????????????if?item.wechat_name?==?self.wechat_name:<br />????????????????item_list.append(item)<br />????????????????yield?self.request(<br />????????????????????url=item.latest_href,<br />????????????????????metadata=item.results,<br />????????????????????#?下一個(gè)回調方法<br />????????????????????callback=self.parse_real_wechat_url,<br />????????????????)<br />????????????????break<br />

　　在parse方法中，通過(guò)self.request請求一個(gè)新的url，然后回調self.parse_real_wechat_url方法。一切都與scrapy如此相似。

　　

　　至此采集模塊的閱讀就結束了（代碼中還涉及到一些簡(jiǎn)單的數據清洗，本文不做討論），沒(méi)有特別復雜的部分，從代碼來(lái)看，作者沒(méi)被派去做反爬邏輯處理，搜狗微信沒(méi)反爬？

　　廣告文章標識

　　然后看廣告文章的識別，琉璃還是會(huì )采集為廣告文章，經(jīng)過(guò)采集，在文章處理模塊中，廣告文章標記出來(lái)，先分析廣告文章標記的入口邏輯，回到liuli_schedule.py的run_lili_task方法，注意進(jìn)程的邏輯（文章處理模塊） ，代碼如下：

　　????LOGGER.info("處理器(after_collect):?開(kāi)始執行!")<br />????for?each?in?processor_conf["after_collect"]:<br />????????func_name?=?each.pop("func")<br />????????#?注入查詢(xún)條件<br />????????each.update(basic_filter)<br />????????LOGGER.info(f"處理器(after_collect):?{func_name}?正在執行...")<br />????????processor_dict[func_name](**each)<br />????LOGGER.info("處理器(after_collect):?執行完畢!")<br />

　　從上面的代碼可以看出，處理器的主要邏輯是processor_dict字典中的方法。字典的定義路徑是 src/processor/__init__.py。代碼如下：

　　from?.rss_utils?import?to_rss<br />from?.text_utils?import?(<br />????ad_marker,<br />????extract_core_html,<br />????extract_keyword_list,<br />????html_to_text_h2t,<br />????str_replace,<br />)<br /><br />processor_dict?=?{<br />????"to_rss":?to_rss,<br />????"ad_marker":?ad_marker,<br />????"str_replace":?str_replace,<br />}<br />

　　ad_marker 方法是一種識別文章 是否是廣告文章 的方法。其實(shí)寫(xiě)的有點(diǎn)繞。核心邏輯是計算當前文章和采集到廣告文章構造詞頻向量的余弦值，判斷余弦值的大小判斷是否為廣告文章，簡(jiǎn)單看一下相關(guān)邏輯。

　　在ad_marker方法中會(huì )調用model_predict_factory方法，傳入當前文章的標題、文章的內容和分類(lèi)的cos_value。相關(guān)代碼如下（已清理上代碼，只顯示所需的部分）：

　　def?ad_marker(<br />????cos_value:?float?=?0.6,<br />????is_force=False,<br />????basic_filter={},<br />????**kwargs,<br />):<br />????#?基于余弦相似度<br />????cos_model_resp?=?model_predict_factory(<br />????????model_name="cos",<br />????????model_path="",<br />????????input_dict={"text":?doc_name?+?doc_keywords,?"cos_value":?cos_value},<br />????????#?input_dict={"text":?doc_name,?"cos_value":?Config.COS_VALUE},<br />????).to_dict()<br />

　　cos_value為0.6，即如果計算出當前文章與廣告文章的余弦值大于等于0.6，則認為當前文章為廣告文章，其最終預測邏輯在classifier/model_base/cos_model_loader.py的predict方法中，代碼如下：

　　def?predict(self,?text:?str,?cos_value:?float?=?0.8)?->?dict:<br />????"""<br />????對文本相似度進(jìn)行預測<br />????:param?text:?文本<br />????:param?cos_value:?閾值?默認是0.9<br />????:return:<br />????"""<br />????max_pro,?result?=?0.0,?0<br />????for?each?in?self.train_data:<br />????????#?余弦值具體的運算邏輯<br />????????cos?=?CosineSimilarity(self.process_text(text),?each)<br />????????res_dict?=?cos.calculate()<br />????????value?=?res_dict["value"]<br />????????#?大于等于cos_value，就返回1，則表示當前的文章是廣告文章<br />????????result?=?1?if?value?>=?cos_value?else?0<br />????????max_pro?=?value?if?value?>?max_pro?else?max_pro<br />????????if?result?==?1:<br />????????????break<br /><br />????return?{"result":?result,?"value":?max_pro}<br />

　　余弦值的具體操作邏輯在CosineSimilarity的calculate方法中，都是和數學(xué)有關(guān)的，我就不看了。核心是判斷當前文章與廣告文章的相似度?？梢酝ㄟ^(guò)TFIDF、文本聚類(lèi)等算法來(lái)完成，相關(guān)庫幾行代碼就可以搞定（所以感覺(jué)就寫(xiě)在這里）。

　　剩下的可以參考邏輯結束

　　琉璃是一個(gè)不錯的學(xué)習項目，下一部分文章，一起來(lái)學(xué)習r(shí)uia Python輕量級異步爬蟲(chóng)框架的代碼。

　　最新信息:短視頻seo霸屏全網(wǎng)，采集精準實(shí)時(shí)有效數據私信截流-運營(yíng)解決方案

　　4.同一城市是否有視頻和QR碼流行？

　　在同一個(gè)城市，我們會(huì )直接給你一個(gè)完整的系統，和我們之前的客人一起刷一個(gè)模式，一個(gè)觸摸，這個(gè)問(wèn)題不用說(shuō)了

　　5. 如何編輯短視頻搜索引擎優(yōu)化？您使用軟件嗎？我發(fā)布了一個(gè)，發(fā)布后我看不到它，這是怎么回事？

　　目前，系統中有編輯短視頻的功能。如果編輯視頻軟件，可以使用剪輯PR來(lái)編輯那些，操作非常簡(jiǎn)單。發(fā)送后我看不到，一個(gè)很大的原因是因為短視頻平臺還沒(méi)有獲得批準

　　6. 我昨天發(fā)布了視頻，我想看看幾天是否有任何查詢(xún)，我可以只看查詢(xún)嗎？

　　如果您發(fā)布視頻，您通常會(huì )在第二天看到查詢(xún)。

　　7. 我已隨意測試了一個(gè)產(chǎn)品，如何刪除查詢(xún)列表中有關(guān)該產(chǎn)品的查詢(xún)信息？

　　目前，查詢(xún)暫時(shí)不支持刪除，此功能將盡快更新

　　8.抖音搜索索引使用哪些工具？

　　我們可以直接在軟件上搜索

　　9. 為客戶(hù)開(kāi)立賬戶(hù)時(shí)，對賬戶(hù)和密碼有什么特殊要求嗎？例如，特殊情況等

　　目前對開(kāi)戶(hù)的賬號密碼沒(méi)有特殊要求

　　10.關(guān)鍵詞排名信息從何而來(lái)？

　　關(guān)鍵詞排名信息相當于在抖音中搜索單詞以查找我們發(fā)布視頻的位置。

　　排名前10位

　　11.查詢(xún)信息會(huì )是一兩年前嗎？

　　查詢(xún)信息將

　　被過(guò)濾，一般控制在查詢(xún)的一個(gè)月內，并且我們對工作的實(shí)時(shí)數據進(jìn)行監控，我們得到的查詢(xún)信息會(huì )更準確

　　12. 手動(dòng)監控是否有數量限制

　　目前對手動(dòng)監視器的數量沒(méi)有限制

　　13.客戶(hù)開(kāi)始選擇主版本，如果以后想升級，該如何操作？我可以升級充值點(diǎn)差嗎？

　　我們不像什么主銷(xiāo)版本外面給你多少條查詢(xún)信息什么的，我們直接給你最高層，你想要的查詢(xún)信息隨心所欲，所以沒(méi)有這樣的問(wèn)題，當然，你得是代理還是獨立建設另一個(gè)討論

　　14.過(guò)去兩天測試的賬號，大部分的查詢(xún)信息都是來(lái)自一個(gè)賬號，就是我們的檢索系統關(guān)注的行業(yè)本身并不多，后期需要客戶(hù)手動(dòng)監控視頻來(lái)增加查詢(xún)次數，如果是這樣，根本就不需要使用這個(gè)系統， 客戶(hù)自己通過(guò)大V大賬號抖音查找評論

　　如果我們自動(dòng)監控，我們會(huì )根據搜索用戶(hù)，然后找到用戶(hù)的視頻，然后獲取視頻下方的所有評論來(lái)執行此操作。這樣，如果用戶(hù)的視頻下有更多的意向數據，一個(gè)賬號下可能會(huì )有短期信息。如果客戶(hù)分發(fā)完成，將有其他用戶(hù)的信息

　　15. 手動(dòng)監控，如果ABC的多個(gè)用戶(hù)同時(shí)監控一個(gè)抖音賬戶(hù)，分發(fā)查詢(xún)的信息規則是什么？它們會(huì )是相同的數據嗎？

　　可能有相同的數據，但不太可能

　　

　　16.為什么我的查詢(xún)沒(méi)有更新？

　　這

　　查詢(xún)信息將在提交后0.5-2小時(shí)內更新，如果暫時(shí)沒(méi)有更新，請稍等片刻，可以去外面看很多小同行，基本上是24小時(shí)，我們會(huì )早點(diǎn)更新新版本

　　17. 提交視頻發(fā)布后出現參數錯誤怎么辦？

　　一般參數錯誤是由于發(fā)布的視頻標題數量大于 55 字造成的

　　數量

　　主題文本 + #的數量 + 空格數 + 短視頻帳戶(hù)名稱(chēng)數 @ 和 @ 必須小于 55 字

　　18.上傳的視頻一直無(wú)法審核，會(huì )發(fā)生什么？

　　如果審核失敗，一般是由于短視頻平臺認定其不適合公開(kāi)，一般包括：處理、視頻模糊、內容原因等。處理的可能性最大，所以在售后培訓時(shí)多聽(tīng)，在我們公關(guān)技術(shù)培訓時(shí)多聽(tīng)，并配合我們的模板去做，這不會(huì )發(fā)生

　　19. 本地客戶(hù)如何準確掌握？例如，成都*敏*感*詞*只在成都有客戶(hù)進(jìn)行婚紗攝影

　　本地用戶(hù)在監控時(shí)可以添加區域字進(jìn)行監控，如成都*敏*感*詞*、成都婚紗攝影

　　20. 我可以自己控制數據的分發(fā)嗎？例如，如果我賣(mài)出 500 個(gè)查詢(xún)，而當發(fā)出 500 個(gè)查詢(xún)時(shí)，我刪除了帳戶(hù)的采集

　　可以授予您此權限

　　21.沒(méi)有公司可以推動(dòng)嗎？我必須上傳我的營(yíng)業(yè)執照嗎？

　??？

　　目前沒(méi)有可以晉升的公司

　　22.膜結構是否屬于建材和家居裝飾的范疇？該產(chǎn)品是膜結構車(chē)棚停車(chē)場(chǎng)也屬于家裝建材類(lèi)

　　膜結構建材家居裝修（這種行業(yè)問(wèn)題直接在百度上搜索就很清楚了）說(shuō)實(shí)話(huà)，我沒(méi)有做過(guò)這個(gè)，也不太了解

　　23. 我已經(jīng)監控了這個(gè)詞，如果我添加它，為什么我不能添加它？

　　目前，監控詞不能重復添加，一個(gè)單詞監控一次和監控兩次具有相同的效果。

　　24. 我是操作最終客戶(hù)的操作模式還是教客戶(hù)自己操作？

　　如果我們這樣做，我們可以嘗試向客戶(hù)收取更換操作的費用，這通常稱(chēng)為代理操作

　　25.合作結束后，客戶(hù)的同城流行二維碼還能使用嗎？以前發(fā)布的視頻會(huì )產(chǎn)生影響嗎？

　　這

　　同一城市爆竹的二維碼不能使用，但之前發(fā)布的視頻仍將存在。

　　26.電腦可以接收查詢(xún)信息，但手機無(wú)法接收。

　　手機綁定不經(jīng)常使用，一段時(shí)間不看后，它們會(huì )停止推送

　　

　　27.發(fā)布的視頻由手機品牌加水印，沒(méi)有違規，評論或失敗，是平臺的問(wèn)題嗎？

　　如果審核失敗，一般是由于短視頻平臺認定其不適合公開(kāi)，一般包括：處理、視頻模糊、內容原因等。處理的可能性最大，建議在售后組多詢(xún)問(wèn)技術(shù)，或者查看郵箱中的信息

　　28. 未通過(guò)審核的視頻是否會(huì )計入套餐中指定的視頻數量？

　　無(wú)法上傳的內容將不會(huì )計入計劃中指定的數字，只需單擊“重新發(fā)布”即可

　　29.很多客戶(hù)不做全國，做周邊或本地，因為物流成本等，有沒(méi)有辦法做到這一點(diǎn)

　　監視

　　本地單詞，可以添加本地單詞進(jìn)行監視。同時(shí)，正在增加本地呼叫的服務(wù)功能

　　30.經(jīng)過(guò)所有檢測后，競爭視頻的總數會(huì )增加嗎？

　　如果是，競爭視頻的數量將會(huì )增加

　　一種新的添加劑，如果沒(méi)有新的添加劑，它不會(huì )增加

　　31. 檢測 929 個(gè)視頻，潛在客戶(hù)總數如何達到 9 個(gè)？如果檢測到所有視頻或 9 個(gè)視頻，該怎么辦？

　　在這種情況下，通常是由于行業(yè)內缺乏相關(guān)數據。建議更換監控字

　　32. 如果產(chǎn)品被重新測試，之前發(fā)布的查詢(xún)是否會(huì )被重新分發(fā)？

　　在同一帳戶(hù)中，它不會(huì )重復分發(fā)。建議不要重復關(guān)鍵詞監視。如果監控關(guān)鍵詞數量相對較少，建議更換關(guān)鍵詞

　　33. 如果有來(lái)自已經(jīng)測試過(guò)視頻的新客戶(hù)的消息，它會(huì )自動(dòng)再次轉到采集以增加挖礦次數嗎？

　　視頻那已經(jīng)測試過(guò)了，如果有新的客戶(hù)留言，只要他還在監控我們采集啊，這都是說(shuō)，我們正在監控同行的工作采集最新的實(shí)時(shí)新數據

　　34. 如果潛在客戶(hù)消息數據相同，采集監控的不同產(chǎn)品是否會(huì )重復分發(fā)？

　　監控不同的產(chǎn)品，基本相同的客戶(hù)消息數據不會(huì )出現。也不會(huì )有重復的分發(fā)

　　35. 我們在后臺發(fā)布的視頻是否以這些抖音編號發(fā)布在作品中？

　　是的，在后臺發(fā)布的視頻直接發(fā)布到綁定到我們平臺的抖音帳戶(hù)

　　36. 我能否了解客戶(hù)在后臺發(fā)布的視頻的發(fā)布位置？

　　是的，在后臺視頻管理中，發(fā)布視頻，點(diǎn)擊查看按鈕，可以直接看到它

　　37.有些客戶(hù)想先測試，我會(huì )有一個(gè)測試賬號，怎么開(kāi)個(gè)測試

　　現在不建議先給顧客試用，因為很多顧客試圖先抓取一堆數據來(lái)實(shí)現白人的心理，它

　　不建議收費試煉，可以遠程給他演示，或者不敢相信，叫他檢查一下，網(wǎng)上白妓太多了

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