TikTok Follower Scraper : ce qui fonctionne réellement en 2026 (et ce qui ne fonctionne pas)

Si vous lisez cet article, vous avez probablement atteint la limite que tout développeur peut atteindre lorsqu'il explore TikTok : votre code fonctionnait parfaitement, et ce matin, vous ne pouvez plus l'exécuter.

Pourtant, une situation aussi difficile n'annule pas le besoin constant des entreprises d'avoir accès aux données des réseaux sociaux publics. Dans ce guide, nous expliquerons ce qui ne va pas avec les outils de scraper les abonnés de TikTok et comment les produits API modernes, tels que Données 365 L'API des réseaux sociaux peut vous aider. Vous obtiendrez également des extraits de code utiles impliquant différents points de terminaison d'abonnés TikTok.

Prêts ? Testez la différence entre des difficultés liées à l'anti-détection et la simple récupération de vos données avec Data365 essai gratuit.

Vue d'ensemble

• Les outils de scraping TikTok qui fonctionnaient en 2025 échoueront en 2026 en raison de systèmes de détection avancés basés sur le ML.
• Les entreprises ont besoin de données et de mesures sur les abonnés, et pas seulement de scripts fonctionnels. La valeur réelle apparaît lorsque les données deviennent des entrées pour l'analyse concurrentielle, la vérification des influenceurs ou l'étude des tendances.
• Savoir quand les scrapers traditionnels échouent et quand les API professionnelles réussissent permet aux équipes d'économiser des semaines de débogage et de maintenance.

Quel est le problème avec les outils TikTok Follower Scraper ?

Tous les développeurs qui ont essayé le scraping sur TikTok connaissent ce schéma : votre script s'exécute parfaitement pendant des jours, puis cesse soudainement de fonctionner du jour au lendemain sans aucune modification de code de votre côté.

Mauvais karma ? Non Cela peut être dû à des goulots d'étranglement qui ont détruit votre installation Selenium en quelques heures ou à des requêtes de Playwright qui ont entraîné une détection immédiate. Vous pensiez que les bibliothèques anti-bot bypass que vous avez trouvées sur GitHub fonctionneraient ? Bien essayé, mais ils ont cessé de travailler presque trois semaines après le dernier commit.

La nouvelle est la suivante : en 2026, vieux Grattoirs TikTok ne fonctionnera plus. La plateforme met actuellement en œuvre des fonctionnalités de détection basées sur le ML, qui analysent les empreintes digitales du canevas, les signatures WebGL et les modèles de synchronisation des actions. Ainsi, lorsque vous essayez de récolter des abonnés sur TikTok, vous n'êtes plus simplement en concurrence avec les limites de débit, vous combattez le feu par le feu (comme l'a dit l'un des développeurs de Reddit).

Alors, quelle est la pièce ? Jeter l'éponge après l'échec d'un autre outil de collecte de followers sur TikTok ? Eh bien, il existe une solution plus intelligente. Nous vous recommandons de découvrir toutes les possibilités de l'API Data365 Social Media dans la section suivante.

Utilisation de Data365 pour la récupération de données TikTok

Les données TikTok sont accessibles de manière plus efficace. Par exemple, avec API pour réseaux sociaux de Data365, une solution publique de récupération de données pour six réseaux sociaux majeurs, ce qui élimine la charge technique liée à la maintenance des scrapers ou à la gestion d'API officielles trop restrictives. C'est un REPOSANT outil compatible avec Python, JavaScript, PHP, et tout langage doté d'un environnement compatible HTTP.

Alors, pourquoi l'API des réseaux sociaux surpasse les scrapers traditionnels de TikTok ? Regardons-le dans notre tableau soigneusement composé.

Contrairement aux plateformes de gestion des réseaux sociaux ou d'écoute sociale qui jonglent entre publication, planification et analyse, mais qui échouent lors de la tentative d'exportation d'une liste d'abonnés TikTok, Data365 est conçu pour récupérer uniquement les données publiques brutes. Cette concentration unique garantit une précision et une pertinence optimales : pas de fonctionnalités exagérées, pas de dégradation de la qualité des données, uniquement un accès complet aux informations publiques sur les réseaux sociaux.

Voici une liste des points de terminaison de données TikTok disponibles sur Data365 :

• Recherche de profil par nom d'utilisateur, identifiant ou mot clé
• Profils d'utilisateurs publics avec bios, état de vérification
• Nombre d'abonnés et de suiveurs 
• Contenu vidéo et ajouts (vues)
• Analyse des hashtags et des tendances pour des informations sur la stratégie de contenu
• Métadonnées relatives à la musique et au son pour le suivi des tendances audio

Qu'en est-il de l'intégrité des données ? Data365 fournit des informations au format JSON prêt pour la base de données, afin que vous puissiez les rediriger facilement vers Pandas DataFrames ou des outils tels que Tableau ou Power BI. Avec plus de huit ans d'expérience dans le domaine des données des réseaux sociaux, j'ai acquis une expertise que les solutions génériques ne peuvent pas reproduire.

L'API Social Media de Data365 est parfaitement adaptée aux professionnels tels que :

• Codeurs SaaS développer des applications basées sur les réseaux sociaux ou des tableaux de bord analytiques
• Équipes marketing évaluation des campagnes ou analyse de la concurrence
• Chercheurs de données alimenter les modèles d'IA avec des informations brutes sur les réseaux sociaux
• Les spécialistes des sciences sociales analyse des tendances, de la démographie ou des changements de comportement

Voyez-le en action par vous-même. Demandez votre Essai gratuit de 14 jours pour tester la fiabilité de Data365 avec vos propres cas d'utilisation d'extraction de données TikTok.

Alternative à TikTok Followers Count Scraper : obtenez des statistiques sans maintenance

Pour l'analyse comparative de la concurrence, le suivi de la croissance ou les indicateurs de tableau de bord où vous avez besoin du nombre d'abonnés sans extraire de listes complètes, l'utilisateur de Data365 tâche de mise à jour du profil fournit des informations de base sur le profil, le nombre d'abonnés, le nombre de followers, le nombre total de publications et l'état de vérification, tout ce qui est visible sur un profil TikTok public pour 9 crédits par page utilisateur.

Chaque demande fait suite à APRÈS L'OBTENTION structure. Voici donc à quoi ressemblera le processus d'obtention du nombre d'abonnés TikTok via des appels d'API dans la pratique :

1. Faites une requête POST.

"""This is a code example for demonstration only"""

import requests

access_token = "YOUR_DATA365_BEARER_TOKEN"
# Internal TikTok ID or username of the target profile without the @ prefix
profile_id: str = "SOME_PROFILE_ID"

# Step 1: Create a data collection task
# The URL has been changed for security purposes.
post_url = f"https://data365.co/tiktok/profile/{profile_id}/update"

post_params = {
    "access_token": access_token,
}

try:
    post_response = requests.post(post_url, params=post_params)
    post_response.raise_for_status()
    print("POST request successful. Data refreshing.")
except requests.exceptions.RequestException as exc:
    print(f"Error during POST request: {exc}")

2. Faites une demande GET.

"""It takes up to a minute to collect information. So run this part of the code in a minute."""

import requests
import sys

access_token = "YOUR_DATA365_BEARER_TOKEN"
# Internal TikTok ID or username of the target profile without the @ prefix
profile_id = "SOME_PROFILE_ID"

# Step 2: Check task status.
status_url = f"https://data365.co/tiktok/profile/{profile_id}/update"
get_params = {
    "access_token": access_token,
}

response = requests.get(status_url, params=get_params)
status = None

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    status = data.get("data", {}).get("status")
    print(f"Task status: {status}")
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
    print(response.text)

# Step 3: Retrieve results
if status != "finished":
    print("Task is not finished yet. Wait for 1 minute... and retry")
    sys.exit()

results_url = f"https://data365.co/tiktok/profile/{profile_id}"
get_params = {
    "access_token": access_token,
}

response = requests.get(results_url, params=get_params)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    follower_count = data.get("data", {}).get("follower_count")
    following_count = data.get("data", {}).get("following_count")
    print("Results:")
    print(
        f"Total followers: {follower_count} and following: {following_count}"
    )
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
    print(response.text)

3. Répétez une requête GET pour obtenir les données. Voici un champ dans votre réponse JSON qui indique le nombre d'abonnés.

Total followers: 25000 and following: 250

Ce type d'informations peut ensuite être utilisé dans d'autres processus en :

• Les analystes marketing créent des tableaux de bord concurrentiels pour vérifier 20 à 50 comptes concurrents par jour, visualiser les courbes de croissance dans Tableau ou Power BI sans aucune vérification manuelle.
• Des équipes de croissance qui évaluent l'évolution du nombre d'abonnés : pour comparer le nombre d'abonnés afin de montrer un pic lors de la publication du contenu ou d'une promotion payante, et de calculer le coût réel par abonné.
• Des chercheurs en investissement évaluent l'impact des influenceurs, afin de surveiller les taux de croissance du nombre d'abonnés et de mener une due diligence sur les investissements dans l'économie des créateurs.
• Les ingénieurs logiciels mettent en place des équipes de preuve sociale : affichez le nombre d'abonnés dans les interfaces des produits en temps réel.
• Des chercheurs qui étudient la dynamique des plateformes — pour compiler des données longitudinales sur les abonnés provenant de milliers de comptes afin de comprendre la dynamique de croissance et les impacts des plateformes.

Vous souhaitez explorer d'autres points de terminaison de données TikTok au-delà de l'extraction des abonnés ? Planifier un appel auprès de notre équipe technique pour plus de détails.

Exportez la liste des abonnés TikTok : transformez les données brutes en informations exploitables

Data365 renvoie toutes les données des abonnés TikTok dans Format JSON — et il y a une bonne raison. JSON (JavaScript Object Notation) est léger, lisible par l'homme et parfaitement adapté à la nature hiérarchique et imbriquée des données des réseaux sociaux.

Pourquoi le format JSON est important pour votre flux de travail : Il est natif de JavaScript et facile à gérer en Python, ce qui signifie que vous pouvez analyser immédiatement les réponses de l'API dans des structures de données utilisables : pas d'analyseurs personnalisés, pas de conversions de format, juste une intégration parfaite avec vos outils existants.

Travailler avec JSON en Python

L'écosystème de Python rend la manipulation de JSON triviale. Le demandes la bibliothèque gère les appels d'API, jason analyse les réponses dans des dictionnaires et des listes Python natifs, et pandas transforme ces données en DataFrames à des fins d'analyse :

Cette simplicité signifie que les data scientists, les analystes et les développeurs peuvent passer d'une réponse d'API brute à des informations exploitables en quelques minutes, et non en quelques heures.

Transférer le JSON aux tableaux de bord de Business Intelligence

Le format structuré de JSON s'intègre parfaitement aux outils de BI tels que Tableau, Power BI et Looker. La plupart des plateformes prennent en charge les importations JSON directes ou des connecteurs légers. Téléchargez le fichier de données de vos abonnés et le tableau de bord mappe automatiquement les champs tels que compte_abonnés, est_vérifié, et biographie dans des visualisations. Les équipes marketing peuvent créer des rapports automatisés présentant les données démographiques des abonnés, les tendances de croissance et les mesures de qualité de l'audience, actualisés quotidiennement via des appels d'API programmés.

Stockage de base de données pour l'analyse longitudinale

Stockez les réponses JSON dans PostgreSQL (à l'aide de colonnes JSONB), MongoDB ou des bases de données relationnelles traditionnelles après analyse. Cela permet d'effectuer des requêtes chronologiques telles que « Comment la démographie des abonnés du concurrent X a-t-elle évolué au cours du quatrième trimestre ? » ou « Quels influenceurs ont gagné le plus de followers le mois dernier ? » Les instantanés JSON historiques constituent la base de l'analyse prédictive, de la détection du taux de désabonnement et de la prévision des tendances que les feuilles de calcul statiques ne peuvent pas prendre en charge.

Alors, gratter les abonnés de TikTok ou pas ?

En résumé : le scraper d'abonnés TikTok à l'ancienne, qu'il soit en ligne, basé sur des scripts ou autre, sera obsolète en 2026. Le fait est toutefois que la nécessité de disposer de données sur les abonnés ne va nulle part.

Les marques devraient continuer à contrôler les influenceurs avant de signer des contrats de 50 000$. L'analyse du chevauchement des audiences est une chose que les équipes marketing doivent tout de même éviter de payer trois fois pour la même portée.

L'API, telle que Data365, résout le problème des scrapers défectueux. Au lieu de passer des heures à déboguer des scripts Python, vous obtenez des réponses JSON structurées en quelques minutes. Vous payez également des frais de crédit transparents plutôt que des factures de procuration déguisées et des salaires coûteux pour les développeurs. Vous vous concentrez sur l'authenticité de vos abonnés, la cartographie du réseau, l'optimisation des campagnes, plutôt que de mettre à jour vos sélecteurs CSS deux fois par mois à mesure que TikTok modifie son interface.

Arrêtez le débogage. Commencez à extraire. Vous pouvez avoir Essai gratuit de 14 jours de Data365 et découvrez à quoi ressembleraient les données des abonnés de TikTok lorsqu'il fait simplement son travail.