利用 Google App Script 串接 Threads API 並且用 Looker Studio 視覺化

Meta 推出 Threads API

Threads API 已經推出一段時間，各路大神也都分享過很多串接經驗
甚至有一些對應的分析產品推出

像是 Threadslytics

除了有資料分析外，還有排程貼文的服務
有需要的朋友如果想要穩定好用，可以參考看看

最近比較有點空閒的時間，就想利用 Cursor 來嘗試看看利用 AI 的助力開發
個人用的類似分析工具，簡單的把資料撈回來並且搭配熟悉的 Looker Studio 視覺化

Threads API 的準備

Threads API 的申請和文件 Threads API 官方文件
由於網路上蠻多類似的中文資源了，這邊就不想重新贅述一次
但可以提供一些詳細的資訊:

Threads - Alfonso 的 10 篇連載

利用發佈不久的 ChatGPT search 功能查詢:
對話連結

use_search_gpt_to_find_threads_api_integration

使用 Perplexity Pro 的查詢:
對話連結

use_perplexity_pro_to_find_threads_api_integration

上面的搜尋對話都可以接著繼續往下查詢
如果有遇到問題或是卡住的地方
歡迎到 IG 這邊私訊聊聊
darrell_tw_

Google App Script 串 Threads API

主要 main function

function updateAllThreadsData() {
  if (DEV_MODE) {
    Logger.log('=== 開始全部數據更新流程 ===');
    Logger.log('時間：' + new Date().toISOString());
  }
  
  try {
    // 1. 更新所有貼文的數據
    if (DEV_MODE) Logger.log('1. 開始更新貼文數據');
    getAllPostStats();
    
    // 2. 更新每日用戶數據
    if (DEV_MODE) Logger.log('2. 開始更新每日用戶數據');
    getUserInsights();
    
    // 3. 更新追蹤者數據
    if (DEV_MODE) Logger.log('3. 開始更新追蹤者數據');
    updateFollowersCount();
    
    if (DEV_MODE) {
      Logger.log('=== 全部更新流程完成 ===');
      Logger.log('完成時間：' + new Date().toISOString());
    }
    
  } catch (error) {
    Logger.log('更新過程發生錯誤：', error);
    throw error;
  }
}

程式碼大部分都是請 Cursor AI 幫忙，我自己只有做點調整
但我有特別說明的 prompt 有:

加上 DEV_MODE，讓我在執行除錯時可以顯示盡量詳細的 log，如果有預期外的錯誤或是停住，至少可以知道目前執行到哪裡
加上 try catch，未來有需要可以對錯誤做其他處理

主要執行的邏輯有三段:

更新所有貼文的數據
更新每日用戶數據
更新追蹤者數據

更新貼文數據

取得所有貼文

const url = `https://graph.threads.net/v1.0/me/threads?fields=id,shortcode,timestamp,text,is_quote_post,media_type,permalink&access_token=${ACCESS_TOKEN}`;

const response = UrlFetchApp.fetch(url, {
  method: "GET"
});

取得所有貼文的回傳資料

要使用 Threads API 表示我們需要能夠發送一個 request 過去
Google App Script 不像一般的 JavaScript 有內建的 fetch API，所以需要使用 UrlFetchApp
其實用法非常接近，只是就記得需要使用 UrlFetchApp 就好

後續就是處理 Response

const contentText = response.getContentText();
const data = JSON.parse(contentText);

const postsWithInsights = data.data.map(post => {
  Logger.log(`正在獲取貼文 ${post.id} 的指標數據`);
  const insights = fetchPostInsights(post.id);
  // 這邊是取得單一貼文的表現數據，下面會提及
  // 取得數據後會再跟原本的貼文資料做合併

  const postWithInsights = { 
    ...post,
    insights 
  };    
  return postWithInsights;
});

再取得單一貼文數據

這邊有個邏輯是上面的 API 要先取得所有的貼文 id, text
但沒有數據，
數據需要使用另外一個 {postId}/insights API 去取得

const METRICS = ['views', 'likes', 'replies', 'reposts', 'quotes', 'shares'];
const postStatsUrl = `https://graph.threads.net/v1.0/${postId}/insights?metric=${METRICS.join(',')}&access_token=${ACCESS_TOKEN}`;

const response = UrlFetchApp.fetch(postStatsUrl, {
  method: "GET"
});

const data = JSON.parse(response.getContentText());
if (!data || !data.data) {
  throw new Error('API 回應格式錯誤');
}

const insights = {
  views: 0,
  likes: 0,
  replies: 0,
  reposts: 0,
  quotes: 0,
  shares: 0
};

data.data.forEach(metric => {
  if (metric.values && metric.values.length > 0) {
    insights[metric.name] = metric.values[0].value || 0;
  } else if (metric.total_value) {
    insights[metric.name] = metric.total_value.value || 0;
  }
});

取得單一貼文的回傳資料

如果對上面的概念有點模糊，可以參考這個示意圖

到這邊為止，就處理貼文的數據部分
算是完成了三分之一
接下來要繼續處理用戶數據

更新每日用戶數據

取得用戶數據 API 文件

用戶數據部分的指標有一些不直覺的地方
瀏覽數 Views 會是一天一天的資料
其他的都是時間區間內的總數
另外 followers_count 和 follower_demographics 不支援 since & until 的參數
代表無法取得以前的資料，只會拿到目前最新的數據

這邊用兩張圖來呈現概念

doc_threads_api_user_insights_explain_image

腦中如果有這些資料代表什麼意思，那後續就會更知道要怎麼處理和整理資料了

// 取得日期範圍（今天往前30天）
const days = DEV_MODE ? 10 : 30;
const dates = [];
for (let i = 0; i <= days; i++) {
  const date = new Date();
  date.setDate(date.getDate() - i);
  dates.push(date);
}

首先，要決定往前處理幾天的資料
DEV_MODE 是為了快速除錯測試，只會處理 10 天
正式環境就處理 30 天

// 處理每一天的數據
    dates.forEach((date, index) => {
      const dateStr = Utilities.formatDate(date, 'GMT+8', 'yyyy-MM-dd');
      const startTime = Math.floor(date.setHours(0, 0, 0, 0) / 1000);
      const endTime = startTime + (24 * 60 * 60) - 1;
      
      const url = `https://graph.threads.net/v1.0/me/threads_insights?metric=views,likes,replies,reposts,quotes,followers_count&since=${startTime}&until=${endTime}&access_token=${ACCESS_TOKEN}`;
      const response = UrlFetchApp.fetch(url, {
        method: "GET",
        redirect: "follow",
        muteHttpExceptions: true
      });
      const data = JSON.parse(response.getContentText());
      const metrics = {
        views: 0,
        likes: 0,
        replies: 0,
        reposts: 0,
        quotes: 0
      };

      data.data.forEach(metric => {
        if (metric.values && metric.values.length > 0) {
          metrics[metric.name] = metric.values[0].value || 0;
        } else if (metric.total_value) {
          metrics[metric.name] = metric.total_value.value || 0;
        }
      });
    //...
      // 避免 API 請求過於頻繁
      Utilities.sleep(200);
    })

取得每一天的 start time 和 end time 的 timestamp
帶入 API 並取得資料，並注意 API 請求的速率，這邊降低為 200ms，也就是一秒鐘 5 次
雖然文件沒有提及 Meta 有限制，但友善的 call API 從你我做起

取得資料後整理為 Google Sheet 需要的格式存入即可

更新每日追蹤者數的成長

如上面概念圖片提到，追蹤者數的成長是無法溯及以往的資料
只能從開始撈的當下開始記錄
例如從 11/01 開始撈，當天的追蹤者數是 1500
那就是從 1500 開始累積紀錄了
可能到 12/01 會是 3000

邏輯就跟使用者數據一樣，處理上簡單很多，就只要處理 followers_count 即可

const followersUrl = `https://graph.threads.net/v1.0/me/threads_insights?metric=followers_count&access_token=${ACCESS_TOKEN}`;
const followersResponse = UrlFetchApp.fetch(followersUrl, { muteHttpExceptions: true });
const followersData = JSON.parse(followersResponse.getContentText());

followersData.data.forEach(metric => {
  if (metric.name === 'followers_count' && metric.total_value) {
    followersCount = metric.total_value.value || 0;
  }
});

Looker Studio 視覺化 Threads API 資料

Looker Studio 視覺化，只需要使用 Google Sheet 就好
另外這份報表也沒有用到太多進階的功能

我是把資料存成三個 tab:
一個存貼文資料
一個存用戶數據
一個存追蹤者數據

目前 Looker Studio 的資料只有呈現用戶數據和追蹤者數量
貼文數據未來會放入，但不想單純放上 table 而已

現階段的小目標是想把這份 Looker Studio 整理一下並且讓它可以被重複使用
預想是大家複製過去後，在接上自己的 Google Sheet 就完成

用一個簡短的範例介紹如何拉其中一張圖表