## 行业问题：传统采集难以应对“图文视频化”的电商信息
在电商平台不断“视频化”的趋势下，传统的网页采集手段正逐渐失效。以抖音为例，商品信息已不仅限于图文详情，而是通过短视频、图像混排、语音解说等形式呈现。商品的名称、优惠、亮点等信息高度非结构化，爬虫抓到的只是HTML结构，并不能“读懂”这些页面的真实内容。
尤其对于想做商品库构建、优惠提取、内容归类等任务的开发者来说，如何从视觉元素和自然语言中提取有效数据，已成为一个核心问题。
## 技术灵感：结合语言模型与视觉处理，走出传统路径
与其继续在DOM结构中死磕，不如换一种思路。我们是否可以借助文本生成类语言模型和图像识别技术，实现“读图识物+自动归纳”这一组合策略？
比如，通过关键词搜索商品视频，获取商品封面图，进行商品类型判断；再通过视频标题、描述或语音生成统一风格的商品介绍。这样既能规避页面结构复杂性，又能获得相对真实的电商内容信息。
这个思路的关键在于：**图像用于理解产品类别，文本生成用于统一表达商品核心信息**，两者组合可以弥补各自的短板。
## 实现方式：基于抖音搜索的商品内容抓取与处理流程
我们以“夏季女装”作为示例关键词，在抖音平台上进行搜索，目标包括：
+ 提取视频的封面图
+ 获取视频中出现的商品描述信息
+ 利用图像保存和AI语言模型对标题进行摘要，形成统一风格的商品介绍
+ 全部过程使用爬虫代理IP技术，防止被平台限制
其中，图像部分可做进一步分类（如衣服、鞋包、美妆等），文本部分可使用生成模型归纳总结核心卖点。整个流程体现“结构化提取+语义生成”的理念。
## 实验代码：信息抓取 + AI生成 + 图像存储
下面这段代码展示了完整实现逻辑，包含爬虫代理IP接入、用户模拟设置、搜索接口抓取、图像下载与AI生成。
### 环境准备
```bash
pip install requests pillow transformers torchaudio torchvision
```
### 代码实现
```python
import requests
import os
import time
from PIL import Image
from io import BytesIO
from transformers import pipeline
# 设置爬虫代理IP（参考亿牛云爬虫代理示例 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}"
}
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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"
}
# 关键词搜索抖音商品视频
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
# 下载并保存图片
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
# 使用语言模型生成商品简介
def generate_description(title):
summarizer = pipeline("text-generation", model="gpt2")
prompt = f"为以下商品生成一句简洁的电商介绍：{title}。"
summary = summarizer(prompt, max_length=30, num_return_sequences=1)
return summary[0]['generated_text']
# 主流程入口
def main():
keyword = "夏季女装"
products = search_douyin(keyword)
for idx, product in enumerate(products):
print(f"标题：{product['title']}")
img_path = save_image(product['img_url'], filename=f"{idx}.jpg")
desc = generate_description(product['title'])
print(f"AI生成介绍：{desc}")
print(f"图片保存路径：{img_path}\n")
if __name__ == "__main__":
main()
```
## 潜在价值：不仅仅是“抓数据”，而是“理解商品”
这套方案最大的意义，在于将信息提取的思路从“爬取结构”转向“理解内容”。尤其是：
+ 自动化提炼商品亮点、优惠方式，适合做推荐系统前置处理
+ 图像保存结合图像识别，可构建商品分类库
+ 生成的商品简介具备统一风格，便于内容归档和二次传播
对于内容电商平台的第三方工具开发、监测类应用、选品助手等都有极大参考价值。
## 写在最后
本项目展示了文本生成AI与图像处理技术结合的可行性。它不是一个采集脚本那么简单，而是一种新型“数据理解+表达”技术路径的原型。它也许还不够完美，但无疑给出了一个新的答案——如何真正“看懂”视频化电商内容。
