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Trendwatch

Un pipeline pour la croissance organique sur TikTok/Instagram : découvrir ce qui fonctionne chez les concurrents, décomposer pourquoi cela fonctionne selon 7 axes, générer des idées de crochets adaptées au produit de l'utilisateur, et accumuler les apprentissages au fil du temps pour que la compétence devienne plus précise à chaque utilisation.

Outils partagés

Privilégiez les CLI du répertoire tools/ plutôt que d'écrire manuellement du code de collecte/analyse — elles émettent une enveloppe JSON uniforme et s'enchaînent. Voici ceux pertinents ici :

Étape	Outil	Utilisation
3	trending_sounds.py	Sons et hashtags tendances du Creative Center par région + fenêtre temporelle
4	tiktok_account.py	Collecte des vidéos, statistiques et commentaires d'un compte (TikTokApi → repli yt-dlp)
4	video_metadata.py	Collecteur de repli pour une liste manuelle d'URL lorsque les scrapeurs sont bloqués
4-5	account_stats.py	Médiane, cadence, valeurs aberrantes, signaux de shadow/promotion payante et classe de taille du compte
4-5	engagement.py ⭐	Score d'engagement par vidéo, taux de sauvegarde, ratios, fraîcheur, attribution format-vs-créateur-vs-payant
5	decompose_video.py	Images clés + image d'arrêt pouce + transcription pour la décomposition sur 7 axes

Chaîne canonique : tiktok_account.py → account_stats.py (médiane/signaux) → engagement.py --account-median <M> --top 10 (classement des vidéos éligibles à l'idéation). Carte complète + options dans tools/README.md.

Principes de fonctionnement

1. Découverte automatique avant de demander — toujours. Épuisez d'abord les outils : WebSearch (URLs, handles, actualités), WebFetch (pages App Store, pages d'accueil, profils concurrents), Lire/grep (codebase, événements analytics, fichiers mémoire). Ne demandez à l'utilisateur que pour : les décisions stratégiques (objectifs, KPI, où envoyer le trafic), les préférences subjectives (ton de voix, ce qu'il valorise), les faits opérationnels absents de tout système (budget, qui tourne le contenu), ou la validation d'hypothèses déjà rédigées. Ne demandez jamais d'URL, de handles, de texte, de géolocalisation, ou quoi que ce soit que les outils peuvent retourner. Le tour de l'utilisateur est pour le jugement, pas pour la recherche.

2. Les likes mentent. Optimisez pour le taux de complétion / sauvegarde / partage plutôt que pour les likes bruts. Quand la complétion n'est pas publique, utilisez la formule proxy de l'étape 4.

3. Les crochets vivent dans les formats. Étiquetez toujours une vidéo avec son format (POV / GRWM / transition / voix-off-B-roll / etc.) — le même crochet échoue dans le mauvais format.

4. Les premières 1,5 secondes ne sont pas le crochet. L'arrêt pouce et le crochet sont des mécanismes séparés. Décomposez-les séparément.

5. Les commentaires sont la vérité terrain pour le texte. Les meilleurs commentaires sur une vidéo virale d'un concurrent révèlent le langage réel et les points de douleur du public — exploitez-les.

6. experiments.md est l'actif qui fructifie. Lisez-le toujours avant l'idéation. Proposez toujours de le mettre à jour après que l'utilisateur a publié.

7. Itérez sur les gagnants ; tuez rapidement les perdants. Une vidéo qui franchit ~1000 vues sur un compte nouveau/froid a passé la première porte de l'algorithme — c'est le signal pour verrouiller le message et faire varier les variables (apparence du créateur, décor, esthétique, rythme). La nouvelle idéation est pour le démarrage à froid ; la génération de variantes est pour les gagnants prouvés. La plupart des victoires après le premier gagnant viennent de l'itération, pas de nouveaux paris.

8. Recherchez à la fois les comptes fantômes ET les influenceurs partenaires — les deux produisent les placements de produit non officiels qui génèrent une portée réelle. Les concurrents bien financés utilisent deux mécanismes parallèles : (a) les comptes fantômes (comptes non officiels gérés par la marque elle-même, déguisés en UGC), et (b) les influenceurs partenaires (créateurs indépendants rémunérés produisant des publications sponsorisées). Les deux surpassent régulièrement le compte officiel en organique ; les deux sont les vrais repères. Détectez les signaux : filigranes d'interface utilisateur de l'application visibles dans les enregistrements d'écran, liens bio vers le site du concurrent, cadence de publication identique à celle du compte officiel (signature fantôme), mentions #ad/#sponsored/#partnership (signature de partenariat), mentions "merci @marque", contenu publié dans les heures suivant un lancement officiel, formulations marketing officielles répétées. Suivez les deux types dans competitors/{handle}.md avec les balises type: shadow_of_{X} ou type: partner_of_{X}. La classification est importante pour comprendre le budget du concurrent mais pas pour l'exploitation du format — les deux catégories produisent des créations de placement de produit également analysables.

9. L'actualité compte — le récent l'emporte sur le célèbre. Un son ou un format qui a atteint son pic il y a 6 mois est désormais supprimé algorithmiquement et lassant pour le public. Capturez toujours posted_date et age_days pour chaque vidéo analysée. Étiquetez la fraîcheur : rising (<14j) / peak (14-30j) / declining (30-60j) / evergreen-structure-only (>60j). Pour les recommandations sonores : utilisez uniquement les vidéos en rising ou peak. Pour l'analyse des motifs de crochet/format : étendez à 60 jours. Les vidéos de >60j sont utiles pour les motifs structurels intemporels (par exemple, cadrage de crochet sur une douleur spécifique) mais jamais pour "utilisez ce son exact" ou des conseils "copiez cette création exacte".

10. Séparez les victoires de format des victoires de capital-créateur et des victoires de promotion payante. Une vidéo à 500k vues sur un créateur de 2M d'abonnés ne prouve pas que le format fonctionne — elle prouve que le créateur est populaire. De même pour les publications boostées via TikTok Spark Ads / partenariats payants. Calculez pour chaque vidéo :

    • engagement_ratio = vues / nombre_abonnés (portée normalisée) — les vidéos au-dessus de 0,5× cette ligne de base signifient que le format a ajouté de la valeur ; en dessous de 0,1× signifie que le créateur a porté la vidéo
    • vs_compte_median = vues / vues_médianes_du_compte — les vidéos à >2× la médiane = attribuables au format ; les vidéos proches de la médiane = attribuables à la ligne de base du créateur
    • Indicateurs de promotion payante : pic soudain sur un compte par ailleurs moyen ; mention #ad/#sponsored/#partnership ; mention "merci @marque" sans cadrage organique ; montage anormalement soigné par rapport à la qualité de base du créateur ; badge "Promouvoir" du compte professionnel dans le profil ; motif de commentaires des spectateurs correspondant à "est-ce une pub ?"

    Lors du classement des motifs pour l'idéation, pondérez uniquement les victoires attribuables au format. Une publication à 50k vues sur un compte de 5k abonnés est bien plus transférable qu'une publication à 500k vues sur un compte de 2M d'abonnés. Étiquetez chaque vidéo analysée : format-attribuable / créateur-attribuable / promotion-payante-soupçonnée — et tirez les motifs d'idéation uniquement du premier groupe.

11. Compilez les apprentissages universels dans le playbook. À la fin de chaque session, demandez : "avons-nous appris quelque chose qui s'applique à tous les secteurs, pas seulement à ce produit ?" Si oui, ajoutez-le à la section Playbook tactique de ce SKILL.md en tant que nouvelle sous-section. Les apprentissages spécifiques au produit ou au secteur restent dans brief.md et experiments.md. La compétence ne prend de la valeur que si les motifs transversaux sont couchés par écrit. En cas de doute sur la portée, demandez : "un fondateur de SaaS, une application fitness et une marque de mode bénéficieraient-ils tous de cette règle ?" Si oui → playbook. Si non → brief/experiments.

12. Filtrez pour les vidéos de placement produit provenant UNIQUEMENT de comptes PETITS À MOYENS — abandonnez complètement les placements de célébrités. Ce que nous voulons pour l'exploitation des formats, c'est : (a) la publication est un placement produit explicite (marque mentionnée, UI visible, hashtag, ou "merci @marque"), ET (b) le compte qui publie a <500k abonnés, idéalement 10k–250k.

    Pourquoi les deux filtres sont importants :

    • Sans le filtre (a) — le filtre de placement — nous finissons par analyser le contenu général d'un créateur, ce qui nous renseigne sur la portée du créateur, pas sur la stratégie du concurrent.
    • Sans le filtre (b) — le filtre de taille — nous finissons par analyser les placements de célébrités, qui sont des achats de portée avec des formats intentionnellement atténués (voir la section du playbook "Les placements de célébrités se transfèrent rarement"). La métrique que nous copierions reflète le pipeline d'audience de la célébrité, pas l'effet de levier du format.

    Catégories de taille de compte et comment traiter chacune :

    • <10k abonnés : trop petit pour un signal fiable — intéressant uniquement si l'engagement est extrême (>100× la ligne de base)
    • 10k–250k abonnés : PRIME pour l'exploitation des placements — les formats ici doivent vraiment faire leurs preuves
    • 250k–500k abonnés : encore utile, mais normalisez par engagement_ratio (selon le principe 10) avant de considérer comme attribuable au format
    • 500k–1M abonnés : zone grise — acceptez uniquement si la publication de placement se situe clairement au-dessus de la ligne de base du créateur
    • >1M abonnés : ABANDONNEZ les placements lors de la collecte. La portée des célébrités domine ; le signal du format est du bruit. Leur contenu général peut encore être une référence de tendance sonore mais jamais une référence de stratégie concurrente.

    Signaux de détection pour le placement : (a) mention du hashtag de la marque, (b) nom de la marque dans la légende/titre, (c) UI du produit visible dans l'enregistrement d'écran, (d) mention "merci @marque", (e) tag #ad/#sponsored/#partnership, (f) lien/handle vers le produit dans la superposition bio. Étiquetez chaque vidéo placement-produit-pour-{concurrent} ou contenu-général-du-créateur, ET étiquetez le compte source avec sa catégorie d'abonnés. Ne comptez que les placements provenant de comptes <500k lors de l'exploration des motifs. Les placements de célébrités peuvent être notés mais jamais inclus dans l'ensemble source d'idéation.

Playbook tactique (motifs universels observés au fil des sessions)

Voici des observations tactiques qui s'appliquent à tous les secteurs — appliquez à chaque passage. Chaque fois qu'une session produit une nouvelle leçon transférable, ajoutez-la ici afin que les sessions futures en héritent.

Ordre de diagnostic lorsqu'une publication sous-performe

Lorsqu'une publication ne franchit pas la porte algorithmique des ~1000 vues, diagnostiquez dans cet ordre de priorité — le premier élément est la cause la plus courante :

1. Visuel d'arrêt pouce (0–1,5s) — la première image était-elle réellement arrêt-défilement ? La plupart des publications "mauvaises" ont un bon crochet mais une première image banale.
2. Cycle de vie du son — le son était-il rising/peak selon le principe 9 ? Un son obsolète supprime automatiquement la vidéo, quelle que soit la qualité du contenu.
3. Format-niche mismatch — le format correspond-il à ce pour quoi l'algorithme a identifié le compte ? Les comptes froids n'ont pas encore de niche ; les 3 à 5 premières publications la définissent.
4. Texte du crochet de légende — y avait-il un crochet verbal dans la première phrase, ou une soupe de hashtags ? Les hashtags appartiennent à la fin ; les crochets appartiennent au début.
5. Démarrage à froid du compte — si les points 1 à 4 sont corrects et que les vues sont toujours ≤500, le compte a juste besoin de plus de publications ; la confiance de l'algorithme s'accumule sur 3 à 10 publications dans une niche.

Mécanismes de démarrage à froid

• Un compte tout nouveau passe chaque publication dans un compartiment de test d'environ 200 à 500 vues de l'algorithme
• Il faut 3 publications franchissant 1000+ vues pour apprendre à l'algorithme la niche du compte avant que l'échelle d'itération ne fonctionne de manière productive
• Jusque-là : les formats courts (5-15s) obtiennent plus de chances par dollar d'algorithme (coût par test plus faible pour la plateforme)
• Après les premiers 1000+ gagnants : déplacez le mix vers les formats longs gagnants et exécutez la génération de variantes selon le principe 7

Le taux de sauvegarde est l'indicateur avancé de conversion (produits utilitaires/SaaS)

Pour les produits utilitaires, SaaS ou outils (applications qui FONT quelque chose), le prédicteur avancé de conversion est le taux de sauvegarde, pas les likes ou les vues.

• taux_sauvegarde = sauvegardes / vues
• >5% → prédit une forte conversion d'achat
• 2-5% → moyen ; ajustez l'appel à l'action avant de passer à l'échelle
• <1% → prédit aucune conversion quel que soit le nombre de vues — le format fonctionne pour la notoriété, pas pour l'achat

Les likes sont corrélés à la valeur divertissante ; les sauvegardes sont corrélées à l'intention. Pour le contenu utilitaire, optimisez le taux de sauvegarde, pas le taux de like. (Ne s'applique pas au contenu de divertissement/lifestyle — là, les partages et les abonnements comptent plus.)

Répartition contenu ancre vs variante

Deux types de contenu font des travaux différents — ne mélangez pas les stratégies sur la même publication :

• Publications ancre (récit du fondateur, origine de la marque, fonctionnement en profondeur) : NE FAITES PAS d'itération de variantes. Ne réenregistrez que si mort. Publiez 1 à 2 par trimestre comme piliers de confiance du compte. La voix du fondateur = prime de confiance qui s'accumule lentement.
• Publications favorables aux variantes (détournements de tendances, transformations, listicles esthétiques, "J'ai essayé X pendant une semaine") : conçues pour générer 5 à 8 variantes lors de la première victoire. L'échelle d'itération principale.

Essayer de faire varier un récit de fondateur érode la confiance sans amplifier la portée.

Mécanismes d'appel à l'action sur les plateformes sans lien cliquable (TikTok, IG Reels)

Lorsque la plateforme ne prend pas en charge les liens cliquables dans la vidéo :

• Le nom de la marque doit être (a) facile à épeler, (b) facile à retenir, (c) mentionné 2× par vidéo — une fois en voix off, une fois en texte d'écran de fin
• "Lien dans la bio" est le pire appel à l'action possible — ne fonctionne pas sur TikTok (pas de lien bio cliquable pour la plupart des comptes) et signale le désespoir
• Un appel à l'action avec le nom de la marque formulé comme une instruction utilitaire ("[marque] · [verbe] · [résultat]") surpasse un "allez télécharger" explicite d'environ 2 à 3×

Les crochets de douleur spécifique débloquent la viralité de niche

Les crochets nommant une condition, une douleur ou un schéma comportemental spécifique (plutôt qu'une douleur générique) sont davantage poussés par le moteur de recommandation de niche de l'algorithme. Exemples : TDAH/TOC pour l'organisation, traits neurodivergents, spécificités morphologiques, habitudes régionales, comportements par tranche d'âge.

• Compromis : les crochets de douleur de niche génèrent moins de vues totales mais des taux de sauvegarde plus élevés (l'audience s'auto-sélectionne)
• À utiliser lorsque le compte a besoin d'améliorer le taux de sauvegarde / la conversion, pas lorsqu'il cherche la portée du haut de l'entonnoir
• Structure canonique : "Nous avons fait [produit] pour [X-générique], mais nous ne nous attendions pas à ce qu'il aide autant les personnes souffrant de [douleur-spécifique]"

Cadrage anti-X pour les produits de substitution

Pour tout produit qui REMPLACE une habitude, le cadrage "anti-X" convertit plus fort que le cadrage "utilisez X" :

• Anti-haul pour les outils de remplacement du shopping ("les choses que j'ai arrêté d'acheter depuis que j'utilise...")
• Anti-procrastination pour les outils de productivité
• Anti-préparation des repas pour les outils de raccourci culinaire

Le mécanisme a la forme d'une recommandation, pas d'un argumentaire — le spectateur a l'impression de recevoir des astuces, pas de se faire vendre quelque chose. Taux de sauvegarde élevé, aligné sur les KPI de conversion.

Anti-argumentaire en listicle

Les listicles multi-applications ou multi-outils ("Top N applications dont tout [persona] a besoin pour [verbe d'aspiration]") fonctionnent comme des vecteurs de conversion douce lorsque votre produit est l'un des N :

• Moins de pression directe que les argumentaires mono-application → taux de sauvegarde plus élevé
• Risque : votre produit est enterré — placez-le en position 1 ou 5 (effets de primauté / récence)
• Associez toujours à 3-4 applications véritablement non concurrentes pour que la recommandation semble authentique
• Meilleur pour les comptes en phase de notoriété qui ont besoin d'être vus aux côtés de références d'applications de confiance

Auditez la pile de production avant l'idéation

Avant de générer des idées, auditez les outils dont le produit dispose réellement pour la production vidéo (Higgsfiel

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[tronqué pour la traduction]