使用 Automa 实现抖音批量取消关注:从零实战全过程

悟空爬虫
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使用 Automa 实现抖音批量取消关注:从零实战全过程

不知不觉中,发现自己的某音关注已经到达了一千多个。

如果想让关注数量显示得少一点,就需要一个一个点击取消关注。这种方式非常浪费时间,而且很不优雅。

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有没有什么方式可以自动取消关注?

有的。

本文将完整演示如何使用 Automa 编写一个自动批量取消关注的脚本,并分析其优缺点。


一、什么是 Automa?

Automa 是一个谷歌浏览器扩展程序,用于对浏览器进行自动化操作。

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它主打低代码、无代码模式,只需安装一个浏览器插件,就可以对浏览器执行自动化流程。

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自动化工具其实是一个很大的类别:

最轻量级的是 Automa,只需插件即可运行。

更专业的工具包括 Selenium、Playwright 等。

企业级自动化工具包括 RPA,例如 UiPath 等。

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今天我们重点体验 Automa 的实际使用效果。


二、安装 Automa

安装步骤如下:

打开谷歌浏览器

点击右上角 → 管理扩展程序

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打开 Chrome 应用商店

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搜索 Automa

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点击“添加到 Chrome”

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添加扩展程序并等待下载完成

安装完成后,即可在浏览器右上角看到 Automa 图标。


三、脚本思路规划

在正式编写工作流之前,我们需要先规划逻辑。

目标:

找到文本为“已关注”或“相互关注”的按钮,然后点击。

通过观察页面可以发现:

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按钮类型为 button

文本可能是“已关注”或“相互关注”

因此核心逻辑是:

选择文本为“已关注”或“相互关注”的按钮 → 点击


四、设置中文界面

打开 Automa:

点击右上角 Automa 图标

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进入 Dashboard

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Settings → Language → 选择简体中文

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虽然部分仍为英文,但基本可以使用。


五、创建工作流

1. 新建工作流

点击“新建工作流”

命名为:抖音取消关注

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2. 选择元素

使用元素选择器:

选择“已关注”按钮

切换为 XPath 方式定位

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新手如果不熟悉 XPath,可以借助ai工具生成,我这里用了豆包生成:

选择所有文本为“已关注”或“相互关注”的按钮。

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验证选择器,确认可以正确选中按钮。

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六、编写点击逻辑

拖入:

点击元素

将 XPath 粘贴进去

添加触发器(开始节点)

点击运行测试:

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可以看到按钮被成功点击。

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七、加入循环

当前仍需手动运行多次,因此需要加入循环。

步骤:

添加“重复任务”

设置执行次数

正确连接流程

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⚠ 第一个 Bug

如果从重复任务的上方节点回连,会造成无限循环。

正确方式:

必须连接到“重复”计数节点,否则不会正确计数。

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修正后即可正常计数执行。


八、加入延迟(解决风控问题)

问题:

点击速度过快,一秒几十次,平台会判定为非人工操作,点击无效。

解决方案:

添加“延迟”模块。

每次点击后延迟 500 毫秒(0.5 秒)

再进入下一轮循环

这样更接近人类操作速度。

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测试后发现:

可以正确执行指定次数

不再出现无限循环

点击速度合理


九、第二个 Bug:页面未自动加载

当设置 1000 次运行时,脚本会提前停止。

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原因:

抖音关注列表不是一次性加载,需要向下滚动才会继续刷新。

Automa 本身不支持真实鼠标滚轮控制,滚动元素等模块无法达到预期效果。

理论上可以用 JS 实现,但会比较复杂,不适合零基础新手。

解决方案:

手动滚动页面,将列表全部加载出来,再运行脚本。


十、最终执行结果

在手动加载全部关注列表后:

设置重复 1000 次

执行脚本

关注数量明显减少

刷新页面确认:

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取消关注确实生效。


十一、总结

经过约 20 分钟,从零开始完成了抖音批量取消关注脚本的编写。

通过这次实战,可以总结三点:

1️⃣ Automa 确实适合解决重复性低价值点击操作

例如:

批量取消关注

简单表单自动点击

效率提升非常明显。


2️⃣ 它并非无脑拖拽工具

你仍然需要具备:

页面元素结构认知

XPath / CSS 选择器基础

基本逻辑理解

风控意识

否则很容易出问题。

拖拽形式既是优点,也是缺点:

优点:小白容易上手

缺点:复杂逻辑会变得很混乱

AI 目前也无法直接生成这种拖拽式流程


3️⃣ Automa 是轻量级自动化工具

适合:

简单浏览器流程自动化

轻度重复操作

不适合:

大规模数据采集

复杂逻辑控制

工程级自动化部署

如果需求复杂,建议使用:

Selenium

Playwright

企业级 RPA 工具


结语

Automa 可以作为浏览器自动化的入门工具,尤其适合简单流程场景。

但如果要做更专业、更稳定的自动化方案,仍然需要更成熟的技术栈支持。

本文由悟空爬虫技术团队完成。

我们专注于数据采集与自动化方案设计。

有需求,欢迎联系。

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