在飞书多维表格里处理抖音视频ID去重，看似不复杂，但真正实操时往往细节很多。很多人习惯手动筛选、复制粘贴，可一旦单次抓取的数据超过200条，靠肉眼核对几乎很难保证准确，稍微漏掉一两个视频ID，周报、统计报表里的数据就会出现明显偏差。下面把两种更稳妥、也更适合实际业务的操作方法拆开说明，按自己的场景直接选择即可。

先明确目标：将抖音视频ID完成去重后，再统一汇总到飞书多维表格中，确保同一条视频不会被重复统计。否则无论是播放量、点赞数，还是后续的数据分析结果，都会被重复记录拉高。单靠手动筛选不仅效率低，而且非常容易遗漏，尤其数据量一大，人工核查基本不现实。更高效的做法，是借助飞书多维表格公式或插件来完成抖音视频ID去重。

用 UNIQUE 函数生成去重后的视频ID列表

在目标数据表中新增一个公式字段，字段名称可以设置为“去重视频ID”。字段类型选择【公式】，然后在编辑器中输入：UNIQUE([原始视频ID表].[视频ID])。

执行这一步之后，理论上会返回一组已经去重的不重复视频ID数组。不过这里有一个非常关键的点：UNIQUE函数不会自动将结果展开为多行，它通常只会在当前单元格中显示第一个值，后面的内容实际上被隐藏了，无法直接拿来做明细统计、批量导出或进一步筛选。也就是说，你当前看到的只是结果中的一个“展示值”，并不是完整的去重列表。

另外，如果原始视频ID是通过抖音接口、第三方采集工具或批量导入方式获取的，一定要先确认该字段为纯文本格式。若其中混入空格、换行符、全角空白或前后多余字符，UNIQUE 会把这些内容识别成不同值，从而导致抖音视频ID去重不准确。更稳妥的做法，是先结合 TRIM() 与 SUBSTITUTE() 对数据做一次清洗，再使用去重公式。

用公式+编号字段拆分UNIQUE结果到多行

第一步：在同一张表中新增一列，字段类型选择【编号】，名称填写“序号”。系统会自动生成连续整数（1、2、3……），这个编号会在后续拆分 UNIQUE 结果时充当关键索引。

第二步：继续新建一个公式字段，命名为“去重ID逐行显示”，输入：
IFERROR(INDEX(UNIQUE([原始视频ID表].[视频ID]), [@序号]), "")

这条公式的逻辑并不复杂：INDEX 配合 [@序号]，会把 UNIQUE 返回的数组按行依次提取出来；IFERROR 则负责兜底处理——当序号超过实际去重结果数量时，返回空字符串，而不是显示 #REF! 报错。这样设置后，每一行都会对应一个去重后的视频ID，并且顺序会保持与原始表中首次出现的顺序一致。UNIQUE 本身不会自动排序，因此这里保留的就是原始数据里第一次出现时的自然顺序。

举个更直观的例子：如果原始视频ID表共有500条记录，但去重后实际只剩下87个唯一ID，那么从第88行开始，后面的单元格都会显示为空。此时可以再配合视图筛选“非空”条件，快速锁定有效结果行，方便查看全部唯一视频ID，也便于后续做导出、汇总和报表统计。

用插件一键导出去重ID到新表

如果你更关注效率，或者不想一步步搭公式，那么直接用插件处理抖音视频ID去重会更省事。相比公式方案，插件方式更适合想快速得到结果的人。具体操作如下：

安装「删除重复记录」插件 → 点击右上角插件图标 → 找到并启用该插件。在配置面板中，数据源表选择“原始视频ID表”，识别字段勾选“视频ID”，操作模式选择【仅查找不删除】→ 点击【查找重复记录】。

插件会自动生成一张临时结果表，列出所有唯一视频ID，同时标注每个ID的出现次数以及首条记录所在位置。接下来，点击插件结果表右上角的【导出】，选择“导出为新数据表”，将新表命名为“去重视频ID汇总”，字段只保留“视频ID”即可。

通过这一步导出得到的是一张真正独立的数据表，而不是依赖公式的引用结果。后续无论原始表如何新增、删除或修改，都不会影响这张汇总表，因此特别适合做周报快照、阶段性数据留档或复盘备份。对于需要定期整理抖音视频数据的人来说，每周拉取一次数据、执行一次去重插件、再导出新表，整个流程会更加清晰高效。