Visión general
La función multirange_interest_over_time() de la biblioteca pytrends te permite recuperar el interés en palabras clave específicas en múltiples rangos de tiempo. Al analizar estos datos, puedes obtener información sobre cómo ha evolucionado el interés en una palabra clave en diferentes períodos, lo que te ayudará a tomar decisiones informadas sobre tu estrategia de contenido y tus esfuerzos de marketing.
En este tutorial, cubriremos los siguientes temas:
- Importar las bibliotecas necesarias
- Configurar la solicitud de
pytrends - Crear la lista de rangos de tiempo
- Recuperar los datos de interés a lo largo del tiempo de múltiples rangos
- Analizar los resultados
Crear la lista de rangos de tiempo
Primero, necesitamos crear una lista de rangos de tiempo para los cuales queremos analizar el interés en nuestras palabras clave. En este ejemplo, crearemos una lista de dos rangos de tiempo.
time_ranges = [
'2022-09-04 2022-09-10',
'2022-09-18 2022-09-24',
]
Recuperar los datos de interés a lo largo del tiempo de múltiples rangos
A continuación, necesitamos importar las bibliotecas necesarias, configurar nuestra solicitud de pytrends y recuperar los datos de interés a lo largo del tiempo de múltiples rangos para nuestras palabras clave y rangos de tiempo.
from pytrends.request import TrendReq
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
# Define the list of keywords
keywords = ['pizza', 'bagel']
# Build the payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe=time_ranges)
# Retrieve multi-range interest over time data
interest_over_time_data = pytrends.multirange_interest_over_time()
Esto devolverá un diccionario que contiene los datos de interés a lo largo del tiempo para nuestras palabras clave en los rangos de tiempo especificados.
Analizar los resultados
Ahora, podemos analizar los datos de interés a lo largo del tiempo de múltiples rangos para comprender el rendimiento y la popularidad de nuestras palabras clave en diferentes períodos.
# Display the interest over time data
print(interest_over_time_data)
Esto mostrará los datos de interés a lo largo del tiempo para cada rango de tiempo, proporcionando información valiosa sobre el rendimiento y la popularidad de nuestras palabras clave en diferentes períodos.
Conclusión
En esta publicación, hemos demostrado cómo usar la función multirange_interest_over_time() en la biblioteca pytrends para analizar el interés en palabras clave específicas en múltiples períodos de tiempo. Al analizar estos datos, puedes obtener una visión más completa de las tendencias y comprender cómo ha evolucionado el interés en una palabra clave en diferentes períodos. Esta información puede ayudarte a tomar decisiones informadas sobre tu estrategia de contenido, esfuerzos de marketing e incluso desarrollo de productos. Al aprovechar el análisis de interés en múltiples períodos de tiempo, puedes mantenerte por delante de la competencia y asegurarte de que tu contenido y productos sigan siendo relevantes y atractivos para tu audiencia objetivo.
NOTA: pytrends utiliza una API no oficial. Por favor, utilice aquí para problemas.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python