Visión general
La función related_topics() en la biblioteca pytrends te permite obtener temas relacionados con un término de búsqueda específico. Al analizar estos datos, puedes descubrir nuevas palabras clave e ideas relevantes para tu público objetivo, lo que te ayudará a crear contenido atractivo y relevante.
En este tutorial, cubriremos:
- Importar las bibliotecas necesarias.
- Configurar la solicitud de
pytrends. - Obtener datos de temas relacionados.
- Analizar los resultados.
Obtener Datos de Temas Relacionados
Primero, necesitamos importar las bibliotecas necesarias y configurar nuestra solicitud de pytrends.
from pytrends.request import TrendReq
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
A continuación, especificaremos el término de búsqueda para nuestra solicitud utilizando la función build_payload(), y luego obtendremos datos de temas relacionados utilizando la función related_topics().
keywords = ['Python']
# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='now 7-d', geo='')
# Retrieve related topics data
related_topics = pytrends.related_topics()
Esto devolverá un diccionario que contiene datos de temas relacionados para el término de búsqueda “Python” durante los últimos 7 días.
Analizar los Resultados
Ahora podemos analizar los datos de temas relacionados para identificar nuevas palabras clave e ideas para nuestra estrategia de contenido.
# Extract the related topics for the keyword 'Python'
python_related_topics = related_topics[keywords[0]]['top']
# Display the top 10 rising related topics
print(python_related_topics.head(10))
Esto mostrará los 10 principales temas relacionados en aumento para el término de búsqueda “Python”, brindando información valiosa sobre nuevas tendencias relacionadas con tu palabra clave.
Conclusión
En este artículo, hemos demostrado cómo utilizar la función related_topics() en la biblioteca pytrends para investigar temas relacionados con un término de búsqueda dado. Al explorar estos datos, puedes ampliar tu investigación de palabras clave y descubrir nuevas oportunidades para atraer a tu público objetivo. Este tutorial ha cubierto el proceso de recopilar y analizar datos de temas relacionados, desde la configuración de la solicitud de pytrends hasta el análisis de los resultados. Utilizando estas ideas, puedes informar tu estrategia de contenido y mejorar tu presencia en línea.
NOTA: pytrends utiliza una API no oficial. Por favor, utilice aquí para problemas.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python