Visión general
La función top_charts() en la biblioteca pytrends te permite obtener las mejores listas de Google para un año y categoría específicos. Al analizar estos datos, puedes descubrir las consultas de búsqueda más populares en varias categorías, lo que te ayudará a crear contenido relevante y atractivo para tu audiencia.
En este tutorial, cubriremos los siguientes temas:
- Importar las bibliotecas necesarias
- Configurar la solicitud de
pytrends - Recopilar los datos de las mejores listas
- Analizar los resultados
Recopilar Datos de las Mejores Listas
En primer lugar, 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, recopilaremos los datos de las mejores listas para un año y categoría específicos utilizando la función top_charts().
# Retrieve top charts data for 2022
top_charts = pytrends.top_charts(date=2022, hl='en-US', tz=360)
Esto devolverá un DataFrame que contiene los datos de las mejores listas en 2022.
Analizar los Resultados
Ahora, podemos analizar los datos de las mejores listas para identificar las consultas de búsqueda más populares en nuestra categoría elegida.
# Display the top 10 in 2022
print(top_charts.head(10))
Esto mostrará las 10 primeras en 2022, proporcionando información valiosa sobre las consultas de búsqueda más populares.
Conclusión
En esta publicación, hemos demostrado cómo utilizar la función top_charts() en la biblioteca pytrends para analizar las mejores listas de Google para obtener ideas basadas en datos. Al explorar estos datos, puedes descubrir las consultas de búsqueda más populares en varias categorías, lo que te ayudará a crear contenido relevante y atractivo para tu audiencia. Este tutorial ha cubierto el proceso de recopilar y analizar datos de las mejores listas, desde la configuración de la solicitud de pytrends hasta el análisis de los resultados. Utilizando estos conocimientos, puedes informar tu estrategia de contenido y optimizar 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