Aperçu

La fonction top_charts() de la bibliothèque pytrends vous permet de récupérer les top charts de Google pour une année et une catégorie spécifiques. En analysant ces données, vous pouvez découvrir les requêtes de recherche les plus populaires dans différentes catégories, vous aidant à créer du contenu engageant et pertinent pour votre public.

Dans ce tutoriel, nous allons couvrir les points suivants :

  1. Importer les bibliothèques nécessaires
  2. Configurer la demande pytrends
  3. Récupérer les données des top charts
  4. Analyser les résultats

Récupérer les données des Top Charts

Tout d’abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires et configurer notre demande pytrends.

from pytrends.request import TrendReq

# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)

Ensuite, nous allons récupérer les données des top charts pour une année et une catégorie spécifiques en utilisant la fonction top_charts().

# Retrieve top charts data for 2022
top_charts = pytrends.top_charts(date=2022, hl='en-US', tz=360)

Cela renverra un DataFrame contenant les données des top charts en 2022.

Analyser les résultats

Maintenant, nous pouvons analyser les données des top charts pour identifier les requêtes de recherche les plus populaires dans notre catégorie choisie.

# Display the top 10 in 2022
print(top_charts.head(10))

Cela affichera les 10 premiers en 2022, fournissant des informations précieuses sur les requêtes de recherche les plus populaires.

Conclusion

Dans ce billet, nous avons démontré comment utiliser la fonction top_charts() de la bibliothèque pytrends pour analyser les top charts de Google pour des insights basés sur les données. En explorant ces données, vous pouvez découvrir les requêtes de recherche les plus populaires dans différentes catégories, vous aidant à créer du contenu engageant et pertinent pour votre public. Ce tutoriel a couvert le processus de collecte et d’analyse des données des top charts, de la configuration de la demande pytrends à l’analyse des résultats. En utilisant ces informations, vous pouvez orienter votre stratégie de contenu et optimiser votre présence en ligne.

REMARQUE : Pytrends utilise une API non officielle. Veuillez utiliser ici pour les problèmes.

SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python