Ikhtisar
Fungsi related_queries() dalam perpustakaan pytrends memungkinkan Anda untuk mengambil pertanyaan terkait untuk sebuah istilah pencarian tertentu. Dengan menganalisis data ini, Anda dapat memperoleh wawasan tentang pertanyaan dan topik yang penting bagi audiens Anda, membantu Anda untuk membuat konten yang lebih relevan dan menarik.
Dalam tutorial ini, kami akan membahas:
- Mengimpor perpustakaan yang diperlukan
- Menyiapkan permintaan
pytrends - Mengambil data pertanyaan terkait
- Menganalisis hasil
Mengambil Data Pertanyaan Terkait
Pertama-tama, kita perlu mengimpor perpustakaan yang diperlukan dan menyiapkan permintaan pytrends.
from pytrends.request import TrendReq
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
Selanjutnya, kita akan menentukan istilah pencarian untuk permintaan kami menggunakan fungsi build_payload(), dan kemudian mengambil data pertanyaan terkait menggunakan fungsi related_queries().
keywords = ['Python']
# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='now 7-d', geo='')
# Retrieve related queries data
related_queries = pytrends.related_queries()
Ini akan mengembalikan kamus yang berisi data pertanyaan terkait untuk istilah pencarian ‘Python’ selama 7 hari terakhir.
Menganalisis Hasil
Sekarang, kita dapat menganalisis data pertanyaan terkait untuk mengidentifikasi peluang baru untuk membuat dan mengoptimalkan konten.
# Extract the related queries for the keyword 'Python'
python_related_queries = related_queries[keywords[0]]['rising']
# Display the top 10 rising related queries
print(python_related_queries.head(10))
Ini akan menampilkan 10 pertanyaan terkait yang paling populer untuk istilah pencarian ‘Python’, memberikan wawasan berharga tentang pertanyaan dan topik yang penting bagi audiens Anda.
Kesimpulan
Dalam tulisan ini, kami telah menunjukkan bagaimana menggunakan fungsi related_queries() dalam perpustakaan pytrends untuk mengungkap pertanyaan terkait dari sebuah istilah pencarian yang diberikan. Dengan menganalisis data ini, Anda dapat melakukan analisis mendalam terhadap kata kunci target Anda dan menemukan peluang baru untuk membuat dan mengoptimalkan konten. Tutorial ini telah membahas proses mengumpulkan dan menganalisis data pertanyaan terkait, dari menyiapkan permintaan pytrends hingga menganalisis hasil. Dengan menggunakan wawasan ini, Anda dapat membuat konten yang lebih relevan dan menarik bagi audiens Anda.
CATATAN : pytrends menggunakan API tidak resmi. Silakan gunakan di sini untuk masalah.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python