概要

pytrends ライブラリの interest_by_region() 関数を使用すると、異なる地理的な場所にわたる特定の検索語に対する関心度データを取得できます。このデータを分析することで、地域ごとの検索語の人気度に関する貴重なインサイトを得ることができ、マーケティングやコンテンツ戦略を立案する際の参考になります。

このチュートリアルでは、以下の内容を取り上げます:

  1. 必要なライブラリのインポート
  2. pytrends リクエストのセットアップ
  3. 地域別関心度データの取得
  4. 結果の可視化

インストール

Pytrendsをインストールするには、pipを使用するだけです:

pip install matplotlib

地域別関心度データの取得

まず、必要なライブラリをインポートし、pytrends リクエストをセットアップします。

from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd

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

次に、build_payload() 関数を使用して検索語と期間を指定し、interest_by_region() 関数を使用して地域別関心度データを取得します。

keywords = ['Python']
timeframe = '2023-01-01 2023-03-31'

# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe=timeframe, geo='')

# Retrieve interest by region data
region_interest = pytrends.interest_by_region(resolution='COUNTRY', inc_low_vol=True, inc_geo_code=False)

これにより、2023年第1四半期における検索語「Python」に対する地域別関心度データを含むDataFrameが返されます。

結果の可視化

それでは、棒グラフを使用して地域別関心度データを可視化してみましょう。

import matplotlib.pyplot as plt

# Sort the data by interest value
region_interest = region_interest.sort_values(by='Python', ascending=False)

# Plot the interest by region data
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(region_interest.index, region_interest['Python'])

plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Interest')
plt.title('Interest by Region for Python (Q1 2023)')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

このグラフは、異なる国における検索語「Python」への関心度を示しており、その語が特に人気のある地域を特定できます。

結論

この記事では、pytrends ライブラリの interest_by_region() 関数を使用して、特定の検索語に対する地域別の関心度を分析する方法を紹介しました。このデータを探索することで、異なる地理的な場所における検索語の人気度に関するターゲットインサイトを得ることができ、オーディエンスをより深く理解し、マーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。このチュートリアルでは、pytrends リクエストのセットアップから結果の可視化まで、地域別関心度データを収集・分析するプロセスを取り上げました。

NOTE : pytrends は非公式APIを使用しています。問題がある場合は こちら をご利用ください。

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