概要

pytrends ライブラリの related_topics() 関数を使用すると、特定の検索語に対する関連トピックを取得できます。このデータを分析することで、ターゲットオーディエンスに関連する新たなキーワードやアイデアを発見でき、魅力的で関連性の高いコンテンツを作成するのに役立ちます。

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. 関連トピックデータの取得
  4. 結果の分析

関連トピックデータの取得

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

# 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を指定し、related_topics() 関数を使用して関連トピックデータを取得します。

keywords = ['Python']

# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='now 7-d', geo='')

# Retrieve related topics data
related_topics = pytrends.related_topics()

これにより、過去7日間における検索語「Python」に対する関連トピックデータを含む辞書が返されます。

結果の分析

それでは、関連トピックデータを分析して、コンテンツ戦略のための新たなキーワードやアイデアを特定しましょう。

# 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))

これにより、検索語「Python」に対する上位10件の上昇関連トピックが表示され、キーワードに関連する新しい・新興のトレンドに関する貴重なインサイトが得られます。

結論

この記事では、pytrends ライブラリの related_topics() 関数を使用して、特定の検索語に関連するトピックを調査する方法を紹介しました。このデータを探索することで、キーワードリサーチを拡張し、ターゲットオーディエンスを引き付ける新たな機会を発見できます。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分析まで、関連トピックデータを収集・分析するプロセスを取り上げました。これらのインサイトを活用することで、コンテンツ戦略を立案し、オンラインプレゼンスを強化できます。

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