개요
구글 트렌드는 검색 트렌드와 키워드 인기도에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다. 하지만 구글은 이 데이터에 접근할 수 있는 공식 API를 제공하지 않습니다. 다행히 Pytrends 라이브러리를 사용하면 파이썬을 통해 구글 트렌드 데이터에 접근할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Pytrends 설치 및 설정 과정을 단계별로 안내하고, 간단한 검색을 수행한 뒤 결과를 해석하는 방법을 보여드립니다.
사전 요구사항
이 튜토리얼을 따라 하기 위해서는 다음 사항이 필요합니다.
- Python 3 설치
- 파이썬 프로그래밍에 대한 기본 지식
- 파이썬 패키지 사용에 대한 익숙함
설치
Pytrends를 설치하려면 pip를 사용하시면 됩니다.
pip install pytrends
Pytrends 설정
Pytrends를 사용하기 위해 먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 구글 트렌드와의 연결을 설정합니다.
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
여기서 언어를 영어(hl='en-US')로, 시간대를 UTC+0(tz=360)으로 설정합니다.
기본 검색 수행
이제 “Python"이라는 키워드의 시간대별 관심도를 확인하기 위해 간단한 검색을 수행해보겠습니다.
keywords = ['Python']
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='today 5-y', geo='', gprop='')
interest_over_time_df = pytrends.interest_over_time()
print(interest_over_time_df)
이 코드 스니펫은 키워드 리스트를 정의하고, 기간을 지난 5년(timeframe='today 5-y')으로 설정하며, 지역과 구글 프로퍼티는 비워둡니다. interest_over_time() 메서드는 관심도 데이터를 담은 DataFrame을 반환합니다.
결과 이해하기
반환된 DataFrame에는 지난 5년간 “Python” 키워드에 대한 검색 관심도가 포함되어 있습니다. 값은 지정된 기간 내 최고점에 대비한 검색 관심도를 상대적으로 나타내며, 100이 인기의 정점을 의미합니다.
결론
이번 포스트에서는 파이썬용 비공식 구글 트렌드 API인 Pytrends를 소개하고, 설치 및 설정 방법을 살펴봤습니다. 라이브러리를 사용해 기본 검색을 수행하고, 결과를 해석하는 방법에 대해서도 논의했습니다.
다음 포스트에서는 시간대별 관심도 분석, 지역별 관심도 탐색, 관련 주제 및 검색어 발견 등 더 발전된 Pytrends 기능에 대해 깊이 다뤄볼 예정입니다. 기대해 주세요!
NOTE : pytrends는 비공식 API를 사용합니다. 이슈가 있다면 여기를 이용해 주세요.
SAMPLE CODE : https://github.com/hobbyworker/google-trend-for-python