개요

pytrends 라이브러리의 realtime_trending_searches() 함수를 사용하면 구글의 실시간 트렌딩 검색어를 가져올 수 있습니다. 이 데이터를 분석함으로써 오디언스의 관심을 사로잡고 있는 최신 트렌드와 주제에 대한 인사이트를 얻을 수 있어, 시의적절하고 적절하며 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.

이 튜토리얼에서는 다음 내용을 다룹니다.

  1. 필요한 라이브러리 임포트
  2. pytrends 요청 설정
  3. 실시간 트렌딩 검색어 데이터 가져오기
  4. 결과 분석

실시간 트렌딩 검색어 데이터 가져오기

먼저 필요한 라이브러리를 임포트하고 pytrends 요청을 설정합니다.

from pytrends.request import TrendReq

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

다음으로 realtime_trending_searches() 함수를 사용해 구글의 현재 실시간 트렌딩 검색어를 가져옵니다.

# Retrieve real-time trending searches data
realtime_trending_searches = pytrends.realtime_trending_searches(pn='US')

이는 미국의 현재 실시간 트렌딩 검색어가 담긴 DataFrame을 반환합니다.

결과 분석

이제 실시간 트렌딩 검색어 데이터를 분석하여 오디언스의 관심을 사로잡고 있는 최신 트렌드와 주제를 식별할 수 있습니다.

# Display the top 10 real-time trending searches
print(realtime_trending_searches.head(10))

이 코드는 상위 10개 실시간 트렌딩 검색어를 출력하여, 오디언스의 관심을 사로잡고 있는 최신 트렌드와 주제에 대한 귀중한 인사이트를 제공합니다.

결론

이번 포스트에서는 pytrends 라이브러리의 realtime_trending_searches() 함수를 사용해 구글의 실시간 트렌딩 검색어를 발견하는 방법을 시연했습니다. 이 데이터를 분석함으로써 최신 트렌드와 주제를 놓치지 않을 수 있어, 시의적절하고 적절하며 매력적인 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다. 이 튜토리얼에서는 pytrends 요청 설정부터 결과 분석까지, 실시간 트렌딩 검색어 데이터를 수집하고 분석하는 과정을 다루었습니다. 이러한 인사이트를 활용하여 오디언스에게 공감을 불러일으키고 현재 트렌드를 활용하는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

NOTE : pytrends는 비공식 API를 사용합니다. 이슈가 있다면 여기를 이용해 주세요.

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