Visão geral

O Google Trends fornece informações valiosas sobre as tendências de pesquisa e a popularidade de palavras-chave. No entanto, o Google não oferece uma API oficial para acessar esses dados. Felizmente, a biblioteca Pytrends nos permite acessar os dados do Google Trends usando Python.

Neste tutorial, mostraremos como instalar e configurar o Pytrends e demonstraremos como realizar uma pesquisa simples e interpretar os resultados.

Pré-requisitos

Para seguir este tutorial, você deve ter:

  • Python 3 instalado
  • Conhecimento básico de programação em Python
  • Familiaridade com o uso de pacotes Python

Instalação

Para instalar o Pytrends, basta usar o pip:

pip install pytrends

Configurando o Pytrends

Para começar a usar o Pytrends, primeiro importe as bibliotecas necessárias e estabeleça uma conexão com o Google Trends:

from pytrends.request import TrendReq

pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)

Aqui, definimos o idioma como inglês (hl='en-US') e o fuso horário como UTC+0 (tz=360).

Realizando uma pesquisa básica

Agora, vamos realizar uma pesquisa simples para ver o interesse ao longo do tempo pela palavra-chave “Python”:

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)

Este trecho de código define uma lista de palavras-chave, define o período de tempo para os últimos cinco anos (timeframe='today 5-y') e deixa a localização geográfica e a propriedade do Google vazias. O método interest_over_time() retorna um DataFrame contendo os dados de interesse.

Compreendendo os resultados

O DataFrame resultante contém o interesse de pesquisa pela palavra-chave “Python” nos últimos cinco anos. Os valores representam o interesse de pesquisa em relação ao ponto mais alto no período de tempo especificado, sendo 100 o pico de popularidade.

Conclusão

Neste post, apresentamos o Pytrends, uma API não oficial do Google Trends para Python, e demonstramos como instalá-lo e configurá-lo. Realizamos uma pesquisa básica usando a biblioteca e discutimos como interpretar os resultados.

Nos próximos posts, exploraremos funcionalidades mais avançadas do Pytrends, como analisar o interesse ao longo do tempo, explorar o interesse por região e descobrir tópicos e consultas relacionados. Fique ligado!

NOTA : o pytrends usa uma API não oficial. Por favor, use aqui para reportar problemas.

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