Visão Geral
A função multirange_interest_over_time() da biblioteca pytrends permite recuperar o interesse em palavras-chave específicas em múltiplos períodos de tempo. Ao analisar esses dados, você pode obter insights sobre como o interesse em uma palavra-chave evoluiu ao longo de diferentes períodos, ajudando a tomar decisões informadas sobre sua estratégia de conteúdo e esforços de marketing.
Neste tutorial, abordaremos:
- Importar as bibliotecas necessárias
- Configurar a solicitação do
pytrends - Construir a lista de períodos de tempo
- Recuperar dados de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo
- Analisar os resultados
Construindo a Lista de Períodos de Tempo
Primeiramente, precisamos criar uma lista de períodos de tempo para os quais queremos analisar o interesse em nossas palavras-chave. Neste exemplo, criaremos uma lista com dois períodos de tempo:
time_ranges = [
'2022-09-04 2022-09-10',
'2022-09-18 2022-09-24',
]
Recuperando Dados de Interesse ao Longo de Múltiplos Períodos de Tempo
Em seguida, precisamos importar as bibliotecas necessárias, configurar a solicitação do pytrends e recuperar os dados de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo para nossas palavras-chave e períodos de tempo.
from pytrends.request import TrendReq
# Set up pytrends request
pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)
# Define the list of keywords
keywords = ['pizza', 'bagel']
# Build the payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe=time_ranges)
# Retrieve multi-range interest over time data
interest_over_time_data = pytrends.multirange_interest_over_time()
Isso retornará um dicionário contendo os dados de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo para nossas palavras-chave nos períodos de tempo especificados.
Analisando os Resultados
Agora, podemos analisar os dados de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo para entender o desempenho e a popularidade de nossas palavras-chave em diferentes períodos.
# Display the interest over time data
print(interest_over_time_data)
Isso exibirá os dados de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo para cada período de tempo, fornecendo informações valiosas sobre o desempenho e a popularidade de nossas palavras-chave em diferentes períodos.
Conclusão
Neste post, demonstramos como usar a função multirange_interest_over_time() da biblioteca pytrends para analisar o interesse em palavras-chave específicas em múltiplos períodos de tempo. Ao analisar esses dados, você pode obter uma visão mais abrangente das tendências e entender como o interesse em uma palavra-chave evoluiu ao longo de diferentes períodos. Essas informações podem ajudá-lo a tomar decisões informadas sobre sua estratégia de conteúdo, esforços de marketing e até mesmo desenvolvimento de produtos. Ao aproveitar a análise de interesse ao longo de múltiplos períodos de tempo, você pode se manter à frente da concorrência e garantir que seu conteúdo e produtos permaneçam relevantes e atraentes para seu público-alvo.
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