Visão Geral

A função interest_by_region() na biblioteca pytrends permite que você recupere dados de interesse para termos de pesquisa específicos em diferentes locais geográficos. Analisando esses dados, você pode obter insights valiosos sobre a popularidade de termos de pesquisa em diferentes regiões, o que pode ajudar a informar suas estratégias de marketing e conteúdo.

Neste tutorial, abordaremos:

  1. Importação das bibliotecas necessárias
  2. Configurando a solicitação do pytrends
  3. Recuperando os dados de interesse por região
  4. Visualizando os resultados

Instalação

Para instalar o Pytrends, basta usar o pip:

pip install matplotlib

Recuperação dos dados de Interesse por Região

Primeiramente, precisamos importar as bibliotecas necessárias e configurar nossa solicitação do pytrends.

from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd

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

Em seguida, especificaremos o termo de pesquisa e o intervalo de tempo para nossa solicitação usando a função build_payload(), e, em seguida, recuperaremos os dados de interesse por região usando a função interest_by_region().

keywords = ['Python']
timeframe = '2023-01-01 2023-03-31'

# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe=timeframe, geo='')

# Retrieve interest by region data
region_interest = pytrends.interest_by_region(resolution='COUNTRY', inc_low_vol=True, inc_geo_code=False)

Isso retornará um DataFrame contendo os dados de interesse por região para o termo de pesquisa ‘Python’ durante o primeiro trimestre de 2023.

Visualizando os Resultados

Agora, podemos visualizar os dados de interesse por região usando um gráfico de barras.

import matplotlib.pyplot as plt

# Sort the data by interest value
region_interest = region_interest.sort_values(by='Python', ascending=False)

# Plot the interest by region data
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.bar(region_interest.index, region_interest['Python'])

plt.xlabel('Country')
plt.ylabel('Interest')
plt.title('Interest by Region for Python (Q1 2023)')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Esse gráfico mostra o interesse para o termo de pesquisa ‘Python’ em diferentes países, permitindo identificar áreas onde o termo é particularmente popular.

Conclusão

Neste post, demonstramos como usar a função interest_by_region() na biblioteca pytrends para analisar interesse por região para termos de pesquisa específicos. Ao explorar esses dados, você pode obter insights direcionados sobre a popularidade de termos de pesquisa em diferentes localizações geográficas, ajudando a entender melhor sua audiência e otimizar suas estratégias de marketing. Este tutorial abrangeu o processo de coleta e análise de dados de interesse por região, desde a configuração da solicitação do pytrends até a visualização dos resultados.

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