Tổng quan

Hàm multirange_interest_over_time() trong thư viện pytrends cho phép bạn truy xuất mức độ quan tâm đến các từ khóa cụ thể trên nhiều khoảng thời gian. Bằng cách phân tích dữ liệu này, bạn có thể hiểu rõ hơn về sự thay đổi trong mức độ quan tâm đến một từ khóa qua các giai đoạn khác nhau, giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về chiến lược nội dung và các hoạt động marketing.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ đề cập đến:

  1. Nhập các thư viện cần thiết
  2. Thiết lập yêu cầu pytrends
  3. Xây dựng danh sách khoảng thời gian
  4. Truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm đa khoảng thời gian
  5. Phân tích kết quả

Xây dựng danh sách khoảng thời gian

Trước tiên, chúng ta cần tạo một danh sách các khoảng thời gian để phân tích mức độ quan tâm đến các từ khóa. Trong ví dụ này, chúng ta sẽ tạo một danh sách gồm hai khoảng thời gian.

time_ranges = [
    '2022-09-04 2022-09-10',
		'2022-09-18 2022-09-24',
]

Truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm đa khoảng thời gian

Tiếp theo, chúng ta cần nhập các thư viện cần thiết, thiết lập yêu cầu pytrends và truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm đa khoảng thời gian cho các từ khóa và khoảng thời gian.

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()

Hàm này sẽ trả về một dictionary chứa dữ liệu mức độ quan tâm theo thời gian cho các từ khóa trên các khoảng thời gian đã chỉ định.

Phân tích kết quả

Bây giờ, chúng ta có thể phân tích dữ liệu mức độ quan tâm đa khoảng thời gian để hiểu hiệu suất và mức độ phổ biến của các từ khóa qua các giai đoạn khác nhau.

# Display the interest over time data
print(interest_over_time_data)

Đoạn code này sẽ hiển thị dữ liệu mức độ quan tâm theo thời gian cho mỗi khoảng thời gian, cung cấp những thông tin giá trị về hiệu suất và mức độ phổ biến của các từ khóa qua các giai đoạn khác nhau.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã minh họa cách sử dụng hàm multirange_interest_over_time() trong thư viện pytrends để phân tích mức độ quan tâm đến các từ khóa cụ thể trên nhiều khoảng thời gian. Bằng cách phân tích dữ liệu này, bạn có thể có cái nhìn toàn diện hơn về xu hướng và hiểu rõ hơn về sự thay đổi trong mức độ quan tâm đến một từ khóa qua các giai đoạn khác nhau. Thông tin này có thể giúp bạn đưa ra quyết định sáng suốt về chiến lược nội dung, các hoạt động marketing và thậm chí phát triển sản phẩm. Bằng cách tận dụng phân tích mức độ quan tâm đa khoảng thời gian, bạn có thể đi trước đối thủ cạnh tranh và đảm bảo nội dung cũng như sản phẩm của bạn luôn phù hợp và hấp dẫn với đối tượng mục tiêu.

LƯU Ý: pytrends sử dụng API không chính thức. Vui lòng dùng đây để báo cáo sự cố.

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