Tổng quan

Hàm interest_by_region() trong thư viện pytrends cho phép bạn truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm cho các từ khóa tìm kiếm cụ thể trên các vị trí địa lý khác nhau. Bằng cách phân tích dữ liệu này, bạn có thể thu được những thông tin giá trị về mức độ phổ biến của từ khóa tìm kiếm ở các khu vực khác nhau, giúp thông báo cho chiến lược marketing và nội dung của bạn.

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

  1. Nhập các thư viện cần thiết
  2. Thiết lập yêu cầu pytrends
  3. Truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực
  4. Trực quan hóa kết quả

Cài đặt

Để cài đặt Pytrends, chỉ cần dùng pip:

pip install matplotlib

Truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực

Trước tiên, chúng ta cần nhập các thư viện cần thiết và thiết lập yêu cầu pytrends.

from pytrends.request import TrendReq
import pandas as pd

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

Tiếp theo, chúng ta sẽ chỉ định từ khóa tìm kiếm và khoảng thời gian cho yêu cầu bằng hàm build_payload(), sau đó truy xuất dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực bằng hàm 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)

Hàm này sẽ trả về một DataFrame chứa dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực cho từ khóa tìm kiếm ‘Python’ trong quý đầu năm 2023.

Trực quan hóa kết quả

Bây giờ, chúng ta có thể trực quan hóa dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực bằng biểu đồ cột.

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()

Biểu đồ này hiển thị mức độ quan tâm đến từ khóa tìm kiếm ‘Python’ trên các quốc gia khác nhau, cho phép bạn xác định các khu vực mà từ khóa đó đặc biệt phổ biến.

Kết luận

Trong bài viết này, chúng ta đã minh họa cách sử dụng hàm interest_by_region() trong thư viện pytrends để phân tích mức độ quan tâm theo khu vực cho các từ khóa tìm kiếm cụ thể. Bằng cách khám phá dữ liệu này, bạn có thể thu thập những thông tin chuyên biệt về mức độ phổ biến của từ khóa tìm kiếm trên các vị trí địa lý khác nhau, giúp bạn hiểu rõ hơn về đối tượng của mình và tối ưu hóa chiến lược marketing. Hướng dẫn này đã đề cập đến quá trình thu thập và phân tích dữ liệu mức độ quan tâm theo khu vực, từ thiết lập yêu cầu pytrends đến trực quan hóa kết quả.

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