概述

pytrends 函式庫中的 interest_over_time() 函數允許您擷取特定關鍵字隨時間變化的興趣。透過分析這些資料，您可以洞察關鍵字興趣的演變情況，從而為內容策略和行銷工作做出明智的決策。

在本教學中，我們將介紹：

  1. 定義關鍵字清單
  2. 設定時間範圍
  3. 擷取隨時間變化的興趣資料
  4. 分析結果

定義關鍵字清單

首先，我們需要定義要分析其隨時間變化興趣的關鍵字清單。

keywords = ['Python', 'JavaScript']

設定時間範圍

接下來，我們需要設定要分析關鍵字興趣的時間範圍。在此範例中，我們將分析過去一年的興趣。

time_range = '2022-01-01 2023-01-31'

擷取隨時間變化的興趣資料

現在，我們需要使用 interest_over_time() 函數擷取關鍵字和時間範圍的隨時間變化興趣資料。

from pytrends.request import TrendReq

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

# Build the payload
pytrends.build_payload(keywords, cat=0, timeframe=time_range, geo='', gprop='')

# Retrieve interest over time data
interest_over_time_data = pytrends.interest_over_time()

這將返回一個包含關鍵字隨時間變化興趣資料的 DataFrame。

分析結果

現在，我們可以分析隨時間變化的興趣資料，以了解關鍵字的表現和受歡迎程度。

print(interest_over_time_data.head())

這將顯示隨時間變化的興趣資料，為我們關鍵字的表現和受歡迎程度提供寶貴的洞察。

結論

在本文中，我們示範了如何使用 pytrends 函式庫中的 interest_over_time() 函數分析特定關鍵字隨時間變化的興趣。透過分析這些資料，您可以洞察關鍵字興趣的演變情況，幫助您就內容策略、行銷工作甚至產品開發做出明智的決策。善用隨時間變化的興趣分析，您可以保持競爭優勢，並確保您的內容和產品始終與目標受眾相關且具有吸引力。

NOTE : pytrends uses an unofficial API. Please use here for issues.

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