概述

pytrends 函式庫中的 related_topics() 函數允許您擷取特定搜尋詞的相關主題。透過分析這些資料，您可以發現與目標受眾相關的新關鍵字和創意，幫助您建立有吸引力且切題的內容。

在本教學中，我們將介紹：

  1. 匯入必要的函式庫
  2. 設定 pytrends 請求
  3. 擷取相關主題資料
  4. 分析結果

擷取相關主題資料

首先，我們需要匯入必要的函式庫並設定 pytrends 請求。

from pytrends.request import TrendReq

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

接下來，我們將使用 build_payload() 函數指定搜尋詞，然後使用 related_topics() 函數擷取相關主題資料。

keywords = ['Python']

# Build payload
pytrends.build_payload(keywords, timeframe='now 7-d', geo='')

# Retrieve related topics data
related_topics = pytrends.related_topics()

這將返回一個字典，其中包含搜尋詞「Python」在過去 7 天內的相關主題資料。

分析結果

現在，我們可以分析相關主題資料，以識別用於內容策略的新關鍵字和創意。

# Extract the related topics for the keyword 'Python'
python_related_topics = related_topics[keywords[0]]['top']

# Display the top 10 rising related topics
print(python_related_topics.head(10))

這將顯示搜尋詞「Python」的前 10 個上升相關主題，為您提供有關與您的關鍵字相關的新興趨勢的寶貴洞察。

結論

在本文中，我們示範了如何使用 pytrends 函式庫中的 related_topics() 函數調查指定搜尋詞的相關主題。透過探索這些資料，您可以擴展關鍵字研究並發現吸引目標受眾的新機會。本教學涵蓋了從設定 pytrends 請求到分析結果的整個收集和分析相關主題資料的過程。善用這些洞察，您可以為內容策略提供參考並提升您的線上影響力。

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

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