BuyfromLo APIでGoogle Trendsからデータを取得

前回のPython Tutorial for digital marketersでは、Shopify APIを活用して競合他社の製品フィードをスクレイピングする方法について説明しました。また、そこから最新のトレンド製品や価格をモニターすることができます。同じ販売マーケットプレイスからビジネスを切り抜けるための戦術を調整し、ビジネスを最新の状態に保つためです。

製品フィードは市場需要を理解するためには十分ではありません。それは、低需要の製品を売っている場所にアンカーを置きたくない場合や、製品のトレンドが下降傾向にある場合があるためです。その場合、残念ながらこれらの販売者に従ってテストし、最終的にお金を失うことになります。これは、大局像を分析するためのさらなるステップなしに単に従っているためです。

ビジネス戦場では大局像が重要です。そして、エンドコンシューマーの検索トレンドは、市場需要がどのように進んでいるかを示す重要な示唆となります。また、彼らが探しているトピックを学ぶことができます。

このPython Tutorialでは、BuyfromLo APIを介してGoogle Trends APIから検索データを取得する方法について説明します。そして、人々は自社データベースと統合されたデータを学び、機会を特定することができます。このPython Tutorialの最後には、Pytrendsと必要なモジュールのインストール方法を習得できます。また、どのAPIメソッドとパラメータを利用できるかを理解することができます。これにより、利用可能なデータをスクレイピングし、実際のニーズに基づいてデータシートをカスタマイズすることができます。

目次:大局像が重要です、Easy2Digital APIを使用してGoogle Trendsからデータを取得

Pytrendsのインストールとモジュールのインポート

いつものように、コードを書く前に必要なモジュールを特定し、Pythonスクリプトでそれらをインポートすることから始めます。Pytrendsのインストールは非常に簡単で、macOSターミナルにこのコード行を入力するだけで済みます。私は以前にインストールしていたため、以下の画面に示すように既に存在していることがわかります。あなたのラップトップで存在するかどうか確認したい場合は、pip3 listを使用して確認してください。

 pip3 install pytrends

Pytrendsのインストールが完了したら、Pytrendsリクエストモジュールをインストールします。これにより、コーディングで使用するパラメータに基づいてデータを呼び出すことができます。

from pytrends.request import TrendReq

トレンドデータの視覚化は重要です。Google Trendsでサイトに入力し、結果がトレンドのグラフとして表示されるのは、Google Trendsが即座に機会を特定できる価値があるためです。したがって、macOSターミナルにMatplotライブラリをインストールし、スクリプトにインポートする必要があります。これにより、キーワードトレンド写真を含むデータを生成することができます。

 pip3 install matplotlib

import matplotlib

次に、Pytrendsに含まれるpandasライブラリをインポートします。Pandasは、数値表と時系列を操作するためのデータ構造と操作を提供できます。

Import pandas as pd

最後に、CSVはすべてのデータをファイルに保存するために必要です。ただし、Googleシートにアップロードすることもできます。詳細については、別の記事「GoogleシートAPI」をご覧ください。

import csv

メソッドとパラメータ

Pytrendsには8つのAPIメソッドがあり、共通のパラメータが相互に共有されており、各メソッドには開発者がデータプルディメンションをカスタマイズするためのパラメータが含まれています。たとえば、キーワード検索データトレンドをプルしたい場合は、interest_over_time()が機能を果たすことができます。Google TrendsのInterest Over Timeセクションに表示されるように、キーワードが最も検索された時期の履歴がインデックス化されたデータを返します。

メソッドには、kw_list、geoなどの共通のパラメータがあります。開発者は値とターゲットを記入して、ビジネス機会分析に関連するデータを取得することができます。詳細については、公式pip.orgをご覧ください。

ターゲットキーワードと関連する次元

データ収集は、どのキーワードを調査するかに基づいて行われるため、検索トレンド、国、トピック、関連クエリ、またはキーワードの提案など、抜き出したいデータのタイプに関係なく、Pythonにスクレイピングするためにキーワードデータの範囲をカスタマイズする必要があります。

基本的に、build_payloadメソッドを使用する必要があり、APIメソッドを選択する前に3行のコーディングが必要になります。

まず、pytrendsを言語とタイムゾーンで定義し、視覚化とデータの時間エンドポイントに影響を与えます。

pytrends = TrendReq(hl='en-US', tz=360)

次に、取得するキーワードを定義し、pytrendsでは各スクリプトで最大5つのキーワードを使用できます。

keyword = ['iphone case','laptop stand','osmo pocket','smart home','xiaomi']

次に、build_payloadメソッドを使用して、時間枠と地理をカスタマイズします。基本的に、空の値のままにしておくと、デフォルト値に設定されます。例えば、geo=”とすると、世界中のデータをスクレイプするように設定されます。一方、USを設定すると、データセットには米国市場のソースのみが含まれます。

pytrends.build_payload(kw_list = keyword, cat=0, timeframe='today 5-y', geo='', gprop='')

buildpayload pytrends

Interest_over_time()メソッド

時間当たりの関心度に関する変数を定義し、ここではパラメーターは必要ありません。なぜなら、build_payloadで定義したからです。プリントアウトしようとすると、すべてのデータが結果に表示されます。

検索トレンド画像の生成

トレンドグラフは、Google Trendsを使用し始めた1日目から知っているものであり、直接的でわかりやすい点では、トレンドの生データを活用するよりも、グラフ写真を生成する必要があります。

まず、トレンドとは何も関係ないisPartial列を削除します。ラベルと軸のパラメーターを持つdrop()メソッドを使用すると、削除する情報をカスタマイズできます。

data2 = data.drop(labels=['isPartial'],axis='columns')

次に、画像を名前を付けてplot()メソッドを使用して定義します。

image = data2.plot(title = 'Last 5 years on Google Trends')

取得したデータをグラフに変換するには、get_figure()メソッドを使用します。

fig = image.get_figure()

最後に、savefig()メソッドを使用してjpg形式で写真を保存します。

fig.savefig('figure.jpg')

Python tutorial

CSVでデータを抜き出して保存する

前のPythonチュートリアルでは、CSVモジュールを使用してデータをCSVファイルに保存する方法について説明しました。深く掘り下げて説明する必要はないため、興味があれば、他の記事を確認してください。

data2.to_csv('googletrends2.csv', encoding='utf_8_sig')

Python tutorial

なぜ検索トレンドデータが重要なのか

ビジネスチャンスを特定するための検索トレンドの重要性を説明する典型的なシナリオがあります。以下に示すように、数学の問題をチェックするときの視点とフローと同様に。

{(9809032 * 43)/(5380 + 3435 - 98090/889343)}*0 = 0

私たちは時には本当に専門分野に深く潜り込んで、問題を解決するために最初の場所から始めます。たとえば、最初に数式を計算することです。実際、上部の大きな画像を分析することが、すべてより重要です。

{(9809032 * 43)/(5380 + 3435 - 98090/889343)}*0 = 0

時には、専門分野に深く没頭して問題を解決しようとすることがあります。例えば、1位のフォーミュラを計算することから始めます。実際には、上位の広い視野を持って分析することが、すべてよりも重要です。

ビジネスを運営し、製品を販売している場合、iPhoneケースを例にとると、iPhoneケースの需要が低下していることに気付くかもしれません。これは、投資(時間、お金、クリエイティブ性を含む)の量が同じである場合、年々結果が減少することを意味します。競争は確かに激しいですが、鍵となる課題は、少ない顧客が購入することです。

したがって、Pythonを活用し、トレンドデータを製品調査とP&Lテーブルに統合し、適切なビジネスと製品マーケティング戦略を正しい形式で特定することが望ましいです。

Easy2Digital APIs – Google Trend Data Scraper

このスクリプトが複雑であり、オンとオフでスクリプトを更新し、バグを修正する必要があると感じる場合は、Easy2Digital Google Trend Data Scraper APIを活用できます。 以下がトークンエンドポイントです。

これらのAPIエンドポイントを使用すると、特定のエンドポイントを選択し、Easy2Digitalトークンとスクレイプするキーワードを追加するだけで、スクレイプされた結果が上記のものと同じになります。

マーケティングAPIに関する詳細については、このページをご覧ください。

無料のEasy2DigitalトークンとGoogle Trendsデータスクレイパーの完全なPythonスクリプト

無料のEasy2DigitalトークンとGoogle Trendsデータスクレイパーの完全なPythonスクリプトが必要な場合は、メッセージに章9を追加して、ニュースレターに登録してください。お送りします。

  • ターミナルを開く
  • パスに移動する
  • $ chmod 400 .pem
  • $ ssh -i .pem ubuntu@
  • 両方のコマンドは、インスタンス接続ページからコピーできます。行って、探索してください!この記事よりも更新された機能を見つけることができるかもしれません。AWSは、競合他社と比較して、より脂っこく、油っこくなる傾向があります。

    EC2にFlaskアプリを追加する

    ここまで来たら、通常の方法でFlaskを設定してアプリを展開するだけです。以下の手順に従ってください:

    • Python virtualenvをインストールする

    $ sudo apt-get update

    $ sudo apt-get install python3-venv

    • 新しいディレクトリで新しい仮想環境をアクティブにする

    // ディレクトリを作成する

    $ mkdir lovely

    $ cd lovely

    // 仮想環境を作成する

    $ python3 -m venv venv

    // 仮想環境をアクティブにする

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