Google Trends zeigt relatives Suchinteresse, aufgeschlüsselt nach Ort. Dieser Service gibt diese Aufschlüsselung als Zeilen zurück - eine je Ort und Begriff - mit Regionscode, Zeitraum und Auflösung in jeder Zeile, sodass ein Durchlauf auch außerhalb der Plattform selbsterklärend bleibt.
Der häufigste Fehler bei Trends-Daten ist, die Zahl als Volumen zu lesen. Das ist sie nicht, und der Service kann sie nicht dazu machen.
Jeder value im Export ist eine ganze Zahl von 0 bis 100 - bei allen 1.726 unserer Zeilen war das so, keine lag darüber. Es ist Googles eigener normalisierter Index: 100 markiert den Höchstwert des von Ihnen angeforderten Ausschnitts, und jeder andere Ort wird daran gemessen. Es sind keine Suchen, keine Sitzungen und keine Personen, und zwei Durchläufe mit unterschiedlichen Zeiträumen oder Regionen sind zwei verschiedene Skalen, die nicht direkt verglichen werden dürfen.
Diese Normalisierung hat eine Folge, die man klar benennen sollte. In 17 unserer 22 befüllten Durchläufe erreichte genau ein Ort den Wert 100. In den übrigen fünf keiner - drei waren Vergleichsdurchläufe, bei denen der Höchstwert dem anderen Begriff gehörte, und zwei waren Durchläufe auf Stadtebene, bei denen jeder einzelne Wert null war. Eine fehlende 100 ist kein Fehler; sie bedeutet, dass der Höchstwert der Skala außerhalb des Ausschnitts liegt, den Sie erhalten haben.
Was der Service Ihnen dafür liefert, ist ein stabiler Rahmen: Begriff, Ort, Regionscode, Zeitraum und Auflösung in jeder Zeile. Genau das lässt einen Export drei Monate später in einer Tabelle noch aussagekräftig sein, wenn niemand mehr weiß, was gefragt wurde.
Vier Entscheidungen prägen einen Durchlauf, und zwei davon verändern die Ausgabe weit stärker als erwartet.
Die Auflösung steht standardmäßig auf Stadt. Lesen Sie den Hinweis unten, bevor Sie es dabei belassen.
Dies ist die xlsx-Kopfzeile, in allen 31 Durchläufen identisch und exakt deckungsgleich mit den JSON-Schlüsseln. Die Füllraten sind über die 1.726 Zeilen gezählt, die jene Durchläufe zurückgaben, verteilt auf 852 verschiedene Orte.
tesla | toyota - in jeder daraus erzeugten Zeile. In allen 1.726 vorhanden.query; bei einem Vergleich ist es der Teil, den diese Zeile bewertet. In allen 1.726 vorhanden.IN-TG oder US-CA. In 1.126 von 1.726 vorhanden - siehe den Hinweis unten, denn welche Zeilen ihn tragen, folgt einer exakten Regel.US oder IN. Leer, wenn der Durchlauf weltweit war - bei 250 unserer Zeilen.Past day, Past 4 hours, Past 30 days, Past 12 months. In allen 1.726 vorhanden. Beachten Sie: es ist nicht der Code, den Sie einreichen.REGION, CITY und DMA. In allen 1.726 vorhanden.Sieben der acht Spalten sind in jeder Zeile vorhanden. Nur geo_code variiert, und nicht zufällig - der Hinweis unten nennt die exakte Regel. Zwei Dinge lohnen den Weg in Ihren Importer: value ist ein Index und keine Anzahl, und query und term unterscheiden sich in dem Moment, in dem Sie zwei Begriffe vergleichen - also genau dann, wenn Leute auf den falschen von beiden schlüsseln.
Alle vier stammen aus dem Abgleich der 1.726 Zeilen mit der veröffentlichten Referenz, und jedes verändert den Wert eines Durchlaufs.
Die Auflösung steht standardmäßig auf Stadt, und auf Stadtebene erhielten 91 % unserer Zeilen den Wert null - 776 von 850. Auf Regionsebene waren es nur 15 %, auf DMA-Ebene 3 %. Ein einzelner Markenbegriff wird in den meisten einzelnen Städten schlicht nicht oft genug gesucht, um gegen einen landesweiten Höchstwert zu bestehen. Zwei unserer Stadtdurchläufe kamen vollständig mit Nullen zurück. Wenn Sie Signal statt eines langen Schwanzes aus Leerwerten wollen, setzen Sie die Auflösung ausdrücklich auf Region.
Er ist in jeder REGION-Zeile und jeder DMA-Zeile befüllt - 840 bzw. 36 der unseren, ohne Ausnahme. Er ist leer in allen 600 landesinternen Stadtzeilen. Und bei einem weltweiten Durchlauf trägt er einen zweibuchstabigen Ländercode statt eines Verwaltungscodes. Ein leerer Wert sagt Ihnen also etwas über die Auflösung, nicht dass Daten fehlen; behandeln Sie ihn nicht als fehlgeschlagene Abfrage.
Sie reichen einen Code wie now 1-d oder today 12-m ein; die Zeile sagt Past day oder Past 12 months. Unsere vier beobachteten Bezeichnungen lassen sich sauber vier dokumentierten Codes zuordnen, aber es sind nicht dieselben Zeichenketten - wenn Sie also einen Wert aus dem Export zurück in eine Anfrage geben, passt er nicht. Behalten Sie den Code, den Sie gesendet haben.
Eine mit senkrechtem Strich getrennte Anfrage läuft als Vergleich. Über unsere drei Vergleichsdurchläufe hinweg ergab das jedes Mal exakt 2,00 Zeilen pro Ort - 51 Orte, 102 Zeilen - wobei query die vollständige Zeichenkette tesla | toyota hält und term jeweils eine Seite. Kalkulieren Sie mit Orten mal Begriffen und gruppieren Sie nach term, niemals nach query.
Wo sich eine geografische Aufschlüsselung des Interesses bezahlt macht.
Ein Durchlauf auf Regionsebene stellt jedes Bundesland oder jede Provinz für Ihren Begriff auf eine gemeinsame Skala von 0–100. Das ist ein vertretbarer erster Schnitt darauf, wo Nachfrage bereits besteht - nützlich für die Reihenfolge einer Markteinführung, für Außendienstabdeckung oder für die Frage, wo ein Vertriebspartner sich lohnt, und weit günstiger, als es über ein Mediabudget herauszufinden.
Vergleichen Sie Ihren Begriff mit dem eines Wettbewerbers, und jeder Ort liefert einen Wert für beide. Da die Skala über den Vergleich hinweg geteilt wird, ist der Abstand je Region der lesbare Teil: die Karte, wo Sie vorn, gleichauf oder hinten liegen, statt einer einzelnen landesweiten Zahl, die all das verdeckt.
Halten Sie Begriff, Region, Auflösung und Zeitraum konstant, führen Sie den Durchlauf planmäßig aus, und die Exporte werden zu vergleichbaren Momentaufnahmen. Da jede Zeile ihren eigenen Zeitraum und ihre Auflösung trägt, sagt eine Datei von vor sechs Monaten immer noch genau, was sie gemessen hat - und genau das macht die Reihe vertrauenswürdig.
Kein Abo, kein Mindestumsatz, keine Lizenz pro Platz. Ihre ersten 500 Zeilen gehen auf uns - danach zahlen Sie nach Verbrauch.
Für jedes neue Konto, einmalig. Keine Kreditkarte nötig. Alle Scraper freigeschaltet. Es lohnt sich, einen Teil davon in einen Auflösungstest zu stecken: derselbe Begriff liefert auf Stadt- und auf Regionsebene sehr unterschiedlich viel brauchbares Signal.
Etwa 2 $ pro 1.000 Ergebnisse. Zeilen werden hier je Ort und Begriff gezählt, ein Durchlauf auf Regionsebene über ein Land ist also klein und ein Stadtvergleich über mehrere Länder nicht - der Schätzer beziffert den Durchlauf, bevor er startet.
Mengenpreise, SLAs, dedizierte Worker und maßgeschneidertes Onboarding für Teams, die Nachfrage über viele Begriffe und Märkte hinweg in festem Takt verfolgen. Nennen Sie uns Ihre Zahlen, und wir erstellen ein Angebot.
LIVESCRAPER10 an der Kasse.Trends sagt Ihnen, wohin sich Aufmerksamkeit bewegt hat. Diese beiden helfen beim Warum - und dabei, was tatsächlich dafür rankt.
Ein Ausschlag hat meist eine Ursache. Filtern Sie Nachrichten auf die letzte Stunde, den Tag, die Woche, den Monat oder das Jahr rund um das Datum, an dem sich ein Begriff bewegt hat, und die Geschichte steht normalerweise direkt dort.
Zu wissen, dass ein Begriff gefragt ist, ist die halbe Miete. Die organischen Ergebnisse zeigen, wem diese Nachfrage derzeit gehört - Einträge, Anzeigen und verwandte Fragen, mit einem dokumentierten Feldsatz.
Kurze Antwort: ja. Dies liest eine öffentliche, aggregierte, anonymisierte Statistik - so weit von personenbezogenen Daten entfernt, wie Webdaten nur sein können.
Google Trends wird veröffentlicht, damit es jeder lesen kann, angemeldet oder nicht. Öffentlich sichtbare Informationen für Forschungszwecke zu sammeln ist lange etablierte Praxis, und solange die Daten öffentlich verfügbar sind und der Vorgang die Website nicht stört, gibt es keine bundesgesetzlichen Verbote.
Dieser Service liegt am bequemen Ende des Spektrums. Das Gelesene ist bereits ein Aggregat: ein normalisierter Index über eine Bevölkerung, ohne Einzelperson, ohne Kennung und ohne persönliches Detail irgendwo in der Ausgabe. Es gibt hier nichts zu re-identifizieren, weil keine Zeile eine Person beschreibt.
Googles Nutzungsbedingungen schränken automatisierten Zugriff ein, dies bleibt also eine Frage der Bedingungen. Wir rühren nichts hinter einem Login an, betreiben keine Tracker Dritter auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch.
Die Fragen, die wir am häufigsten hören. Noch etwas? Sprechen Sie uns an - die Antworten schreiben Menschen, keine Bots.
query, term, location, geo_code, value, geo, timeframe und resolution. Das ist die Kopfzeile echter Livescraper-Trends-Exporte, in 31 Durchläufen identisch und exakt deckungsgleich mit den JSON-Schlüsseln. Sieben sind in jeder Zeile vorhanden; nur geo_code variiert, und zwar nach einer exakten Regel und nicht zufällig.value ist Googles relativer Index: eine ganze Zahl von 0 bis 100, wobei 100 der Höchstwert des von Ihnen angeforderten Ausschnitts ist. Alle 1.726 unserer Zeilen lagen in diesem Bereich. Es sind keine Suchen, keine Sitzungen und keine Personen, und zwei Durchläufe mit unterschiedlichen Zeiträumen oder Regionen liegen auf verschiedenen Skalen - sie direkt zu vergleichen ist sinnlos.tesla | toyota. Jeder Ort liefert dann eine Zeile je Begriff - über unsere drei Vergleichsdurchläufe hinweg exakt 2,00 Zeilen pro Ort. query behält die vollständige Zeichenkette und term die einzelne Seite, gruppieren Sie also nach term. Die Skala wird über den Vergleich hinweg geteilt, und genau das macht den Abstand zwischen beiden lesbar.REGION- und DMA-Zeile in unserer Stichprobe trug einen; alle 600 landesinternen Stadtzeilen nicht. Bei einem weltweiten Durchlauf enthält er statt eines Verwaltungscodes einen zweibuchstabigen Ländercode. Ein leerer Wert sagt Ihnen etwas über die Auflösung, nicht dass eine Abfrage fehlgeschlagen ist.Reichen Sie Ihre Begriffe ein, wählen Sie eine Region und eine Auflösung, und erhalten Sie Suchinteresse als Zeilen zurück, die Sie ordnen, kartieren und wiederholen können. Ihre ersten 500 Zeilen sind gratis.
Google Trends ist eines der wenigen wirklich kostenlosen Fenster auf Nachfrage - und eines der unhandlichsten im großen Maßstab. Die Oberfläche ist darauf ausgelegt, einen Begriff nach dem anderen zu betrachten, und die angezeigte Zahl sträubt sich dagegen, in eine Tabelle kopiert zu werden, ohne den Kontext zu verlieren, der sie aussagekräftig macht. Der Google Trends Scraper gibt dieselbe Aufschlüsselung als Zeilen zurück: eine je Ort und Begriff, jede mit dem Begriff, dem Ort, dem Code des Ortes, dem relativen Wert, der Region, auf die der Durchlauf eingegrenzt war, dem Zeitraum und der Auflösung. Reichen Sie bis zu 1.000 Anfragen pro Durchlauf ein, wählen Sie ein Fenster von der letzten Stunde bis zu den letzten fünf Jahren, eine Region und wie fein geschnitten werden soll, und exportieren Sie als CSV, JSON oder Excel.
Die acht Spalten auf dieser Seite sind gemessen, nicht angenommen. Sie sind die Kopfzeile echter Livescraper-Trends-Exporte, in 31 Durchläufen identisch und exakt deckungsgleich mit den JSON-Schlüsseln, und jede genannte Zahl stammt aus den 1.726 Zeilen, die jene Durchläufe über 852 verschiedene Orte hinweg zurückgaben. Das ist wichtig, weil die veröffentlichte Referenz die Anfrageseite gründlich dokumentiert - Zeitraumcodes, Auflösungen, Ländercodes - und die Antwortspalten überhaupt nicht aufzählt. Eine Grenze unserer Evidenz sollte genannt werden: jene Durchläufe verwendeten nur zwei verschiedene Anfragen, einen einzelnen Begriff und einen Vergleich zweier Begriffe. Das reicht, um zu belegen, wie die Ausgabe geformt ist, wie die Spalten zusammenhängen und wie die Einstellungen verändern, was zurückkommt; es reicht nicht, um zu sagen, wie ein bestimmter Begriff von Ihnen abschneiden wird - und genau dafür ist das Gratis-Kontingent da.
Vier gemessene Verhaltensweisen zählen mehr als die Spaltenliste. Erstens steht die Auflösung standardmäßig auf Stadt, und auf Stadtebene erhielten 91 % unserer Zeilen den Wert null gegenüber 15 % auf Regionsebene und 3 % bei DMA - ein einzelner Begriff fällt in einer einzelnen Stadt selten ins Gewicht, die Standardeinstellung erzeugt also still einen langen Schwanz aus Leerwerten. Zweitens folgt geo_code einer exakten Regel: vorhanden in jeder Regions- und DMA-Zeile, abwesend in allen 600 landesinternen Stadtzeilen und mit einem zweibuchstabigen Ländercode bei weltweiten Durchläufen - ein leerer Wert beschreibt also die Auflösung und keine fehlgeschlagene Abfrage. Drittens kommt der zurückgegebene Zeitraum vermenschlicht - Sie senden einen Code, und die Zeile sagt "Past day" - ein Wert aus dem Export passt also nicht zurück in eine Anfrage. Viertens liefert ein mit senkrechtem Strich getrennter Vergleich eine Zeile je Begriff und Ort, in jedem unserer Vergleichsdurchläufe genau zwei Zeilen pro Ort, was sowohl die Zeilenzahl als auch die Rechnung verdoppelt.
Die Spalte value verdient ihre eigene Warnung, denn sie falsch zu lesen ist der häufigste Weg, wie diese Daten schiefgehen. Sie ist ein relativer Index von 0 bis 100, keine Anzahl von irgendetwas. Hundert markiert den Höchstwert des angeforderten Ausschnitts, und jeder andere Ort wird daran gemessen - derselbe Begriff in derselben Region über zwei verschiedene Zeiträume ergibt also zwei unvereinbare Skalen. Es bedeutet auch, dass die 100 fehlen kann: in fünf unserer zweiundzwanzig befüllten Durchläufe erreichte sie kein Ort, in drei Fällen weil der Höchstwert bei einem Vergleich dem anderen Begriff gehörte, in zwei Fällen weil jeder Wert auf Stadtebene null war. Richtig gelesen ist die Form aber genau das, was die meisten Teams wollen: ein geordnetes, vergleichbares, wiederholbares Bild davon, wo Aufmerksamkeit liegt, mit genug Kontext in jeder Zeile, dass eine Datei sich Monate später noch selbst erklärt. Starten Sie gratis: Ihre ersten 500 Zeilen kosten nichts und brauchen keine Kreditkarte.