Google Trends muestra el interés de búsqueda relativo desglosado por lugar. Este servicio devuelve ese desglose como filas - una por lugar y término - con el código de región, el periodo y la resolución en cada fila, de modo que una ejecución sigue explicándose sola después de salir de la plataforma.
El error más común con los datos de Trends es leer el número como volumen. No lo es, y el servicio no puede convertirlo en eso.
Cada value de la exportación es un entero de 0 a 100 - las 1.726 filas nuestras lo eran, ninguna por encima. Es el índice normalizado del propio Google: 100 marca el pico del corte que hayas pedido, y cada otro lugar se puntúa contra ese pico. No son búsquedas, ni sesiones, ni personas, y dos ejecuciones con periodos o regiones distintos son dos escalas diferentes que no deben compararse directamente.
Esa normalización tiene una consecuencia que conviene decir claramente. En 17 de nuestras 22 ejecuciones con datos, exactamente un lugar alcanzó 100. En las otras cinco, ninguno - tres eran ejecuciones de comparación donde el pico pertenecía al otro término, y dos eran ejecuciones a nivel de ciudad donde absolutamente todos los valores salieron cero. Un 100 ausente no es un fallo; significa que el pico de la escala queda fuera del corte que te han dado.
Lo que el servicio sí te entrega es un marco estable: el término, el lugar, el código de región, el periodo y la resolución en cada fila. Eso es lo que permite que una exportación siga siendo legible en una hoja de cálculo tres meses después, cuando ya nadie recuerda qué se preguntó.
Cuatro decisiones dan forma a una ejecución, y dos de ellas cambian la salida mucho más de lo que la gente espera.
La resolución viene por defecto en ciudad. Lee la nota de abajo antes de dejarla así.
Esta es la cabecera del xlsx, idéntica en las 31 ejecuciones y coincidente con las claves del JSON exactamente. Los porcentajes de relleno están contados sobre las 1.726 filas que devolvieron esas ejecuciones, repartidas en 852 ubicaciones distintas.
tesla | toyota - en cada fila que produjo. Presente en las 1.726.query; en una comparación es la parte que esta fila puntúa. Presente en las 1.726.IN-TG o US-CA. Presente en 1.126 de 1.726 - mira la nota de abajo, porque qué filas lo llevan sigue una regla exacta.US o IN. Vacía cuando la ejecución fue mundial - 250 de nuestras filas.Past day, Past 4 hours, Past 30 days, Past 12 months. Presente en las 1.726. Ojo: no es el código que envías.REGION, CITY y DMA. Presente en las 1.726.Siete de las ocho columnas están presentes en cada fila. Solo geo_code varía, y no al azar - la nota de abajo da la regla exacta. Dos cosas que conviene llevarse al importador: value es un índice y no un recuento, y query y term difieren en cuanto comparas dos términos, que es precisamente cuando la gente indexa por el equivocado.
Las cuatro salen de contrastar las 1.726 filas con la referencia publicada, y cada una cambia lo que vale una ejecución.
La resolución viene por defecto en ciudad, y a nivel de ciudad el 91 % de nuestras filas puntuó cero - 776 de 850. A nivel de región solo lo hizo el 15 %, y a nivel de DMA el 3 %. Un único término de marca sencillamente no se busca lo bastante en la mayoría de las ciudades como para registrarse frente a un pico nacional. Dos de nuestras ejecuciones de ciudad volvieron enteramente a cero. Si quieres señal en lugar de una larga cola de blancos, pon la resolución en región explícitamente.
Está relleno en cada fila REGION y en cada fila DMA - 840 y 36 de las nuestras, sin excepciones. Está vacío en las 600 filas de ciudad dentro de un país. Y en una ejecución mundial lleva un código de país de dos letras en lugar de un código de subdivisión. Así que un nulo aquí te habla de la resolución, no de que falten datos; no lo trates como una búsqueda fallida.
Tú envías un código como now 1-d o today 12-m; la fila dice Past day o Past 12 months. Nuestras cuatro etiquetas observadas encajan limpiamente con cuatro códigos documentados, pero no son las mismas cadenas - así que si devuelves un valor de la exportación a una petición, no coincidirá. Guarda el código que enviaste.
Una consulta separada por barra vertical se ejecuta como comparación. En nuestras tres ejecuciones de comparación el resultado fue exactamente 2,00 filas por ubicación cada vez - 51 lugares, 102 filas - con query conservando la cadena completa tesla | toyota y term con una de las partes. Presupuesta ubicaciones por términos, y agrupa por term, nunca por query.
Donde un desglose geográfico del interés se gana su sitio.
Una ejecución a nivel de región coloca cada estado o provincia en una única escala de 0–100 para tu término. Es un primer corte defendible sobre dónde existe ya demanda - útil para decidir el orden de lanzamiento, la cobertura comercial o dónde merece la pena firmar un distribuidor, y mucho más barato que averiguarlo con un presupuesto de medios.
Compara tu término con el de un competidor y cada lugar devuelve una puntuación para ambos. Como la escala se comparte en toda la comparación, la diferencia por región es la parte legible: el mapa de dónde vas por delante, empatado o por detrás, en vez de un único número nacional que lo esconde todo.
Mantén fijos el término, la región, la resolución y el periodo, ejecútalo con una cadencia, y las exportaciones se vuelven instantáneas comparables. Como cada fila lleva su propio periodo y su resolución, un archivo de hace seis meses sigue diciendo exactamente qué midió - que es lo que hace fiable la serie.
Sin suscripción, sin mínimo, sin licencia por puesto. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta - después, pago por uso.
Para cada cuenta nueva, una única vez. Sin tarjeta de crédito. Todos los extractores desbloqueados. Merece la pena gastar parte en una prueba de resolución: el mismo término a nivel de ciudad y a nivel de región devuelve cantidades de señal utilizable muy distintas.
Aproximadamente 2 $ por cada 1.000 resultados. Aquí las filas se cuentan por ubicación y término, así que una ejecución a nivel de región sobre un país es pequeña y una comparación a nivel de ciudad sobre varios no lo es - el estimador calcula el precio de la ejecución antes de que empiece.
Precios por volumen, SLA, workers dedicados y onboarding a medida para equipos que siguen la demanda en muchos términos y mercados con una cadencia fija. Dinos tus cifras y te preparamos un presupuesto.
LIVESCRAPER10 al pagar.Trends te dice hacia dónde se movió la atención. Estos dos ayudan con el porqué, y con qué está posicionando realmente.
Un pico suele tener una causa. Filtra las noticias por la última hora, día, semana, mes o año alrededor de la fecha en que se movió un término y la historia suele estar justo ahí.
Saber que un término tiene demanda es la mitad. Los resultados orgánicos muestran quién posee ahora mismo esa demanda - fichas, anuncios y preguntas relacionadas, con un conjunto de campos documentado.
Respuesta corta: sí. Esto lee una estadística pública, agregada y anonimizada - lo más lejos de los datos personales que puede estar un dato web.
Google Trends se publica para que cualquiera lo lea, con sesión iniciada o sin ella. Recopilar información visible públicamente con fines de investigación es una práctica establecida desde hace mucho, y mientras los datos estén disponibles públicamente y el proceso no altere el sitio no hay leyes federales que lo prohíban.
Este servicio se sitúa en el extremo cómodo del abanico. Lo que se lee ya es un agregado: un índice normalizado sobre una población, sin ningún individuo, ningún identificador y ningún dato personal en toda la salida. Aquí no hay nada que reidentificar, porque ninguna fila describe a una persona.
Los términos de Google restringen el acceso automatizado, así que esto sigue siendo una cuestión de términos. No tocamos nada tras un inicio de sesión, no ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos y tus exportaciones se eliminan automáticamente a los 30 días.
Las preguntas que más oímos. ¿Algo más? Habla con nosotros - las respuestas las escriben personas, no bots.
query, term, location, geo_code, value, geo, timeframe y resolution. Esa es la cabecera de exportaciones reales de trends de Livescraper, idéntica en 31 ejecuciones y coincidente con las claves del JSON exactamente. Siete están presentes en cada fila; solo geo_code varía, y por una regla exacta y no al azar.value es el índice relativo de Google: un entero de 0 a 100 donde 100 es el pico del corte que pediste. Las 1.726 filas nuestras estaban en ese rango. No son búsquedas, ni sesiones, ni personas, y dos ejecuciones con periodos o regiones distintos están en escalas diferentes - compararlas directamente no significa nada.tesla | toyota. Cada ubicación devuelve entonces una fila por término - exactamente 2,00 filas por ubicación en nuestras tres ejecuciones de comparación. query conserva la cadena entera y term lleva la parte individual, así que agrupa por term. La escala se comparte en toda la comparación, que es lo que hace legible la diferencia entre ambos.REGION y DMA de nuestra muestra llevaba uno; las 600 filas de ciudad dentro de un país no. En una ejecución mundial lleva un código de país de dos letras en lugar de un código de subdivisión. Un valor vacío te habla de la resolución, no de que una búsqueda fallara.Envía tus términos, elige una región y una resolución, y recibe el interés de búsqueda como filas que puedes ordenar, mapear y repetir. Tus primeras 500 filas son gratis.
Google Trends es una de las pocas ventanas realmente gratuitas a la demanda, y una de las más incómodas de usar a escala. La interfaz está pensada para mirar un término cada vez, y el número que muestra se resiste a ser copiado a una hoja de cálculo sin perder el contexto que lo hace significativo. El Extractor de Google Trends devuelve ese mismo desglose como filas: una por lugar y término, cada una con el término, el lugar, el código del lugar, la puntuación relativa, la región a la que se acotó la ejecución, el periodo y la resolución. Envía hasta 1.000 consultas por ejecución, elige una ventana desde la última hora hasta los últimos cinco años, escoge una región y con qué finura cortarla, y exporta en CSV, JSON o Excel.
Las ocho columnas de esta página están medidas, no supuestas. Son la fila de cabecera de exportaciones reales de trends de Livescraper, idéntica en 31 ejecuciones y coincidente con las claves del JSON exactamente, y cada número citado sale de las 1.726 filas que esas ejecuciones devolvieron en 852 ubicaciones distintas. Eso importa porque la referencia publicada documenta el lado de la petición a fondo - códigos de periodo, resoluciones, códigos de país - y no enumera las columnas de respuesta en absoluto. Conviene señalar un límite de nuestra evidencia: esas ejecuciones usaron solo dos consultas distintas, un término único y una comparación de dos términos. Eso basta para establecer cómo está conformada la salida, cómo se relacionan las columnas y cómo los ajustes cambian lo que vuelve; no basta para decir cómo puntuará un término concreto tuyo, que es para lo que está el plan gratuito.
Cuatro comportamientos medidos importan más que la lista de columnas. Primero, la resolución viene por defecto en ciudad, y a nivel de ciudad el 91 % de nuestras filas puntuó cero frente al 15 % a nivel de región y el 3 % en DMA - un término rara vez se registra en una ciudad concreta, así que el ajuste por defecto produce en silencio una larga cola de blancos. Segundo, geo_code sigue una regla exacta: presente en cada fila de región y de DMA, ausente en las 600 filas de ciudad dentro de un país, y con un código de país de dos letras en las ejecuciones mundiales, lo que significa que un valor vacío describe la resolución y no una búsqueda fallida. Tercero, el periodo que vuelve está humanizado - envías un código y la fila dice "Past day" - así que un valor de la exportación no encajará de vuelta en una petición. Cuarto, una comparación separada por barra vertical devuelve una fila por término y lugar, exactamente dos filas por ubicación en cada ejecución de comparación que hicimos, lo que duplica tanto el número de filas como la factura.
La columna value merece su propia advertencia, porque leerla mal es la forma más común de que estos datos salgan torcidos. Es un índice relativo de 0 a 100, no un recuento de nada. Cien marca el pico del corte que pediste y cada otro lugar se puntúa contra él, así que el mismo término en la misma región sobre dos periodos distintos produce dos escalas incompatibles. También significa que el 100 puede faltar: en cinco de nuestras veintidós ejecuciones con datos ningún lugar lo alcanzó, tres porque el pico pertenecía al otro término en una comparación y dos porque todos los valores a nivel de ciudad eran cero. Bien leída, en cambio, la forma es exactamente lo que la mayoría de los equipos quiere - una imagen ordenada, comparable y repetible de dónde está la atención, con suficiente contexto en cada fila para que un archivo siga explicándose meses después. Empieza gratis: tus primeras 500 filas no cuestan nada y no necesitan tarjeta.