O Google Trends mostra o interesse de busca relativo detalhado por lugar. Este serviço devolve esse detalhamento como linhas - uma por lugar e termo - com o código de região, o período e a resolução em cada linha, de modo que uma execução continua se explicando sozinha depois de sair da plataforma.
O erro mais comum com dados do Trends é ler o número como volume. Ele não é, e o serviço não tem como transformá-lo nisso.
Cada value da exportação é um inteiro de 0 a 100 - todas as nossas 1.726 linhas eram, nenhuma acima disso. É o índice normalizado do próprio Google: 100 marca o pico do recorte que você pediu, e todo outro lugar é pontuado contra esse pico. Não são buscas, nem sessões, nem pessoas, e duas execuções com períodos ou regiões diferentes são duas escalas distintas que não devem ser comparadas diretamente.
Essa normalização tem uma consequência que vale dizer com clareza. Em 17 das nossas 22 execuções com dados, exatamente um lugar atingiu 100. Nas outras cinco, nenhum - três eram execuções de comparação em que o pico pertencia ao outro termo, e duas eram execuções em nível de cidade em que absolutamente todos os valores voltaram zero. Um 100 ausente não é um defeito; significa que o pico da escala está fora do recorte que você recebeu.
O que o serviço de fato entrega é uma moldura estável: o termo, o lugar, o código de região, o período e a resolução em cada linha. É isso que permite a uma exportação continuar legível numa planilha três meses depois, quando ninguém mais lembra o que foi perguntado.
Quatro escolhas moldam uma execução, e duas delas mudam a saída muito mais do que as pessoas esperam.
A resolução vem por padrão em cidade. Leia a nota abaixo antes de deixá-la assim.
Este é o cabeçalho do xlsx, idêntico nas 31 execuções e coincidindo exatamente com as chaves do JSON. As taxas de preenchimento são contadas sobre as 1.726 linhas que essas execuções devolveram, distribuídas em 852 localizações distintas.
tesla | toyota - em cada linha que produziu. Presente em todas as 1.726.query; numa comparação, é a parte que esta linha pontua. Presente em todas as 1.726.IN-TG ou US-CA. Presente em 1.126 de 1.726 - veja a nota abaixo, porque quais linhas o carregam segue uma regra exata.US ou IN. Vazia quando a execução foi mundial - 250 das nossas linhas.Past day, Past 4 hours, Past 30 days, Past 12 months. Presente em todas as 1.726. Atenção: não é o código que você envia.REGION, CITY e DMA. Presente em todas as 1.726.Sete das oito colunas estão presentes em cada linha. Só geo_code varia, e não ao acaso - a nota abaixo dá a regra exata. Duas coisas que vale levar para o seu importador: value é um índice e não uma contagem, e query e term divergem no instante em que você compara dois termos, que é exatamente quando as pessoas chaveiam pelo errado.
As quatro vêm de confrontar as 1.726 linhas com a referência publicada, e cada uma muda o quanto vale uma execução.
A resolução vem por padrão em cidade, e em nível de cidade 91% das nossas linhas pontuaram zero - 776 de 850. Em nível de região só 15%, e em nível de DMA 3%. Um único termo de marca simplesmente não é buscado o bastante na maioria das cidades isoladas para registrar contra um pico nacional. Duas das nossas execuções de cidade voltaram inteiramente zeradas. Se você quer sinal em vez de uma longa cauda de brancos, defina a resolução como região explicitamente.
Está preenchido em toda linha REGION e em toda linha DMA - 840 e 36 das nossas, sem exceções. Está vazio nas 600 linhas de cidade dentro de um país. E numa execução mundial ele carrega um código de país de duas letras em vez de um código de subdivisão. Então um nulo aqui fala da resolução, não de dados faltando; não o trate como uma consulta que falhou.
Você envia um código como now 1-d ou today 12-m; a linha diz Past day ou Past 12 months. Nossos quatro rótulos observados mapeiam de forma limpa para quatro códigos documentados, mas não são as mesmas strings - então, se você devolver um valor da exportação para uma requisição, ele não vai bater. Guarde o código que enviou.
Uma consulta separada por barra vertical roda como comparação. Nas nossas três execuções de comparação o resultado foi exatamente 2,00 linhas por localização toda vez - 51 lugares, 102 linhas - com query segurando a string completa tesla | toyota e term segurando um dos lados. Orce localizações vezes termos, e agrupe por term, nunca por query.
Onde um detalhamento geográfico do interesse faz jus ao seu valor.
Uma execução em nível de região coloca cada estado ou província numa única escala de 0–100 para o seu termo. É um primeiro corte defensável sobre onde a demanda já existe - útil para decidir ordem de lançamento, cobertura de campo ou onde vale assinar um distribuidor, e muito mais barato do que descobrir via verba de mídia.
Compare seu termo com o de um concorrente e cada lugar devolve uma pontuação para os dois. Como a escala é compartilhada por toda a comparação, a diferença por região é a parte legível: o mapa de onde você está à frente, empatado ou atrás, em vez de um único número nacional que esconde tudo isso.
Mantenha termo, região, resolução e período fixos, rode numa cadência, e as exportações viram instantâneos comparáveis. Como cada linha carrega seu próprio período e resolução, um arquivo de seis meses atrás ainda diz exatamente o que mediu - que é o que torna a série confiável.
Sem assinatura, sem mínimo, sem licença por usuário. Suas primeiras 500 linhas são por nossa conta - depois, pague conforme o uso.
Para cada conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Todos os extratores liberados. Vale gastar parte num teste de resolução: o mesmo termo em nível de cidade e em nível de região devolve quantidades muito diferentes de sinal aproveitável.
Cerca de US$ 2 por 1.000 resultados. Aqui as linhas são contadas por localização e termo, então uma execução em nível de região sobre um país é pequena e uma comparação em nível de cidade sobre vários não é - o estimador calcula o preço da execução antes de ela começar.
Preços por volume, SLAs, workers dedicados e onboarding sob medida para times que acompanham demanda em muitos termos e mercados numa cadência fixa. Diga-nos seus números e faremos um orçamento.
LIVESCRAPER10 no checkout.O Trends diz para onde a atenção se moveu. Estes dois ajudam com o porquê, e com o que está de fato ranqueando para aquilo.
Um pico costuma ter uma causa. Filtre notícias pela última hora, dia, semana, mês ou ano em torno da data em que um termo se moveu e a história normalmente está bem ali.
Saber que um termo tem demanda é metade do caminho. Os resultados orgânicos mostram quem detém essa demanda agora - fichas, anúncios e perguntas relacionadas, com um conjunto de campos documentado.
Resposta curta: sim. Isto lê uma estatística pública, agregada e anonimizada - o mais longe de dados pessoais que um dado da web consegue estar.
O Google Trends é publicado para qualquer um ler, logado ou não. Coletar informação publicamente visível para pesquisa é prática estabelecida há muito tempo, e desde que os dados estejam disponíveis publicamente e o processo não perturbe o site, não há leis federais que o proíbam.
Este serviço fica na ponta confortável do espectro. O que é lido já é um agregado: um índice normalizado sobre uma população, sem nenhum indivíduo, nenhum identificador e nenhum detalhe pessoal em lugar algum da saída. Não há nada aqui para reidentificar, porque nenhuma linha descreve uma pessoa.
Os termos do Google restringem o acesso automatizado, então isto continua sendo uma questão de termos. Não tocamos em nada atrás de um login, não rodamos rastreadores de terceiros na camada de dados, e suas exportações se apagam sozinhas depois de 30 dias.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale conosco - quem escreve as respostas são humanos, não bots.
query, term, location, geo_code, value, geo, timeframe e resolution. Esse é o cabeçalho de exportações reais de trends do Livescraper, idêntico em 31 execuções e coincidindo exatamente com as chaves do JSON. Sete estão presentes em cada linha; só geo_code varia, e por uma regra exata, não ao acaso.value é o índice relativo do Google: um inteiro de 0 a 100 em que 100 é o pico do recorte que você pediu. Todas as nossas 1.726 linhas estavam nessa faixa. Não são buscas, nem sessões, nem pessoas, e duas execuções com períodos ou regiões diferentes estão em escalas distintas - compará-las diretamente não significa nada.tesla | toyota. Cada localização então devolve uma linha por termo - exatamente 2,00 linhas por localização nas nossas três execuções de comparação. query mantém a string inteira e term carrega o lado individual, então agrupe por term. A escala é compartilhada por toda a comparação, e é isso que torna legível a diferença entre os dois.REGION e DMA da nossa amostra trazia um; as 600 linhas de cidade dentro de um país, não. Numa execução mundial ele traz um código de país de duas letras em vez de um código de subdivisão. Um valor vazio fala da resolução, não de uma consulta que falhou.Envie seus termos, escolha uma região e uma resolução, e receba o interesse de busca como linhas que você pode ordenar, mapear e repetir. Suas primeiras 500 linhas são grátis.
O Google Trends é uma das poucas janelas realmente gratuitas para a demanda, e uma das mais desajeitadas de usar em escala. A interface é feita para olhar um termo por vez, e o número que ela mostra resiste a ser copiado para uma planilha sem perder o contexto que o torna significativo. O Extrator do Google Trends devolve esse mesmo detalhamento como linhas: uma por lugar e termo, cada uma carregando o termo, o lugar, o código do lugar, a pontuação relativa, a região à qual a execução foi limitada, o período e a resolução. Envie até 1.000 consultas por execução, escolha uma janela da última hora aos últimos cinco anos, escolha uma região e o quão fino cortar, e exporte em CSV, JSON ou Excel.
As oito colunas desta página são medidas, não presumidas. São a linha de cabeçalho de exportações reais de trends do Livescraper, idêntica em 31 execuções e coincidindo exatamente com as chaves do JSON, e cada número citado vem das 1.726 linhas que essas execuções devolveram em 852 localizações distintas. Isso importa porque a referência publicada documenta o lado da requisição a fundo - códigos de período, resoluções, códigos de país - e não enumera as colunas de resposta de forma alguma. Um limite da nossa evidência vale ser dito: aquelas execuções usaram apenas duas consultas distintas, um termo único e uma comparação de dois termos. Isso basta para estabelecer como a saída é moldada, como as colunas se relacionam e como os ajustes mudam o que volta; não basta para dizer como um termo específico seu vai pontuar, que é para o que serve o plano gratuito.
Quatro comportamentos medidos importam mais que a lista de colunas. Primeiro, a resolução vem por padrão em cidade, e em nível de cidade 91% das nossas linhas pontuaram zero contra 15% em nível de região e 3% em DMA - um termo raramente registra numa cidade isolada, então o ajuste padrão produz silenciosamente uma longa cauda de brancos. Segundo, geo_code segue uma regra exata: presente em toda linha de região e de DMA, ausente nas 600 linhas de cidade dentro de um país, e trazendo um código de país de duas letras em execuções mundiais, o que significa que um valor vazio descreve a resolução e não uma consulta que falhou. Terceiro, o período que volta é humanizado - você envia um código e a linha diz "Past day" - então um valor da exportação não vai voltar para uma requisição. Quarto, uma comparação separada por barra vertical devolve uma linha por termo e lugar, exatamente duas linhas por localização em cada execução de comparação que fizemos, o que dobra tanto a contagem de linhas quanto a conta.
A coluna value merece o próprio aviso, porque lê-la errado é a forma mais comum de esses dados darem errado. É um índice relativo de 0 a 100, não uma contagem de nada. Cem marca o pico do recorte que você pediu e todo outro lugar é pontuado contra ele, então o mesmo termo na mesma região em dois períodos diferentes produz duas escalas incompatíveis. Também significa que o 100 pode faltar: em cinco das nossas vinte e duas execuções com dados nenhum lugar o alcançou, três porque o pico pertencia ao outro termo numa comparação e duas porque todos os valores em nível de cidade eram zero. Lida corretamente, porém, a forma é exatamente o que a maioria dos times quer - um retrato ordenado, comparável e repetível de onde está a atenção, com contexto suficiente em cada linha para que um arquivo ainda se explique meses depois. Comece grátis: suas primeiras 500 linhas não custam nada e não precisam de cartão.