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Googleトレンド分析にPytrendsを使うべきたった一つの理由


目次[非表示]

  1. Googleが提唱する4つのマイクロモーメント
    1. 指名検索をいかに増やすかが課題
  2. Googleトレンドで検索ボリュームを確認
  3. APIライブラリ「Pytrends」の使い方
    1. 本家サイトも分かりづらい「人気/注目」と「キーワード/トピック」の違い
    2. ポイント
  4. Pytrendsを使うべきたった一つの理由

検索クエリの分析はSEO領域だけでなく、広報・PR活動にもとても重要となってきています。

Googleが提唱する4つのマイクロモーメント

Googleではスマートフォンなどによる、検索時の瞬間的な欲求を下記4つのマイクロモーメントとして対応を提唱しています。

https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ja-jp/marketing-strategies/app-and-mobile/what-is-micro-moments/

  • Do(やりたい)
  • Know(知りたい)
  • Go(行きたい)
  • Buy(買いたい)

SEOではこうした消費者の心の動きに合わせて、コンテンツを用意することが求められますが、検索キーワード量の推移などに注目することで、消費者のニーズ推移やブーム予測といったことにも応用できます。

指名検索をいかに増やすかが課題

ヤフーの発表では、指名検索から入ったユーザーは一般検索で流入してきたユーザー比べ、コンバージョン率が12倍もはね上がることが分かったそうで、ブランドの指名検索数を把握することは勿論のこと、それをいかに増やすかといったことが今後ますます重要となると言えるでしょう。

  1番目の指名検索「指名キーワード起点」が新たなブランディング指標に Yahoo! JAPAN 第一想起分析(以下、第一想起分析)は、商品やサービスの検索順位を分析し、検討状況を可視化します。 今回、ユーザー群がYahoo!検索から商品・サービスのサイトに遷移する際に、最初に検索したキーワードが指名キーワード(企業名や商品、サービス名など)だった場... Yahoo!マーケティングソリューション


Googleトレンドで検索ボリュームを確認

Googleトレンドを使えば最大5つまでのキーワードを並行して、検索ボリュームの推移を確認することができたり、急上昇キーワードを調べたりすることができます。

エリア別でも傾向を出すことができ、日本国内では現在、都道府県別の検索ボリュームなどを調べることができます。

このGoogleトレンドには非公式APIとして、Pythonを使った「Pytrend」というものが公開されています。今回はこのPytrendを使うことで得られるメリットをご紹介します。

APIライブラリ「Pytrends」の使い方

Pytrendの各機能は下記サイトにまとめられていますので、細かい解説は省きます。

  GitHub - GeneralMills/pytrends: Pseudo API for Google Trends Pseudo API for Google Trends . Contribute to GeneralMills/pytrends development by creating an account on GitHub. GitHub

pytrends.~()でDataFrame型でデータが返ってくるのが特徴です。

pytrends = TrendReq(hl='ja-JP', tz=540, timeout=(10,25))
keyword = ["検索クエリ"]
pytrends.build_payload(keyword, timeframe='all', geo='JP')
df = pytrends.interest_over_time()
df.reset_index()


本家サイトも分かりづらい「人気/注目」と「キーワード/トピック」の違い

Googleトレンドでは、大きく「キーワード」と「トピック」に分けて表示されています。

「キーワード」は『検索クエリ』そのものを指し、「トピック」は”検索クエリそのもの”ではなく分類済みの『話題』を指しているようです。

ここからさらに、「人気」と「注目」に分かれます。

「人気」は検索ボリュームが多いもの、「注目」は検索ボリュームの上昇率が高いものを指すようです。


キーワード
トピック
人気(100をMAX)
検索クエリ(ボリューム数軸)
話題(ボリューム数軸)
注目(○%増加)
検索クエリ(上昇率軸)
話題(上昇率軸)

似たような言葉なので混乱しますし、Pytrendもこの4象限で使うコードが分かれるため、まずここを理解することがポイントだと思われます。



キーワード
トピック
人気

df = pytrends.related_queries()


※辞書型で返ってくるので

df["keyword"]["top"]で人気を抽出

df = pytrends.related_topics()


※辞書型で返ってくるので

df["keyword"]["top"]で人気を抽出

注目

df = pytrends.related_queries()


※辞書型で返ってくるので

df["keyword"]["rising"]で注目を抽出

df = pytrends.related_topics()


※辞書型で返ってくるので

df["keyword"]["rising"]で注目を抽出


ポイント

公式APIではないため、プロキシを設定しないとGoogle側に弾かれやすいようです。しかしこのプロキシ設定は何度か設定してみましが、効果がでないケースが多いようです。

そこでプロキシは設定せずに、
・スリープを長めに取る(time.sleep(10)等でひとまず上手くいっています)
・1日何回も実行しない
といったところを気をつけたほうが良いようです。

Pytrendsを使うべきたった一つの理由

ここまできて、そもそもGoogleトレンドはWEBブラウザからアクセスできるのに、なぜわざわざこんな面倒なPythonライブラリを使う必要があるのか?とお考えの方も少なくないでしょう。

Pytrendを使うことで得られるたった一つのメリットは「定期実行できるから」というポイントに尽きるかと思います。

わざわざ毎回WEBブラウザを立ち上げてキーワードを入力してCSVに落として・・・というのは面倒です。そこでPytrendsでトレンド分析したものを、定期実行してしまえばとても便利なわけです。

例えば下記のようにテレビ局名をキーワードにして毎日定期実行しておけば、日々どの番組でどのようなテーマが世間で話題となっているかをひと目で把握することもできます。

以上、Pytrendsの解説でした。

※当社では広報・PR代行や各種データの抽出・データスクレイピングの代行なども行っています。ご依頼の際は、お問い合せフォームよりお気軽にお問い合せください。

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