Das kostenlos verfügbare Trends-Tool von Google bietet eine Goldgrube an Suchdaten, die Ihrem Unternehmen einen Vorsprung verschaffen kann. Indem Sie diese Daten in großem Maßstab auswerten, gewinnen Sie wertvolle Informationen, mit denen Sie die Konkurrenz ausmanövrieren können. In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie Sie die Superkräfte des Google Trends-Scrapings mit Python nutzen.
Einführung: Trenddaten unterstützen strategische Entscheidungen
Google Trends hat durch die Demokratisierung des Zugriffs auf aggregierte Suchvolumendaten gleiche Wettbewerbsbedingungen geschaffen. Kluge Unternehmen nutzen Trends zunehmend, um einzigartige Erkenntnisse zu gewinnen, die als Grundlage für wichtige Entscheidungen dienen:
89 % der digitalen Vermarkter Verlassen Sie sich laut aktuellen Umfragen bei der Keyword-Recherche auf Trends. Die Suchvolumendaten helfen bei der Optimierung von Inhalten und SEO-Strategien.
Trends haben geholfen Spotify identifiziert unerschlossene Märkte basierend auf Musiksuchmustern auf Rumänien und Kroatien auszudehnen.
Finanzunternehmen wie Hedgeye Scrapen Sie Trends-Daten zu Einzelhandelsmarken, um die Wirtschaftsleistung vorherzusagen, indem Sie das Suchinteresse als Signal verwenden.
VCs und Startups Nutzen Sie Trends, um die Marktnachfrage nach Produkten vor der Markteinführung zu quantifizieren und neue Geschäftsmöglichkeiten zu identifizieren.
Sogar Trends vorhergesagte COVID-Fallspitzen durch die Identifizierung eines wachsenden Interesses an der Suche nach Symptomen in bestimmten Regionen.
Die Anwendungen sind endlos, aber die manuelle Suche nach Daten ist langsam und begrenzt. Hier kommt Web Scraping ins Spiel, um den Prozess zu automatisieren und die wahre Leistungsfähigkeit von Trends freizusetzen.
Einrichten eines Python Web Scrapers
Lassen Sie uns vor dem Scrapen die wichtigsten Voraussetzungen und Tools durchgehen:
Lernen Sie Python
Für die Implementierung eines Scrapers sind Kenntnisse in Python erforderlich. Ich empfehle, zunächst Online-Kurse zu Python-Grundlagen und objektorientierten Konzepten zu absolvieren. Einige gute Einstiegsressourcen sind:
Die umfangreichen Bibliotheken und die einfache Syntax von Python machen es zur perfekten Wahl für Web Scraping.
Scraper-Bibliotheken
Diese Python-Bibliotheken bieten die Scraping-Funktionen:
Anfragen – Sendet HTTP-Anfragen zum Herunterladen von Webseiten. Leichter als Selen.
BeautifulSuppe – Analysiert HTML- und XML-Dokumente, um Daten mithilfe von CSS-Selektoren und Regex zu extrahieren.
Selenium – Startet und steuert Browser wie Chrome und Firefox zur Automatisierung. Kann JavaScript-Rendering-Probleme umgehen.
Scrapy – Vollständiges Framework für große Scraping-Projekte mit Tools wie Spiders, Pipelines und Caching.
Für Google Trends empfehle ich die Verwendung von Requests zum Abrufen von Seiten und BeautifulSoup zum Parsen des HTML. Scrapy ist für einen Single-Site-Scraper zu viel des Guten.
Proxies
Um den Scraper-Verkehr zu maskieren, leiten Sie Anfragen weiter Privat-Proxyserver von Anbietern wie BrightData, SmartProxy oder Oxylabs. Dies führt dazu, dass jede Anfrage von einer anderen Wohn-IP-Adresse aus erfolgt.
Konfigurieren Sie Proxys in Requests mithilfe von Python-Bibliotheken wie PySocks:
import requests
import socks
proxy = "PROXY_HOST:PORT"
socks.set_default_proxy(socks.SOCKS5, proxy)
socket.socket = socks.socksocket
requests.get(‘http://www.example.com‘)Rotierende Proxys sind der Schlüssel für stabiles, lang andauerndes Scraping.
Virtuelle Umgebungen
Verwenden Sie die virtuelle Umgebungen um Scraper-Abhängigkeiten und -Einstellungen von Ihrer Python-Hauptinstallation zu isolieren. Gängige Entscheidungen sind virtualenv, pipenv und Anakonda.
Beispielsweise:
pip install virtualenv
virtualenv myscraperenv
source myscraperenv/bin/activateSchauen wir uns nun den eigentlichen Bau des Schabers an!
Extrahieren von Suchdaten aus Google Trends
Die Trends-Web-App stellt Anfragen an interne APIs, um Suchdaten abzurufen. Wir müssen zurückentwickeln, wo sich diese Daten im HTML befinden, und sie extrahieren.
Lassen Sie uns Schritt für Schritt durchgehen:
Seiten-HTML abrufen
Zuerst verwenden wir Requests, um den HTML-Code der Seite herunterzuladen:
import requests
url = ‘https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=python‘
response = requests.get(url)
html = response.textWir könnten hier auch die Selenium-Browserautomatisierung integrieren, um JavaScript zu rendern.
Parsing mit BeautifulSoup
Als nächstes analysieren wir den HTML-Code und navigieren mit BeautifulSoup durch den DOM-Baum:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)soup enthält nun das strukturierte Dokument.
JSON-Daten extrahieren
Die Trends-Diagrammdaten befinden sich in einer JavaScript-Variablen namens window.DATA. Wir müssen die rohe JSON-Zeichenfolge extrahieren:
data = soup.find(‘script‘, text=lambda t: t.startswith(‘window.DATA‘))
data_string = data.text.split(‘window.DATA = ‘)[1].rstrip(‘;‘) Dann können wir es in ein verschachteltes Python-Wörterbuch konvertieren:
import json
data_json = json.loads(data_string)Analysieren der Zeitreihen
Die Hauptsuchvolumen-Zeitreihen für unser Keyword finden Sie unten data_json[‘timelineData‘]. Extrahieren wir es:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data_json[‘timelineData‘])
print(df.head())Dadurch werden die ersten Zeilen mit Datum, Suchhäufigkeit und formatiertem Datum gedruckt.
Und voilà! Wir haben jetzt unbegrenzten programmatischen Zugriff auf Google Trends-Daten für jedes Keyword.
Scraping-Trends im großen Maßstab
Das manuelle Extrahieren von Daten für ein Schlüsselwort ist nützlich, aber die wahre Stärke liegt im Scrapen von Tausenden von Begriffen.
Um Trends nach mehreren Schlüsselwörtern abzufragen, wickeln wir unseren Scraper einfach in eine Schleife:
keywords = [‘python‘, ‘java‘, ‘c++‘]
dataframes = []
for kw in keywords:
url = f‘https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q={kw}‘
# Fetch HTML, extract JSON
# ...
df = pd.DataFrame(data_json[‘timelineData‘])
# Append each keyword‘s dataframe
dataframes.append(df)
# Merge all data
trends_data = pd.concat(dataframes, keys=keywords)Wir können auch Verzögerungen zwischen Anfragen und Fehlerbehandlung hinzufügen, um verantwortungsvoll zu schaben:
import time
from random import randint
for kw in keywords:
try:
# Scraper code
time.sleep(randint(3,5))
except Exception as e:
print(f‘Error: {e}‘)
# Pause on failure
time.sleep(60) Dies fragt Google in einem angemessenen Tempo ab, um eine Überlastung der Server zu vermeiden. Proxys werden Anfragen weiter verteilen.
Umgehen von Captchas und Blöcken
Scraper, die versuchen, große Datenmengen zu extrahieren, können auf Captcha- und Bot-Erkennungsmaßnahmen stoßen. Hier sind bewährte Techniken, um sie zu umgehen:
Wohnimmobilien
Weiterleitung von Anfragen durch Wohn-IPs lässt Ihren Datenverkehr menschlicher erscheinen, da er aus Heimnetzwerken stammt. Zu den Top-Proxy-Anbietern gehören:
- Helle Daten – 40 Millionen IPs mit 97 % Verfügbarkeit und automatisch lösenden Captchas. Die Preise beginnen bei etwa 500 $/Monat.
- SmartProxy – 10 Millionen IPs mit speziellen Instagram- und Sneaker-Proxys. Mindestens etwa 700 $/Monat.
- Oxylabs – 15 Millionen private IPs. Unterstützt hohe Parallelität und Volumina. Ungefähr 500 $/Monat.
Konfigurieren Sie rotierende Proxys in Python mit Bibliotheken wie PySocks, Anfragen und Scrapy.
Browser-Automatisierung
Selenium kann echte Chrome- oder Firefox-Browser dazu bringen, JavaScript darzustellen und Schutzmaßnahmen zu umgehen, die nach Headless-Tools suchen.
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
options = Options()
options.headless = True
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get(url)
html = driver.page_source
driver.quit() Für die meisten Abwehrkräfte sieht dies wie eine echte Browsersitzung aus.
Captcha-Lösungsdienste
Tools wie AntiCaptcha und 2Captcha kann Captchas automatisch lösen, indem es sie an menschliche Löser weiterleitet. Die Preise beginnen bei etwa 2 US-Dollar pro 1000 Captchas, je nach Geschwindigkeits- und Genauigkeitsanforderungen.
Beispiel für die Python-Integration:
import twocaptcha
api_key = ‘YOUR_API_KEY‘
solver = twocaptcha.TwoCaptcha(api_key)
try:
result = solver.recaptcha(sitekey=‘SITE_KEY‘, url=‘URL‘)
except twocaptcha.APIError as e:
print(e)Durch die Verwendung einer Kombination aus Proxys, Browsern und Captcha-Lösern können Sie nahezu jede Blockierung vermeiden.
Speichern und Analysieren von Trenddaten
Sehen wir uns mit der automatisierten Datenextraktion die Optionen für die Speicherung, Analyse und Visualisierung an:
Strukturierte Datenformate
Für eine schnelle Analyse in Python empfehle ich die Konvertierung von Scraped-Trends-Daten in eine Pandas-Datenrahmen. Dadurch entsteht eine tabellarische Struktur mit Zeitstempeln, Suchvolumina und anderen zugehörigen Metadaten.
Wir können den Datenrahmen auch in Formate wie exportieren CSV or JSON für die Portabilität:
trends_df.to_csv(‘trends_data.csv‘, index=False)Laden in Datenbanken
Für erweiterte SQL-Abfragen und die Verknüpfung mit anderen Datenquellen laden Sie die Scraped-Daten in eine relationale Datenbank wie z PostgreSQL or MySQL:
CREATE TABLE trends_data (
date DATE,
keyword VARCHAR(255),
search_volume INT
);
# Insert dataframe rows
trends_df.to_sql(‘trends_data‘, engine, if_exists=‘append‘, index=False)NoSQL-Datenbanken wie MongoDB eignen sich auch gut für die flexible JSON-Speicherung.
Business Intelligence-Tools
Um interaktive Dashboards und Visualisierungen zu erstellen, integrieren Sie Trends-Daten in Tools wie Tableau, Schau or Power BI. Diese stellen eine direkte Verbindung zu Datenbanken und Tabellenkalkulationsformaten her.
Tableau erleichtert das Erkennen von Trends und Mustern.
Statistische Analyse und Modellierung
Mit in Python und Pandas geladenen Trends-Daten können wir Zeitreihenanalysen mithilfe von Bibliotheken wie durchführen Statistikmodelle und Prophet:
from prophet import Prophet
model = Prophet()
model.fit(trends_df)
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)Prophet prognostiziert zukünftige Trends basierend auf historischen Mustern.
Wir können sogar ML-Modelle wie bauen ARIMA und LSTM über dem Datensatz, um Erkenntnisse zu generieren. Die Möglichkeiten sind endlos!
Scraping Trends setzt Superkräfte frei
Dieser Leitfaden zeigte Ihnen, wie Sie:
- Richten Sie einen Python-Scraper mit Requests, Selenium und Beautiful Soup ein
- Extrahieren Sie Zeitreihendaten zum Suchvolumen durch Parsen von JSON
- Durchsuchen Sie Tausende von Schlüsselwörtern mithilfe von Schleifen und Proxys
- Speichern Sie Trenddaten in Pandas, CSV und Datenbanken
- Analysieren und visualisieren Sie Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen
Durch Scraping erhalten Sie bei Bedarf Zugriff auf das leistungsstarke Trends-Tool von Google und erhalten so einzigartige Wettbewerbsinformationen.
Die gleichen Techniken können auf jede Site angewendet werden. Mit Trends-Daten in Ihrem Analyse-Stack erhalten Sie Einblicke in zukünftige Chancen und Risiken, die Ihren Konkurrenten fehlen.fetcherviewergefessdger ilnkd tffavfwa
Bei weiteren Fragen zu Advanced Scraping und Proxys stehe ich Ihnen jederzeit gerne zur Verfügung. Nutzen Sie Ihre neu entdeckten Web-Scraping-Superkräfte ethisch und lassen Sie Ihr Unternehmen von den Daten leiten!
