A ferramenta Tendências do Google, disponível gratuitamente, fornece uma mina de ouro de dados de pesquisa que podem dar uma vantagem ao seu negócio. Ao coletar esses dados em grande escala, você obtém inteligência valiosa para superar a concorrência. Este guia completo ensinará como aproveitar os superpoderes da raspagem do Google Trends usando Python.
Introdução: Dados de tendências impulsionam decisões estratégicas
O Google Trends nivelou o campo de jogo ao democratizar o acesso a dados agregados de volume de pesquisa. Empresas experientes estão usando cada vez mais o Trends para obter insights exclusivos que embasam decisões de alto impacto:
89% dos profissionais de marketing digital conte com o Trends para pesquisas de palavras-chave de acordo com pesquisas recentes. Os dados do volume de pesquisa ajudam a otimizar o conteúdo e a estratégia de SEO.
Tendências ajudaram Spotify identifica mercados inexplorados expandir para incluir a Roménia e a Croácia com base em padrões de pesquisa musical.
Empresas financeiras como Hedgeye coletar dados do Trends sobre marcas de varejo para prever o desempenho econômico usando o interesse de pesquisa como um sinal.
VCs e startups use o Trends para quantificar a demanda do mercado por pré-lançamento de produtos e identificar novas oportunidades de negócios.
Tendências mesmo picos previstos de casos de COVID identificando o interesse crescente em pesquisas de sintomas em regiões específicas.
Os aplicativos são infinitos, mas a pesquisa manual de dados é lenta e limitada. É aí que entra o web scraping para automatizar o processo e desbloquear o verdadeiro poder do Trends.
Configurando um raspador de web em Python
Antes de fazer a raspagem, vamos examinar os principais pré-requisitos e ferramentas:
Saiba Python
Proficiência em Python é necessária para implementar um scraper. Eu recomendo concluir primeiro os cursos on-line sobre conceitos básicos de Python e conceitos orientados a objetos. Alguns bons recursos iniciais são:
As extensas bibliotecas e a sintaxe simples do Python o tornam uma escolha perfeita para web scraping.
Bibliotecas de raspadores
Essas bibliotecas Python fornecem recursos de scraping:
pedidos – Envia solicitações HTTP para baixar páginas da web. Mais leve que o Selenium.
Linda Sopa – Analisa documentos HTML e XML para extrair dados usando seletores CSS e regex.
Selênio – Inicia e controla navegadores como Chrome e Firefox para automação. Pode contornar problemas de renderização de JavaScript.
Escamoso – Estrutura completa para grandes projetos de scraping com ferramentas como spiders, pipelines, cache.
Para o Google Trends, recomendo usar Requests para buscar páginas e BeautifulSoup para analisar o HTML. Scrapy é um exagero para um scraper de um único site.
Proxies
Para mascarar o tráfego do scraper, encaminhe as solicitações por meio servidores proxy residenciais de fornecedores como BrightData, SmartProxy ou Oxylabs. Isso faz com que cada solicitação apareça em um endereço IP residencial diferente.
Configure proxies em solicitações usando bibliotecas Python como 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‘)Os proxies rotativos são essenciais para uma raspagem estável e de longa duração.
Ambientes Virtuais
Use ambientes virtuais para isolar dependências e configurações do raspador de sua instalação principal do Python. As escolhas comuns são virtualenv, pipenv e Anaconda.
Por exemplo:
pip install virtualenv
virtualenv myscraperenv
source myscraperenv/bin/activateAgora vamos ver como construir o raspador!
Extraindo dados de pesquisa do Google Trends
O aplicativo da web Trends faz solicitações a APIs internas para buscar dados de pesquisa. Precisamos fazer engenharia reversa onde esses dados residem dentro do HTML e extraí-los.
Vamos percorrer o passo a passo:
Buscando HTML da página
Primeiro usaremos Requests para baixar o HTML da página:
import requests
url = ‘https://trends.google.com/trends/explore?date=all&q=python‘
response = requests.get(url)
html = response.textTambém poderíamos integrar a automação do navegador Selenium aqui para renderizar JavaScript.
Analisando com BeautifulSoup
A seguir analisaremos o HTML e navegaremos pela árvore DOM usando BeautifulSoup:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser‘)soup agora contém o documento estruturado.
Extraindo dados JSON
Os dados do gráfico Tendências residem dentro de uma variável JavaScript chamada window.DATA. Precisamos extrair a string JSON bruta:
data = soup.find(‘script‘, text=lambda t: t.startswith(‘window.DATA‘))
data_string = data.text.split(‘window.DATA = ‘)[1].rstrip(‘;‘) Então podemos convertê-lo em um dicionário Python aninhado:
import json
data_json = json.loads(data_string)Analisando a série temporal
A principal série temporal de volume de pesquisa para nossa palavra-chave está em data_json[‘timelineData‘]. Vamos extraí-lo:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data_json[‘timelineData‘])
print(df.head())Isso imprime as primeiras linhas contendo data, frequência de pesquisa e data formatada.
E pronto! Agora temos acesso programático aos dados do Google Trends para qualquer palavra-chave sem limites.
Rasgando tendências em escala
Extrair dados manualmente para uma palavra-chave é útil, mas o verdadeiro poder vem da extração de milhares de termos.
Para consultar o Trends em busca de várias palavras-chave, simplesmente envolvemos nosso raspador em um loop:
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)Também podemos adicionar atrasos entre solicitações e tratamento de erros para eliminar com responsabilidade:
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) Isso consulta o Google em um ritmo razoável para evitar sobrecarregar seus servidores. Os proxies distribuirão ainda mais as solicitações.
Ignorando Captchas e Bloqueios
Scrapers que tentam extrair grandes quantidades de dados podem encontrar medidas de detecção de captcha e bot. Aqui estão técnicas comprovadas para contorná-los:
Proxies residenciais
Encaminhamento de solicitações por meio de IPs residenciais faz com que seu tráfego pareça mais humano, pois se origina de redes domésticas. Os principais provedores de proxy incluem:
- Dados brilhantes – 40 milhões de IPs com 97% de tempo de atividade e captchas de resolução automática. Os preços começam em torno de US$ 500/mês.
- SmartProxy – 10 milhões de IPs com proxies especiais para Instagram e tênis. Cerca de US$ 700/mês no mínimo.
- oxilabs – 15 milhões de IPs residenciais. Suporta alta simultaneidade e volumes. Cerca de US$ 500/mês.
Configure proxies rotativos em Python com bibliotecas como PySocks, Solicitações e Scrapy.
Automação do navegador
Selênio pode conduzir navegadores Chrome ou Firefox reais para renderizar JavaScript e ignorar proteções em busca de ferramentas headless.
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() Isto parece uma sessão real do navegador para a maioria das defesas.
Serviços de resolução de Captcha
Ferramentas como AntiCaptcha e 2Captcha pode resolver captchas automaticamente, encaminhando-os para solucionadores humanos. Os preços começam em torno de US$ 2 por 1000 captchas, dependendo das necessidades de velocidade e precisão.
Exemplo de integração Python:
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)Usar uma combinação de proxies, navegadores e solucionadores de captcha ajudará a evitar praticamente qualquer bloqueio.
Armazenamento e análise de dados de tendências
Com a extração de dados automatizada, vejamos opções de armazenamento, análise e visualização:
Formatos de Dados Estruturados
Para uma análise rápida em Python, recomendo converter os dados extraídos do Trends em um Quadro de dados do Pandas. Isso fornece uma estrutura tabular com carimbos de data/hora, volumes de pesquisa e outros metadados associados.
Também podemos exportar o dataframe para formatos como CSV or JSON para portabilidade:
trends_df.to_csv(‘trends_data.csv‘, index=False)Carregando em bancos de dados
Para consultas SQL mais avançadas e união com outras fontes de dados, carregue os dados extraídos em um banco de dados relacional como 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)Bancos de dados NoSQL como MongoDB também funcionam bem para armazenamento JSON flexível.
Ferramentas de Business Intelligence
Para criar painéis e visualizações interativos, integre os dados do Trends em ferramentas como Quadro, Looker or Power BI. Eles se conectam diretamente a bancos de dados e formatos de planilha.
O Tableau facilita a identificação de tendências e padrões.
Análise Estatística e Modelagem
Com os dados do Trends carregados em Python e Pandas, podemos realizar análises de séries temporais usando bibliotecas como Modelos de estatísticas e Profeta:
from prophet import Prophet
model = Prophet()
model.fit(trends_df)
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)O Profeta prevê tendências futuras com base em padrões históricos.
Podemos até construir modelos de ML como ARIMA e LSTM no topo do conjunto de dados para gerar insights. As possibilidades são infinitas!
Raspar tendências desbloqueia superpoderes
Este guia mostrou como:
- Configure um raspador Python com Requests, Selenium, Beautiful Soup
- Extraia dados de série temporal do volume de pesquisa analisando JSON
- Raspe milhares de palavras-chave usando loops e proxies
- Armazene dados de tendências em Pandas, CSV, bancos de dados
- Analise e visualize dados para obter insights
Scraping oferece acesso sob demanda à poderosa ferramenta Trends do Google, desbloqueando inteligência competitiva exclusiva.
As mesmas técnicas podem ser aplicadas a qualquer site. Com os dados do Trends em sua pilha de análises, você obtém visão das oportunidades e riscos futuros que faltam aos seus rivais.fetcherviewergefessdger ilnkd tffavfwa
Fico sempre feliz em responder a quaisquer outras perguntas sobre scraping e proxies avançados. Use seus novos superpoderes de web scraping de forma ética e deixe os dados guiarem seus negócios!
