你是否曾經想過企業如何在市場趨勢發生之前進行預測？或者研究人員如何實時追蹤公眾興趣的起伏？秘密武器可能就坐在你面前 - Google Trends 數據。但在大規模獲取這些有價值的信息並不總是簡單的。這就是為什麼要抓取 Google Trends 的原因。
在這本指南中，我將帶你了解提取 Google Trends 數據所需知道的一切 - 從理解你可以抓取的內容到選擇合適的工具，並保持在法律的正確一方。我花了多年時間處理這些數據，並期待分享我在這過程中學到的知識。
Google Trends 提供了有關全球人們搜索內容的寶貴信息。但為什麼你會想要抓取這些數據，而不是僅僅使用網站呢？
當我第一次開始為我的電子商務業務分析市場趨勢時，我很快意識到手動檢查 Google Trends 就像試圖從消防水管中喝水 - 有太多有價值的信息快速流過。以下是抓取這些數據的原因：
•規模和自動化：你可以自動追蹤數百或數千個關鍵字，而不是一個一個地檢查趨勢
•歷史分析：隨著時間的推移建立自己的趨勢信息數據庫，以發現標準界面可能錯過的模式
•競爭情報：在競爭對手之前了解哪些產品、服務或主題正在獲得關注
•市場研究：識別不同地區和人口統計中的新興興趣
•內容策略：在搜索興趣達到高峰之前創建與之相符的內容
•預測分析：當與其他數據來源結合時，Google Trends 可以幫助預測市場動向
例如，一位經營季節性產品業務的朋友使用抓取的 Google Trends 數據，提前三週預測冬季裝備的需求高峰，讓他能在競爭對手之前調整庫存。投資回報率驚人 - 所有這些數據在技術上對每個人都是可用的。
Google Trends 提供幾種類型的有價值數據，可以通過抓取提取。了解可用的數據有助於您有效規劃抓取策略：
這顯示了搜索詞的興趣隨時間的變化，以0-100的相對受歡迎程度顯示。這對於識別以下內容非常完美：
•季節性模式（如假日購物趨勢）
•對產品/服務的興趣上升或下降
•新聞事件或市場營銷活動的影響
這些數據揭示了搜索詞最受歡迎的地區，按以下分類：
•國家
•地區/州
•城市
•大都市區
我曾利用這些數據幫助客戶將廣告預算針對那些對其產品表現出增長興趣的地區，顯著提高了轉換率。
這些顯示了人們在與您的主要詞彙相關的搜索中還在尋找什麼：
•上升的相關主題（受歡迎程度增長）
•最受歡迎的相關主題（整體最受歡迎）
•相關查詢（用戶輸入的實際搜索詞）
這些數據對於內容創建和關鍵字擴展策略來說是金礦。
您可以提取搜索詞在特定類別中的表現，例如：
•商業和工業
•健康
•食品和飲料
•旅行
•以及更多
經過多年的測試數十種工具，我已經縮小了最有效的 Google Trends 數據抓取選項。以下是我的詳細分析：
Apify 的 Google Trends 抓取工具是一個專門的網頁抓取解決方案，建立在 Apify 平台上，專為大規模提取全面的趨勢數據而設計。這個基於雲的工具消除了本地基礎設施設置的需要，同時提供企業級的可靠性。它特別值得注意的是能夠處理通常需要自定義開發的複雜抓取場景。該平台的 Actor 系統允許與其他數據源和處理工具無縫集成，使其非常適合需要將趨勢數據與其他市場情報結合的企業。Apify 將這個工具定位為專業級解決方案，填補了簡單瀏覽器擴展和完全自定義抓取實現之間的空白。
主要特點：
•按城市、地區和子地區提取興趣
•提供詳細的時間線分析，並可自定義日期範圍
•捕捉上升和熱門相關查詢
•支持多種導出格式（JSON、CSV、Excel）
•允許比較多個搜索詞
•處理類別過濾
用戶體驗：界面簡潔直觀，即使對非技術用戶也很友好。視覺儀表板在抓取操作期間提供實時進度更新。
隱私考量：Apify保持清晰的隱私政策，並不會將您的抓取數據存儲超過必要的時間。
最佳適用對象：需要全面趨勢數據而不具備編碼知識的市場專業人士和研究人員。
定價：提供免費試用。付費計劃從每月$49起，根據使用量定價，隨著需求增長而擴展。
PyTrends是一個非官方的Python API，用於Google Trends，由獨立開發者開發，提供對趨勢數據的程式化訪問。與商業解決方案不同，PyTrends是一個開源庫，作為Google內部API的包裝器，成為數據科學家和開發者在Python環境中工作的首選。該庫由一個貢獻者社區維護，定期更新以匹配Google系統的變更。PyTrends特別有價值的地方在於它與pandas數據分析生態系統的集成，允許無縫地融入數據科學工作流程。雖然它缺乏商業替代方案的精緻界面，但在自定義實現和數據管道集成方面提供了無與倫比的靈活性。
•Python庫，作為非官方API包裝器
•支持多個搜索詞比較
•提供實時趨勢主題
•提供地理和時間基礎的過濾
•以pandas DataFrame格式導出數據
•高效處理歷史數據訪問
用戶體驗：需要基本的Python知識，但文檔非常出色。基於代碼的方法允許最大程度的自定義。
隱私考量：作為一個本地圖書館，您的數據隱私完全取決於您如何存儲和管理抓取的信息。
最佳對象：對Python感到舒適的數據分析師和開發人員，需要將趨勢數據整合到更大的系統中。
定價：完全免費且開源。
Outscraper是一個綜合性的網頁抓取平台，提供專門的Google Trends數據提取能力，作為其更廣泛的抓取工具套件的一部分。該平台以商業用戶為設計考量，專注於可及性和實際應用，而非技術複雜性。Outscraper的特點在於其混合方法，結合了API訪問和用戶友好的儀表板，使其適合技術和非技術團隊。該平台強調數據質量和可靠性，內建驗證過程以確保提取的趨勢信息的準確性。Outscraper將自己定位為商業智能工具，而不僅僅是抓取工具，具有專門設計的功能以支持市場決策和競爭分析。
•專注於Google Trends數據提取
•提供批量數據收集能力
•提供歷史搜索趨勢分析
•支持區域興趣比較
•擁有易於使用的REST API
•包括速率限制保護
用戶體驗：該平台提供用戶友好的儀表板和API訪問，使其對不同技能水平的用戶都很靈活。
隱私考量：清晰的數據保留政策，並提供在處理後自動刪除抓取數據的選項。
最佳對象：需要定期趨勢數據更新的市場營銷機構和電子商務企業。
定價：基於信用的系統，起價為每月49美元。每次Google Trends提取根據數據量消耗信用。
Axiom.ai 代表了新一代無代碼自動化工具，已擴展到網頁爬蟲領域。與傳統的爬蟲不同，Axiom 從業務流程自動化的角度來處理 Google Trends 數據提取。該平台的核心創新是其可視化工作流程構建器，允許用戶創建基於瀏覽器的自動化，能夠導航 Google Trends、提取特定數據點，並將結果與其他業務系統整合——所有這些都無需編寫一行代碼。Axiom 最初是為需要趨勢數據但缺乏技術資源的市場團隊開發的，這一重點在其設計選擇中得以體現。該平台強調定期數據收集和業務整合，而非原始的爬蟲能力，使其對於持續的趨勢監測特別有價值，而非一次性的數據提取項目。
• 專為 Google Trends 設計的無代碼自動化構建器
• 基於瀏覽器的操作，具有可視化工作流程創建功能
• 定期自動跟踪多個術語
• 直接導出到電子表格和其他格式
• 用於存儲爬取的趨勢數據的雲端存儲
• 與大多數現代瀏覽器兼容
用戶體驗：極其友好，具有拖放界面，無需任何編碼知識。
隱私考量：數據存儲在他們的雲端，因此在用於敏感項目之前，請仔細查看他們的隱私條款。
最佳對象：需要定期趨勢洞察的小企業主和沒有技術專長的市場營銷人員。
定價：提供免費試用。付費計劃從每月 $29 起，適用於個人用戶，並提供團隊選項。
Bright Data的SERP API是一項企業級數據提取服務，包含針對Google Trends的專業功能，作為其更廣泛的搜索引擎結果頁（SERP）產品的一部分。這個解決方案與其他產品不同，因為它利用了Bright Data超過7200萬個住宅IP的龐大基礎設施和先進的瀏覽器指紋技術。SERP API專為需要工業級數據收集的組織設計，並保證正常運行時間和合規性保障。這個解決方案的獨特之處在於它專注於數據質量和可靠性，並能在大規模下運行。它可以處理每日數百萬的請求，同時保持高成功率。Bright Data將這款產品定位於將趨勢數據視為業務關鍵信息的企業客戶，而非偶爾的研究材料，並提供專門設計的功能以支持大規模數據操作和與企業系統的整合。
•企業級解決方案，保證99.9%的正常運行時間
•來自多個地區的實時提取
•歷史趨勢分析能力
•先進的過濾選項
•自動代理輪換以防止IP封鎖
•全面的文檔和支持
用戶體驗：比其他選項更複雜，但提供無與倫比的可靠性和規模。
隱私考量：企業級數據安全，並提供清晰的合規文檔。
最佳適用對象：需要高容量、可靠數據提取的大型組織和機構。
定價：高端定價起價為每月500美元，並提供定制的企業選項。
並非每個人都有編程技能，但這不應該阻止你獲取有價值的趨勢數據。以下是我親自測試過的一些有效的無需編碼的方法：
Octoparse作為最易於非技術用戶使用的工具之一而脫穎而出。以下是讓你開始的逐步指南：
1. 在Octoparse中創建一個新任務並選擇“高級模式”
2. 輸入帶有搜索參數的Google Trends網址
3. 使用可視選擇器識別你想要捕獲的趨勢數據元素
4.配置您所需的時間範圍和地區的提取設置
5.如果您希望定期更新數據，請設置計劃運行
6.選擇您的導出格式（CSV、Excel或直接導入數據庫）
我喜歡Octoparse的原因在於它如何處理Google Trends使用的分頁和AJAX加載的內容，這通常會讓較簡單的抓取工具感到困惑。
對於一次性或較小的項目，瀏覽器擴展可以出奇有效：
•Data Miner：提供專門為Google Trends設計的預建“食譜”
•Web Scraper：允許點擊選擇趨勢數據元素
•Instant Data Scraper：自動檢測並提取趨勢表格
這些擴展無法處理大規模項目，但在您需要立即獲取趨勢數據時，它們非常適合快速研究任務。
這是許多人感到緊張的地方，這是有道理的。讓我根據我的經驗和研究來解析法律環境：
Google的條款禁止未經許可的抓取或批量下載。然而，這些條款的實際應用因以下因素而異：
•抓取的規模：小規模的個人使用通常是被容忍的
•目的：非商業研究通常面臨的問題較少
•方法：影響服務性能的激進抓取會觸發封鎖
最近的法院案件已確立，在許多司法管轄區，抓取公開可用數據通常是合法的，但有重要的警告：
•hiQ Labs訴LinkedIn案確認抓取公共數據並不違反《計算機欺詐和濫用法》
•然而，您之後如何使用這些數據仍可能產生法律問題
根據我與許多客戶在這個領域的合作經驗，我建議遵循以下道德準則：
1.尊重速率限制，以避免影響服務性能
2.不要將原始數據重新發布為自己的數據
3.在任何已發表的分析中引用Google Trends作為數據來源
4.考慮您分析的隱私影響
5.將數據用於洞察，而非操控
當您：
•將數據用於商業產品或服務時，應尋求明確的許可
•重新發布大量數據
•創建與Google Trends競爭的服務
我曾經諮詢過一家初創公司，他們想使用Google Trends數據創建商業儀表板。我們最終與Google合作，建立了一個適當的授權協議，以避免未來的法律問題。
即使擁有正確的工具，您也可能會遇到一些障礙。以下是我面臨的最常見挑戰以及如何克服它們：
這是Google告訴您“放慢速度”的方式。當您的抓取工具從單個IP地址發送過多請求時，Google會暫時阻止進一步的請求。
解決方案：實施適當的請求節奏，在請求之間隨機延遲（根據我的經驗，3-10秒效果很好）。
對於較大的抓取項目，如果Google檢測到自動化活動，可能會完全封鎖您的IP地址。
解決方案：這就是代理輪換變得至關重要的地方 - 下一部分將詳細介紹這一點。
當Google懷疑有自動化活動時，可能會出現CAPTCHA挑戰。
解決方案：大多數先進的抓取工具具有解決CAPTCHA的能力，但這會增加複雜性和成本。
Google偶爾會更新其界面和數據結構，這會破壞抓取工具。
解決方案：使用積極維護的工具，或準備定期更新您的自定義抓取工具。
有時您收到的數據可能因Google Trends動態加載信息的方式而不完整或不一致。
解決方案：在您的抓取工具中實施驗證檢查，以在存儲之前驗證數據的完整性。
經過多年的反覆試驗，我發現正確使用代理是成功抓取Google Trends的最重要因素。以下是您需要知道的：
並非所有代理在抓取Google Trends時都是平等的：
•數據中心代理：價格實惠，但容易被Google檢測到。我不建議使用這些。
•住宅代理：使用來自真實互聯網服務提供商的IP地址。這些效果更好，但價格較高。
•移動代理：通過移動運營商的IP進行輪換。這些的成功率最高，但成本也最高。
根據我的測試，以下是有效的輪換策略：
•基於會話的輪換：在一定數量的請求後更改IP（5-10個請求效果良好）
•定時輪換：每幾分鐘切換代理，無論請求數量如何
•基於錯誤的輪換：在收到任何阻擋錯誤後立即更改IP
在抓取區域趨勢數據時，您的代理位置很重要：
•在抓取特定區域趨勢時，使用目標國家的代理
•對於全球趨勢分析，輪換來自不同國家的代理
根據我的經驗，這些提供商提供可靠的代理以抓取Google Trends：
•Bright Data：出色的住宅和移動代理網絡，具有精確的地點定位
•IPFLY：提供超過9000萬個住宅IP的大型池，成功率良好
•Smartproxy：性能和價格的良好平衡
請記住，正確使用代理不僅僅是為了避免封鎖——還是為了讓您的請求在Google的系統中看起來盡可能自然。
一旦您成功抓取數據，您需要將其存儲為可用格式。以下是我開發的最佳方法：
CSV仍然是趨勢數據最通用的格式：
這會創建一個乾淨的表格數據集，可以導入到任何分析工具中。
對於更複雜的應用或API集成，JSON提供了更好的結構：
對於持續的趨勢分析，我建議將數據直接存儲在數據庫中：
這種方法允許強大的查詢和與其他數據源的結合。
原始的Google Trends數據在分析之前通常需要清理：
•適當處理缺失值
•如果比較不同查詢，則標準化相對受歡迎度分數
•將日期字符串轉換為正確的日期時間對象
•移除任何抓取產物，如HTML片段
在我們結束之前，我想分享一種我最近採用的改變遊戲規則的方法，用於 Google Trends 抓取。DICloak指紋瀏覽器提供了幾個優勢，解決了我們討論過的許多挑戰。
DICloak 最初是為了安全管理多個帳戶而設計的，但其功能使其特別適合網頁抓取任務：
1. 先進的指紋管理：DICloak 創建獨特的瀏覽器指紋，使自動請求看起來像合法用戶流量，顯著降低檢測風險。
2. 內建代理整合：DICloak 無需手動配置代理，能夠與代理服務無縫整合，自動處理輪換和會話管理。
3. RPA 功能：內建的 RPA（機器人流程自動化）功能允許您創建專門用於 Google Trends 數據提取的自定義工作流程，而無需編寫代碼。
4. 配置管理：您可以創建和保存不同的瀏覽器配置，針對不同類型的 Google Trends 查詢或地區目標進行優化。
我最近與一個市場研究團隊合作，他們轉向使用 DICloak 進行 Google Trends 抓取。他們之前在每幾百個請求後都會遇到封鎖問題，即使使用住宅代理。在實施 DICloak 及其指紋技術後，他們能夠連續抓取超過 12 小時而沒有一次被封鎖。
對於那些有興趣探索 Google Trends 數據提取的自定義 RPA 解決方案的人，DICloak 的客戶服務團隊可以幫助設計專門針對您特定數據需求的自動化工作流程。這對於需要定期、可靠的趨勢數據而不想投入自定義開發的企業特別有價值。
抓取 Google Trends 數據為市場研究、內容策略和競爭分析開啟了強大的可能性。雖然有技術和法律考量需要處理，但所獲得的見解可以提供顯著的競爭優勢。
記住這些關鍵要點：
1. 在選擇抓取方法之前，確切了解您需要什麼數據
2. 根據您的技術技能和項目需求選擇合適的工具
3.始終考慮您抓取活動的法律和道德影響
4.實施適當的代理輪換以避免被封鎖
5.以支持您的分析目標的格式存儲數據
無論您是經驗豐富的數據分析師還是尋求市場洞察的企業主，我希望這本指南能幫助您更有效地利用Google Trends數據的力量。
答：對於大多數應用來說，每日或每週抓取提供了足夠的趨勢可見性，而不會過度使用資源。
答：是的，Google採用複雜的檢測方法。這就是為什麼像本文中討論的適當工具和技術至關重要。
答：Google並未提供專門針對Trends數據的公共API，這就是為什麼抓取被廣泛使用的原因。
答：雖然並不完美，但研究顯示Trends數據與許多行業的實際市場行為之間存在強相關性。當與其他數據來源結合使用時，效果最佳。
答：Google Trends顯示隨時間變化的相對受歡迎程度，而Keyword Planner則專注於絕對搜索量和廣告指標。
