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API_KEY = "your_api_key"
BASE_URL = "https://shopping.googleapis.com/content/v2/products"

params = {
"key": API_KEY,
"country": "US",
"language": "en",
"q": "laptop"
}

response = requests.get(BASE_URL, params=params)

if response.status_code == 200:
print(response.json())
else:
print("Error:", response.status_code)

通過這種方式，企業可以輕松獲取海量的產品數據，并將其用于后續分析和優化。

價格監控

谷歌購物 API 提供了高效的價格監控功能，幫助企業實時跟蹤競爭對手的定價策略。通過分析價格數據，企業可以調整自己的定價策略，以提高市場競爭力。

例如，某企業通過 API 獲取競爭對手的價格數據，并與自身定價進行對比，發現某些產品的價格過高，從而及時調整價格，避免流失客戶。

庫存管理

API 還能夠實時同步庫存數據，確保企業的庫存信息始終保持最新。這對于多渠道銷售的企業尤為重要，可以有效避免庫存不足或超賣的情況。

消費者行為分析

通過谷歌購物 API，企業還能獲取消費者的搜索趨勢和偏好數據。利用這些數據，企業可以更精準地預測市場需求，并制定針對性的營銷策略。

例如，某企業通過 API 數據發現消費者對某種顏色的商品需求激增，便迅速調整了商品庫存和廣告投放策略，最終大幅提升了銷量。

如何優化谷歌購物 API 的使用

雖然谷歌購物 API 功能強大，但要實現最佳效果，企業需要對其進行優化。以下是一些關鍵的優化策略：

參數設置優化

在調用 API 時，正確設置參數是優化的第一步。以下是常見的 API 參數及其功能：

參數	描述	是否必需
`q`	搜索關鍵詞	是
`country`	所屬國家代碼	是
`language`	數據返回的語言	否
`maxResults`	返回結果的最大數量	否
`filters`	篩選條件，例如價格范圍	否

通過合理設置這些參數，企業可以精確獲取所需數據，避免不必要的流量消耗。

數據清洗和標準化

獲取數據后，企業需要對其進行清洗和標準化處理，以便后續分析。例如，統一價格單位、去除重復數據和處理缺失值等。這些操作可以提高數據質量，從而提升分析的準確性。

以下是一個數據清洗的示例代碼：

import pandas as pd



data = [

    {"product": "Laptop A", "price": "$1000", "stock": "50"},

    {"product": "Laptop B", "price": "$1200", "stock": "30"},

    {"product": "Laptop A", "price": "$1000", "stock": "50"}

]



df = pd.DataFrame(data)



df = df.drop_duplicates()



df["price"] = df["price"].str.replace("$", "").astype(float)



print(df)

數據可視化

優化后的數據需要通過可視化工具呈現，以便決策者快速理解數據趨勢。企業可以使用 Matplotlib 或 Tableau 等工具，生成清晰的圖表和報告。

以下是一個簡單的可視化示例：

import matplotlib.pyplot as plt



products = ["Laptop A", "Laptop B"]

prices = [1000, 1200]



plt.bar(products, prices)

plt.title("Product Prices")

plt.xlabel("Products")

plt.ylabel("Prices")

plt.show()