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一、Google Trends 與熱門趨勢概念

熱門趨勢（Hot Trends）：Google 每小時更新的最熱搜索主題，對新聞媒體、社交營銷、產品監測具有高時效價值。
相關趨勢（Interest Over Time）：關鍵詞在指定時間窗口內的搜索指數變化，用于分析周期性和爆發式增長。
地域趨勢（Interest by Region）：關鍵詞在國家/省市/城市的熱度分布，指導精準地域化投放。
相關查詢與話題（Related Queries & Topics）：輔助生成長尾關鍵詞庫與內容聯動思路。

二、API 工具對比與選型

工具	支持功能	優劣勢
PyTrends	時序趨勢、地域熱度、相關查詢、熱門趨勢	免費開源，社區活躍；易受 Google 反爬限流
SerpAPI Trends	RESTful API 返回 JSON，支持實時趨勢、熱門趨勢	商用穩定，付費模式；支持多引擎搜索趨勢
SearchAPI.io	聚合多平臺趨勢接口，支持電商/社交/網頁熱門趨勢	數據覆蓋廣；依賴第三方服務，需付費
Apify Scraper	可視化配置，無需編程即可抓取熱門趨勢	便捷易用；速率與穩定性依賴服務質量

推薦方案：若偏好免費且可擴展，選擇 PyTrends；若需企業級 SLA 與多平臺覆蓋，選用 SerpAPI Trends 或 SearchAPI.io。

三、環境準備與基礎安裝

3.1 Python 環境

# 安裝 PyTrends 和依賴
pip install pytrends pandas matplotlib

3.2 SerpAPI 客戶端（可選）

pip install google-search-results
export SERPAPI_API_KEY="你的_serpapi_key"

四、基礎抓取示例

4.1 獲取實時熱門趨勢

from pytrends.request import TrendReq

# 初始化，hl='zh-CN'、tz=8
pytrends = TrendReq(hl='zh-CN', tz=8)
# 獲取中國熱門搜索主題（Hot Trends）
hot_trends = pytrends.trending_searches(pn='china')
print("實時熱門趨勢：", hot_trends.head(20))

4.2 獲取關鍵詞時序趨勢

# 構建時序數據請求，過去 30 天
pytrends.build_payload(['ChatGPT'], timeframe='now 7-d', geo='CN')
df_time = pytrends.interest_over_time()
print(df_time['ChatGPT'].tail())

4.3 獲取地域熱度

# 按城市分辨率獲取地域分布
df_region = pytrends.interest_by_region(resolution='CITY', inc_low_vol=True)
print(df_region.sort_values('ChatGPT', ascending=False).head(10))

4.4 獲取相關查詢與話題

related = pytrends.related_queries()
print("Top 查詢：", related['ChatGPT']['top'].head(10))
print("Rising 查詢：", related['ChatGPT']['rising'].head(10))

五、進階參數與實時趨勢

timeframe 參數
- now 1-H：過去一小時
- now 7-d：過去七天
- today 12-m：過去一年
geo 參數
- 全球：geo=''
- 國家：geo='US'、geo='CN'
- 省/市：可在 PyTrends 中指定省級編碼
category 參數
- 按行業類別過濾，如 cat=34（游戲）、cat=37（藝術）
實時趨勢接口
- pytrends.realtime_trending_searches(pn='GLOBAL') 獲取全球實時趨勢

rt = pytrends.realtime_trending_searches(pn='GLOBAL')
print("全球實時趨勢：", rt.head(15))

六、自動化數據管道搭建

腳本化封裝

def fetch_trends(keywords, timeframe, geo):
   pytrends.build_payload(keywords, timeframe=timeframe, geo=geo)
   return pytrends.interest_over_time()

調度執行
- 使用 cron、Airflow、Jenkins 定時觸發
- 將數據存入 MySQL/PostgreSQL、MongoDB 或 Parquet
異常與重試
- 捕獲網絡異常和 429 限流，添加指數退避與 proxy
- 日志記錄與告警：結合郵件或 Slack 通知

七、數據可視化與報告

7.1 趨勢曲線圖

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10,5))
plt.plot(df_time.index, df_time['ChatGPT'], label='ChatGPT 熱度')
plt.title('ChatGPT 過去7天搜索趨勢')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('搜索指數')
plt.legend()
plt.show()

7.2 熱力地圖

import plotly.express as px
fig = px.choropleth(df_region.reset_index(), locations='geoName',
                    locationmode='USA-states', color='ChatGPT',
                    scope='asia', title='ChatGPT 地域熱度分布')
fig.show()