你是否曾想过企业如何在市场趋势发生之前进行预测？或者研究人员如何实时跟踪公众兴趣的起伏？秘密武器可能就摆在你面前——Google Trends 数据。但大规模获取这些有价值的信息并不总是简单。这就是抓取 Google Trends 的用武之地。
在本指南中，我将带你了解提取 Google Trends 数据所需知道的一切——从理解你可以抓取的内容到选择合适的工具，以及遵守法律。我花了多年时间处理这些数据，期待与大家分享我在这个过程中学到的知识。
Google Trends 提供了关于全球人们搜索内容的宝贵信息。但你为什么要抓取这些数据，而不是直接使用网站呢？
当我第一次开始为我的电子商务业务分析市场趋势时，我很快意识到手动检查 Google Trends 就像试图从消防水龙头中喝水——有太多有价值的信息快速流过。以下是抓取这些数据的原因：
•规模和自动化：你可以自动跟踪数百或数千个关键词，而不是逐个检查趋势
•历史分析：随着时间的推移，建立自己的趋势信息数据库，以发现标准界面可能遗漏的模式
•竞争情报：在竞争对手之前了解哪些产品、服务或主题正在获得关注
•市场研究：识别不同地区和人群中出现的新兴趣
•内容策略：在搜索兴趣达到高峰之前，创建与之相关的内容
•预测分析：与其他数据源结合时，Google Trends 可以帮助预测市场动向
例如，一位经营季节性产品的朋友利用抓取的 Google Trends 数据，提前三周预测冬季装备的需求激增，使他能够在竞争对手之前调整库存。投资回报率令人难以置信——这一切都来自于技术上对所有人开放的数据。
Google Trends提供了几种可以通过抓取提取的有价值数据。了解可用的数据有助于您有效规划抓取策略：
这显示了搜索词的兴趣如何随时间变化，以0-100的相对受欢迎程度显示。它非常适合识别：
•季节性模式（如假日购物趋势）
•对产品/服务的兴趣上升或下降
•新闻事件或营销活动的影响
这些数据揭示了搜索词最受欢迎的地区，按以下分类：
•国家
•地区/州
•城市
•大都市区
我曾利用这些数据帮助客户将广告预算投放到对其产品兴趣增长的地区，从而显著提高转化率。
这些显示了人们在与您的主要词相关的搜索中还在寻找什么：
•上升的相关主题（受欢迎程度增长）
•最受欢迎的相关主题（总体最受欢迎）
•相关查询（用户输入的实际搜索词）
这些数据对于内容创作和关键词扩展策略来说是非常宝贵的。
您可以提取搜索词在特定类别中的表现，例如：
•商业和工业
•健康
•食品和饮料
•旅行
•以及更多
经过多年的测试数十种工具，我缩小了抓取Google Trends数据的最有效选项。以下是我的详细分析：
Apify的Google Trends抓取工具是一个专门的网络抓取解决方案，建立在Apify平台上，专为大规模提取全面的趋势数据而设计。这个基于云的工具消除了本地基础设施设置的需要，同时提供企业级的可靠性。它特别值得注意的是能够处理通常需要自定义开发的复杂抓取场景。该平台的Actor系统允许与其他数据源和处理工具无缝集成，使其非常适合需要将趋势数据与其他市场情报结合的企业。Apify将此工具定位为专业级解决方案，填补了简单浏览器扩展和完全自定义抓取实现之间的空白。
主要特点：
•按城市、地区和子地区提取兴趣
•提供详细的时间线分析，支持自定义日期范围
•捕捉上升和热门相关查询
•支持多种导出格式（JSON、CSV、Excel）
•允许比较多个搜索词
•处理类别过滤
用户体验：界面简洁直观，即使是非技术用户也能轻松使用。可视化仪表板在抓取操作期间提供实时进度更新。
隐私考虑：Apify保持明确的隐私政策，不会将您的抓取数据存储超过必要的时间。
最佳适用对象：需要全面趋势数据而不具备编码知识的营销专业人士和研究人员。
定价：提供免费试用。付费计划从每月49美元起，按使用量定价，随着需求的变化而扩展。
PyTrends是一个非官方的Python API，用于Google Trends，由独立开发者开发，提供对趋势数据的编程访问。与商业解决方案不同，PyTrends是一个开源库，作为Google内部API的封装，成为数据科学家和开发者在Python环境中工作的首选。该库由一个贡献者社区维护，定期更新以匹配Google系统的变化。PyTrends特别有价值之处在于它与pandas数据分析生态系统的集成，允许无缝融入数据科学工作流程。虽然它缺乏商业替代品的精致界面，但在自定义实现和数据管道集成方面提供了无与伦比的灵活性。
•Python库，充当非官方API封装
•支持多个搜索词比较
•提供实时热门话题
•提供地理和时间基础的过滤
•以pandas DataFrame格式导出数据
•高效处理历史数据访问
用户体验：需要基本的Python知识，但文档非常优秀。基于代码的方法允许最大程度的自定义。
隐私考虑：作为一个本地库，您的数据隐私完全取决于您如何存储和管理抓取的信息。
最佳适用对象：对Python熟悉的数据分析师和开发者，他们需要将趋势数据集成到更大的系统中。
定价：完全免费且开源。
Outscraper是一个综合性的网络抓取平台，提供专门的Google Trends数据提取功能，作为其更广泛抓取工具套件的一部分。该平台旨在考虑商业用户，专注于可访问性和实际应用，而不是技术复杂性。Outscraper的独特之处在于其混合方法，结合了API访问和用户友好的仪表板，使其适合技术和非技术团队。该平台强调数据质量和可靠性，内置验证流程以确保提取的趋势信息的准确性。Outscraper将自己定位为商业智能工具，而不仅仅是一个抓取工具，具有专门支持市场决策和竞争分析的功能。
•专注于Google Trends数据提取
•提供批量数据收集能力
•提供历史搜索趋势分析
•支持区域兴趣比较
•具有易于使用的REST API
•包括速率限制保护
用户体验：该平台提供用户友好的仪表板和API访问，使其适用于不同技能水平的用户。
隐私考虑：明确的数据保留政策，提供在处理后自动删除抓取数据的选项。
最佳适用对象：需要定期趋势数据更新的营销机构和电子商务企业。
定价：基于信用的系统，起价为每月49美元。每次Google Trends提取根据数据量消耗信用。
Axiom.ai代表了新一代无代码自动化工具，已扩展到网络抓取领域。与传统的抓取工具不同，Axiom通过业务流程自动化的视角来提取Google Trends数据。该平台的核心创新是其可视化工作流构建器，允许用户创建基于浏览器的自动化，能够导航Google Trends，提取特定数据点，并将结果与其他业务系统集成——所有这些都无需编写一行代码。Axiom最初是为需要趋势数据但缺乏技术资源的营销团队开发的，这种关注在其设计选择中得以体现。该平台强调定期数据收集和业务集成，而非原始抓取能力，使其在持续趋势监测方面特别有价值，而不是一次性数据提取项目。
•专为Google Trends设计的无代码自动化构建器
•基于浏览器的操作与可视化工作流创建
•定期自动跟踪多个术语
•直接导出到电子表格和其他格式
•用于抓取趋势数据的云存储
•与大多数现代浏览器兼容
用户体验：极其用户友好，具有拖放界面，无需任何编码知识。
隐私考虑：数据存储在他们的云中，因此在将其用于敏感项目之前，请仔细查看他们的隐私条款。
最佳适用对象：需要定期趋势洞察的小企业主和没有技术专长的营销人员。
定价：提供免费试用。付费计划从每月29美元起，适用于个人用户，并提供团队选项。
Bright Data的SERP API是一项企业级数据提取服务，包含针对Google Trends的专业功能，作为其更广泛的搜索引擎结果页面（SERP）产品的一部分。该解决方案通过利用Bright Data超过7200万的住宅IP和复杂的浏览器指纹技术，与其他解决方案区分开来。SERP API旨在满足需要工业级数据收集的组织，确保正常运行时间和合规性保障。使该解决方案独特的是其在大规模下对数据质量和可靠性的关注。它可以处理每天数百万的请求，同时保持高成功率。Bright Data将该产品定位于将趋势数据视为业务关键资料而非偶尔研究材料的企业客户，具有专门设计的功能以支持大规模数据操作和与企业系统的集成。
•企业级解决方案，99.9%的正常运行时间保证
•来自多个地区的实时提取
•历史趋势分析能力
•高级过滤选项
•自动代理轮换以防止IP被封
•全面的文档和支持
用户体验：比其他选项更复杂，但提供无与伦比的可靠性和规模。
隐私考虑：企业级数据安全，具有明确的合规文档。
最佳适用对象：需要高容量、可靠数据提取的大型组织和机构。
定价：高级定价起价为每月500美元，提供定制企业选项。
并不是每个人都有编程技能，但这不应该阻止你访问有价值的趋势数据。以下是我个人测试过的一些有效的无代码方法：
Octoparse作为非技术用户最易于使用的工具之一脱颖而出。以下是帮助你入门的逐步指南：
1. 在Octoparse中创建一个新任务并选择“高级模式”
2. 输入带有搜索参数的Google Trends URL
3. 使用可视选择器识别你想要捕获的趋势数据元素
4.配置您所需时间范围和地区的提取设置
5.如果您希望定期更新数据，请设置定期运行
6.选择您的导出格式（CSV、Excel或直接导入数据库）
我喜欢Octoparse的地方在于它处理Google Trends使用的分页和AJAX加载内容的能力，这常常会让简单的抓取工具感到困扰。
对于一次性或较小的项目，浏览器扩展可以出奇有效：
•Data Miner：提供专门针对Google Trends的预构建“配方”
•Web Scraper：允许点选选择趋势数据元素
•Instant Data Scraper：自动检测并提取趋势表格
这些扩展不适合处理大规模项目，但在您需要立即获取趋势数据时，它们非常适合快速研究任务。
这是许多人感到紧张的地方，确实如此。让我根据我的经验和研究来分析一下法律环境：
Google的条款禁止在未获得许可的情况下抓取或批量下载。然而，这些条款的实际应用因以下因素而异：
•抓取规模：小规模的个人使用通常是被宽容的
•目的：非商业研究通常面临较少的问题
•方法：影响服务性能的激进抓取会触发封锁
最近的法院案件已确立，在许多司法管辖区，抓取公开可用数据通常是合法的，但有重要的警告：
•hiQ Labs诉LinkedIn案确认抓取公共数据并不违反《计算机欺诈和滥用法》
•然而，您之后如何使用这些数据仍可能引发法律问题
根据我与许多客户在这一领域的合作经验，我建议遵循以下伦理指南：
1.尊重速率限制，以避免影响服务性能
2.不要将原始数据作为自己的数据重新发布
3.在任何发布的分析中引用Google Trends作为数据来源
4.考虑您分析的隐私影响
5.将数据用于洞察，而不是操控
当您：
•将数据用于商业产品或服务时，应寻求明确的许可
•重新发布大量数据
•创建与Google Trends竞争的服务
我曾咨询过一家初创公司，他们想使用Google Trends数据创建一个商业仪表板。最终，我们与Google合作，建立了适当的许可协议，以避免未来的法律问题。
即使使用正确的工具，您也可能会遇到一些障碍。以下是我遇到的最常见挑战及其解决方法：
这是Google的方式在说“慢一点”。当您的抓取工具从单个IP地址发送过多请求时，Google会暂时阻止进一步的请求。
解决方案：实施适当的请求节奏，在请求之间随机延迟（根据我的经验，3-10秒效果很好）。
对于较大的抓取项目，如果Google检测到自动化活动，可能会完全封锁您的IP地址。
解决方案：这时代理轮换变得至关重要 - 在下一部分中会详细介绍。
当Google怀疑存在自动化活动时，可能会出现验证码挑战。
解决方案：大多数高级抓取工具具有验证码解决能力，但这会增加复杂性和成本。
Google偶尔会更新其界面和数据结构，导致抓取工具失效。
解决方案：使用积极维护的工具，或准备定期更新您的自定义抓取工具。
有时您收到的数据可能由于Google Trends动态加载信息的方式而不完整或不一致。
解决方案：在您的抓取工具中实施验证检查，以在存储之前验证数据的完整性。
经过多年的反复试验，我发现正确使用代理是成功抓取Google Trends的最重要因素。以下是您需要了解的内容：
并非所有代理在抓取Google Trends时都是平等的：
•数据中心代理：价格便宜，但容易被Google检测到。我不推荐这些。
•住宅代理：使用真实互联网服务提供商的IP地址。这些效果更好，但价格更高。
•移动代理：通过移动运营商的IP轮换。这些成功率最高，但成本也最高。
根据我的测试，以下是有效的轮换策略：
•基于会话的轮换：在一定请求数量（5-10个请求效果良好）后更换IP
•定时轮换：无论请求数量如何，每几分钟更换代理
•基于错误的轮换：在收到任何阻塞错误后立即更换IP
在抓取区域趋势数据时，代理位置很重要：
•在抓取特定区域趋势时，使用目标国家的代理
•对于全球趋势分析，轮换来自不同国家的代理
根据我的经验，这些提供商提供可靠的代理用于Google Trends抓取：
•Bright Data：出色的住宅和移动代理网络，具有精确的位置定位
•IPFLY：提供超过9000万的住宅IP池，成功率良好
•Smartproxy：性能和价格的良好平衡
请记住，正确使用代理不仅仅是为了避免被封锁——还要让您的请求在Google的系统中看起来尽可能自然。
一旦成功抓取数据，您需要将其存储为可用格式。以下是我开发的最佳方法：
CSV仍然是趋势数据最通用的格式：
这会创建一个干净的表格数据集，可以导入到任何分析工具中。
对于更复杂的应用或API集成，JSON提供了更好的结构：
对于持续的趋势分析，我建议将数据直接存储在数据库中：
这种方法允许强大的查询和与其他数据源的结合。
原始Google Trends数据在分析之前通常需要清理：
•适当处理缺失值
•如果比较不同查询，标准化相对受欢迎度分数
•将日期字符串转换为正确的日期时间对象
•移除任何抓取遗留物，如HTML片段
在结束之前，我想分享一个我最近采用的改变游戏规则的方法，用于 Google Trends 抓取。DICloak指纹浏览器提供了几个优势，解决了我们讨论的许多挑战。
DICloak 最初是为安全管理多个账户而设计的，但其功能使其非常适合网络抓取任务：
1. 高级指纹管理：DICloak 创建独特的浏览器指纹，使自动请求看起来像合法用户流量，显著降低检测风险。
2. 内置代理集成：DICloak 无需手动配置代理，能够与代理服务无缝集成，自动处理轮换和会话管理。
3. RPA 功能：内置的 RPA（机器人流程自动化）功能允许您创建专门用于 Google Trends 数据提取的自定义工作流程，而无需编写代码。
4. 配置管理：您可以创建和保存不同的浏览器配置，针对不同类型的 Google Trends 查询或区域目标进行优化。
我最近与一个市场研究团队合作，他们为 Google Trends 抓取切换到了 DICloak。他们之前在每几百个请求后都会遇到阻塞问题，即使使用住宅代理。在实施了 DICloak 及其指纹技术后，他们能够连续抓取超过 12 小时而没有一次被阻塞。
对于那些有兴趣探索 Google Trends 数据提取的自定义 RPA 解决方案的人，DICloak 的客户服务团队可以帮助设计专门针对您特定数据需求的自动化工作流程。这对于需要定期、可靠趋势数据而不想投资于定制开发的企业尤其有价值。
抓取 Google Trends 数据为市场研究、内容策略和竞争分析开辟了强大的可能性。虽然需要处理技术和法律方面的考虑，但获得的洞察可以提供显著的竞争优势。
记住这些关键要点：
1. 在选择抓取方法之前，准确了解您需要的数据
2. 根据您的技术技能和项目要求选择合适的工具
3.始终考虑您抓取活动的法律和道德影响
4.实施适当的代理轮换以避免被封锁
5.以支持您的分析目标的格式存储数据
无论您是经验丰富的数据分析师还是寻求市场洞察的企业主，我希望本指南能帮助您更有效地利用Google Trends数据。
答：对于大多数应用，每日或每周抓取提供了足够的趋势可见性，而不会过度消耗资源。
答：是的，Google采用了复杂的检测方法。这就是为什么像本文讨论的适当工具和技术至关重要。
答：Google并没有提供专门用于Trends数据的公共API，这就是为什么抓取被广泛使用。
答：虽然并不完美，但研究表明，Trends数据与许多行业的实际市场行为之间存在强相关性。与其他数据源结合使用时效果最佳。
答：Google Trends显示了随时间变化的相对受欢迎程度，而Keyword Planner则专注于绝对搜索量和广告指标。
