Script en Python: Google Autosuggest de Tendencias para las palabras clave del nicho

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SEO Anonimo

Script en Python Google Autosuggest

¿Te gusta Google Trends pero te decepciona que no funcione bien para las palabras clave de cola larga? Entonces sigue leyendo y utiliza este Script de Python para construir tu propia herramientas SEO, o mejor tu propio servicio de "Google Trends" utilizando el Autosuggest de Google.

Índice
  1. Google Trends
  2. Para ejecutar el script de Python, sigue lo pasos
  3. Aquí está el código Python
  4. Conclusión y agradecimiento

Google Trends

Me gusta mucho el servicio oficial de Google Trends para analizar el comportamiento de las nuevas búsquedas. Hay dos cosas que me impidieron utilizarlo para algo más que "jugar":

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Si tu objetivo es encontrar nuevas palabras clave de nicho Google trends no te muestra suficientes datos, No hay una API oficial para hacer peticiones a Google Trends, si usas módulos como Pytrends tienes que usar servidores proxy para evitar que te bloqueen. En resumen: Esto no resolverá el trabajo para detectar nuevas palabras clave de nicho a escala. ¡Vamos a construir una solución en Python que haga el trabajo!

Para ejecutar el script de Python, sigue lo pasos

Entiendo que sabes lo básico sobre la instalación de la librería que necesitas instalar como es Pytrens, bueno ahora sigue los pasos

  1. Introduzca su conjunto de palabras clave que deben ser enviadas al autocompletado: keywords.csv
  2. Ajuste la configuración del Script según sus necesidades:
    • LANGUAJE: por defecto "en"
    • COUNTRY: por defecto "us".
  3. Programe el Script para que se ejecute una vez a la semana. También se puede iniciar manualmente
  4. Utilice keyword_suggestions.csv para el análisis posterior:
    • first_seen: es la fecha en la que la consulta apareció por primera vez en la autosugestión
    • last_seen: la fecha en la que la consulta fue vista por última vez
    • is_new: si first_seen == last_seen lo establecemos como "True" - Sólo hay que filtrar este valor para obtener las nuevas búsquedas de tendencia en el autosuggest de google

Aquí está el código Python

Lo he copiado literalmente de la pagina del autor.

# Pemavor.com Autocomplete Trends
# Author: Stefan Neefischer (stefan.neefischer@gmail.com)
import concurrent.futures
from datetime import date
from datetime import datetime
import pandas as pd
import itertools
import requests
import string
import json
import time

charList = " " + string.ascii_lowercase + string.digits

def makeGoogleRequest(query):
    # If you make requests too quickly, you may be blocked by google 
    time.sleep(WAIT_TIME)
    URL="http://suggestqueries.google.com/complete/search"
    PARAMS = {"client":"opera",
            "hl":LANGUAGE,
            "q":query,
            "gl":COUNTRY}
    response = requests.get(URL, params=PARAMS)
    if response.status_code == 200:
        try:
            suggestedSearches = json.loads(response.content.decode('utf-8'))[1]
        except:
            suggestedSearches = json.loads(response.content.decode('latin-1'))[1]
        return suggestedSearches
    else:
        return "ERR"

def getGoogleSuggests(keyword):
    # err_count1 = 0
    queryList = [keyword + " " + char for char in charList]
    suggestions = []
    for query in queryList:
        suggestion = makeGoogleRequest(query)
        if suggestion != 'ERR':
            suggestions.append(suggestion)

    # Remove empty suggestions
    suggestions = set(itertools.chain(*suggestions))
    if "" in suggestions:
        suggestions.remove("")

    return suggestions


def autocomplete(csv_fileName):
    dateTimeObj = datetime.now().date()
    #read your csv file that contain keywords that you want to send to google autocomplete
    df = pd.read_csv(csv_fileName)
    keywords = df.iloc[:,0].tolist()
    resultList = []

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor:
        futuresGoogle = {executor.submit(getGoogleSuggests, keyword): keyword for keyword in keywords}

        for future in concurrent.futures.as_completed(futuresGoogle):
            key = futuresGoogle[future]
            for suggestion in future.result():
                resultList.append([key, suggestion])

    # Convert the results to a dataframe
    suggestion_new = pd.DataFrame(resultList, columns=['Keyword','Suggestion'])
    del resultList

    #if we have old results read them
    try:
        suggestion_df=pd.read_csv("keyword_suggestions.csv")
        
    except:
        suggestion_df=pd.DataFrame(columns=['first_seen','last_seen','Keyword','Suggestion'])
    
    suggestionCommon_list=[]
    suggestionNew_list=[]
    for keyword in suggestion_new["Keyword"].unique():
        new_df=suggestion_new[suggestion_new["Keyword"]==keyword]
        old_df=suggestion_df[suggestion_df["Keyword"]==keyword]
        newSuggestion=set(new_df["Suggestion"].to_list())
        oldSuggestion=set(old_df["Suggestion"].to_list())
        commonSuggestion=list(newSuggestion & oldSuggestion)
        new_Suggestion=list(newSuggestion - oldSuggestion)
         
        for suggest in commonSuggestion:
            suggestionCommon_list.append([dateTimeObj,keyword,suggest])
        for suggest in new_Suggestion:
            suggestionNew_list.append([dateTimeObj,dateTimeObj,keyword,suggest])
    
    #new keywords
    newSuggestion_df = pd.DataFrame(suggestionNew_list, columns=['first_seen','last_seen','Keyword','Suggestion'])
    #shared keywords with date update
    commonSuggestion_df = pd.DataFrame(suggestionCommon_list, columns=['last_seen','Keyword','Suggestion'])
    merge=pd.merge(suggestion_df, commonSuggestion_df, left_on=["Suggestion"], right_on=["Suggestion"], how='left')
    merge = merge.rename(columns={'last_seen_y': 'last_seen',"Keyword_x":"Keyword"})
    merge["last_seen"].fillna(merge["last_seen_x"], inplace=True)
    del merge["last_seen_x"]
    del merge["Keyword_y"]
    

    #merge old results with new results
    frames = [merge, newSuggestion_df]
    keywords_df =  pd.concat(frames, ignore_index=True, sort=False)
    # Save dataframe as a CSV file
    keywords_df['first_seen'] = pd.to_datetime(keywords_df['first_seen'])
    keywords_df = keywords_df.sort_values(by=['first_seen','Keyword'], ascending=[False,False])   
    keywords_df['first_seen']= pd.to_datetime(keywords_df['first_seen'])
    keywords_df['last_seen']= pd.to_datetime(keywords_df['last_seen'])
    keywords_df['is_new'] = (keywords_df['first_seen']== keywords_df['last_seen'])
    keywords_df=keywords_df[['first_seen','last_seen','Keyword','Suggestion','is_new']]
    keywords_df.to_csv('keyword_suggestions.csv', index=False)





# If you use more than 50 seed keywords you should slow down your requests - otherwise google is blocking the script
# If you have thousands of seed keywords use e.g. WAIT_TIME = 1 and MAX_WORKERS = 5
WAIT_TIME = 0.2
MAX_WORKERS = 20
# set the autocomplete language
LANGUAGE = "en"
# set the autocomplete country code - DE, US, TR, GR, etc..
COUNTRY="US"
# Keyword_seed csv file name. One column csv file.
#csv_fileName="keyword_seeds.csv"
CSV_FILE_NAME="keywords.csv"
autocomplete(CSV_FILE_NAME)
#The result will save in keyword_suggestions.csv csv file

Conclusión y agradecimiento

Propiedad del código, como otros scripts o partes de código, no soy el autor, lo he "copiado" de otros profesionales del sector en este caso se trata de Stefan Neefischer

Fuente original de dicho Script: https://www.pemavor.com/python-script-google-autosuggest-trends-for-niche-keywords/

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