O Google acaba de revelar uma versão alfa da sua API de tendências no Google Search Central Live Live, Deep Dive APAC 2025. Esta nova oferta traz dados de página explorar diretamente para aplicativos.

A API fornecerá números de juros de pesquisa em escala consistentemente. Esses números estão alinhados de maneira mais previsível do que os números atuais do site.

Anunciados por Daniel Waisberg e Hadas Jacobi, o Alpha se abrirá a partir de hoje e eles estão procurando testadores que usarão o Alpha ao longo de 2025.

A API não incluirá tendências agora.

Principais recursos

Interesse de pesquisa em escala consistentemente

O recurso de destaque nesta versão alfa é uma escala consistente.

Ao contrário da interface da web, onde os valores de juros da pesquisa mudam dependendo do seu mix de consulta, a API retorna valores que permanecem estáveis entre as solicitações.

Eles não serão volumes completos de pesquisa, mas na resposta da amostra mostrada, podemos ver um volume indicativo de pesquisa apresentado ao lado do número em escala para comparação na interface do site do Google Trends.

Janela rolante de cinco anos

A API surge os dados em uma janela rolante de cinco anos.

Os dados estão disponíveis até 48 horas atrás para preservar padrões temporais, como eventos anuais ou ciclos semanais.

Esse contexto mais longo ajuda a contrastar os picos de pesquisa de hoje com os dos anos anteriores. É ideal para identificar tendências ligadas a eventos sazonais e ciclos de notícias recorrentes.

Agregações flexíveis e quebra geográfica

Você escolhe como agregar dados: semanalmente, mensalmente ou anualmente.

Essa flexibilidade permite aumentar o zoom para análises de granulação fina ou recuar para as tendências de longo prazo.

As avarias regionais e sub-regionais também são expostas através da API. Você pode identificar o interesse em países, estados ou mesmo cidades sem trabalho extra.

Solicitação de API de amostra e resposta

Hadas compartilhou uma solicitação de exemplo usando o Python, bem como uma resposta de amostra.

O pedido:

A resposta:

print(time_series)
{
"points": (
{
"time_range": {
"start_time": (2024-01-01),
"end_time": (2024-01-07),
},
"search_interest": 4400.0,
"scaled_search_interest": 62,
},
{
"time_range": {
"start_time": (2024-01-08),
"end_time": (2024-01-14),
},
"search_interest": 7100.0,
"scaled_search_interest": 100,
},
…
)
}

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