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네이버 검색 트렌드 API인 Search Trend API 를 통해 원하는 검색어를 통해 네이버 통합 검색에 대한 기간의 트렌드를 알수 있다. 오늘은 단순 파이썬 코딩을 통해서 해당 그래프까지 자동으로 볼 수 있도록 한 번 구현해 보고자 한다. 보다 더 자세한 설명은 하기에 나와 있다.
파이썬 네이버 검색 트렌드 API 키 발급받기
먼저 파이썬으로 코딩하기 위해서는 아래와 같이 사이트에 들어가서 Search Trend API 키를 발급받으면 된다. 단순 API 키인 Client ID 와 Client Secret 키를 발급받으면은 모두 완료된다. 이제 파이썬 코딩을 통해 한 번 어느정도인지를 알아보자.
https://guide.ncloud-docs.com/docs/ko/naveropenapiv3-search-trend-trend
파이썬 네이버 검색 트렌드 API 로 그래프 시각화
이번엔 단순 키워드 1개로 처음부터 끝날짜까지 데일리 기준으로 그려본다. 그룹명은 선풍기로 잡고, 키워드 1개로 '선풍기'로 쳐서 과연 검색 트렌드가 어떠한지를 살펴본다. 현재 7월이니까 매우 덥기도 하다. ㅠㅠ 과연 검색 트렌드 현재는 어느정도일까?
import os
import sys
import urllib.request
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
client_id = "" #clientID 넣기
client_secret = "" #clientID secret 키 넣기
startDate = '2022-01-01' #시작날짜
endDate = '2022-07-03' #끝날짜
timeUnit = 'date' #주기 week, month
groupName = '선풍기' #그룹명
keyword = '선풍기' #키워드
url = "https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/datalab/v1/search"
body = "{\"startDate\":\""+str(startDate)+"\",\"endDate\":\""+str(endDate)+"\",\"timeUnit\":\""+str(timeUnit)+"\",\"keywordGroups\":[{\"groupName\":\""+str(groupName)+"\",\"keywords\":[\""+str(keyword)+"\"]}]}"
request = urllib.request.Request(url)
request.add_header("X-NCP-APIGW-API-KEY-ID",client_id)
request.add_header("X-NCP-APIGW-API-KEY",client_secret)
request.add_header("Content-Type","application/json")
response = urllib.request.urlopen(request, data=body.encode("utf-8"))
rescode = response.getcode()
if(rescode==200):
response_body = response.read()
#print(response_body.decode('utf-8'))
json_str = response_body.decode('utf-8')
else:
print("Error Code:" + rescode)
json_object = json.loads(json_str) #json 파일화
daily_data = pd.DataFrame(json_object['results'][0]['data']) #데이타
summary = daily_data.groupby(['period']).max()[['ratio']] #일자별 정렬
plt.plot(list(summary.index), summary['ratio'], label='ratio') #그래프
아래 그래프를 보면은 굉장히 트렌드가 눈에 띄게 늘어난 것을 볼 수 있다. 역시.. 여름엔 아무래도 '선풍기' 키워드가 뜬다는 것을 알 수 있다. 이처럼 만일 네이버에서 제공되는 여러 상품 인기 키워드 등을 검색해서 신규로 인기 키워드가 나올시 해당 검색 트렌드를 다양하게 쓰면 상품 운영 등에 굉장히 효율적으로 디지털 마케팅 등에 유용하게 쓸 수 있을 것이라 판단된다.
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