Google trends como funciona

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Se aplican algunas exclusiones (es decir, se excluyen algunas búsquedas). Es el caso de las búsquedas duplicadas, como las realizadas por un mismo usuario o IP en un corto espacio de tiempo, las búsquedas que incluyen caracteres especiales y las consultas de bajo volumen.

La siguiente figura muestra que el término de búsqueda “SEO” alcanzó el 77% de su volumen máximo de búsqueda en los últimos 12 meses, entre el 29 de diciembre de 2019 y el 4 de enero de 2020. El valor máximo en este período se alcanzó en la semana del 5 de enero al 11 de enero de 2020 y, por lo tanto, se estableció en 100.

Para la vista de interés por región, el número de consultas de búsqueda para un término dentro de una región específica se determina en relación con el volumen total de todas las consultas de búsqueda dentro de la región (durante un período de tiempo determinado).

La región con el mayor volumen relativo recibe entonces una puntuación de 100 y todos los demás países se reducen en consecuencia. Por ejemplo, un término de búsqueda tiene un volumen de búsqueda absoluto de 50.000 en la región A y un volumen de búsqueda absoluto de 100.000 en la región B. El número total de todas las consultas de búsqueda este mes es de cinco millones en la región A y de 20 millones en la región B. La popularidad relativa del término es, por tanto, de 50.000/5.000.000=0. 01 en la región A y 100.000/20.000.000=0,005 en la región B. Como la cifra en la región A es la más alta en este ejemplo simplificado, esta región recibe una puntuación de 100 y la región B una puntuación de 50, ya que alcanza la mitad de la popularidad relativa en la región A.

¿cómo se ajustan los datos de google trends? ¿qué significa un valor de 100?

Para un negocio online es importante la creación del contenido adecuado. Aquí no sólo hay que atender a la intención del usuario: hay que crear contenidos que tengan demanda, es decir, que tengan un volumen de búsqueda lo más alto posible. El momento de la publicación es importante.

Por ejemplo, el término “sombrilla” no suele ser introducido en los buscadores por los usuarios en otoño e invierno. El interés a lo largo del tiempo muestra la estacionalidad del tema. En este caso se seleccionó Alemania como “región”, la demanda de cada mes desde 2004 como “periodo de tiempo” y la “categoría” de casa y jardín. Además, sólo se estableció la “búsqueda en la web”. Se observa que los usuarios se interesan principalmente por una “sombrilla” a principios de verano; el pico se produce en mayo. Las palabras clave también pueden compararse entre sí en el gráfico; en el ejemplo que nos ocupa, muestra que en el transcurso de los últimos años más usuarios han utilizado el término “parasol” en lugar del plural “parasoles”.

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Con esta información, puede averiguar qué tendencias son más importantes para los clientes en las áreas que le interesan, lo que puede ayudarle a optimizar los esfuerzos de marketing, los niveles de existencias y la cobertura de los empleados. Incluso puede comparar entre sus tiendas para ver la similitud de los intereses de los términos, lo que puede ofrecer una nueva perspectiva para el desarrollo de productos localizados.  Filtrar los términos de búsqueda relevantesLos términos de búsqueda cambian constantemente y puede que no sea práctico para su equipo indagar en todos y cada uno de ellos.    En su lugar, es posible que desee centrar su análisis en los términos que son relevantes para usted. Imaginemos que tiene una tabla que contiene todos los nombres de sus productos. Estos nombres pueden ser largos y pueden contener muchas palabras o frases que no son necesarias para este análisis.  Por ejemplo: “10oz Authentic Ham and Sausages from Spain “Al igual que la mayoría de los problemas de texto, probablemente deba comenzar con un preprocesamiento. En este caso, utilizaremos una función sencilla definida por el usuario que convierte la cadena a minúsculas, la tokeniza y elimina las palabras con números y las palabras de parada o los adjetivos que hayamos codificado. CREATE TEMP FUNCTION pre_process(text STRING) as (

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El análisis de Tobias Preis resultó ser engañoso y es muy probable que los resultados estén sobreajustados[47] El grupo de Damien Challet probó la misma metodología con palabras de búsqueda no relacionadas con los mercados financieros, como términos de enfermedades, marcas de coches o juegos de ordenador. Han descubierto que todas estas clases proporcionan una “predictibilidad” de los mercados financieros igual de buena que el conjunto original. Por ejemplo, los términos de búsqueda como “cáncer de huesos”, “Shelby GT 500” (marca de coches), “Moon Patrol” (juego de ordenador) proporcionan un rendimiento incluso mejor que los seleccionados en el trabajo original[38].