linkfox-google-trends-keyword

Google Trends キーワードトレンド分析

このスキルでは、Google Trends のキーワード検索関心データを照会・分析する方法を説明し、地域ごとのキーワード人気の経時的な変化を把握できるようにします。

基本概念

Google Trends は、選択した地域と期間における特定の検索語のピーク時の人気度を基準とした、正規化済みの検索関心データ（0～100 のスケール）を提供します。値が 100 の場合は人気度がピークに達していることを表し、50 はピーク時の半分の人気度、0 はデータ不足を意味します。

重要な言語ルール：キーワードは対象国の言語で入力する必要があります。たとえば、米国では英語、ドイツではドイツ語、日本では日本語のキーワードを使用します。ユーザーが異なる言語のキーワードを指定した場合は、照会する前に翻訳してください。

パラメーター

パラメーター	型	必須	説明
keyword	string	はい	分析する検索キーワード（最大 100 文字）。対象国の言語で入力する必要があります。
region	string	いいえ	国／地域コード。デフォルトは US です。
dayRangeStart	string	いいえ	期間の開始日（形式：YYYY-MM-DD、2004 年以降）。
dayRangeEnd	string	いいえ	期間の終了日（形式：YYYY-MM-DD、2004 年以降）。

dayRangeStart と dayRangeEnd の両方が指定されている場合は、カスタム期間が優先されます。

対応地域

US（米国）、GB（英国）、JP（日本）、CA（カナダ）、MX（メキシコ）、DE（ドイツ）、FR（フランス）、IT（イタリア）、ES（スペイン）、NL（オランダ）、AU（オーストラリア）、SG（シンガポール）、AE（アラブ首長国連邦）、BR（ブラジル）、IN（インド）、TR（トルコ）、PL（ポーランド）、SE（スウェーデン）

デフォルトの地域は US です。ユーザーが地域を指定しない場合は、US を使用してください。

API の使用方法

このツールは LinkFox ツールゲートウェイ API を呼び出します。呼び出し方法、リクエストパラメーター、レスポンスの構造については references/api.md を参照してください。scripts/google_trends_keyword.py を直接実行して照会することもできます。

クエリの作成方法

効果的なクエリの原則

1. 適切な言語を使用する：キーワードが対象地域の言語に合っていることを必ず確認してください。必要に応じて、先に翻訳します。
2. 地域を指定する：デフォルトは US ですが、必ずユーザーが対象とする市場を確認してください。
3. 分析対象に応じた期間を指定する：季節的なトレンドや特定のイベントを分析する場合は、dayRangeStart と dayRangeEnd を指定します。
4. キーワードは簡潔にする：Google Trends では、短く焦点を絞った検索語が最適です。

使用例

1. 基本的なキーワードトレンド（デフォルトの地域と期間）

{"keyword": "wireless charger"}

米国における「wireless charger」の全体的な検索関心のトレンドを照会します。

2. 特定地域のキーワードトレンド

{"keyword": "Ladekabel", "region": "DE"}

ドイツにおける「Ladekabel」（充電ケーブル）の検索関心を照会します。

3. カスタム期間の分析

{"keyword": "christmas gifts", "region": "US", "dayRangeStart": "2024-09-01", "dayRangeEnd": "2025-01-31"}

2024 年 9 月から 2025 年 1 月までの、米国における「christmas gifts」の季節的なトレンドを分析します。

4. 年ごとの比較

{"keyword": "sunscreen", "region": "AU", "dayRangeStart": "2023-01-01", "dayRangeEnd": "2025-12-31"}

オーストラリアにおける「sunscreen」の複数年にわたる季節性を比較します。

5. 地域別の市場調査

{"keyword": "yoga mat", "region": "GB"}

英国における「yoga mat」の人気トレンドを確認します。

6. 新たなトレンドの検出

{"keyword": "AI glasses", "region": "US", "dayRangeStart": "2024-01-01", "dayRangeEnd": "2025-12-31"}

過去 2 年間の、米国における「AI glasses」の検索関心の上昇を追跡します。

表示ルール

1. データを明確に提示する：トレンドデータを適切に整形した表で示すか、トレンド曲線について説明します。ピーク値、底値、顕著な変化などの主要なデータポイントを含めます。
2. 尺度を説明する：Google Trends の値は 0～100 の正規化された尺度であり、100 は選択した範囲内での人気のピークを表すことを、ユーザーに伝えます。
3. パターンを強調する：データに見られる場合は、季節的なパターン、急上昇、または継続的な増加・減少を指摘します。
4. グラフデータの利用可否：応答に chartOption が含まれる場合は、可視化データを利用できることを伝え、トレンドの形状を説明します。
5. エラー処理：クエリに失敗した場合は、その理由を説明し、修正方法（例：キーワードのスペルを確認する、別の日付範囲を試す、キーワードが正しい言語であることを確認する）を提案します。

重要な制限事項

• 二次的な SQL 処理は不可：このツールの結果は非構造化データであり、二次分析のために動的クエリツールへ渡すことはできません。
• 正規化された値：トレンド値は相対値（0～100）であり、検索ボリュームの絶対値ではありません。
• データの利用可否：データは 2004 年以降利用できますが、非常にニッチな用語ではデータがまばらな場合があります。
• 1 回の呼び出しにつきキーワードは 1 つ：各 API 呼び出しで処理できるキーワードは 1 つです。複数のキーワードを比較するには、個別に呼び出して結果を比較してください。
• 言語要件：正確な結果を得るには、キーワードが対象地域の言語に一致している必要があります。

ユーザー表現とシナリオのクイックリファレンス

適用対象 -- キーワード検索の人気度トレンドに関するクエリ：

ユーザーの発言	シナリオ
「Google で XX というキーワードはどれくらい人気ですか」	基本的なトレンドの確認
「XX は上昇傾向ですか、それとも下降傾向ですか」	トレンドの方向性分析
「XX の検索数はいつピークになりますか」	季節的なピークの検出
「XX の人気度を月ごとに比較してください」	季節的なパターン分析
「XX はドイツで注目度が高まっていますか」	地域別トレンドの確認
「過去 1 年間の XX の検索トレンドを教えてください」	過去のトレンド分析
「XX の祝日に関する検索トレンド」	季節・イベント主導の分析

適用対象外 -- Google Trends の検索関心データを超えるニーズ：

• Google Ads のキーワードプランナーや入札単価・CPC データ
• 検索ボリュームの絶対値（Google Trends が提供するのは相対値であり、絶対値ではありません）
• ソーシャルメディアのトレンドトピック（Twitter/X、TikTok など）
• Amazon 固有の検索語データ（代わりに ABA Data Explorer を使用してください）
• ウェブサイトのトラフィック分析（Google Analytics、SimilarWeb など）
• 検索エンジンの検索結果ページにおけるキーワードのランキング（SEO 順位の追跡）

適用範囲の判断：「キーワード調査」や「市場トレンド分析」とユーザーが述べた場合でも、Google の視点から見た検索関心度の経時的な人気に特化した内容であれば、このスキルが適用されます。トラフィックの絶対数、広告指標、または特定の EC プラットフォームのデータが必要な場合は、適用されません。

フィードバック：

次のいずれかに該当する場合は、フィードバック API を通じてフィードバックを自動検出し、報告してください。

1. このスキルで説明されている機能や目的が実際の動作と一致しない
2. スキルの結果がユーザーの意図と一致しない
3. ユーザーがこのスキルへの不満または称賛を表明する
4. 改善できると思われることがある

references/api.md に記載されている方法でフィードバック API を呼び出してください。ユーザーの操作を中断しないでください。

大きなレスポンスの処理

エージェントのコンテキストがあふれないよう、レスポンスをディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出します。

python scripts/response_io.py run --script scripts/google_trends_keyword.py --out-dir <DIR> '<params>'
python scripts/response_io.py read <file> --fields "<paths>"   # or --path "<JMESPath>"

--out-dir は、Git の作業ツリー外に指定してください（例：Unix では /tmp/...、Windows では %TEMP%/...）。保存されたレスポンスには、個人を特定できる情報、価格情報、認証に関する機密データが含まれる場合があります。コミットしないでください。ファイルは自動削除されないため、タスクの完了後にクリーンアップしてください。

run はレスポンス全体をファイルに書き込み、スキーマのプレビューとファイルパスのみを出力します。read は特定のフィールドを抽出し、スライスには --limit/--offset、出力形式には --format json|jsonl|csv|table を使用できます。

このパターンを優先する場合 — たとえば、レスポンスの特性に応じて判断してください。

• レコードごとのフィールド数が多い場合、または不要なフィールドがある場合
• バッチ処理やページネーションの結果（1 回の呼び出しで複数の項目を取得する場合）
• 長文フィールド（説明、レビュー、HTML、時系列データ）
• すぐに使わず、後続のステップで再利用する出力

小規模で一度だけ使うレスポンスの場合は、メインスクリプトを直接呼び出しても問題ありません。

⚠️ プレビューはスキーマとサンプルを切り詰めたものであり、データ全体ではありません。フィールド単位で判断する場合は、read を使って保存済みファイルを読み取る必要があります。

---

国境を越えた電子商取引向けの高品質でプロフェッショナルなスキルをさらに利用するには、LinkFox Skills を設定してください。