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linkfox-google-trends-rising

linkfox-google-trends-rising

github.com/linkfox-aiマーケティング・グロース113167 回インストール2 週間前に更新
リポジトリ

linkfox-google-trends-rising について

市場調査やマーケティング向けの Google Trends 分析スキルです。地域と期間を指定して最近のトレンド検索を取得し、相対検索量や関心の変化を確認できます。

主な機能

  1. 01最近のトレンド検索を取得
  2. 02期間と地域を指定
  3. 03相対検索量を確認
  4. 04検索関心の変化を表示

活用シーン

  1. 01地域の今週の話題を把握
  2. 02過去 24 時間の検索トレンドを発見
  3. 03検索関心の上昇や低下を確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/linkfox-ai/linkfox-skills --skill linkfox-google-trends-rising

インストール後、Claude Code で/linkfox-google-trends-risingを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
api.md
scripts/
google_trends_rising.py
response_io.py

詳細

Google Trends の期間別分析

このスキルでは、設定可能な期間内のトレンドトピックについて Google Trends のデータを取得・分析する方法を説明します。対応する 18 の地域で、リアルタイムの人気検索や新たなトレンドを見つけるのに役立ちます。

基本概念

Google Trends は、Google で実際に検索されたユーザーの関心を反映しています。このツールは、指定した国・地域について、指定した直近の日数のトレンドトピック(最近人気の検索クエリ)を取得します。市場で現在注目を集めているものを見つけるのに最適です。

各トレンド検索クエリの主なデータ項目:

  • query -- トレンドの検索語
  • searchVolume -- 相対的な検索ボリューム値
  • increasePercentage -- 検索関心の変化率(-100~100、単位:%)
  • startTime / endTime -- トレンドの観測期間を示すタイムスタンプ

increasePercentage が正の値なら関心が高まっており、負の値なら低下しています。100 に近い値は、急激な上昇を示します。

パラメーターガイド

パラメーター型必須デフォルト説明
days整数いいえ7日数で指定する期間です。一般的な値:1(直近 24 時間)、2、7(過去 1 週間)
region文字列いいえUS国・地域コードです。下記の「対応地域」を参照してください
対応地域

US(アメリカ合衆国)、GB(イギリス)、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ていない場合は、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、レスポンス構造については、references/api.md を参照してください。scripts/google_trends_rising.py を直接実行してクエリを実行することもできます。

使用例

1. 過去 1 週間に US でトレンドになっているものは何ですか?

{"days": 7, "region": "US"}

2. 直近 24 時間の日本の話題

{"days": 1, "region": "JP"}

3. 過去 2 日間のドイツのトレンド検索

{"days": 2, "region": "DE"}

4. 今週ブラジルで話題になっていること

{"days": 7, "region": "BR"}

5. 今、イギリスで人気が高まっているものは何ですか?

{"days": 1, "region": "GB"}

表示ルール

  1. データをわかりやすく提示する:検索クエリ、検索ボリューム、増加率の列を含む、見やすい表でトレンド検索クエリを表示します。適宜、検索ボリュームまたは増加率の順に並べ替えてください。
  2. 急上昇を強調する:increasePercentage が著しく高い場合(例:50% 超)、急上昇している話題として注目を促してください。
  3. 期間を明記する:ユーザーがデータの対象期間を正確に把握できるよう、概要には必ず期間と地域を記載してください。
  4. チャートデータ:レスポンスに chartOption が含まれている場合は、ユーザーが視覚的なトレンドを理解できるよう、チャートの構成(タイトル、軸、データポイント)を説明してください。
  5. エラー処理:クエリに失敗した場合は、エラーレスポンスを基に理由を説明し、パラメーターの調整(例:別の地域コードや期間を試す)を提案してください。

重要な制限事項

  • 非構造化データ:このツールの結果は非構造化データであり、二次的な SQL ベースのクエリツールに渡して処理することはできません。
  • 相対的なボリューム:検索ボリューム値は相対値であり、絶対件数ではありません。
  • 短い期間:days パラメーターはデータの新しさを指定します。このツールは直近またはリアルタイムのトレンド向けであり、長期間の履歴分析には適していません。
  • 地域の対応範囲:対応しているのは、一覧に記載された 18 地域のみです。未対応の地域コードを指定するとエラーになります。

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 — Google のトレンドや人気のトピックに関するクエリ:

ユーザーの発言シナリオ
「今、何がトレンドですか」リアルタイムのトレンドトピック
「[国]での人気検索を教えて」地域別のトレンド調査
「今週はどんなトピックが人気ですか」週間の人気動向の概要
「[市場]で話題になっているトピックはありますか」急上昇・急増の検出
「[地域]の Google トレンドを見せて」地域を指定したトレンドクエリ
「過去 24 時間に何が話題になっていますか」短期間のトレンド調査
「最近、[国]で人気の検索キーワードを教えて」最近のトレンド分析
「[地域]では、どんなものが検索されていますか」一般的な検索関心の調査

適用対象外 — トレンドトピックの調査以外のニーズ:

  • 数か月・数年にわたるキーワードの検索ボリューム履歴(専用の Google Trends 履歴ツールを使用)
  • Amazon 固有のキーワードまたは ASIN の分析(ABA ツールを使用)
  • 広告/PPC キャンペーンの管理
  • ソーシャルメディアのトレンド分析(Twitter/X、TikTok など)
  • SEO ランキングまたはバックリンクの分析
  • 競合サイトのトラフィック推定

適用範囲の判断:「市場のトレンド」や「何が人気か」という問いでも、特定の地域で現在 Google 検索されているものを調べることが目的であれば、このスキルが適用されます。株式市場のトレンド、ソーシャルメディアでの拡散、または長期的な検索履歴パターンについて尋ねている場合は、適用されません。

フィードバック:

以下のいずれかに該当する場合は、Feedback 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や称賛を表明する
  4. 改善できると思われることがある

references/api.md の指定に従ってフィードバック API を呼び出してください。ユーザーの作業を中断しないでください。

大きな応答の処理

エージェントのコンテキストがあふれるのを避けるため、応答をディスクに保存し、必要なフィールドだけを抽出してください。

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

--out-dir は、Git の作業ツリーの外(Unix では /tmp/...、Windows では %TEMP%/... など)に指定してください。保存された応答には、PII、価格情報、または認証に関わ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、作業が終わったら削除してください。

run は応答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ます。スライスには --limit/--offset、出力形式には --format json|jsonl|csv|table を使用します。

このパターンを優先する場合 — 応答の特性に応じて判断してください。たとえば、次のような場合です。

  • レコードあたりのフィールド数が多い、または不要なフィールドがある
  • バッチ/ページ分割された結果(1 回の呼び出しで複数の項目を返す)
  • 長文フィールド(説明、レビュー、HTML、時系列データ)
  • すぐに処理せず、後続のステップで再利用する出力

小規模で一度しか使わない応答の場合は、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、切り詰められたスキーマとサンプルであり、データ全体ではありません。フィールド単位の判断が必要な場合は、必ず read を使って保存ファイルを読み込んでください。


高品質でプロフェッショナルな越境 EC スキルをさらに利用するには、LinkFox Skills を設定してください。

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