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Google Trends 关键词趋势分析

本技能将指导你如何查询和分析 Google Trends 关键词搜索热度数据，帮助用户了解不同地区的关键词热度如何随时间变化。

核心概念

Google Trends 提供经过标准化的搜索热度数据（0-100），反映某个搜索词相对于其在所选地区和时间范围内峰值热度的受欢迎程度。数值为 100 表示热度达到峰值，50 表示该词的热度为峰值的一半，0 表示数据不足。

重要语言规则：关键词必须使用目标国家的语言。例如，美国使用英语关键词，德国使用德语关键词，日本使用日语关键词。如果用户提供的关键词语言有误，请在查询前先翻译。

参数

参数	类型	必填	描述
keyword	string	是	要分析的搜索关键词（最多 100 个字符）。必须使用目标国家的语言。
region	string	否	国家/地区代码。默认为 US。
dayRangeStart	string	否	时间范围的开始日期（格式：YYYY-MM-DD，最早从 2004 年起）。
dayRangeEnd	string	否	时间范围的结束日期（格式：YYYY-MM-DD，最早从 2004 年起）。

同时提供 dayRangeStart 和 dayRangeEnd 时，优先使用自定义时间范围。

支持的地区

US（美国）、GB（英国）、JP（日本）、CA（加拿大）、MX（墨西哥）、DE（德国）、FR（法国）、IT（意大利）、ES（西班牙）、NL（荷兰）、AU（澳大利亚）、SG（新加坡）、AE（阿拉伯联合酋长国）、BR（巴西）、IN（印度）、TR（土耳其）、PL（波兰）、SE（瑞典）

默认地区为 US。如果用户未指定地区，请使用 US。

API 用法

此工具调用 LinkFox 工具网关 API。有关调用约定、请求参数和响应结构，请参阅 references/api.md。你也可以直接运行 scripts/google_trends_keyword.py 执行查询。

如何构建查询

有效查询的原则

1. 使用正确的语言：始终确保关键词与目标地区的语言相符。如有需要，请先翻译。
2. 指定地区：默认地区为 US，但务必确认用户想要查询的市场。
3. 使用日期范围进行聚焦分析：分析季节性趋势或特定事件时，请提供 dayRangeStart 和 dayRangeEnd。
4. 保持关键词简洁：Google Trends 最适合短小、明确的搜索词。

使用示例

1. 基本关键词趋势（默认地区和时间）

{"keyword": "wireless charger"}

查询美国“wireless charger”的总体搜索热度趋势。

2. 查询特定地区的关键词趋势

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

查询德国“Ladekabel”（充电线）的搜索热度。

3. 自定义日期范围分析

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

分析美国“christmas gifts”从 2024 年 9 月至 2025 年 1 月的季节性趋势。

4. 年同比比较

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

比较澳大利亚“sunscreen”的多年季节性趋势。

5. 区域市场调研

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

查看英国“yoga mat”的热度趋势。

6. 新兴趋势检测

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

追踪美国过去两年“AI glasses”的搜索热度增长趋势。

展示规则

1. 清晰呈现数据：使用格式良好的表格展示趋势数据，或描述趋势曲线。包括峰值、低谷和显著变化等关键数据点。
2. 说明量表：提醒用户，Google Trends 的值采用 0-100 的标准化量表，其中 100 表示所选范围内的最高热度。
3. 突出模式：指出数据中可见的季节性模式、突然飙升或持续增长／下降。
4. 图表数据可用性：当响应包含 chartOption 时，说明可视化数据可用，并描述趋势形状。
5. 错误处理：查询失败时，解释原因并建议调整方式（例如，检查关键词拼写、尝试不同的日期范围、确保关键词使用正确的语言）。

重要限制

• 不支持二次 SQL 处理：此工具的结果属于非结构化数据，无法输入动态查询工具进行二次分析。
• 标准化值：趋势值表示相对热度（0-100），并非绝对搜索量。
• 数据可用性：数据从 2004 年起提供，但非常小众的词条可能数据稀疏。
• 每次调用仅限一个关键词：每次 API 调用处理一个关键词。若要比较多个关键词，请分别调用并比较结果。
• 语言要求：关键词必须与目标地区的语言相符，才能确保准确性。

用户表达与场景速查

适用——关于关键词搜索热度趋势的查询：

用户表述	场景
"How popular is XX keyword on Google"	基本趋势查询
"Is XX trending up or down"	趋势方向分析
"When does XX peak in searches"	季节性峰值检测
"Compare popularity of XX across months"	季节性模式分析
"Is XX gaining traction in Germany"	地区趋势检查
"What's the search trend for XX over the past year"	历史趋势分析
"Holiday search trends for XX"	季节性／事件驱动分析

不适用——需求超出 Google Trends 搜索热度数据范围：

• Google Ads 关键词规划师或出价／CPC 数据
• 绝对搜索量数据（Google Trends 提供相对数据，而非绝对数据）
• 社交媒体热门话题（Twitter/X、TikTok 等）
• Amazon 专属搜索词数据（改用 ABA Data Explorer）
• 网站流量分析（Google Analytics、SimilarWeb 等）
• 搜索引擎结果页中的关键词排名（SEO 排名跟踪）

边界判断：当用户提到“关键词研究”或“市场趋势分析”时，如果具体指的是从 Google 的角度了解搜索热度随时间的变化，则适用此技能。如果用户需要绝对流量数据、广告指标或特定电商平台的数据，则不适用。

反馈：

当出现以下任一情况时，通过 Feedback API 自动检测并提交反馈：

1. 此技能描述的功能或用途与实际行为不符
2. 此技能的结果不符合用户意图
3. 用户表达对该技能的不满或赞扬
4. 你认为有任何可以改进之处

按照 references/api.md 中的说明调用反馈 API。不要打断用户的操作流程。

处理大型响应

为避免撑满 Agent 上下文，请将响应持久化到磁盘，并仅提取所需字段：

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>"

请将 --out-dir 指定在任何 git 工作树之外（例如，Unix 上的 /tmp/...，Windows 上的 %TEMP%/...）。持久化的响应可能包含个人身份信息、定价信息或敏感的身份验证数据——请勿提交这些文件。文件不会自动删除；任务完成后请清理。

run 会将完整响应写入文件，并且只输出架构预览和文件路径。read 可提取特定字段；可使用 --limit/--offset 进行切片，并使用 --format json|jsonl|csv|table 指定输出格式。

适合采用此模式的情况——请根据响应特点自行判断，例如：

• 每条记录包含大量字段，或包含不需要的字段
• 批量/分页结果（每次调用返回多个项目）
• 长文本字段（描述、评价、HTML、时间序列）
• 响应会在后续步骤中重复使用，而不是立即消费

对于小型、仅使用一次的响应，直接调用主脚本即可。

⚠️ 预览是经过截断的架构和样例，并非完整数据。任何字段级决策都必须通过 read 从持久化文件中读取。

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