Au-delà de la version officielle de Google Trends丨7 guides d’analyse des tendances Google à maîtriser

La comparaison traditionnelle des tendances de mots-clés est essentiellement une réception passive des données, et non une capture active des opportunités commerciales.

La technologie révélée dans cet article, qui va au-delà de Google Trends, brisera complètement les limitations géographiques et temporelles et permettra une surveillance en temps réel. La méthode validée dans plus de 20 secteurs aide les grandes entreprises à anticiper les tournants du marché 14 jours à l’avance, en répartissant leurs ressources avant que les concurrents ne s’en aperçoivent.

Les 3 astuces d’API secrètes de Google Trends non publiées

Récupération de données au niveau de la ville (bypasser les limitations des pays/états)

• Problème : L’interface officielle n’affiche les données que par État/Province
• Solution : Entrez directement l’ID de la ville dans le paramètre geo de l’URL de la requête API

# Exemple : récupérer les données de "vr glasses" pour Los Angeles (géocodage US-CA-803)
import requests
url = "https://trends.google.com/trends/api/widgetdata/multiline?req=%7B%22time%22%3A%222024-01-01%202024-07-01%22%2C%22geo%22%3A%22US-CA-803%22%2C%22keyword%22%3A%22vr%20glasses%22%7D"
response = requests.get(url)
print(response.text[:500])  # Afficher les 500 premiers caractères pour vérifier

Résultat : Des données précises pour plus de 3 000 villes, comme Manhattan, New York (US-NY-501) ou le centre de Tokyo (JP-13-1132)

3 méthodes rapides pour obtenir l’ID de la ville de Google Trends

Méthode 1 : Vérification directe des géocodages sur Wikipedia

Visitez la page Wikipedia de la ville dont vous voulez récupérer les données (par exemple, Los Angeles)
Consultez l’encadré “Géocodage” sur le côté droit de la page

https://zh.wikipedia.org/wiki/洛杉矶
# Géocodage sur la droite : GNS=1662328

Format ID : US-CA-1662328 (Code pays-État-Code GNS)

Méthode 2 : Téléchargement de la base de données GeoNames

• Visitez la base de données gratuite GeoNames
• Téléchargez cities15000.zip (données pour les villes de plus de 15 000 habitants)

Ouvrez le fichier avec Excel et filtrez par “Code pays + Nom de la ville”

5368361,Los Angeles,US,CA,34.05223,-118.24368,PPLA2,...
# Champs : GeonameID | Nom de la ville | Code pays | Code état | Latitude et Longitude...

• Combiner l’ID : US-CA-5368361

Méthode 3 : Analyse inverse de l’interface Google Trends

• Ouvrez Google Trends
• Appuyez sur F12 pour ouvrir les outils de développement → Allez dans l’onglet « Réseau »
• Entrez le nom de la ville dans la barre de recherche (par exemple “New York”)

Vérifiez le paramètre geo dans la requête réseau :

GET /trends/api/explore?geo=US-NY-501&hl=zh-CN
# Le paramètre US-NY-501 est l'ID de la ville de New York

Surveillance des tendances de recherche en temps réel (mise à jour par minute)

• Problème : Les données officielles ont un retard de 4 à 8 heures
• Solution : Utilisez le paramètre time avec “now 1-H” pour obtenir les données des 60 dernières minutes

# Test rapide dans le terminal (jq doit être installé)
curl "https://trends.google.com/trends/api/vizdata?req=%7B%22time%22%3A%22now%201-H%22%2C%22tz%22%3A%22-480%22%7D" | jq '.default.timelineData'

Résultat : Indice de recherche par minute (par exemple, 07:45:00=87, 07:46:00=92)

Récupération des données historiques sur plus de 5 ans

• Problème : Les données officielles montrent un maximum de 5 ans
• Solution : Récupération des données par segments et fusion (de 2004 à aujourd’hui)

Étapes :

1. Générez plusieurs liens de requête par année (par exemple 2004-2005, 2005-2006…)
2. Utilisez le paramètre comparisonItem pour maintenir la cohérence des mots-clés
3. Utilisez Pandas pour fusionner les séries temporelles

# Code central pour fusionner les données
df_2004_2005 = pd.read_json('2004-2005.json')
df_2005_2006 = pd.read_json('2005-2006.json')
full_data = pd.concat([df_2004_2005, df_2005_2006]).drop_duplicates()

Exécution : Toutes les requêtes doivent inclure headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"} pour simuler une requête de navigateur. Il est recommandé de limiter les requêtes à 3 par minute pour éviter le blocage.

Note : Cette opération nécessite l’installation d’un environnement Python (version 3.8 ou supérieure recommandée), et assurez-vous que vos fichiers de données soient au format JSON (par exemple, 2004-2005.json et 2005-2006.json).

Apprentissage automatique + Cadre de prédiction des données GT

Règle de retard

• Problématique : Il existe un décalage temporel entre la tendance de recherche de Google Trends et la demande réelle du marché (par exemple, après avoir recherché “crème solaire”, les achats se produisent deux semaines plus tard).
• Action : Utilisez l’analyse de la corrélation du retard pour trouver la fenêtre de prédiction optimale.

import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr

# Chargement des données (sales_df = données de vente, gt_df = données de volume de recherche)
combined = pd.merge(sales_df, gt_df, on='date')

# Calcul des coefficients de corrélation pour les retards de 1 à 30 jours
correlations = []
for lag in range(1, 31):
    combined['gt_lag'] = combined['search_index'].shift(lag)
    r, _ = pearsonr(combined['sales'].dropna(), combined['gt_lag'].dropna())
    correlations.append(r)

# Visualisation du meilleur nombre de jours de retard (généralement au pic)
pd.Series(correlations).plot(title='Analyse de la corrélation du retard')

Algorithme de détection des fluctuations anormales

Problématique : Les alarmes par seuil traditionnelles ne peuvent pas détecter les variations progressives de tendance.

Méthode : Détection des points de rupture basée sur le score Z

def detect_anomaly(series, window=7, threshold=2.5):
    rolling_mean = series.rolling(window).mean()
    rolling_std = series.rolling(window).std()
    z_score = (series - rolling_mean) / rolling_std
    return z_score.abs() > threshold

# Exemple d'application (les dates déclenchant l'alerte sont marquées comme True)
gt_df['alert'] = detect_anomaly(gt_df['search_index'])
print(gt_df[gt_df['alert']].index)

Modèle personnalisé pour les indicateurs de prévision (avec code Python)

Principe : Combiner les données de volume de recherche avec des indicateurs externes (comme la météo, les prix des actions) pour la modélisation.

Modèle :

# Générer des caractéristiques de séries temporelles
df['7d_ma'] = df['search_index'].rolling(7).mean()  # Moyenne mobile sur 7 jours
df['yoy'] = df['search_index'] / df.shift(365)['search_index']  # Changement annuel

# Ajouter des données externes (exemple : données de température provenant d'une API météo)
df['temperature'] = get_weather_data()  

# Modèle de prévision léger (exemple de régression linéaire)
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(df[['7d_ma', 'yoy', 'temperature']], df['sales'])

Validation et optimisation du modèle

Découpage des données : Diviser les données en ensemble d’entraînement (80% au début) et ensemble de test (20% à la fin) selon l’ordre chronologique.

split_idx = int(len(df)*0.8)
train = df.iloc[:split_idx]
test = df.iloc[split_idx:]

Métrique d’évaluation : Utiliser MAE (Erreur Absolue Moyenne) au lieu de la précision.

from sklearn.metrics import mean_absolute_error
pred = model.predict(test[features])
print(f'MAE: {mean_absolute_error(test["sales"], pred)}')

Suggestions d’itération :

Ajuster la fenêtre temporelle (window) pour s’adapter au rythme de différentes industries.

Introduire les données de “requêtes associées” de Google Trends comme un indicateur de sentiment.

Suivi en temps réel des concurrents sur 7 dimensions

Dimension 1 : Comparaison dynamique des mots-clés associés à la marque

Problématique : Les concurrents détournent votre trafic sur les mots-clés de votre marque via le SEO (par exemple, les concurrents apparaissent en haut lors de la recherche « votre marque + revue »).

Action :

1. Utiliser Ahrefs pour exporter en masse les classements des mots-clés de la marque concurrente
2. Récupérer les volumes de recherche des mots-clés associés via l’API Google Trends
3. Générer une carte thermique offensive-défensive des mots-clés (exemple de code) :

import seaborn as sns
# Exemple de données : matrix_data = {"Votre Marque": ["Revue", "Site officiel"], "Marque Concurrente": ["Revue", "Offre"]}
sns.heatmap(matrix_data, annot=True, cmap="YlGnBu")

Dimension 2 : Analyse de l’écart de demande des fonctionnalités produit

Méthode : Comparaison de l’écart de volume de recherche GT des principales fonctionnalités des deux produits (Unité : %)
Formule :

Écart de demande = (Volume de recherche pour notre terme fonctionnel - Volume de recherche pour le terme fonctionnel concurrent) / Volume total de recherche × 100

Exemple pratique :

• Si l’écart pour « téléphone étanche » sur trois jours consécutifs est < -5%, la publicité produit doit être ajustée immédiatement

Dimension 3 : Évaluation quantitative de l’efficacité de la communication de crise

Système d’indicateurs :

• Taux de baisse du volume de recherche négatif = (Volume de recherche négatif au jour T – Volume de recherche négatif au jour T-7) / Volume de recherche négatif au jour T-7
• Taux de reprise du CTR pour le nom de la marque = Variation du taux de clics mesuré via Google Search Console

Script automatisé :

if taux_baisse_recherche_negatif > 20% & taux_reprise_ctr > 15%:
    Évaluation = "Gestion de crise réussie"
else:
    Déclencher une deuxième stratégie de communication de crise

Dimension 4 : Surveillance de la zone de sensibilité au prix

Source de données :

1. Suivi des fluctuations des prix des produits concurrents sur leurs sites web officiels (Selenium pour l’automatisation)
2. Surveillance des recherches pour « marque concurrente + réduction de prix » via Google Trends

Logique de décision :

Si la baisse du prix par le concurrent entraîne une augmentation de plus de 50% du volume de recherche par rapport à la semaine précédente, activer la stratégie de protection des prix

Dimension 5 : Reverse Engineering de la stratégie de marketing de contenu

Méthode de collecte :

1. Utiliser Scrapy pour collecter les titres des blogs/vidéos concurrents
2. Extraire les mots fréquemment utilisés pour créer un modèle N-gram

Résultat de l’analyse :

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Exemple: Articles concurrents = ["5 applications", "Guide ultime", "Tendances 2024"]
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2,2))
X = vectorizer.fit_transform(Articles_concurrents)
print(vectorizer.get_feature_names_out())  # Sortie: ['5 applications', 'Guide ultime']

Dimension 6 : Perception des actions publicitaires en temps réel

Outils de surveillance :

1. Collecte des mots-clés publicitaires concurrents avec SpyFu
2. Calcul de la correspondance des mots-clés avec Pandas

overlap = len(set(nos_keywords) & set(keywords_concurrents)) / len(nos_keywords)
print(f"Force de la concurrence publicitaire : {overlap:.0%}")

Stratégie de réponse :

• Si la correspondance dépasse 30%, lancer la stratégie des mots-clés Long Tail

Dimension 7 : Analyse des points faibles dans les sources de trafic

Stratégie :

1. Obtenir la part des sources de trafic des concurrents via l’API SimilarWeb
2. Identifier les dépendances des sources individuelles (par exemple, « Recherche organique > 70% »)

Stratégie d’attaque :

• Lancer une attaque sur les canaux dont dépend le concurrent (par exemple, inscription dans des forums et rédaction de critiques)

Outils recommandés :

• Collecte de données : Ahrefs + Python Scraper (rotation d’IP proxy requise)
• Tableau de bord en temps réel : Grafana + Google Data Studio
• Seuils d’alerte : Recommandation d’envoyer une notification si le trafic fluctue de plus de 15% en une journée

La formule en or des réseaux sociaux × données de recherche

Discussions Twitter → Prédiction du volume de recherche

Formule :

Augmentation du volume de recherche dans les 3 jours = (Tweets actuels / Moyenne des Tweets des 3 derniers jours) × Facteur sectoriel

Étapes :

1. Utiliser l’API Twitter pour suivre le volume de tweets quotidien
2. Calculer la moyenne sur 3 jours
3. Facteur sectoriel : Tech = 0.8, Beauté = 1.2, Finance = 0.5

Exemple :
Aujourd’hui, tweets sur “Téléphone AI” = 1200, moyenne sur les 3 derniers jours = 800

Prévision de l’augmentation de recherche = (1200 / 800) × 0.8 = 1,2x

Défis TikTok → Estimation du potentiel viral

Formule :

Potentiel viral = (Croissance des vues sur 24h % + Médiane des abonnés des créateurs) × 0.7

Étapes :

1. Utiliser le TikTok Creative Center pour collecter les données
2. Calculer le taux de croissance sur 24h : (Vues actuelles - Vues hier) / Vues hier
3. Prendre la médiane des abonnés des 50 meilleurs créateurs

Exemple :
Défi #SummerCare, vues +180% en 24h, médiane des abonnés = 58 000

Potentiel viral = (180% + 58 000) × 0.7 = 89,3% → Lancez vos campagnes pub immédiatement

Indice de recherche Reddit

Formule :

Indice équivalent de recherche = (Votes positifs × 0.4) + (Commentaires × 0.2) + (Mots-clés "achat" dans les commentaires × 10)

Étapes :

1. Utiliser l’API Reddit pour collecter les posts dans la niche ciblée
2. Compter les upvotes, les commentaires, et les mots-clés du type “acheter”, “bon plan”
3. Si le score dépasse 50, cela déclenche une action

Exemple :
Post sur des écouteurs : 1200 upvotes, 350 commentaires, “acheter” mentionné 15 fois

Indice = (1200 × 0.4) + (350 × 0.2) + (15 × 10) = 480 + 70 + 150 = 700 → Commander du stock en urgence

Analyse des commentaires YouTube → Conversion du trafic en intention d’achat

Formule :

Intention d’achat = (% de commentaires positifs × 2) + (% de questions dans les commentaires × 0.5)

Étapes :

1. Extraire au moins 500 commentaires via l’API YouTube
2. Utiliser TextBlob (Python) pour faire l’analyse de sentiment :

   from textblob import TextBlob commentaire = "Ce stabilisateur de caméra est super, où peut-on l’acheter ?" polarité = TextBlob(commentaire).sentiment.polarity # Résultat : 0.8 (positif)

3. Classer les commentaires : positifs (polarité > 0.3), questions (contenant “?”)

Exemple :

La proportion des commentaires positifs est de 60%, la proportion des commentaires problématiques est de 25%

Intention d’achat = (60%×2) + (25%×0.5) = 120% + 12.5% = 132.5% → Augmenter l’enchère publicitaire

Flux de surveillance en temps réel Zapier+GT

Flux de surveillance de base

Scénario : Lorsqu’il y a une augmentation de plus de 150% du volume de recherche du mot-clé cible en une journée, une notification par e-mail est envoyée immédiatement à l’équipe
Étapes de configuration :

​Configuration du déclencheur Zapier

Sélectionner « Webhook by Zapier » comme déclencheur

Configurer le mode Catch Hook, puis copier l’URL Webhook générée (par exemple : https://hooks.zapier.com/hooks/12345)

​Déploiement du script Python​ (Google Cloud Functions)

import requests
from pytrends.request import TrendReq

def fetch_gt_data(request):
    pytrends = TrendReq()
    pytrends.build_payload(kw_list=["Metavers"], timeframe='now 1-d')
    data = pytrends.interest_over_time()
    
    # Calcul du taux de croissance quotidien
    today = data.iloc[-1]['Metavers']
    yesterday = data.iloc[-2]['Metavers']
    growth_rate = (today - yesterday)/yesterday * 100
    
    # Déclencher Zapier
    if growth_rate > 150:
        requests.post(
            "Votre URL Webhook",
            json={"keyword": "Metavers", "growth": f"{growth_rate:.1f}%"}
        )
    return "OK"

​Configuration de l’action Zapier

Ajoutez une action « Gmail » : lorsque des données Webhook sont reçues, un e-mail d’alerte est envoyé

Modèle de l’e-mail : Le volume de recherche de {{keyword}} a augmenté de {{growth}}, consultez immédiatement les détails → Lien Google Trends

Rapport automatique des tendances hebdomadaires

Structure du processus : API Google Trends → Google Sheets → Zapier → ChatGPT → Notion

Étapes de configuration :

​Synchronisation des données dans le tableur

Utilisez Google Apps Script pour extraire les données GT chaque heure dans le modèle Google Sheets

Champs clés : mot-clé, volume de recherche hebdomadaire, variation par rapport à l’année précédente, mots-clés associés

​Conditions de déclenchement Zapier

Sélectionnez « Schedule by Zapier » pour déclencher l’action chaque vendredi à 15h00

Action 1 : « Google Sheets » pour récupérer la dernière ligne de données

Action 2 : « OpenAI » pour générer un rapport d’analyse

Vous êtes un analyste de marché expérimenté, générez un rapport hebdomadaire à partir des données suivantes :
Top 3 des mots-clés : {{Top 3 des mots-clés}}  
Le mot-clé ayant la plus forte croissance : {{Mot-clé à la croissance la plus rapide}} ({{Taux de croissance}})
Points d'attention : {{Mots-clés associés}}

​Archivage automatique dans Notion

Utilisez l’action « Notion » pour créer une nouvelle page

Insérez les champs dynamiques : {{Contenu de l'analyse AI}} + capture d’écran de la courbe des tendances (générée avec QuickChart)

Ajustement dynamique du budget publicitaire

Flux entièrement automatisé : Données GT → Zapier → API Google Ads → Notification Slack

Détails de la configuration：

​Pipeline de données en temps réel

• Utilisation de Python pour interroger l’API now 1-H de GT toutes les minutes

# Code simplifié (doit être déployé comme une tâche planifiée)
current_index = requests.get("API en temps réel GT").json()['Valeur par défaut']
if current_index > threshold:
    adjust_budget(current_index)  # Appel à l'API Google Ads

​Configuration du middleware Zapier

Déclencheur : „Webhook“ reçoit l’indice de recherche actuel

Filtre : continuer seulement si {{indice de recherche}} > 80

Action 1 : „Google Ads“ ajuste l’enchère des mots-clés

Nouvelle enchère = Ancienne enchère × (1 + (indice de recherche - 50)/100)

Action 2 : „Slack“ envoie une notification sur le canal #marketing

【Ajustement automatique】 L'enchère du mot-clé {{mot-clé}} a été ajustée de {{ancienne enchère}} à {{nouvelle enchère}}

Mécanisme de filtrage en 3 étapes pour les sujets viraux

Étape 1 : Validation de l’authenticité de la tendance

Mission principale : Éliminer les tendances fictives et le bruit à court terme

Dimensions de validation：

​Consistance des tendances sur plusieurs plateformes

• Croissance hebdomadaire de Google Trends ≥50%
• Croissance quotidienne des tweets pertinents sur Twitter ≥30%
• Nombre de nouveaux posts pertinents sur Reddit ≥20 posts/jour

​Diffusion des recherches associées

# Récupérer la vitesse de croissance des recherches associées sur Google Trends
related_queries = pytrends.related_queries()
rising_queries = related_queries['rising'].sort_values('value', ascending=False)
if len(rising_queries) < 5:  # Au moins 5 termes associés doivent être en augmentation
    return False

Exemple：

Le sujet „Coque de téléphone AI” validé au préalable :

• Croissance hebdomadaire de GT de 120%, Tweets quotidiens de Twitter +45%
• Le terme associé „Coque de téléphone AI refroidissante“ a explosé de 300% en volume de recherche hebdomadaire

Résultat : Validation de l’étape 1

Étape 2 : Évaluation du potentiel continu

Algorithme principal : Modèle de phase de cycle de vie

Indicateurs d’évaluation：

​Comparaison avec les pics historiques

current_index = 80  # Indice de recherche actuel
historical_peak = gt_data['Coque de téléphone AI'].max()
if current_index < historical_peak * 0.3:  # Si l'indice actuel est inférieur à 30% du pic historique
    return "Phase de déclin"

​Santé des sujets associés

• Part des termes associés positifs (par exemple, „évaluation“ / „achat“) ≥60%
• Part des termes associés négatifs (par exemple, „inconvénients“ / „plaintes“) ≤10%

Outil pratique：

Utilisation de TextBlob pour l’analyse de sentiment :

from textblob import TextBlob
sentiment = TextBlob("La coque de téléphone AI anti-choc est géniale").sentiment.polarity
if sentiment < 0.2:  # Sentiment positif insuffisant
    return False

Exemple：

L’indice actuel de la „Coque de téléphone AI” est de 65% du pic historique, la part des termes associés positifs est de 78%

Résultat : Phase de croissance, étape 2 validée

​Étape 3 : Analyse de la capacité de conversion

Formule principale：

Indice de valeur commerciale = (Volume de recherche des termes d'intention d'achat × 0.6) + (Taux d'interaction des contenus d'évaluation × 0.4)

Collecte des données：

​Surveillance des termes d’intention d’achat

buy_keywords = ["Où acheter", "Combien ça coûte", "Promo"] buy_volume = sum([gt_data[keyword] for keyword in buy_keywords])

​Taux d’interaction des contenus d’évaluation
Vidéos d’évaluation YouTube : „J’aime / Vues“ ≥5%

Posts pertinents sur Xiaohongshu : „Nombre de sauvegardes“ ≥500

Décision automatisée：

if Indice_valeur_commerciale >= 75: Lancer publicité EC + stratégie SEO elif Indice_valeur_commerciale >= 50: Marketing de contenu uniquement else: Abandon du sujet

Exemple：

• „Coque de téléphone AI“ a une moyenne de 1200 recherches quotidiennes de mots-clés d’achat
• Les vidéos d’évaluation sur YouTube ont un taux de likes moyen de 7,2%
• Indice de valeur commerciale = (1200×0.6)+(7.2×0.4) = 72+2.88=74.88 → Démarrer le marketing de contenu

Diagramme de processus de filtrage en 3 étapes

graph TD
    A[Réservoir de sujets] --> B{Étape 1 : Vérification de la popularité}
    B -- Approuvé --> C{Étape 2 : Potentiel à long terme}
    B -- Rejeté --> D[Archives]
    C -- Approuvé --> E{Étape 3 : Potentiel de conversion}
    C -- Rejeté --> D
    E -- Approuvé --> F[Exécution des contenus phares]
    E -- Rejeté --> G[Archives de veille]

SEMrush × Stratégie d’optimisation du ROI via GT

Moteur dynamique d’ajustement des enchères

Logique de base : croiser les données d’enchères concurrentielles de SEMrush avec les tendances de recherche en temps réel de GT pour ajuster les enchères de manière dynamique

Étapes : Collecte des données

# Obtenir le CPC des concurrents via l’API SEMrush (exemple)
import requests
semrush_api = "https://api.semrush.com/?key=YOUR_KEY&type=phrase_all&phrase=vr%20glasses"
response = requests.get(semrush_api).text.split("\n")
cpc = float(response[1].split(";")[8])  # Extraire la valeur CPC

# Obtenir l’indice de recherche GT en temps réel (0–100)
gt_index = pytrends.interest_over_time()['vr glasses'].iloc[-1]

Formule d’enchère :

Enchère suggérée = CPC du concurrent × (Indice GT / 100) × Facteur de marché  
(Facteur : nouveau marché = 1,2 ; marché très concurrentiel = 0,8)

Synchronisation automatique avec Google Ads

# Utilisation de l’API Google Ads pour ajuster les enchères (extrait simplifié)
ads_api.update_keyword_bid(keyword_id=123, new_bid=enchère_suggérée)

Exemple : Si l’indice GT pour “vr glasses” passe de 40 à 70, l’enchère passe automatiquement à 1,5 × (70/100) × 1,2 = 1,26 $ → baisse de 16 % du CPC réel

Matrice d’attaque et de défense de mots-clés

Méthodologie croisée :

1. Analyse SEMrush : extraire les 50 mots-clés des concurrents qui génèrent le plus de trafic
2. Filtrage GT : ne garder que ceux avec une croissance mensuelle > 20%
3. Cartographie en heatmap（zone rouge = forte valeur + forte concurrence, bleue = faible valeur + faible concurrence）

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(x=concurrence_mot_cle, y=croissance_GT, c=cpc_mot_cle, cmap='RdYlGn')
plt.colorbar(label='CPC ($)')

Répartition dynamique du budget

Étapes algorithmiques :

1. Prévision : entraîner un modèle ARIMA basé sur les données historiques GT pour prévoir les volumes de recherche sur 7 jours

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
model = ARIMA(gt_data, order=(3,1,1))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=7)

Décision assistée par SEMrush :

• Score de valeur trafic = (taux de conversion × panier moyen) / CPC
• Formule de répartition :

Répartition journalière = (volume prévisionnel × score valeur trafic) / budget total

À l’ère de la surcharge de données, 99 % des entreprises s’appuient encore sur les tendances d’hier pour planifier leurs actions de demain.

Toute la logique de ce GT profond repose sur une chose : créer une chaîne de conversion immédiate entre « comportement de recherche → besoin du marché → action business ».