extraire analyser données
Extraire les données de Google Trends
Google Trends permet d’exporter vos données dans un format CSV pour des analyses plus poussées. Sur chaque graphique, cliquez sur l’icône de téléchargement (⬇) située en haut à droite. Le fichier exporté contient les valeurs numériques sur une échelle de 0 à 100 pour chaque point de données.
Les données exportées incluent la date et l’indice de popularité relative. Attention : ces valeurs sont normalisées par rapport au pic de recherche, pas des volumes absolus. Un indice de 50 signifie que le terme a atteint la moitié de sa popularité maximale sur la période sélectionnée.
Formater les données pour l’analyse
Une fois téléchargé, ouvrez le fichier CSV dans Excel ou Google Sheets. Les colonnes comprennent généralement :
- Date : format année-mois-jour ou semaine selon la période choisie
- Terme recherché : valeur de 0 à 100
- Termes comparés : si vous avez entré plusieurs mots-clés
Pour nettoyer vos données, supprimez les lignes d’en-tête supplémentaires que Google ajoute parfois. Convertissez les dates en format standard si nécessaire avec la fonction DATEVALUE() dans Excel.
Analyser les tendances saisonnières
Les tendances saisonnières révèlent des motifs récurrents année après année. Pour les identifier, exportez au minimum 2 ans de données et créez un graphique en courbes. Observez les pics et creux qui se répètent aux mêmes périodes.
Exemple pratique : recherchez « chocolat » sur 5 ans. Vous verrez des pics systématiques en décembre (Noël) et avril (Pâques). Cette analyse permet de planifier vos campagnes marketing ou votre production de contenu.
Calculer les variations saisonnières
Dans Excel, créez une colonne « Mois » et une colonne « Moyenne par mois ». Utilisez la fonction AVERAGEIF() pour calculer la moyenne des valeurs pour chaque mois sur plusieurs années. La formule : =AVERAGEIF($B:$B,B2,$C:$C) où B contient les mois et C les valeurs.
Créez ensuite un coefficient saisonnier en divisant chaque moyenne mensuelle par la moyenne générale. Un coefficient de 1,5 pour décembre signifie 50% d’intérêt supplémentaire ce mois-là.
Prévoir les tendances futures
L’analyse prédictive avec Google Trends nécessite plusieurs étapes. D’abord, exportez 3 à 5 ans de données historiques. Identifiez la tendance générale (croissante, décroissante, stable) et les variations saisonnières.
Utiliser la régression linéaire
Dans Excel, sélectionnez vos données et insérez un graphique en nuage de points. Ajoutez une courbe de tendance linéaire via clic droit > « Ajouter une courbe de tendance ». Choisissez « Linéaire » et cochez « Afficher l’équation sur le graphique » ainsi que « Afficher le coefficient de détermination (R²) ».
L’équation y = ax + b vous donne la pente (a) et l’ordonnée à l’origine (b). Une pente positive indique une croissance, négative un déclin. Le R² proche de 1 signifie que le modèle est fiable.
Projeter avec les moyennes mobiles
Les moyennes mobiles lissent les variations pour révéler la tendance sous-jacente. Créez une colonne « Moyenne mobile 12 mois » avec la formule : =AVERAGE(C2:C13) puis faites glisser. Cette technique élimine le bruit saisonnier.
Pour projeter, calculez le taux de croissance moyen des 12 derniers mois de votre moyenne mobile. Appliquez ce taux aux mois futurs en multipliant progressivement.
Combiner plusieurs sources de données
Google Trends devient plus puissant quand vous croisez ses données avec d’autres sources. Exportez vos données de vente, trafic web ou engagement social media sur la même période.
Créer des corrélations
Dans Excel, alignez vos colonnes de données Google Trends et vos métriques business par date. Utilisez la fonction CORREL() pour calculer le coefficient de corrélation. Syntaxe : =CORREL(plage1;plage2).
Un coefficient proche de 1 indique une forte corrélation positive. Proche de -1, une corrélation négative. Proche de 0, pas de relation. Exemple : si vos ventes corrèlent à 0,85 avec les recherches Google, utilisez Trends comme indicateur avancé.
Normaliser les échelles différentes
Pour comparer des données d’échelles différentes (Trends en 0-100, ventes en euros), normalisez-les. Formule : (Valeur – Minimum) / (Maximum – Minimum) * 100. Cela ramène toutes vos données sur une échelle 0-100 comparable.
Automatiser l’extraction avec l’API
Pour des analyses régulières, utilisez l’API non officielle pytrends en Python. Installez-la avec : pip install pytrends. Cette bibliothèque permet d’extraire automatiquement les données sans passer par l’interface web.
Code de base pour extraire des données :
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq(hl='fr-FR', tz=360)
kw_list = ["marketing digital"]
pytrends.build_payload(kw_list, timeframe='2023-01-01 2024-01-01')
df = pytrends.interest_over_time()
df.to_csv('trends_data.csv')Créer des rapports automatiques
Combinez pytrends avec pandas et matplotlib pour générer des rapports visuels. Programmez l’exécution hebdomadaire avec cron (Linux) ou Task Scheduler (Windows). Envoyez les résultats par email avec smtplib.
Structure d’un script d’automatisation :
- Extraire les données avec pytrends
- Analyser avec pandas (moyennes, croissance)
- Visualiser avec matplotlib
- Exporter en PDF avec reportlab
- Envoyer par email
Analyser la concurrence
Comparez plusieurs marques ou produits simultanément. Google Trends accepte jusqu’à 5 termes par comparaison. Entrez vos concurrents principaux et analysez leur part de voix relative.
Calculer la part de marché virtuelle
Exportez les données comparatives. Pour chaque période, additionnez toutes les valeurs puis calculez le pourcentage de chaque marque. Formule : (Valeur marque / Somme totale) * 100.
Créez un graphique empilé 100% dans Excel pour visualiser l’évolution des parts de marché virtuelles. Les changements brutaux peuvent indiquer des campagnes marketing ou des crises de réputation.
Identifier les opportunités géographiques
Dans l’onglet « Intérêt par région », exportez les données pour voir où vos concurrents sont faibles. Si votre marque score 20 à Paris mais 80 à Lyon, tandis que le concurrent fait l’inverse, concentrez vos efforts sur Paris.
Applications sectorielles avancées
E-commerce : anticiper la demande
Croisez vos données de stock avec Google Trends. Si les recherches pour « barbecue » augmentent de 30% en mars, ajustez vos commandes en conséquence. Créez des alertes automatiques quand une tendance dépasse un seuil.
Formule d’alerte dans Excel : =SI(C2>MOYENNE(C:C)*1,3; »ALERTE HAUSSE »; » »). Déclenche une alerte si la valeur dépasse 130% de la moyenne.
Content marketing : timing optimal
Analysez quand publier vos contenus. Si « déclaration impôts » culmine en avril-mai, préparez vos articles fiscaux en mars. Utilisez la fonction PREVISION.ETS() d’Excel pour prédire les pics futurs basés sur l’historique.
Finance : indicateurs économiques alternatifs
Les recherches « allocation chômage » ou « crédit immobilier » peuvent précéder les statistiques officielles. Créez un indice composite en pondérant plusieurs termes économiques. Comparez avec les données INSEE ou Banque de France.
Éviter les pièges méthodologiques
Google Trends normalise toujours les données. Un indice 100 en janvier ne représente pas le même volume qu’un 100 en juillet. Pour des comparaisons absolues, utilisez plusieurs fenêtres temporelles qui se chevauchent.
Les termes peu recherchés donnent des données instables. Si votre graphique montre des variations extrêmes (0 à 100 fréquemment), le volume est probablement trop faible pour être fiable. Privilégiez des termes plus génériques.
Les mises à jour d’algorithme Google peuvent affecter les données historiques. Vérifiez périodiquement si vos analyses passées restent valides en réexportant les mêmes périodes.
Méthodes de validation croisée
Validez vos insights Google Trends avec d’autres sources : Google Ads Keyword Planner pour les volumes absolus, analytics de votre site pour le trafic réel, réseaux sociaux pour l’engagement.
Créez un tableau de bord unifié dans Google Sheets qui importe automatiquement les données de plusieurs sources via leurs API respectives. Utilisez IMPORTDATA() pour les CSV en ligne ou des scripts Google Apps Script pour les API complexes.
L’analyse avancée de Google Trends transforme des courbes simples en intelligence économique actionnable. La clé réside dans la rigueur méthodologique et la combinaison avec vos données business pour des décisions éclairées.
Cet article est un extrait du livre Google Trends – Décrypter les Tendances et Exceller en Marketing Digital par Victor Maillard -ISBN 978-2-488187-15-2.
