关键词研究自动化：3 大 API 硬核实操指南

一. 背景与痛点 📌

在关键词研究的过程中，传统方法通常需要大量的数据输入、白板头脑风暴以及无数次的鼠标点击。这种方式虽然适合一次性的小型项目，但对于企业级的关键词研究来说，显然需要更复杂的数据来源和分析方法。通过自动化工具，不仅可以节省时间，还能为 SEO 活动提供更多的机会。

本文将介绍 3 个用于自动化关键词研究的 API，并提供 Python 示例代码，帮助您快速上手。

二. SEMrush API：海量关键词数据库 🔍

1. 核心能力

a. 短语问题 + 广泛匹配

SEMrush API 是一个功能强大的工具，适合大规模关键词研究。它基于 REST 框架，能够高效访问 SEMrush 庞大且不断更新的关键词数据库。通过该 API，您可以轻松获取短语问题（以问题为中心的关键词）和广泛匹配关键词等数据。

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2. 快速上手代码

a. Python 调用示例

import pandas as pd
import requests
import urllib

api_key = 'insert your api key'

def build_urls(phrase):
    service_url = 'https://api.semrush.com'
    params = {
        "type": "phrase_related",
        'key': api_key,
        'phrase': phrase,
        'export_columns': "Ph,Nq",
        'database': 'us'
    }
    data = urllib.parse.urlencode(params, doseq=True)
    main_call = urllib.parse.urljoin(service_url, '?' + data)
    return main_call

url_call = build_urls(phrase='keyword research')
r = requests.get(url_call)
df = pd.read_csv(io.StringIO(r.text), sep=';', names=['Keyword', 'Volume'])
print(df.head())

SEMrush API 特别适合处理大量的关键词根词，并将数据集存储到本地或数据仓库中。通过这种方式，您可以快速发现潜在的关键词机会，极大地提高工作效率。

三. Google Ads API：精准搜索量数据 📊

1. 核心能力

a. 关键词计划预测

Google Ads API 提供了强大的后端数据流，是获取搜索量数据的绝佳选择。虽然其学习曲线较陡，但官方的文档非常详尽，能够帮助开发者快速上手。

2. 快速上手代码

a. Python 调用示例

from google.ads.google_ads.client import GoogleAdsClient
import argparse
import six

def main(client, customer_id, keyword_plan_id):
    try:
        keyword_plan_service = client.get_service('KeywordPlanService')
        resource_name = keyword_plan_service.keyword_plan_path(customer_id, keyword_plan_id)
        response = keyword_plan_service.generate_forecast_metrics(resource_name)
        for forecast in response.keyword_forecasts:
            click_val = forecast.keyword_plan_ad_group_keyword.value
            metrics = forecast.keyword_forecast.forecast
            print(f'{click_val}: 点击={metrics.clicks:.2f}, 展示={metrics.impressions:.2f}')
    except Exception as ex:
        print(f'Error: {ex}')

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('-c', '--customer_id', required=True)
    parser.add_argument('-k', '--keyword_plan_id', required=True)
    args = parser.parse_args()
    client = GoogleAdsClient.load_from_storage()
    main(client, args.customer_id, args.keyword_plan_id)

Google Ads API 的优势在于其数据的精准性和免费的测试账户支持，非常适合预算有限但希望通过 API 自动化关键词研究的用户。

四. Searchmetrics API：企业级全渠道数据 🌐

1. 核心能力

a. 900+ 搜索引擎与国家

Searchmetrics API 是一款面向企业级 SEO 的工具，提供了全面的关键词和域名数据库。它支持超过 900 个搜索引擎和国家的数据，特别适合在传统渠道数据有限的细分市场中进行关键词研究。

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2. 快速上手代码

a. Python 调用示例

import requests
import urllib

API_KEY = "xxxxx"
API_SECRET = "xxxxx"

def build_urls(keyword):
    service_url = 'http://api.searchmetrics.com/v3/'
    call_type = 'ResearchKeywordsGetListKeywordinfo.json/'
    # 获取 Access Token
    token_resp = requests.post(
        f'{service_url}token',
        data={'grant_type': 'client_credentials'},
        auth=(API_KEY, API_SECRET)
    ).json()
    access_token = token_resp['access_token']
    params = {
        "countrycode": "us",
        'keyword': keyword,
        'access_token': access_token
    }
    data = urllib.parse.urlencode(params, doseq=True)
    main_call = f'{service_url}{call_type}?{data}'
    return main_call

keyword_call = build_urls(keyword='seo')
r = requests.get(keyword_call)
keyword_data = r.json()
print(keyword_data['keywords'][:5])

需要注意的是，Searchmetrics API 仅适用于其 "Suite Enterprise" 套餐，因此需要较高的预算支持。不过，它提供了额外的社交媒体和 YouTube 数据，非常适合需要全面数据支持的用户。

五. 总结与选型建议 🎯

通过对 SEMrush、Google Ads 和 Searchmetrics API 的比较，可以看出每种工具都有其独特的优势和适用场景：

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六. 下一步行动 🚀

对于希望优化关键词研究流程的用户来说，API 驱动的自动化方法无疑是未来的趋势。无论您选择哪种工具，都将极大地提升工作效率，让手动关键词研究成为过去。

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原文链接: https://medium.com/swlh/3-apis-for-automating-keyword-research-1857eb295200