Google News API 的热门话题与趋势分析

一、为什么要进行 Google News 热门话题与趋势分析？

在数字媒体高速发展的时代，实时获取与分析新闻趋势成为企业与开发者的重要能力。无论是内容运营、品牌公关、竞品监控还是市场洞察，Google News 提供了丰富、权威、实时的新闻源。

通过构建新闻趋势分析系统，你可以：

📈 捕捉实时热点话题
🧠 提炼关键词与聚类主题
🔎 发现品牌曝光与负面舆情
💼 辅助内容选题与营销投放策略

二、使用 Google News API 获取结构化新闻数据

2.1 当前可用的 Google News API 方案

由于 Google 官方 News API 已停用，目前主流选择包括：

方案类型	工具推荐	特点说明
第三方 API	SerpAPI、Zenserp	提供结构化 JSON 数据，稳定可靠
RSS 抓取	Google News RSS	免费但信息粒度有限
自建爬虫	Python+BeautifulSoup	灵活但存在反爬挑战

在实际部署中，SerpAPI 是最推荐的解决方案，具备高效、结构清晰、支持语言和区域过滤等优势。

2.2 SerpAPI 示例：获取 Google News 实时数据

from serpapi import GoogleSearch

params = {
    "engine": "google_news",
    "q": "人工智能",
    "hl": "zh-cn",
    "gl": "cn",
    "num": 20,
    "api_key": "YOUR_SERPAPI_KEY"
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
news = results.get("news_results", [])

返回字段说明：

title: 新闻标题
link: 原文链接
snippet: 简要内容
source.name: 来源媒体
date: 发布时间

三、关键词提取与话题聚类分析

3.1 中文分词与词频统计

使用 jieba 对标题与摘要进行分词：

import jieba
from collections import Counter

text = " ".join(item["title"] for item in news)
words = [w for w in jieba.cut(text) if len(w) > 1]
top_words = Counter(words).most_common(20)

可视化词频：

使用 wordcloud 生成关键词图谱，快速洞察话题聚焦点。

3.2 聚类分析：识别话题簇

将摘要转向量化后聚类：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.cluster import KMeans

texts = [item["snippet"] for item in news]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)

model = KMeans(n_clusters=5, random_state=42)
labels = model.fit_predict(X)

结果可将新闻自动分组，例如：

🤖 人工智能政策
🧬 医疗科技突破
💰 市场融资与IPO

3.3 趋势时间序列分析

将新闻日期归类后统计关键词出现频率，生成趋势曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt
from collections import defaultdict

trend = defaultdict(int)
for item in news:
    date = item.get("date", "未知")
    if "小时" not in date:
        trend[date] += 1

plt.plot(list(trend.keys()), list(trend.values()))
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("新闻热度趋势")
plt.show()

四、情感分析与负面舆情识别

使用 SnowNLP 或 TextBlob 分析摘要的情绪倾向：

from snownlp import SnowNLP

for item in news:
    score = SnowNLP(item["snippet"]).sentiments
    item["sentiment"] = "正面" if score > 0.6 else "负面" if score < 0.4 else "中性"

> ✅ 正面情绪：品牌宣传、产业利好
> ❌ 负面情绪：争议报道、事件冲突、政策打击

可结合 pandas 分析负面情绪新闻数量趋势与来源分布。

五、构建新闻趋势监控系统架构

5.1 系统组件设计

模块	功能描述
数据获取层	调用 SerpAPI 获取新闻数据（Python 脚本）
数据处理层	分词、聚类、情感分析
存储层	MongoDB、Elasticsearch、CSV 文件等
可视化层	Streamlit、Grafana、Tableau 等前端展示
推送机制	邮件、Slack、Webhook 自动通知

5.2 示例架构图

[SerpAPI] ──▶ [爬虫脚本] ──▶ [数据分析模块] ──▶ [MongoDB]

                                          │

                                          └──▶ [Streamlit仪表盘]

                                          └──▶ [邮件/Slack通知]

六、热门话题分析的实战应用场景

应用方向	使用效果
内容编辑选题	自动生成当日或本周推荐话题
舆情监控与公关	识别负面新闻集中趋势并快速响应
投资研究与资讯分析	追踪特定行业或企业相关新闻密度与情感波动
自动新闻推荐系统	对用户感兴趣关键词进行聚类与趋势推送

七、案例分享：内容运营自动化实践

参考 YouTube 上的 n8n + Google News Scraper 自动策划内容教程，以下是典型流程：

使用 n8n 定时调用 Google News 搜索关键词；
获取新闻后生成主题摘要（通过 GPT API）；
汇总入 Google Sheets 或 Notion；
自动推送给运营团队制定社群话题或短视频选题。

八、注意事项与优化建议

问题场景	建议策略
API 请求频率过快	加入 `time.sleep()` 限流，或使用缓存机制
返回新闻数量不足	拆分关键词或提高 `num` 参数（建议 ≤ 100）
关键词聚类不准确	使用深度 Embedding（如 BERT + UMAP）代替 TF-IDF
时间标签模糊（如"4小时前"）	使用服务端统一转换为 UTC 格式