如何通过 SerpAPI 获取结构化搜索数据

一、为何选用 SerpAPI 抓取结构化搜索数据？

反反爬一体化：SerpAPI 自带全球 IP 池与验证码处理，免去自建代理与绕过难题。
结构化 JSON 输出：直接获取 organic_results、knowledge_graph、local_results、images_results、video_results 等字段，无需 HTML 解析。
多搜索类型支持：网页、图片搜索(engine=google_images)、视频搜索(google_videos)、新闻搜索(google_nws)、本地商户(google_local)、购物结果(google_shopping) 等。
全球本地化：通过 location、gl、hl 参数模拟不同地区与语言的 SERP 结果，满足多市场需求。
高效稳定：平均响应 \~3.8s，免费 100 次/月，商业版支持高并发调用与 SLA 保证。

> 核心关键词：SerpAPI、结构化搜索数据、Google SERP API、分页抓取、JSON 解析、本地化搜索、搜索情报系统

二、入门指南：SDK 安装与环境配置

安装 Python SDK：
```
pip install serpapi python-dotenv
```
配置 API 密钥
在项目根目录创建 .env：
```
SERPAPI_KEY=你的_serpapi_key
```

基础调用示例：

from dotenv import load_dotenv
from serpapi import GoogleSearch
import os

load_dotenv()
params = {
 "q": "coffee shops",
 "engine": "google",
 "location": "Austin, Texas, United States",
 "api_key": os.getenv("SERPAPI_KEY")
}
search = GoogleSearch(params)
result = search.get_dict()
print(result["organic_results"])

三、核心参数详解与调优

参数	说明	建议值
q	搜索关键词，可含高级运算如 `site:`、`filetype:`	自定义业务需求
engine	搜索类型：`google`、`google_images`、`google_nws`、`google_videos`、`google_local`、`google_shopping`	视场景而定
location	物理位置，用于本地化检索，如 `"New York, USA"`	城市/国家
gl	搜索国别代码，如 `"us"`、`"cn"`	2-letter ISO
hl	界面语言，如 `"en"`、`"zh-CN"`	2-letter 或 BCP47
num	每页结果数，最大 `100`	建议 `50~100`
start	结果偏移量，分页常用	`start = page_index * num`
no_cache	禁用缓存强制实时返回	`True`
output	返回格式：`json` 或 `html`	推荐 `json`

> 分页抓取技巧：配合 num=100 与循环 start，可高效拉取数千条结果。

四、结构化数据解析与存储实战

4.1 解析核心字段

organic = result.get("organic_results", [])
for idx, item in enumerate(organic, 1):
    title = item.get("title")
    link = item.get("link")
    snippet = item.get("snippet")
    position = item.get("position")
    print(f"{idx}. {title} ({position})\nURL: {link}\n摘要: {snippet}\n")

organic_results：自然排名
knowledge_graph：知识图谱
local_results：本地商户信息
images_results：图片搜索结果
video_results：视频搜索结果

4.2 导出 CSV 示例

import csv
with open("serp_data.csv", "w", newline="") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["pos","title","link","snippet"])
    for i, item in enumerate(organic, 1):
        writer.writerow([i, item["title"], item["link"], item.get("snippet")])

4.3 写入数据库

import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(host=..., user=..., password=..., database=...)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("""
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS serp_data(
    position INT, title TEXT, link TEXT, snippet TEXT
  )
""")
for idx, item in enumerate(organic,1):
    cursor.execute(
      "INSERT INTO serp_data(position,title,link,snippet) VALUES(%s,%s,%s,%s)",
      (idx, item["title"], item["link"], item.get("snippet"))
    )
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

五、多类型搜索示例

图片搜索（Image Search）

params = {"q":"kittens", "engine":"google_images", "api_key":KEY}
images = GoogleSearch(params).get_dict().get("images_results", [])

视频搜索（Video Search）

params = {"q":"latest tech review", "engine":"google_videos", "api_key":KEY}
videos = GoogleSearch(params).get_dict().get("video_results", [])

新闻搜索（News Search）

params = {"q":"AI breakthroughs", "engine":"google_nws", "api_key":KEY}
news = GoogleSearch(params).get_dict().get("news_results", [])

本地商户（Local Search）

params = {"q":"coffee shops near me", "engine":"google_local", "location":"Seattle, USA", "api_key":KEY}
locals = GoogleSearch(params).get_dict().get("local_results", [])

购物结果（Shopping Search）

params = {"q":"wireless earbuds", "engine":"google_shopping", "api_key":KEY}
shopping = GoogleSearch(params).get_dict().get("shopping_results", [])

六、进阶技巧与优化策略

多地域对比：批量设置不同 location/gl/hl，分析各市场 SERP 差异。
高级查询：结合 site:、intitle:、inurl: 实现精准筛选。
限流与 retry：遇到 429 错误时，加入指数退避与重试机制，保障稳定抓取。
缓存策略：对变化不频繁的数据开启缓存，减少 API 调用次数。
无代码集成：借助 SerpAPI Google Sheets 插件或 Make.com，无需开发即可获取结构化数据。

七、应用场景与架构建议

应用场景	实现方式
关键词排名监控	定时拉取 top10 排名，生成历史趋势图
竞品分析	抓取竞品关键词 SERP 特征（Knowledge Graph）
市场情报	新闻搜索与本地搜索，跟踪行业动态
电商价格监控	购物搜索结果价格与链接定期更新
AI 内容生成	批量获取摘要，辅助 GPT 模型生成内容
活动/展会信息抓取	事件搜索获取日期、地点、票务信息