Standard > Trends > FAQ about Google Trends data
O Google Trends dá acesso a uma amostra predominantemente não filtrada de solicitações de pesquisa reais feitas ao Google. Ele é anônimo (sem nenhuma identificação pessoal), classificado (determinando o tópico de uma consulta de pesquisa) e agregado (agrupado). Isso nos permite exibir o interesse em um determinado tópico no mundo todo ou até no espaço geográfico de uma cidade.
Como as amostras de pesquisa são representativas?
Embora somente algumas pesquisas do Google sejam usadas no Google Trends, isso é suficiente, porque recebemos bilhões de consultas por dia. Não é possível fornecer o conjunto de dados completo porque ele seria grande demais para ser processado rapidamente. Com amostragem, podemos analisar um conjunto de dados representativo de todas as pesquisas do Google e encontrar insights que possam ser processados minutos após um evento no mundo real.
Como os dados do Google Trends são normalizados?
O Google Trends normaliza os dados de pesquisa para facilitar as comparações entre os termos. Os resultados da pesquisa são normalizados para a hora e o local de uma consulta pelo seguinte processo:
-
Cada ponto de dados é dividido pelo total de pesquisas da região geográfica e do período que ele representa para comparar a popularidade relativa. Caso contrário, os locais com o maior volume de pesquisa teriam sempre a classificação mais alta.
-
Os números resultantes são dimensionados em um intervalo de 0 a 100 com base na proporção de um tópico em relação a todas as pesquisas em todos os tópicos.
-
Diferentes regiões que mostram o mesmo interesse de pesquisa por um termo nem sempre têm o mesmo volume total de pesquisas.
Quais pesquisas estão incluídas no Google Trends?
Os dados do Google Trends refletem as pesquisas que as pessoas fazem no Google todos os dias, mas também podem refletir atividades de pesquisa irregulares, como consultas automáticas que podem estar associadas a tentativas de spam em nossos resultados de pesquisa.
Embora existam mecanismos para detectar e filtrar atividades irregulares, essas pesquisas podem ser retidas no Google Trends como medida de segurança: filtrá-las ajudaria os usuários que estão realizando essas pesquisas a entender que nós as identificamos. Isso dificultaria filtrar tais atividades de outros produtos da Pesquisa Google em que dados de pesquisa de alta fidelidade são essenciais. Diante disso, aqueles que dependem dos dados do Google Trends devem entender que eles não são um reflexo perfeito da atividade de pesquisa.
O Google Trends filtra alguns tipos de pesquisa, como:
-
Pesquisas feitas por poucas pessoas: o Trends exibe somente dados de termos procurados com frequência. Portanto, os termos de pesquisa com baixo volume aparecem como "0".
-
Pesquisas duplicadas: o Trends elimina pesquisas repetidas da mesma pessoa em um curto período.
-
Caracteres especiais: o Trends exclui as consultas com apóstrofos e outros caracteres especiais.
-
Pesquisas feitas por produtos e serviços do Google: isso inclui pesquisas internas feitas pelo Modo IA e pelas Visões Gerais Criadas por IA.
O Google Trends funciona do mesmo jeito que uma pesquisa de opinião?
O Google Trends não é uma pesquisa científica e não deve ser confundido com dados de pesquisas de opinião. Ele reflete somente o interesse de pesquisa em tópicos específicos. Uma alta em um tópico não significa que ele é famoso ou o vencedor, mas sim que, por algum motivo não especificado, parece haver muitos usuários pesquisando sobre ele. Os dados do Google Trends sempre devem ser considerados como um ponto de dados entre outros antes de qualquer conclusão.
Como posso usar e interpretar dados do Google Trends?
Este post em inglês do Google News Lab explica mais sobre como o Google Trends funciona e como as pessoas podem usar os dados adequadamente.
Como os dados de tendências compartilhados pelo Google News Lab são diferentes do Google Trends?
Para grandes eventos, o Google News Lab pode compartilhar dados de tendências (como via Twitter) que não podem ser acessados pela ferramenta pública Google Trends. Nós monitoramos esses dados em busca de evidências de atividade irregular. No entanto, como acontece com os dados do Google Trends, eles não são científicos e podem não ser um reflexo perfeito da atividade de pesquisa.
Qual é a diferença entre o Google Trends e o preenchimento automático?
O preenchimento automático é um recurso da Pesquisa Google criado para acelerar a conclusão de pesquisas que você está começando a digitar. As previsões vêm de pesquisas reais que acontecem no Google e mostram resultados comuns e em alta relacionados aos caracteres inseridos, à sua localização e a buscas anteriores.
Diferentemente do Google Trends, o preenchimento automático está sujeito às nossas políticas de remoção e ao filtro de algoritmos, projetado para detectar e ocultar as previsões que violam as políticas. Por isso, o preenchimento automático não deve ser encarado como sempre refletindo os termos de pesquisa mais comuns relacionados a um tópico.
Qual é a diferença entre o Google Trends e os dados de pesquisa do Google Ads?
O Relatório de termos de pesquisa do Google Ads se destina aos insights sobre os volumes de buscas mensais e médios dos anunciantes. Já o Google Trends foi criado para se aprofundar em dados mais específicos em tempo real.
Qual é o fuso horário dos dados que aparecem nos gráficos na página Explorar do Google Trends?
O fuso horário usado depende do período que você consulta:
- Para períodos de 30 dias ou mais: os dados exibidos no gráfico usam o Tempo Universal Coordenado (UTC). Isso se aplica quando a granularidade é de um dia, uma semana ou um mês. Ao usar o UTC:
- Ele fornece um padrão global consistente.
- É fácil comparar tendências de longo prazo em diferentes regiões sem as complexidades dos fusos horários locais ou dos horários de verão.
- Para períodos de até 7 dias: os dados exibidos no gráfico usam seu fuso horário local, conforme definido no navegador ou dispositivo. Geralmente, acontece quando a granularidade dos dados é menor que um dia, como por hora. Com o horário local, é fácil entender e relacionar as flutuações em tempo real ou por hora com eventos na sua programação diária ou região.