Es posible que hayas notado que en ocasiones cuando se obtienen datos de Google Trends de forma detallada, como consultando los resultados de cada día, los números en ocasiones pueden ser bastante diferentes de los de la consola de Google Trends.
Estas discrepancias se deben a la forma en que funciona la API de Google Trends. La API de Google Trends funciona extrayendo segmentos aleatorios de todo el volumen de búsquedas de Google. Este método acelera el procesamiento de los datos en los servidores de Google, pero también puede introducir posibles discrepancias en consultas sucesivas. Esto es porque cada consulta puede proceder de una muestra aleatoria diferente, lo que da lugar a estas discrepancias.
Tras procesar estos datos muestreados, la API de Google Trends los envía directamente a Dataslayer. Esta es la razón por la que, al ser la API de Google Trends y la consola de Google Trends productos diferentes con una forma distinta de tratar los datos, pueden presentar diferencias en función de la consulta que hagas y de sus características.
Es difícil eliminar por completo estas diferencias debido a la aleatoriedad que implica la extracción de datos de Google Trends. Sin embargo, existe una forma de minimizar el impacto de estas discrepancias.¿Existe alguna forma de reducir estas discrepancias?
La solución más eficaz consiste en optimizar los rangos de fechas usados en las consultas. En lugar de utilizar intervalos muy cortos, es mejor ampliar el rango de tiempo para cubrir periodos de una semana o más. De este modo, se pueden obtener resultados más precisos y uniformes, lo que puede reducir las discrepancias provocadas por el muestreo aleatorio de la API de Google Trends.
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