गूगल सर्च एपीआई के साथ उत्पाद अनुसंधान: स्क्रेपलेस का उपयोग करते हुए लबू्बू में गहराई से अध्ययन

परिचय

Labubu जैसे नए उत्पाद का मूल्यांकन केवल कुछ वेबसाइटों को ब्राउज़ करने से कहीं अधिक है। सार्थक शोध करने के लिए, विशेष रूप से जब आप डेटा-आधारित निर्णय ले रहे हों, तो आपको गहराई, पैमाना और संरचना की आवश्यकता होती है। यही वह जगह है जहाँ Scrapeless की उन्नत Google खोज API आपकी मदद करती है।

इस गाइड में, हम आपको दिखाएंगे कि कैसे Scrapeless की शक्ति का उपयोग करके व्यापक उत्पाद अनुसंधान किया जाए — जिसमें उपयोगकर्ता की भावना, तकनीकी विनिर्देश, मूल्य निर्धारण और बहुत कुछ शामिल है।

Scrapeless का उपयोग उत्पाद अनुसंधान के लिए क्यों करें?

Scrapeless Google Search API आपको प्रोग्रामेटिक रूप से Google Search से क्वेरी करने और संरचित, क्रियान्वयन योग्य परिणाम प्राप्त करने की अनुमति देती है। दर्जनों टैब खोलने के बजाय, Scrapeless आपके सभी क्वेरी परिणामों को एक स्वच्छ JSON प्रारूप में संगठित करता है।

यह उत्पाद अनुसंधान के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जहाँ आपको अक्सर निम्नलिखित कार्य करने की आवश्यकता होती है:

• प्रतियोगियों की विशेषताओं की तुलना करें
• वास्तविक उपयोगकर्ता अनुभव को समझें
• समीक्षाओं और मंचों में भावना को ट्रैक करें
• यह विश्लेषण करें कि बाज़ार में उत्पाद को कैसे स्थान दिया गया है
  

प्रारंभ करने से पहले

प्रारंभ करने से पहले सुनिश्चित करें कि आपके पास निम्नलिखित हैं:

• मान्य Scrapeless API टोकन (आप इसे अपने डैशबोर्ड से अनुरोध कर सकते हैं)
• Python 3.x स्थापित हो (या कोई अन्य स्क्रिप्टिंग वातावरण)
• Labubu से संबंधित स्पष्ट खोज प्रश्नों की एक सूची
  

कुछ उत्पाद-केंद्रित क्वेरी उदाहरण:

• "Labubu की मूल्य निर्धारण मॉडल"
• "Labubu की विशेषताओं की सूची"
• "Labubu का प्रदर्शन परीक्षण"
• "Labubu API की विश्वसनीयता"
• "Labubu एकीकरण अनुभव"
• "Labubu विकल्पों की तुलना"

ये सभी क्वेरी उत्पाद अनुसंधान के विशिष्ट पहलुओं पर केंद्रित हैं — जैसे मूल्य निर्धारण, तकनीकी क्षमताएं या प्रतिस्पर्धी परिदृश्य।

खोज परिणामों को अंतर्दृष्टि में बदलना

जब आपको Scrapeless API से परिणाम प्राप्त होते हैं, तो आप निम्नलिखित कर सकते हैं:

• सामग्री का विश्लेषण करें — उत्पाद विवरण निकालने के लिए
• पैटर्न को समेकित करें — विभिन्न स्रोतों में सामान्य रुझानों की पहचान करें
• भावना को स्कोर करें — उपयोगकर्ता फीडबैक के आधार पर
• समय के साथ बदलावों को ट्रैक करें — जैसे-जैसे नई समीक्षाएं सामने आती हैं
  

Scrapeless आपको एक स्वचालित, दोहराने योग्य प्रक्रिया प्रदान करता है जो आपके शोध प्रयास को सरल बनाता है और उसे अधिक गहरा तथा सटीक बनाता है।

उत्पाद की विशेषताओं और तकनीकी विनिर्देशों को समझना

Scrapeless Google Search API का उपयोग करते हुए, आप निम्न क्वेरी चला सकते हैं:

• "Labubu की मूल्य निर्धारण मॉडल"
• "Labubu की विशेषताओं की सूची"
• "Labubu का प्रदर्शन परीक्षण"
• "Labubu API की विश्वसनीयता"
• "Labubu एकीकरण अनुभव"
• "Labubu विकल्पों की तुलना"

ये आपको मूल्यांकन करने में मदद करेंगी:

• उत्पाद की क्षमताएं
• तकनीकी स्थिरता
• डेवलपर टीमों के लिए एकीकरण की आसानी
  

आप तुलनात्मक क्वेरी भी चला सकते हैं जैसे:

• Labubu vs \[प्रतिस्पर्धी का नाम]

यह आपको दिखाता है कि Labubu प्रतिस्पर्धी परिदृश्य में कहां खड़ा है।

उपयोगकर्ता संतुष्टि और भावना का मूल्यांकन

तकनीकी विशिष्टताएं महत्वपूर्ण हैं — लेकिन उपयोगकर्ता फीडबैक भी उतना ही महत्वपूर्ण है।

Scrapeless आपको भावना खोज को स्वचालित करने में सक्षम बनाता है:

• "Labubu एक बेहतरीन विकल्प है"
• "Labubu की अत्यधिक सिफारिश की जाती है"
• "Labubu उपयोगकर्ता अनुभव"

ये क्वेरी निम्नलिखित स्रोतों से डेटा प्राप्त करती हैं:

• ब्लॉग
• मंच
• समीक्षा साइट्स
  

आप सकारात्मक और नकारात्मक शब्दों की गिनती करके एक बुनियादी भावना स्कोर मॉडल बना सकते हैं।

विशेषज्ञों की राय और गहन विश्लेषण खोजें

अधिक पेशेवर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए, इन जैसे क्वेरी चलाएँ:

• "Labubu विशेषज्ञ समीक्षाएं"
• "Labubu केस स्टडी"

इससे आपको पता चल सकता है:

• विश्लेषकों की राय
• व्यवसायों में कार्यान्वयन के उदाहरण
• उत्पाद गुणवत्ता का दीर्घकालिक मूल्यांकन
  

यह ग्राहक समीक्षाओं से आगे जाकर रणनीतिक मूल्य जोड़ता है।

बोनस: Labubu स्कोरिंग के लिए Python स्क्रिप्ट

आपके वर्कफ़्लो को और अधिक शक्तिशाली बनाने के लिए, हमने एक बेसिक Python स्क्रिप्ट शामिल की है जो:

• Scrapeless API के माध्यम से क्वेरी भेजती है
• सकारात्मक और नकारात्मक भावना शब्दों की गिनती करती है
• Labubu की सार्वजनिक धारणा को मापने के लिए एक स्कोर प्रदान करती है
  

आपको चाहिए होगा:

• Python 3.x — यहाँ डाउनलोड करें
• मान्य Scrapeless API टोकन — कोड में SCRAPELESS_API_TOKEN बदलें
• requests लाइब्रेरी — टर्मिनल में इंस्टॉल करें: pip install requests
  

स्क्रिप्ट चलाने के बाद, यह कंसोल आउटपुट और एक टेक्स्ट फ़ाइल जनरेट करेगा।

Python Script ( labubu_research_script.py )

import json
import requests

SCRAPELESS_API_TOKEN = "SCRAPELESS_API_TOKEN"

def search_google_with_scrapeless(query, gl="us", hl="en", google_domain="google.com", num="10"):
    """Performs a Google search using the Scrapeless API and returns the JSON response."""
    host = "api.scrapeless.com"
    url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"

    headers = {
        "x-api-token": SCRAPELESS_API_TOKEN
    }

    json_payload = json.dumps({
        "actor": "scraper.google.search",
        "input": {
            "q": query,
            "gl": gl,
            "hl": hl,
            "google_domain": google_domain,
            "start": "0",
            "num": num
        }
    })

    try:
        response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)
        response.raise_for_status()  # Raise an exception for HTTP errors
        return response.json()
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"Error during API request: {e}")
        return None

def get_result_count(query):
    search_results = search_google_with_scrapeless(query, num="1") # Only need 1 result to get total_results
    if search_results and "search_information" in search_results:
        # Scrapeless API might not have spelling_fix, so we rely on total_results
        return int(search_results["search_information"].get("total_results", 0))
    return 0

def negative_queries(product_name):
    return [
        f'"{product_name} broken"',
        f'"{product_name} defective"',
        f'"{product_name} quality issues"',
        f'"{product_name} paint chipping"',
        f'"{product_name} fragile"',
        f'"{product_name} easily damaged"',
        f'"{product_name} not as pictured"',
        f'"{product_name} disappointed with"',
        f'"{product_name} regret buying"',
        f'"{product_name} waste of money"',
    ]

def positive_queries(product_name):
    return [
        f'"{product_name} cute"',
        f'"{product_name} adorable"',
        f'"{product_name} well-made"',
        f'"{product_name} high quality"',
        f'"{product_name} great design"',
        f'"{product_name} perfect gift"',
        f'"{product_name} highly collectible"',
        f'"{product_name} worth the price"',
        f'"{product_name} love my"',
        f'"{product_name} recommended"',
    ]

def conduct_labubu_product_research_with_scoring():
    product_name = "Labubu"

    negative_markers = 0
    positive_markers = 0

    print(f"Searching for product: {product_name}\n")

    print("Negative results found:")
    negative_results_output = []
    for query in negative_queries(product_name):
        count = get_result_count(query)
        if count > 0:
            negative_markers += 1
            negative_results_output.append(f'\"{query}\": {count}')
            print(f'\"{query}\": {count}')
    if not negative_results_output:
        print("none")

    print("\nPositive results found:")
    positive_results_output = []
    for query in positive_queries(product_name):
        count = get_result_count(query)
        if count > 0:
            positive_markers += 1
            positive_results_output.append(f'\"{query}\": {count}')
            print(f'\"{query}\": {count}')
    if not positive_results_output:
        print("none")

    score = positive_markers - negative_markers

    print(f"\nNegative markers: {negative_markers}")
    print(f"Positive markers: {positive_markers}")
    print(f"Score: {score}")

    # Save the output to a file for later inclusion in the article
    with open("labubu_scoring_output.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(f"Searching for product: {product_name}\n\n")
        f.write("Negative results found:\n")
        if negative_results_output:
            f.write("\n".join(negative_results_output) + "\n")
        else:
            f.write("none\n")
        f.write("\nPositive results found:\n")
        if positive_results_output:
            f.write("\n".join(positive_results_output) + "\n")
        else:
            f.write("none\n")
        f.write(f"\nNegative markers: {negative_markers}\n")
        f.write(f"Positive markers: {positive_markers}\n")
        f.write(f"Score: {score}\n")

if __name__ == "__main__":
    conduct_labubu_product_research_with_scoring()

स्क्रिप्ट चलाना

एक बार जब आप अपना वातावरण सेट कर लें और अपना API टोकन जोड़ लें, तो टर्मिनल में स्क्रिप्ट चलाएं:

python3 labubu_research_script.py

• सभी प्री-डिफाइंड सर्च शब्दों पर लूप करें
• Scrapeless Google Search API को कॉल करें
• प्रत्येक शब्द के लिए ऑर्गेनिक परिणामों की संख्या प्रिंट करें
• परिणामों को labubu_search_results.json में सहेजें
  

कोड अवलोकन

मुख्य घटकों का संक्षिप्त विवरण:

• search_google_with_scrapeless() — Scrapeless API को क्वेरी भेजता है
• get_result_count() — परिणामों की कुल संख्या लौटाता है
• positive_queries() / negative_queries() — Labubu की भावना को परखने के लिए शब्दों को परिभाषित करता है
• conduct_labubu_product_research_with_scoring() — सभी क्वेरी चलाता है, स्कोर की गणना करता है और एक सारांश सहेजता है
  

खोज परिणाम विश्लेषण और स्कोरिंग का प्रदर्शन

निम्नलिखित स्क्रिप्ट आउटपुट का उदाहरण है (खिलौना-केंद्रित क्वेरी के साथ):

Searching for product: Labubu

Negative results found:
""Labubu broken"": 869
""Labubu defective"": 721
""Labubu not as pictured"": 29700000
""Labubu disappointed with"": 2
""Labubu waste of money"": 5

Positive results found:
""Labubu cute"": 473000
""Labubu adorable"": 44900
""Labubu well-made"": 5
""Labubu high quality"": 17700
""Labubu perfect gift"": 3130
""Labubu worth the price"": 2430
""Labubu love my"": 4570
""Labubu recommended"": 375

Negative markers: 5
Positive markers: 8
Score: 3

• कीवर्ड प्रभाव को वेट करें
• स्निपेट्स पर भावना विश्लेषण लागू करें
• परिणामों की श्रेणी बनाएं और क्लस्टर करें
  

Scrapeless के साथ इन जांचों को स्वचालित करने से, आप वास्तविक समय में उत्पाद धारणा की निगरानी कर सकते हैं — जो उत्पाद और मार्केटिंग टीमों के लिए महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष

उत्पाद अनुसंधान को मैनुअल और अव्यवस्थित नहीं होना चाहिए। Scrapeless के साथ, आप:

• डेटा संग्रह को स्वचालित करें
• सटीक रूप से वही जानकारी लक्षित करें जिसकी आपको आवश्यकता है
• बाज़ार भावना पर रीयल-टाइम में अद्यतित रहें
  

🧪 अपना स्वयं का उत्पाद अनुसंधान वर्कफ़्लो बनाना शुरू करें: Scrapeless Google Search API