Pesquisa de Produto com a API de Pesquisa do Google: Uma Análise Profunda do Labubu Usando Scrapeless

Introdução

Avaliar um novo produto como o Labubu não é apenas visitar algumas páginas da web. Para uma pesquisa significativa, especialmente em decisões orientadas por dados, você precisa de profundidade, escala e capacidade de processamento estruturado das informações. É aí que entra a API avançada de pesquisa Google da Scrapeless.

Neste guia, vamos mostrar como usar os recursos do Scrapeless para realizar uma pesquisa completa de produtos, obtendo insights sobre sentimentos dos usuários, especificações técnicas, preços e muito mais.

Por que usar o Scrapeless para pesquisa de produtos?

A API de Pesquisa Google do Scrapeless permite consultar o Google Search programaticamente, retornando resultados estruturados e acionáveis. Sem precisar abrir dezenas de abas manualmente, o Scrapeless apresenta todo o conteúdo em formato JSON limpo, perfeitamente alinhado às suas consultas.

Isso é especialmente útil em pesquisas de produto, onde normalmente você precisa:

• Comparar funcionalidades dos concorrentes
• Entender a experiência real dos usuários
• Acompanhar sentimentos em comentários e fóruns
• Analisar o posicionamento do produto no mercado
  

Antes de começar

Antes de iniciar, certifique-se de que possui:

• Token API válido do Scrapeless (disponível no seu painel)
• Python 3.x instalado (ou outro ambiente de script)
• Uma lista clara de perguntas de pesquisa sobre o Labubu
  

Aqui estão alguns exemplos de consultas focadas em produto:

• "Modelo de preços do Labubu"
• "Lista de funcionalidades do Labubu"
• "Testes de desempenho do Labubu"
• "Estabilidade da API do Labubu"
• "Experiência de integração do Labubu"
• "Comparação entre Labubu e produtos alternativos"
  

Essas consultas cobrem aspectos-chave da pesquisa, seja preço, capacidades técnicas ou cenário competitivo.

Transformando resultados de busca em insights

Quando receber os resultados do Scrapeless, você poderá:

• Analisar conteúdo para extrair detalhes do produto
• Integrar padrões para identificar informações comuns em múltiplos canais
• Avaliar sentimentos para derivar uma pontuação com base no feedback dos usuários
• Rastrear mudanças para monitorar a evolução da visibilidade do produto ao longo do tempo
  

O Scrapeless oferece um processo automatizado e reutilizável, aliviando o trabalho manual e aumentando a profundidade e precisão da pesquisa.

Entendendo funcionalidades e especificações técnicas

Com a API de Pesquisa Google do Scrapeless, você pode executar buscas como:

• "Modelo de preços do Labubu"
• "Lista de funcionalidades do Labubu"
• "Testes de desempenho do Labubu"
• "Estabilidade da API do Labubu"
• "Experiência de integração do Labubu"
• "Comparação entre Labubu e produtos alternativos"
  

Isso ajuda a avaliar

• Capacidades do produto
• Estabilidade técnica
• Facilidade de integração da equipe
  

Você pode até adicionar lógica de comparação automática, como:

• Labubu vs \[nome do concorrente]
  

Isso ajuda a entender a posição do Labubu no ecossistema.

**Medição da satisfação do usuário e

tendências de sentimento**

As especificações são importantes, mas o feedback do usuário é igualmente crucial.

O Scrapeless facilita a automação de pesquisas de sentimento:

• "Labubu vale a pena comprar"
• "Labubu altamente recomendado"
• "Experiência do usuário com Labubu"
  

Essas buscas extraem informações de fontes como:

• Blogs
• Fóruns
• Sites de avaliação
  

Você pode contar a ocorrência de palavras-chave positivas e negativas para construir um modelo básico de pontuação de sentimento.

Obtendo opiniões de especialistas e análises aprofundadas

Quer uma visão mais profissional? Experimente consultas estruturadas:

• "Avaliação de especialista do Labubu"
• "Estudo de caso do Labubu"
  

Isso ajuda a descobrir:

• Feedback de analistas
• Uso real em empresas
• Avaliação de qualidade do produto a longo prazo
  

Isto fornece uma dimensão analítica mais estratégica do que apenas comentários de clientes.

Bônus: Script Python para avaliar o Labubu

Para fortalecer seu fluxo de pesquisa, oferecemos um script Python básico que pode:

• Enviar consultas para a API Scrapeless
• Contar resultados que correspondam a palavras-chave de sentimento positivo/negativo
• Retornar uma pontuação básica que reflete a percepção pública
  

Você precisa preparar:

• Instalar Python 3.x – Baixe aqui
• Um token válido da API Scrapeless – substitua SCRAPELESS_API_TOKEN no código
• Instalar a biblioteca requests – terminal: pip install requests
  

Ao executar, o script exibirá resultados no console e gerará um arquivo de resultados.

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()

Executando o script

Após configurar seu ambiente e inserir o token da API, execute no terminal:

python3 labubu_research_script.py

• Percorrer todas as palavras-chave pré-definidas
  
• Consultar a API Scrapeless Google Search
  
• Exibir o número de resultados orgânicos para cada consulta
  
• Salvar os resultados no arquivo labubu_search_results.json
  

Resumo da estrutura do código

Principais módulos:

• search_google_with_scrapeless() — envia requisição para a API Scrapeless
• get_result_count() — retorna total de resultados que correspondem à consulta
• positive_queries() / negative_queries() — definem palavras-chave para sentimento positivo/negativo do Labubu
• conduct_labubu_product_research_with_scoring() — função principal que executa a lógica de pontuação e gera relatório
  

Exemplo de pontuação dos resultados

Exemplo de saída do script para termos relacionados a brinquedos:

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

• Peso das palavras-chave
  
• Análise de sentimento nos trechos
  
• Classificação e agrupamento
  

Com o Scrapeless, a monitoração automática permite o acompanhamento em tempo real do feedback do mercado, essencial para equipes de produto e marketing.

Conclusão

Não há necessidade de depender de processos manuais demorados para pesquisas de produto. Com o Scrapeless, você pode:

• Coleta automática de dados da web
  
• Obtenção precisa das informações desejadas
  
• Monitoramento em tempo real dos sentimentos dos usuários e do mercado
  

🧪 Comece a criar seu próprio fluxo de pesquisa de produtos: Scrapeless Google Search API