Membaca Tren Pencarian dari RSS Google Trends dan Suggest
RSS trends.google.com per negara dan endpoint Suggest memberi sinyal topik gratis. Filter kata sendiri mengubah noise jadi ide konten.
Ringkasan
Google Trends punya RSS gratis yang bisa diambil tanpa API key, cukup ganti parameter geo untuk tiap negara. Kombinasikan dengan endpoint Suggest untuk mendapat variasi frasa long-tail, lalu filter sendiri sesuai niche blog. Angka traffic sifatnya relatif dan endpoint Suggest tak resmi, jadi simpan data mentah dan siapkan migrasi ke API resmi bila butuh skala besar.
Sore itu saya jalankan python3 tools/topics.py daily dan yang keluar bukan daftar idea, melainkan XML. Channel-nya bernama "Daily Search Trends", item pertamanya "kapal induk" dengan atribut traffic "200+" [8]. Saat itu juga saya sadar: semua alat riset tren yang berbayar intinya membaca halaman yang sama, dan halaman itu ternyata bisa dibaca langsung tanpa API key sekalipun.
RSS Google Trends: data mentah, gratis, per negara
Alamatnya trends.google.com/trending/rss?geo=ID. Ganti kodenya, ganti negaranya. Feed-nya berisi item-item tren harian lengkap dengan judul dan estimasi traffic [8]. Google menjelaskan data Trends sebagai sampel besar permintaan pencarian nyata yang dianonimkan, dikategorikan, lalu diagregasi [6]. Ada normalisasi per waktu dan lokasi, pencarian berulang dari orang yang sama dalam waktu singkat dibuang, bahkan pencarian internal dari AI Mode dan AI Overviews disaring [6]. Angka traffic di feed itu indikator popularitas, bukan volume pencarian absolut; Google sendiri menyarankan membaca skala lewat perbandingan relatif [6]. Jadi bila suatu topik "200+" sementara topik lain "2000+", yang bisa disimpulkan cuma urutan atensi, bukan jumlah pencari.
Saya cek isi feed hari itu: sebagian besar item tetap bola dan selebriti. Pemfilteran jadi pekerjaan rumah kita sendiri, dan justru di situlah nilainya.
Google Suggest untuk long-tail
Tren makro bilang apa yang naik; ia tidak bilang frasa apa yang diketik orang. Untuk itu ada endpoint suggestqueries.google.com/complete/search dengan parameter client=firefox, plus hl dan gl untuk bahasa dan negara. Endpoint ini dikenal lama di kalangan developer; parameter client itu wajib [7]. Saya panggil dengan seed "kurs dollar": responsnya JSON berisi sepuluh ekspansi seperti "kurs dollar hari ini" sampai "kurs dollar ke rupiah". Pola pertanyaan nyata pengguna, gratis, dalam hitungan ratusan milidetik.
Kombinasinya sederhana. RSS memberi topik yang sedang panas [8], Suggest menunjukkan ragam frasa yang orang ketik seputar topik itu [7], dan filter kata buatan sendiri memilah mana yang relevan dengan blog Anda. Saya tulis sebagai Python murni tanpa dependensi: satu fungsi fetch RSS, satu regex filter negatif, satu pemanggil Suggest. Total di bawah 130 baris termasuk selftest.
Batasan yang perlu diakui
Endpoint suggest ini bukan API resmi berdokumen. Ia pernah diumumkan akan dihentikan bertahun-tahun lalu, namun sampai hari ini masih merespons [7]. Bisa saja besok berubah tanpa pengumuman. Untuk sinyal harian skala kecil itu cukup; untuk kebutuhan skala besar atau produk komersial, Google kini punya Trends API resmi versi alpha yang diumumkan Juli 2025, dengan skala konsisten antar-request, riwayat 1800 hari, agregasi harian sampai tahunan, sampai geo sub-region [5]. Kalau alpha itu nanti dibuka umum, jalur RSS-plus-Suggest ini bisa dinaikkan kelas tanpa mengubah arsitektur filternya.
Satu hal yang saya pegang dari proses ini: alat riset yang mahal tidak otomatis menghasilkan keputusan lebih baik. Feed dan endpoint publik memberi sinyal yang sama, sisa energi saya tinggal dipakai untuk hal yang benar-benar menentukan, yaitu memilih angle dan menolak topik yang tidak relevan.
Satu kebiasaan kecil yang ternyata membantu: tiap kali saya nyebut angka traffic di catatan internal, saya tulis juga tanggal pembacaannya. Tanpa tanggal, angka itu nggak bisa dibandingkan dengan apa pun, dan keputusan yang dibangun di atasnya jadi nggak bisa diaudit. Enam bulan lagi, daftar tren hari ini bakal kelihatan seperti artefak dari zaman lain, dan itu wajar.
Pola scraping halaman publik yang tahan perubahan DOM pernah saya ceritakan di catatan scraping chat AI, dan pendekatan ekspansi query yang mirip dengan Suggest saya pakai juga di pencarian fulltext MariaDB.
Untuk menjalankan pola ini di cron, dua hal yang saya jaga: jeda antar permintaan biar tidak membebani, dan simpan hasil mentah ke file sebelum difilter supaya perubahan skema gampang di-trace. Fail-soft juga penting; kalau feed gagal diambil, program cukup keluar dengan daftar kosong dan coba lagi di tick berikutnya, bukan crash.