يختلف الترتيب باختلاف السوق — الكلمة المفتاحية نفسها قد تُظهر نتائج مختلفة تمامًا في الولايات المتحدة والبرازيل وألمانيا. تتيح لك واجهة بحث Google مع معامل دولة تتبّع كل سوق بدقة. إليك الطريقة مع serp.cheap.
معامل gl
يحدّد gl Google أي دولة تستعلم عنها، باستخدام النطاق الصحيح واللغة الإقليمية:
import requests
def rank_in(keyword, domain, gl):
data = requests.post("https://api.serp.cheap/v1/search",
headers={"X-API-Key": "YOUR_KEY"},
json={"q": keyword, "gl": gl}).json()
for r in data["organic"]:
if domain in r["link"]:
return r["position"]
return None
for market in ["us", "gb", "de", "br"]:
print(market, rank_in("running shoes", "nike.com", market))الدول المدعومة
us, br, gb, de, fr, es, it, mx, ca, au, jp, nl — 12 سوقًا، لكل منها نطاق Google واللغة الصحيحان. أضِف hl لتجاوز لغة العرض داخل دولة (مثل نتائج بالفرنسية في كندا).
النية على مستوى المدينة
تجري serp.cheap التوطين على مستوى الدولة. للنية على مستوى المدينة أو الحي، ضمّن الموقع في الاستعلام — "emergency plumber austin tx" — وثبّت gl على الدولة. هذا يلتقط نتائج SERP ذات النية المحلية لتلك العبارة.
بناء لوحة معلومات متعدّدة الأسواق
كرّر قائمة كلماتك المفتاحية عبر قيم gl وخزّن (date, keyword, market, position). أصبح لديك الآن متتبّع ترتيب مراعٍ للموقع — راجع بناء متتبّع ترتيب في Python لنمط التخزين والجدولة.
التكلفة
طلب واحد لكل كلمة مفتاحية لكل سوق. 50 كلمة مفتاحية × 4 أسواق يوميًا = 200 طلب ≈ $0.12/day جديدة، وأقل مع نتائج التخزين المؤقت.