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SERP APIでGoogle結果を日付でフィルターする(tbs、2026年)

最近のGoogle結果だけを取得 — 過去1時間、1日、1週間 — tbs期間フィルターで。ニュース監視、トレンド追跡、新着コンテンツ調査に最適。

2 分で読めます

デフォルトでは、Google Search APIは毎回同じ普遍的な結果を返します。ニュース、トレンド、速報トピックを追跡しているときは、最近のページだけが欲しいものです — それがまさに tbs 期間フィルターの役割です。GoogleのUIのツール → 過去1時間 / 1日 / 1週間メニューを反映しています。

tbs パラメータ

リクエストボディに qdr(query date range)の値を付けて tbs を追加します:

値期間
qdr:h過去1時間
qdr:d過去1日
qdr:w過去1週間
curl -X POST https://api.serp.cheap/v1/search \
  -H "X-API-Key: $SERP_CHEAP_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"q":"openai announcement","gl":"us","tbs":"qdr:d"}'

これはGoogleが過去1日にインデックスしたページだけを返します — 古い普遍的な記事がニュースを押しのけることはありません。

わずか数行のニュースモニター

定期的にポーリングすれば、軽量なアラートシステムになります。Pythonで書くとこうなります:

import requests, time

def recent(query, window="qdr:h"):
    r = requests.post(
        "https://api.serp.cheap/v1/search",
        headers={"X-API-Key": KEY},
        json={"q": query, "gl": "us", "tbs": window},
    )
    return r.json().get("organic", [])

seen = set()
while True:
    for hit in recent('"your brand"'):
        if hit["link"] not in seen:
            seen.add(hit["link"])
            print("NEW:", hit["title"], hit["link"])
    time.sleep(600)  # 10分ごと

qdr:h を qdr:d/qdr:w に変えれば期間を広げられます。これはブランドと競合の監視の土台です。

何に役立つか

  • ニュースとPRの監視 — 1時間以内に言及を捕捉。
  • トレンド検知 — 新着結果をAIリサーチエージェントに流し込み、今起きていることについて推論させる。
  • 新着コンテンツSEO — 何年も前に上位だった人ではなく、今週あるトピックで上位に来ているのは誰かを確認。
  • 価格と製品の変化 — 価格監視と組み合わせて、新しい掲載を素早く発見。

他のパラメータと組み合わせる

tbs は他のすべて — 国、言語、ページネーション — と重ねられます:

-d '{"q":"élections","gl":"fr","hl":"fr","tbs":"qdr:w","page":1}'

これでフランス語による、最近のフランスの結果です。パラメータ完全リファレンスと国別のローカルSEOを参照してください。

次に

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Frequently asked questions

APIから最近のGoogle結果だけを取得するには?+

tbsパラメータにqdrの値を渡します:過去1時間はqdr:h、過去1日はqdr:d、過去1週間はqdr:wです。serp.cheapでは、POST /v1/searchのJSONボディにqやglと並べて追加します。

Google検索でtbsは何を意味しますか?+

tbsはGoogleの「to be searched」パラメータです。qdr(query date range)と組み合わせると、結果を最近の期間に絞り込みます — GoogleのUIのツール配下にある「過去1時間 / 1日 / 1週間」フィルターと同じ効果です。

SERP APIで速報ニュースを監視できますか?+

はい。tbs: qdr:h を付けてPOST /v1/searchを定期的にポーリングすれば、過去1時間の結果だけが得られます — ニュースアラート、ブランド監視、トレンド検知に理想的です。

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