数据收集

了解如何使用 Python 和 TalorData SERP API 从类似 Google 地图的搜索结果中提取商家名称、评分、评论数量、类别、地址、电话号码、网站及地点 ID。

了解哪些 Google 地图地点数据字段对本地 SEO 最为重要，包括地点 ID (Place ID)、NAP（名称、地址、电话）、类别、坐标、评分、评论、营业时间、网站、排名以及搜索上下文。

了解如何解析来自 SERP API 的自然搜索结果，包括标题、URL、摘要、排名位置、域名、查询上下文、URL 规范化以及排名变化。

了解 AI 搜索结果中值得收集的数据，包括 AI 答案、引用来源、品牌提及、竞品提及、后续问题和传统 SERP 对比。

了解如何使用 SERP API 追踪 Google AI Overview 中的品牌提及，监控 AI 摘要、引用来源、竞品提及、查询意图和 AI 搜索可见度变化。

了解如何使用 Shopping SERP 数据构建价格监控系统，通过 Python 采集商品标题、价格、商家、评分、运费信号，并导出价格快照为 CSV。

了解如何使用 SERP API 采集 Google Images 搜索结果，并用 Python 收集图片标题、缩略图、图片 URL、来源页面、域名、排名位置，最后导出为 CSV。

学习如何构建一个包含自动补全建议和“人们也问”（People Also Ask）数据的关键词研究工具。利用 Python 收集关键词灵感、问题及意图信号，并将结果导出为 CSV 格式。

了解如何使用 SERP API 从 Google Jobs 搜索结果采集职位数据，并用 Python 提取 job title、company、location、description、date、salary signals、apply links，最后导出为 CSV。