有些关键词，谷歌直接给出能够满足用户需求的产品，这时候这些关键词，即使搜索量再大，我们都需要去避开。

pacman 这个词月搜索量400万+，但是这个排第一的网站月访问量18万。 投入了800个外链资源，但只拿到了18万的月访问量，这就划不来。

效果：

根据 https://new.web.cafe/tutorial/detail/zdk6o8s393

https://new.web.cafe/tutorial/detail/fjdhxvvcsq

很抱歉不能写详细的教程，这里面他的 token 获取很折腾，我也是谷歌了很久才弄好来，脚本还可以改进，大家可以根据自己的需求改改， 这脚本的门槛在 token 获取，比较折腾。api 是免费的（相对来说）。

我发这些希望不会触及到各位大佬的利益！！！

脚本要配合下面的参考资料食用，

参考资料 https://juejin.cn/post/7297831676631466021#heading-2 https://www.youtube.com/watch?v=HXKpfGqPRy0

https://www.youtube.com/watch?v=KFICa7Ngzng

https://developers.google.com/google-ads/api/docs/start?hl=zh-cn https://github.com/googleads/google-ads-php

import requests
import json
from typing import Dict, Any
from collections import defaultdict

def get_access_token() -> str:
    """获取新的 access token"""
    token_url = "https://oauth2.googleapis.com/token"
    data = {
        # OAuth 2.0 客户端 ID
        # 用于标识你的应用程序，从 Google Cloud Console 获取
        "client_id": "xxx-xxx.apps.googleusercontent.com",
        
        # OAuth 2.0 客户端密钥
        # 用于验证你的应用程序身份，需要保密
        "client_secret": "xxx",
        
        # 刷新令牌
        # 用于获取新的访问令牌，长期有效，不会过期
        # 通过 OAuth 2.0 授权流程获得
        "refresh_token": "xxx",
        
        # 授权类型
        # 指定使用刷新令牌获取新的访问令牌
        "grant_type": "refresh_token"
    }
    
    response = requests.post(token_url, data=data)
    return response.json()["access_token"]

def analyze_search_volumes(result: Dict) -> None:
    """分析搜索量数据"""
    if "results" not in result:
        return
        
    print("\n搜索量分析:")
    print("-" * 50)
    
    for keyword_data in result["results"]:
        metrics = keyword_data["keywordIdeaMetrics"]
        keyword = keyword_data["text"]
        
        # 获取年度总搜索量
        yearly_searches = defaultdict(int)
        for volume in metrics["monthlySearchVolumes"]:
            yearly_searches[volume["year"]] += int(volume["monthlySearches"])
        
        # 打印结果
        print(f"\n关键词: {keyword}")
        print(f"平均月搜索量: {metrics['avgMonthlySearches']}")
        for year, total in yearly_searches.items():
            print(f"{year}年总搜索量: {total:,}")
        print("-" * 30)

def get_keyword_ideas(customer_id: str, keyword: str, access_token: str) -> Dict[str, Any]:
    """获取关键词建议"""
    url = f"https://googleads.googleapis.com/v18/customers/{customer_id}:generateKeywordIdeas"
    
    headers = {
        # 访问令牌
        # 用于验证 API 请求，有效期通常为 1 小时
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
        
        # Google Ads API 开发者令牌
        # 用于识别你的 Google Ads API 应用
        "developer-token": "xxxx",
        
        # Google Ads 管理员账户 ID，测经理身份ID
        # 如果要访问客户账号，需要提供管理员账号 ID 123-123-1234 类似这样，在账号的右上角的 id，
        "login-customer-id": "4176332570",
        
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    data = {
        "keyword_seed": {
            "keywords": [keyword]
        },
        "language": "languageConstants/1000",  # 英语
        "geo_target_constants": ["geoTargetConstants/2840"],  # 美国
        "keyword_plan_network": "GOOGLE_SEARCH_AND_PARTNERS"
    }
    
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

def main():
    # 获取新的 access token
    access_token = get_access_token()
    print("获取到新的 access token")
    
    # 设置参数 这里是 测经理身份ID创建的测试用户 id，
    customer_id = "1961763003"
    keyword = "seo"
    
    # 获取关键词建议
    print(f"\n获取关键词 '{keyword}' 的建议...")
    result = get_keyword_ideas(customer_id, keyword, access_token)
    
    # 分析结果
    if "error" in result:
        print("\n请求失败:")
        print(f"错误代码: {result['error'].get('code')}")
        print(f"错误信息: {result['error'].get('message')}")
        print(f"错误状态: {result['error'].get('status')}")
    else:
        analyze_search_volumes(result)

if __name__ == "__main__":
    main() 

Google Ads 关键词分析工具说明文档

功能概述

这个脚本用于通过 Google Ads API 获取关键词的搜索量数据和相关指标。它可以帮助你：

1. 获取特定关键词的搜索量数据
2. 分析关键词的竞争度
3. 查看建议出价范围
4. 获取月度和年度搜索趋势

前提条件

1. Google Ads API 认证信息

需要以下认证信息：

• client_id: OAuth 2.0 客户端 ID

  • 从 Google Cloud Console 获取
  • 用于标识你的应用程序

• client_secret: OAuth 2.0 客户端密钥

  • 与客户端 ID 配对的密钥
  • 需要妥善保管，不要泄露

• refresh_token: 刷新令牌

  • 通过 OAuth 2.0 授权流程获得
  • 长期有效，用于获取新的访问令牌

• developer-token: Google Ads API 开发者令牌

  • 用于访问 Google Ads API
  • 需要在 Google Ads 后台申请

2. Google Ads 账号信息

需要两个重要的 ID：

• login-customer-id: 管理员账户 ID

  • 位于账号右上角
  • 格式类似：417-633-2570

• customer_id: 客户账户 ID

  • 要查询数据的账户 ID

脚本结构

1. 主要函数

• get_access_token():

  • 获取新的访问令牌
  • 使用 refresh_token 交换新的 access_token

• get_keyword_ideas():

  • 调用 Google Ads API 获取关键词数据
  • 支持设置语言和地区

• analyze_search_volumes():

  • 分析搜索量数据
  • 计算年度总搜索量
  • 展示月度趋势

2. 数据维度

获取的关键词数据包括：

• 平均月搜索量
• 竞争度（低/中/高）
• 竞争指数（0-100）
• 建议出价范围
• 月度搜索量趋势

使用方法

1. 安装依赖：

pip install requests

2. 配置认证信息：

• 填写正确的 client_id 和 client_secret
• 配置有效的 refresh_token
• 设置正确的 developer-token

3. 运行脚本：

python google_keywords_raw.py

输出说明

脚本会生成一个包含以下内容的分析报告：

1. 关键词基本信息
2. 搜索量统计
3. 月度搜索趋势
4. 竞争度分析

注意事项

1. 请妥善保管所有认证信息
2. access_token 有效期通常为1小时
3. 建议使用英文关键词查询
4. API 有调用频率限制

常见问题

1. 认证失败：检查认证信息是否正确
2. 数据不完整：某些字段可能不是所有关键词都有
3. 请求限制：注意 API 调用频率限制

以上，我是睡飞，我在 6 群，大家多交流一起成长进步！！！

这个小脚本有什么用?

效果

看了 https://new.web.cafe/tutorial/detail/y347cg5g3f 然后想到的一个小办法，

简单版

pip install requests

执行 python3 xx.py

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
from typing import List

def get_suggestions(query: str) -> List[str]:
    """
    获取 Google 搜索建议
    
    Args:
        query: 搜索关键词
    
    Returns:
        包含搜索建议的字符串列表
    """
    url = "https://suggestqueries.google.com/complete/search"
    params = {
        "output": "toolbar",
        "hl": "en",
        "q": query
    }
    
    try:
        response = requests.get(url, params=params)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        
        # 解析 XML 响应
        root = ET.fromstring(response.text)
        suggestions = [suggestion.get('data') for suggestion in root.findall('.//suggestion')]
        
        return suggestions
    
    except requests.RequestException as e:
        print(f"请求出错: {e}")
        return []
    except ET.ParseError as e:
        print(f"XML 解析出错: {e}")
        return []

def main():
    # 示例使用
    query = input("请输入搜索关键词: ")
    suggestions = get_suggestions(query)
    
    print("\n搜索建议:")
    for i, suggestion in enumerate(suggestions, 1):
        print(f"{i}. {suggestion}")

if __name__ == "__main__":
    main() 

批量，复杂的版本

import requests
import xml.etree.ElementTree as ET
from typing import List, Set
from queue import Queue
from threading import Thread
import time
import os
from datetime import datetime

class SuggestionWorker:
    def __init__(self, main_keyword: str, output_dir: str = "results", num_workers: int = 2):
        """
        初始化搜索建议爬虫
        
        Args:
            main_keyword: 主要关键词，必须包含在结果中
            output_dir: 输出目录
            num_workers: 并发工作线程数
        """
        self.main_keyword = main_keyword.lower()
        self.num_workers = num_workers
        
        # 创建输出目录
        self.output_dir = output_dir
        os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
        
        # 创建带时间戳的输出文件
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
        self.output_file = os.path.join(output_dir, f"suggestions_{main_keyword}_{timestamp}.txt")
        
        # 初始化队列和集合
        self.queue = Queue()
        self.results: Set[str] = set()
        self.processed_queries: Set[str] = set()
        self.depth_map = {}  # 记录每个关键词的深度
    
    def get_suggestions(self, query: str) -> List[str]:
        """获取 Google 搜索建议"""
        url = "https://suggestqueries.google.com/complete/search"
        params = {
            "output": "toolbar",
            "hl": "en",
            "q": query
        }
        
        try:
            response = requests.get(url, params=params)
            response.raise_for_status()
            
            root = ET.fromstring(response.text)
            suggestions = [suggestion.get('data') for suggestion in root.findall('.//suggestion')]
            
            # 只保留包含主关键词的建议
            filtered_suggestions = [s for s in suggestions if self.main_keyword in s.lower()]
            return filtered_suggestions
            
        except (requests.RequestException, ET.ParseError) as e:
            print(f"处理查询 '{query}' 时出错: {e}")
            return []

    def save_suggestion(self, suggestion: str):
        """保存建议词到文件"""
        with open(self.output_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"{suggestion}\n")

    def worker(self):
        """工作线程函数"""
        while True:
            try:
                query = self.queue.get()
                if query is None:
                    break
                    
                if query in self.processed_queries:
                    self.queue.task_done()
                    continue
                    
                print(f"正在处理: {query}")
                self.processed_queries.add(query)
                suggestions = self.get_suggestions(query)
                
                # 保存新的建议并添加到队列
                for suggestion in suggestions:
                    if suggestion not in self.results:
                        self.results.add(suggestion)
                        self.save_suggestion(suggestion)
                        # 将新的建议加入队列继续扩展
                        self.queue.put(suggestion)
                
                time.sleep(1)  # 避免请求过快
                
            except Exception as e:
                print(f"处理时出错: {e}")
            finally:
                self.queue.task_done()

    def run(self):
        """运行爬虫"""
        print(f"开始收集包含 '{self.main_keyword}' 的搜索建议...")
        print(f"结果将保存到: {self.output_file}")
        
        # 清空或创建输出文件
        with open(self.output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
            f.write(f"关键词\n")  # 写入表头
            
        # 添加初始关键词
        self.queue.put(self.main_keyword)
        
        # 启动工作线程
        threads = []
        for _ in range(self.num_workers):
            t = Thread(target=self.worker)
            t.start()
            threads.append(t)
        
        # 等待队列处理完成
        self.queue.join()
        
        # 停止工作线程
        for _ in range(self.num_workers):
            self.queue.put(None)
        for t in threads:
            t.join()
        
        print(f"\n已完成! 共收集到 {len(self.results)} 个建议关键词")
        print(f"结果已保存到: {self.output_file}")

def main():
    main_keyword = input("请输入主要关键词: ").strip()
    
    crawler = SuggestionWorker(
        main_keyword=main_keyword,
        num_workers=2
    )
    
    crawler.run()

if __name__ == "__main__":
    main() 

说明文档，

Google 搜索建议爬虫

这是一个用于收集 Google 搜索建议的爬虫工具。它可以递归地获取所有包含指定关键词的搜索建议。

功能特点

• 递归获取搜索建议
• 多线程并发处理
• 自动过滤，确保结果包含主关键词
• 结果自动去重
• 实时保存到文件
• 支持断点续爬（每次运行生成新文件）

使用方法

1. 安装依赖：

3. 输入主关键词，例如 "python"

## 工作原理

程序会按以下步骤工作：

1. 输入主关键词（如 "python"）
2. 第一次获取包含主关键词的建议词，例如：
   - python programming
   - python tutorial
   - python for beginners

3. 然后对每个获取到的建议词继续搜索：
   - 用 "python programming" 继续搜索
   - 用 "python tutorial" 继续搜索
   - 用 "python for beginners" 继续搜索

4. 每次搜索都只保留包含主关键词的结果
5. 这个过程会一直持续，直到没有新的建议词

## 输出说明

- 结果保存在 `results` 目录下
- 文件名格式：`suggestions_关键词_时间戳.txt`
- 每行一个关键词
- 所有关键词都包含主关键词
- 结果自动去重

## 技术细节

- 使用 Google Suggest API
- 多线程并发（默认 2 个线程）
- 请求延迟 1 秒，避免 API 限制
- 使用队列（Queue）管理待处理关键词
- 使用集合（Set）实现结果去重

## 注意事项

1. 确保网络可以访问 Google 服务
2. 程序会一直运行到没有新的建议词
3. 可以随时中断，已处理的结果会保存在文件中
4. 每次运行会创建新的结果文件，不会覆盖旧结果

## 依赖要求

- Python 3.6+
- requests>=2.31.0

## 目录结构

. ├── google_suggest.py # 主程序 ├── requirements.txt # 依赖文件 └── results/ # 结果目录 └── suggestions_*.txt # 结果文件

## 示例运行

```bash
$ python google_suggest.py
请输入主要关键词: python
开始收集包含 'python' 的搜索建议...
正在处理: python
正在处理: python programming
正在处理: python tutorial
...
已完成! 共收集到 xxx 个建议关键词
结果已保存到: results/suggestions_python_20240321_123456.txt

以上，用 ai 搞出来的小脚本，技术大佬还可以优化下。这小脚本默认大家都会一点点编程，python，不会的复制粘贴下去运行，

不要试图把线程调大，那样会被和谐 ip 的，我叫睡飞，我在 6 群。多交流谢谢。

本人于 2025 年 2月 5 日 赴香港开卡，分享一些经验：

#中银香港 只需要香港网络+香港定位+近期通关记录就可以在线开卡了，不需要线下激活，貌似没有等待审核。

#汇丰银行 也能线上开户，但是我第一次选成了汇丰卓越（大额理财的），打电话过来问我一堆开户的问题。审核期间又不能重复申请汇丰 one 卡，所以不知道汇丰 one 卡好不好开。官方公众号有开户教程。

#天星银行（虚拟卡） 也是线上申请，半天不到就通过审核了。

#众安银行（虚拟卡） 也是线上申请，目前过了 1 天半了还没审核通过。听群友说，众安银行申请时填推荐码，审核会加快，2小时内。

#建行亚洲 可以线上申请（繁琐），但是要线下激活，而且会问一堆问题。不推荐。

#工银亚洲 虽然可以线上办理，但是最后几步让你选线下网点预约，可选时间都是 5-7 天后，所以我没办成。

总结下来就是： *中银香港、天星银行、汇丰银行（估计）线上办理很流畅，推荐优先搞这三个。

*不推荐线下办理，2 月 5 号去尖沙咀的汇丰银行，听员工说，他们 9 点上班，开户的号 10 分钟就拿完了。

*我接触过的所有银行（建行亚洲除外）的线上办理，都需要近 7 天（或者是 30 天，我忘了）的香港通关记录。通关记录在移民局 12367 小程序查询。

*去香港前提前开通漫游，打开漫游就能识别成香港网络了，不一定要连当地 wifi。（但有群友指出，用漫游查手机ip始终不是香港，换成地铁wifi后就顺利了）

*所推荐的 3 家银行，过关后再在线申请就可以。

*西九龍站附近的银行不办理开户业务。

*尖沙咀地铁站附近有很多家不同的银行，有疑问可以直接去银行问。

这个生成 ICON 的工具，做得很好，真的是为用户考虑了，月访问量20万。 https://realfavicongenerator.net/

你上传一张图片之后，他会给你预览，在各种场景下，ICON的显示效果。 点击下一步，还给你代码，告诉你在不同的框架下，代码要怎么写。

不过注意，这不是帮你从零创作一个图标，而是基于你上传的图标，帮你生成 Favicon icon 索需要的各种尺寸格式图标。

香港 Stripe + 万里汇港卡 + 万里付卡 World Card，收款不提现，直接消费万里汇余额。

使用香港 Stripe + 万里汇港卡收款的话，提现需要上传 Stripe 交易记录等，作为人民币结汇的依据，审核通过后，才有可结汇额度。

我自己只结过一笔，是机器审核的，即刻看到有小伙伴说提现多了，后续会人工审核，总之比较麻烦。

后来我申请了万里付卡 World Card，是一张支持多币种结算的 Mastercard，直接消费万里汇余额。无需提现。不过我的金额很少，一般就用于买域名或一些线上服务，目前是没问题的。

还可以绑定支付宝查看，也比较方便。支付宝搜索“万里汇”。

如果你也暂时没有别的更好的方式的话，可以试一下，希望能帮助到你！

如果你也用香港Stripe+香港银行卡海外收款美金，添加香港银行的港币账户就够了，如非必要，不要添加香港银行卡的美金账户。

如果添加了美金账户又收款美金，美金不会进行货币转换直接进入美金余额，最后提现时美金余额提现有门槛，提现费用还比港币要高（1%或最少5刀）。 如果Stripe里只有港币账户，Stripe会在收到每一笔美金的时候进行货币转换，付1%的货币转换费，就可以无门槛免费提现到银行卡中。（不确定不同银行会不会不一样，我的香港民生是免费的） 如果已经添加了美金账户，到银行账户设置的地方，把美金货币Disable掉也行。

GSC页面索引里，有一个类别是“备用网页（有适当的规范标记）”，这个是不用担心的，正常的。 GSC谷歌会把发现的一些异常给你提示出来，但并不是提示出来的，都是不好的情况。 仅仅只是谷歌发现了，就告诉你了。 对于截图这种，属于是你已经设置好了Canonical，就不用管的。

但还有另一个类别“重复网页，用户未选定规范网页”，这种是需要处理的，需要去设置 Canonical 。

我最近常用的一个功能，Similarweb关键词研究里的竞争对手分析，可以看到每一个关键词，一段时间内，各个网站的市场占比。可以清晰的看到，谁家流量起来了，谁家流量掉下去了。

谷歌搜索结果中，点击网站标题后面的三点，可以在右侧打开一个侧边栏，显示“您的搜索内容和此搜索结果”等内容。 可以得到以下信息： 1、这条结果(或者自己的网站)和搜索关键词的匹配度，也就是命中了哪些关键词 2、这条结果(或者自己的网站)和搜索关键词相关的关键词，也就是可以添加的关键词 3、这条结果(竞对网站)的更新时间 4、搜索这条结果的用户，主要分布在哪些地区 5、鼠标滑过下划线单词，有一些搜索技巧的提示