DEV Community: Felipe Moncada

#	Búsqueda	Tráfico aprox.	En las noticias
1	robo	1000+	Deia
2	alcalde de sevilla	500+	ABC
3	classement équipe de belgique de football – équipe de france de football	5000+	L'Équipe
4	luis argüello	1000+	La Vanguardia
5	urbagestion	5000+	EL PAÍS

#	Búsqueda	Tráfico aprox.	En las noticias
1	predicción	500+	Infobae
2	patricio maturana	500+	BioBioChile
3	tormenta eléctrica	10000+	Emol
4	partido amistoso	1000+	Cooperativa
5	punta arenas	2000+	EL PAÍS

#	Búsqueda	Tráfico aprox.	En las noticias
1	italia vs	5000+	RPP Noticias
2	suecia vs	2000+	SportyTrader
3	rumania - bosnia y herzegovina	1000+	SportyTrader
4	esteban lepaul	2000+	Reuters Connect
5	bélgica - francia	100000+	Diario AS

#	Búsqueda	Tráfico aprox.	En las noticias
1	visa	500+	WSJ
2	el niño	1000+	Clarin.com
3	italia vs	500+	Football Italia
4	esteban lepaul	200+	Reuters Connect
5	bélgica - francia	20000+	Diario AS

#	Búsqueda	Tráfico aprox.	En las noticias
1	venezuela	10000+	DW.com
2	ingreso	5000+	Diario Primicia
3	italia vs	500+	Football Italia
4	seguridad nacional	1000+	Granma
5	bélgica - francia	20000+	Diario AS

Qué es Google Trends y cómo comparar más de 5 palabras clave en una misma escala

Felipe Moncada — Mon, 28 Sep 2026 21:54:13 +0000

Google Trends es la herramienta gratuita de Google que muestra qué tan buscado es un tema a lo largo del tiempo y en cada lugar: país, departamento o estado y ciudad. Los valores van de 0 a 100, donde 100 es el momento de mayor interés dentro de lo que estás mirando. Es de las herramientas más útiles para investigación de palabras clave (SEO), estudios de mercado, e-commerce y planeación de contenido.

Pero tiene dos límites que frustran a cualquiera que la use en serio:

Solo compara 5 palabras clave a la vez.
Las comparaciones separadas no se pueden cruzar. Cada gráfica se normaliza a su propio máximo, así que un "50" en una gráfica no significa lo mismo que un "50" en otra.

Si necesitas ordenar 20 marcas, 50 productos o 200 palabras clave por interés de búsqueda, este es un problema real. Aquí va la técnica que usan los analistas y cómo automatizarla.

El truco: un término ancla

Elige una palabra ancla con popularidad media y estable.
Divide el resto de palabras en grupos de 4 y consulta cada grupo junto con el ancla (ancla + 4 = 5, el límite de Google).
En cada grupo el ancla sale con un valor distinto, porque cada gráfica tiene su propio máximo. Calcula un factor de escala por grupo para que la línea del ancla coincida con la del primer grupo: factor_grupo = suma(ancla en el grupo 1) / suma(ancla en este grupo)
Multiplica todos los valores del grupo por su factor. Así todos los grupos quedan en la escala del ancla.
Vuelve a normalizar todo a 0–100 con el máximo global.

Ejemplo: el interés real es ancla = 10, X = 40, Y = 20.

Grupo 1 (ancla, X): Google muestra ancla = 25 y X = 100.
Grupo 2 (ancla, Y): Google muestra ancla = 50 y Y = 100.
Factor del grupo 2 = 25 / 50 = 0,5, así que Y pasa a 50.
Resultado final: X = 100, Y = 50, ancla = 25, exactamente la proporción real 40 : 20 : 10.

Consejo de precisión: Google redondea a números enteros. Si el ancla es muy pequeña en un grupo (1 o 2), los valores de ese grupo quedan imprecisos. Elige un ancla que no sea ni dominante ni insignificante.

Hacerlo sin programar

Empaqueté esta técnica en una herramienta en la nube en Apify, Google Trends API & Scraper. Activas Compare terms, pegas todas las palabras clave que quieras, eliges uno o varios países (México, Colombia, Argentina, España…) y te devuelve todas las palabras en una sola escala 0–100, más una tabla lista para Excel. Si Google bloquea las consultas (el famoso error 429 de pytrends), reintenta con otra IP residencial.

Ejemplo: comparar tiendas en línea en varios países de Latinoamérica, con fechas en español.

{
  "searchTerms": ["mercado libre", "amazon", "temu", "shein", "falabella", "walmart"],
  "compareTerms": true,
  "geos": ["MX", "CO", "AR", "CL"],
  "timeRange": "today 12-m",
  "language": "es-419"
}

Hacerlo con Python

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("<TU_TOKEN_DE_APIFY>")
run = client.actor("whosandrw/google-trends-api").call(run_input={
    "searchTerms": ["mercado libre", "amazon", "temu", "shein", "falabella", "walmart"],
    "compareTerms": True, "geo": "MX", "timeRange": "today 12-m", "language": "es-419",
})
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    if item["type"] == "interestOverTimeComparable":
        promedio = sum(p["value"] for p in item["data"]) / len(item["data"])
        print(f'{item["term"]:<14} {promedio:5.1f}')

Una sola escala, todas las palabras clave y todos los países que necesites. En la página de la herramienta hay una guía completa en español.

Google Trending Searches Today in 10 Countries (Sep 28, 2026)

Felipe Moncada — Mon, 28 Sep 2026 21:46:54 +0000

What people are searching on Google right now: the top Google Trends trending searches in 10 countries on September 28, 2026, with approximate search traffic and the news behind each one.

United States

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	is caleb williams playing today	1000+	ESPN
2	josh allen injury	1000+	Yahoo Sports
3	rob dillingham	2000+	ESPN
4	tunisia vs botswana	2000+	Yahoo Sports
5	world labs	2000+	CNBC

United Kingdom

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	poziții echipa națională de fotbal a româniei vs echipa națională de fotbal a bosniei-herțegovina	2000+	Digi Sport
2	luke woodhouse	500+	BBC
3	bradley barcola	200+	LiveScore
4	explorer sir ranulph fiennes found	500+	The Telegraph
5	erling haaland exit rumors man city	2000+	BBC

India

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	france	200+	Goal.com
2	dow jones	1000+	CNBC
3	sebastiano esposito	200+	Goal.com
4	pio esposito	500+	La Gazzetta dello Sport
5	one ui 9 s25 ultra	5000+	Samsung Global Newsroom

Brazil

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	américa-mg x juventude	1000+	ge
2	mcdonald's	1000+	SouBH
3	adriana birolli	500+	Globo
4	ibovespa	1000+	InfoMoney
5	breaking bad	1000+	Folha de S.Paulo

Mexico

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	tormenta rachel	2000+	El Comentario
2	crimen	1000+	Reforma
3	impuesto	2000+	XEVA
4	suecia vs	2000+	Yahoo
5	italia vs	2000+	Mediotiempo

Colombia

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	cotización	20000+	El Espectador
2	federico gutiérrez	500+	El Espectador
3	euclides torres	500+	Caracol Radio
4	combate	5000+	Caracol Radio
5	manifestación	2000+	BBC

Spain

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	luis argüello	1000+	La Vanguardia
2	urbagestion	5000+	EL PAÍS
3	leire diez	20000+	EL PAÍS
4	gerard piqué	1000+	SPORT
5	jackie chan	500+	Hindustan Times

Argentina

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	libertad - olimpia	1000+	TyC Sports
2	gobierno	1000+	Infobae
3	asignación universal por hijo	20000+	[Página
4	primera división	5000+	La Voz del Pueblo
5	oscar e. bosetti	1000+	El Litoral

Germany

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	classement équipe de belgique de football – équipe de france de football	200+	L'Équipe
2	poziții echipa națională de fotbal a româniei vs echipa națională de fotbal a bosniei-herțegovina	2000+	Digi Sport
3	vietnam airlines münchen	500+	airliners.de
4	dax	500+	n-tv.de
5	ballon d'or 2026	500+	DAZN

France

#	Search	Approx. traffic	In the news
1	bixente	500+	Yahoo Actualités
2	chelles	500+	Le Parisien
3	jackie chan	500+	Hindustan Times
4	ousmane dembélé	1000+	L'Équipe
5	rayan cherki	1000+	Le Monde.fr

Data collected automatically with Google Trends API & Scraper on Apify: trending searches, interest over time, interest by region and related queries for any keyword and country, exportable to CSV. It can also compare more than 5 keywords on one scale.

How to Compare More Than 5 Keywords in Google Trends (on One Scale)

Felipe Moncada — Mon, 28 Sep 2026 21:45:59 +0000

Google Trends lets you compare at most 5 search terms. And if you run two separate comparisons, the numbers can't be combined: each chart is normalized to its own peak (0–100), so a "50" in one chart has nothing to do with a "50" in the other.

If you need to rank 20 brands, 50 product names or 200 keywords by search interest, that's a real problem. Here's the technique analysts use, and a way to automate it.

The trick: an anchor term

Pick one anchor keyword with medium, steady popularity.
Split your other keywords into groups of 4 and query each group together with the anchor (anchor + 4 = 5 terms, the Google limit).
In every group the anchor appears with a different value, because each chart has its own peak. Compute a scale factor per group so the anchor's line matches the first group: factor_group = sum(anchor in group 1) / sum(anchor in this group)
Multiply every value in the group by its factor. Now all groups are on the anchor's scale.
Re-normalize everything to 0–100 using the overall maximum.

Example: true interest is anchor = 10, X = 40, Y = 20.

Group 1 (anchor, X): Google shows anchor = 25, X = 100.
Group 2 (anchor, Y): Google shows anchor = 50, Y = 100.
Factor for group 2 = 25 / 50 = 0.5, so Y becomes 50.
Final: X = 100, Y = 50, anchor = 25, which is exactly the true 40 : 20 : 10.

Precision tip: Google rounds values to whole numbers. If your anchor is tiny in a group (say 1–2), that group's rescaled values get noisy. Choose an anchor that's neither dominant nor negligible.

Doing it without code

I packaged this into a cloud tool on Apify, Google Trends API & Scraper. Enable Compare terms, paste any number of keywords, choose one or more countries, and it returns every keyword on a single comparable 0–100 scale (plus a CSV table for Excel or Sheets). It also retries through residential proxies when Google rate-limits (the classic HTTP 429 you get with pytrends).

{
  "searchTerms": ["nike", "adidas", "puma", "new balance", "asics", "reebok", "under armour", "skechers"],
  "compareTerms": true,
  "geos": ["US", "GB", "MX"],
  "timeRange": "today 5-y"
}

Doing it in Python

from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient("<YOUR_APIFY_TOKEN>")
run = client.actor("whosandrw/google-trends-api").call(run_input={
    "searchTerms": ["nike", "adidas", "puma", "new balance", "asics", "reebok"],
    "compareTerms": True, "geo": "US", "timeRange": "today 12-m",
})
for item in client.dataset(run["defaultDatasetId"]).iterate_items():
    if item["type"] == "interestOverTimeComparable":
        avg = sum(p["value"] for p in item["data"]) / len(item["data"])
        print(f'{item["term"]:<14} {avg:5.1f}')

That's it: one scale, any number of keywords, any countries.

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Lo más buscado en Google hoy en Latinoamérica y España (28 de septiembre de 2026)

México

Colombia

Argentina

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Perú

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Qué es Google Trends y cómo comparar más de 5 palabras clave en una misma escala

El truco: un término ancla

Hacerlo sin programar

Hacerlo con Python

Google Trending Searches Today in 10 Countries (Sep 28, 2026)

United States

United Kingdom

India

Brazil

Mexico

Colombia

Spain

Argentina

Germany

France

How to Compare More Than 5 Keywords in Google Trends (on One Scale)

The trick: an anchor term

Doing it without code

Doing it in Python