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Tutorial

Cómo investigar palabras clave de Etsy con Scavio

Encuentre palabras clave de listado de Etsy de alta intención combinando SERP de Google, autocompletado de Etsy y hilos de compradores de Reddit a través de Scavio.

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Los vendedores de Etsy buscan la palabra clave adecuada para títulos y etiquetas. La investigación integrada de Etsy se limita a su función de autocompletar. Este tutorial utiliza Scavio para combinar Google SERP para resultados de Etsy, el autocompletado de Etsy a través de SERP y los hilos de compradores de Reddit para calificar la demanda de palabras clave.

Requisitos previos

  • Python 3.10+
  • Una clave API de Scavio
  • Una breve lista de palabras clave iniciales

Guia paso a paso

Paso 1: Elimina los resultados de Etsy en Google

La consulta site:etsy.com devuelve los listados de Etsy clasificados actualmente.

Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def etsy_serp(kw):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': f'site:etsy.com {kw}', 'num_results': 20})
    return r.json().get('organic_results', [])

Paso 2: Extraer sugerencias de autocompletar

El autocompletado de Google para consultas de etsy revela variantes de cola larga.

Python
def autocomplete(kw):
    r = requests.get(f'https://suggestqueries.google.com/complete/search?client=firefox&q=etsy+{kw}')
    return r.json()[1]

Paso 3: Verifique la intención del comprador de Reddit

Los hilos de r/Etsy y r/EtsyCommunity revelan lo que realmente preguntan los compradores.

Python
def reddit_intent(kw):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': kw, 'platform': 'reddit', 'subreddit': 'Etsy'})
    return r.json().get('posts', [])

Paso 4: Califique cada palabra clave

Combine la densidad SERP, el ancho de autocompletar y el volumen de Reddit en una sola puntuación.

Python
def score(kw):
    s = len(etsy_serp(kw))
    a = len(autocomplete(kw))
    r_ = len(reddit_intent(kw))
    return s * 0.5 + a * 0.3 + r_ * 0.2

Paso 5: Exportar una lista clasificada

Ordene y guarde los principales candidatos para la rotación de títulos y etiquetas.

Python
seeds = ['personalized mug', 'handmade necklace', 'digital planner']
ranked = sorted(seeds, key=score, reverse=True)
print(ranked)

Ejemplo en Python

Python
import os, requests
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def rank_etsy_keywords(seeds):
    out = []
    for kw in seeds:
        r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
            headers={'x-api-key': API_KEY},
            json={'query': f'site:etsy.com {kw}', 'num_results': 20})
        out.append((kw, len(r.json().get('organic_results', []))))
    return sorted(out, key=lambda x: -x[1])

print(rank_etsy_keywords(['personalized mug', 'handmade necklace']))

Ejemplo en JavaScript

JavaScript
const API_KEY = process.env.SCAVIO_API_KEY;
export async function rankEtsyKeywords(seeds) {
  const out = [];
  for (const kw of seeds) {
    const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
      method: 'POST',
      headers: { 'x-api-key': API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ query: `site:etsy.com ${kw}`, num_results: 20 })
    });
    const d = await r.json();
    out.push([kw, (d.organic_results || []).length]);
  }
  return out.sort((a, b) => b[1] - a[1]);
}

Salida esperada

JSON
Ranked keyword list with SERP density, autocomplete width, and Reddit volume scores. Ready for Etsy title and tag rotation.

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Preguntas frecuentes

La mayoria de los desarrolladores completan este tutorial en 15 a 30 minutos. Necesitaras una clave API de Scavio (el plan gratuito funciona) y un entorno de Python o JavaScript.

Python 3.10+. Una clave API de Scavio. Una breve lista de palabras clave iniciales. Una clave API de Scavio te da 50 creditos gratuitos al registrarte.

Si. El plan gratuito incluye 50 creditos al registrarte, mas que suficiente para completar este tutorial y crear un prototipo funcional.

Scavio tiene un paquete nativo de LangChain (langchain-scavio), un servidor MCP y una API REST simple que funciona con cualquier cliente HTTP. Este tutorial usa the raw REST API, pero puedes adaptarlo al framework que prefieras.

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