Google SERP API：如何使用 Talordata 擷取 Google 搜尋結果

Google 搜尋結果很適合用於 SEO research、competitor tracking、market monitoring 和 AI workflows。

你可能需要收集：

• organic result titles

• URLs

• snippets

• ranking positions

• domains

• related questions

• ads

• local or shopping results

• SERP features

你可以用 browser automation 直接抓 Google，但通常會遇到 page rendering、layout changes、blocks、CAPTCHA challenges 和 parsing logic 等問題。

Google SERP API 會讓流程更乾淨。你只要傳入 query、location、language 和 device，就能得到 structured search data，後續可以存入資料庫、分析平台，或傳給 AI workflow。

Talordata SERP API 用於取得 Google 和其他主要搜尋引擎的 real-time structured search results，支援 JSON / HTML response formats 和 geo-targeted SERP data，也支援 Google、Bing、Yandex、DuckDuckGo。

我們要做什麼？

這篇會建立一個小型 Python script：

Search query
→ Talordata SERP API
→ Google organic results
→ Clean title, URL, snippet, domain, position
→ Export results to CSV

適合用於：

• SEO rank tracking

• competitor monitoring

• content research

• AI agent source discovery

• RAG workflows

• market research dashboards

• search result archiving

Step 1：準備 API Key

建立 Talordata 帳號，並從 dashboard 取得 SERP API key。

Talordata 產品頁說明，新使用者可獲得 1,000 free API responses，SERP API pricing 採 response-based 方案。

把 API key 存成 environment variable。

export TALORDATA_API_KEY="your_api_key_here"

Windows PowerShell：

$env:TALORDATA_API_KEY="your_api_key_here"

安裝 Python package：

pip install requests

Step 2：發送 Google SERP Request

Talordata examples 使用 SERP endpoint，並透過 engine、q、location、num 等參數處理搜尋 workflow。Google SERP example 中也提到常見參數包含 q、gl、hl、device、num 和 start。

下面是一個基本 Python request：

import os
import requests


TALORDATA_API_KEY = os.getenv("TALORDATA_API_KEY")
TALORDATA_ENDPOINT = "https://api.talordata.com/v1/serp"


def search_google(query, location="United States", language="en", country="us"):
    if not TALORDATA_API_KEY:
        raise RuntimeError("Missing TALORDATA_API_KEY environment variable")

    payload = {
        "engine": "google",
        "q": query,
        "location": location,
        "hl": language,
        "gl": country,
        "num": 10
    }

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TALORDATA_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    response = requests.post(
        TALORDATA_ENDPOINT,
        json=payload,
        headers=headers,
        timeout=30
    )

    response.raise_for_status()
    return response.json()

實際 endpoint 或 authentication method 可能取決於你的 Talordata dashboard 設定。如果 dashboard 顯示不同 endpoint，請以帳號中的 endpoint 為準。

Step 3：提取 Organic Results

Google SERP response 可能包含很多區塊，例如 organic results、ads、related questions、maps、knowledge panels 等。

這篇先從 organic results 開始。

from urllib.parse import urlparse


def clean_text(value):
    if not value:
        return ""
    return " ".join(str(value).split())


def get_domain(url):
    if not url:
        return ""

    parsed = urlparse(url)
    return parsed.netloc.replace("www.", "")


def extract_organic_results(serp_json, query):
    organic_results = serp_json.get("organic_results", [])
    rows = []

    for index, item in enumerate(organic_results, start=1):
        url = item.get("link") or item.get("url") or ""

        rows.append({
            "query": query,
            "position": item.get("position") or item.get("rank") or index,
            "title": clean_text(item.get("title")),
            "url": url,
            "domain": get_domain(url),
            "snippet": clean_text(item.get("snippet") or item.get("description"))
        })

    return rows

Talordata 的 SEO use case page 將 organic search data 描述為包含 ranking positions、titles、URLs、snippets 和 ranking changes，這些也是多數 SEO workflow 最需要的欄位。

Step 4：匯出結果到 CSV

CSV 適合 quick checks、content research 和簡單 rank tracking。

import csv


CSV_COLUMNS = [
    "query",
    "position",
    "title",
    "url",
    "domain",
    "snippet"
]


def export_to_csv(rows, filename="google_serp_results.csv"):
    if not rows:
        print("No organic results found.")
        return

    with open(filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=CSV_COLUMNS)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)

    print(f"Exported {len(rows)} results to {filename}")

完整 Python 示例

import os
import csv
import requests

from urllib.parse import urlparse


TALORDATA_API_KEY = os.getenv("TALORDATA_API_KEY")
TALORDATA_ENDPOINT = "https://api.talordata.com/v1/serp"

CSV_COLUMNS = [
    "query",
    "position",
    "title",
    "url",
    "domain",
    "snippet"
]


def clean_text(value):
    if not value:
        return ""
    return " ".join(str(value).split())


def get_domain(url):
    if not url:
        return ""

    parsed = urlparse(url)
    return parsed.netloc.replace("www.", "")


def search_google(query, location="United States", language="en", country="us"):
    if not TALORDATA_API_KEY:
        raise RuntimeError("Missing TALORDATA_API_KEY environment variable")

    payload = {
        "engine": "google",
        "q": query,
        "location": location,
        "hl": language,
        "gl": country,
        "num": 10
    }

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TALORDATA_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    response = requests.post(
        TALORDATA_ENDPOINT,
        json=payload,
        headers=headers,
        timeout=30
    )

    response.raise_for_status()
    return response.json()


def extract_organic_results(serp_json, query):
    organic_results = serp_json.get("organic_results", [])
    rows = []

    for index, item in enumerate(organic_results, start=1):
        url = item.get("link") or item.get("url") or ""

        rows.append({
            "query": query,
            "position": item.get("position") or item.get("rank") or index,
            "title": clean_text(item.get("title")),
            "url": url,
            "domain": get_domain(url),
            "snippet": clean_text(item.get("snippet") or item.get("description"))
        })

    return rows


def export_to_csv(rows, filename="google_serp_results.csv"):
    if not rows:
        print("No organic results found.")
        return

    with open(filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=CSV_COLUMNS)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)

    print(f"Exported {len(rows)} results to {filename}")


if __name__ == "__main__":
    query = "best project management software"

    serp_json = search_google(
        query=query,
        location="United States",
        language="en",
        country="us"
    )

    rows = extract_organic_results(serp_json, query)
    export_to_csv(rows)

執行後會得到：

google_serp_results.csv

Example Output

CSV 可能像這樣：

query,position,title,url,domain,snippet
best project management software,1,Example Title,https://example.com,example.com,Short search snippet...
best project management software,2,Another Result,https://example.org,example.org,Another snippet...

接下來可以把結果送到 database、Google Sheets、Notion、Slack 或 AI workflow。

常用參數

多數 Google SERP scraping workflow 會用到這些參數：

location、gl 和 hl 要特別注意。Google results 會因 country、city、language 和 device 有明顯差異。

常見使用場景

SEO rank tracking

定期跑同一組 keywords，保存 ranking position、domain、title、URL 和 snippet，再比較變化。

Competitor monitoring

追蹤哪些 competitor domains 出現在 top 10，也可以監測 title、snippet 和 landing page 的變化。

Content research

收集某個 topic 的 top-ranking pages，按 page type、domain、title pattern 和 search intent 分組。

AI and RAG workflows

把 Google SERP results 當成 discovery layer。SERP API 找到 current URLs 和 snippets，你的應用再抓取 full pages、切分 content，最後把選中的文字傳給 LLM。

Talordata 產品頁也將 AI search and agent integration 列為 real-time SERP data 的使用場景，包括 RAG pipelines 和 AI agents。

Best Practices

開發階段保留 raw responses，方便 debug missing fields。

先 normalize 再存儲，不要讓 dashboard 直接依賴 raw API response。

保存 timestamps。Search results 會變，production 中每條 row 都應該有 collection time。

分離 discovery 和 page extraction。SERP data 告訴你什麼正在排名，full-page extraction 才告訴你頁面實際寫了什麼。

遵守合規要求。Talordata 說明其 SERP API 是圍繞 publicly available search-result data 設計，但使用者仍應確認自己的使用方式符合 applicable laws、search engine terms 和 internal compliance rules。

FAQ

可以用 Python 擷取 Google Search results 嗎？

可以。你可以用 Python 搭配 Google SERP API 發送 query，並取得 structured results。使用 Talordata 時，可以請求 Google results，然後提取 organic titles、URLs、snippets 和 ranking positions。

為什麼不用手動抓取 Google？

手動抓取通常需要處理 page rendering、anti-bot checks、changing HTML 和 parsing。Talordata 返回 structured SERP data，讓你把精力放在 analysis 和 automation 上。

Google SERP results 可以收集哪些資料？

常見資料包括 title、URL、snippet、ranking position、domain、ads、related questions、local results 和其他 SERP features，具體取決於 search type。

可以把 Google SERP API results 匯出為 CSV 嗎？

可以。收到 SERP API 的 JSON 後，可以 normalize organic results，然後用 Python 內建的 csv module 寫入 CSV。

可以用於 AI agents 或 RAG 嗎？

可以。Google SERP data 可以作為 AI agents 和 RAG workflows 的 live discovery layer。可以先用 SERP results 找到 current URLs，再根據需要抓取和處理頁面內容。