Международная миграционная статистика публикуется с большой задержкой, которая может достигать нескольких лет. Эта проблема не позволяет исследователям осуществлять своевременный анализ миграционных потоков. В статье рассматривается метод прогнозирования международной миграции на основе поисковых запросов в сети Интернет на примере потоков из России в Германию в период 2011-2020 гг. Для анализа применяли показатели Росстата, статистического офиса Германии и ОЭСР. Предложенный в работе подход позволяет получать оценки миграционной динамики фактически без задержки во времени. Более того, в некоторых случаях возможно предсказывать миграционные события до фактического переезда, что может быть также использовано для прогнозирования других экономических индикаторов. Для построения необходимых оценок в работе были разработаны и применены методы, позволяющие увеличить частотность исходных наблюдений, а также получить краткосрочные ежемесячные прогнозы. Для получения множества поисковых запросов по миграционной тематике использовали NLP- подходы. Были оценены параметры линейной регрессии, построенной на основе данных о частоте использования поисковых запросов Google Trends, связанных с миграционными намерениями. В отличие от модели сезонных авторегрессионных интегрированных скользящих средних (SARIMA), предложенный подход позволяет учитывать структурные сдвиги и шоки в текущих процессах, отраженные в поисковых запросах в Интернете, и дает возможность получать краткосрочные прогнозы миграции в режиме реального времени (наукастинг). Описанные методы можно использовать как при исследовании других пар стран, так и для оценки других статистических показателей.