5 Beste Google Maps Scraper APIs: Getestet & Bewertet

Um den besten Google Maps Scraper zu finden, haben wir die führenden Web Scraping-Anbieter, Apify, Oxylabs, Octoparse und SerpApi getestet, indem wir jeweils 100 Suchanfragen durchführten. Wir testeten 10 Kategorien und analysierten 4.000 Unternehmenseinträge.

Google Maps Scraping Benchmark-Ergebnisse

Erfolgsquote der Google Maps Scraper

Google Maps-Eintragsdaten waren in unserem Rezensions-Scraping-Benchmark leichter zugänglich als Google Maps-Bewertungen. Spitzenanbieter erreichten eine Erfolgsquote von 100% bei Such- und Eintragsdaten, was deutlich über der Obergrenze von 41% liegt, die wir in unserem Google Maps-Bewertungs-Scraping-Benchmark verzeichneten, bei dem Bewertungsinhalte eine zusätzliche JavaScript-Ausführung erfordern und deutlich schwieriger zu extrahieren sind.

Google Maps Scraper End-to-End-Latenzvergleich

Verfügbare Metadatenfelder nach Google Maps Scraper

Lesen Sie die Google Maps Scraping-Benchmark-Methodik für weitere Details zu unserem Testverfahren.

Vor- und Nachteile der besten Google Maps Scraper

Bright Data bietet eine Google Maps Scraper-API, die Google Maps-„Place“-URLs akzeptiert und Daten von jeder angegebenen Geschäftsseite abruft.

Der Google Maps-Datenscraper enthält eine days_limit-Einstellung, um aktuelle Daten zu sammeln, wie z. B. Bewertungen der letzten 18 oder 9 Tage. Sie können zwischen dem synchronen oder asynchronen Scraper-Modus wählen. Im synchronen Modus bleibt der Browser geöffnet und die Daten werden sofort nach Abschluss der Aufgabe geliefert.

Oxylabs' Google Maps Scraper-API ist eine schnelle Option mit einer Antwortzeit von 5 Sekunden und damit die zweitschnellste auf der Liste. Sie hat eine Erfolgsquote von 91%. Allerdings liefert sie nur 8 Datenfelder, die wenigsten im Benchmark. Das bedeutet, sie sammelt nur grundlegende Informationen. Wenn Sie schnell einfache Daten benötigen und nicht viele Details brauchen, ist Oxylabs eine gute Wahl.

Sie funktioniert gut als schneller Karten-Extraktor für einfache Aufgaben. Sie können sie für die schnelle Lead-Generierung verwenden, wenn Sie nur grundlegende öffentliche Daten benötigen. Beispielsweise kann sie schnell Geschäftsnamen und Adressen für Ihre Liste finden. Wenn Ihr Ziel darin besteht, schnell viele potenzielle Kunden zu finden, ohne detaillierte Informationen zu benötigen, ist Oxylabs eine praktische Option.

SerpApi ist das schnellste Tool in diesem Test. Es liefert Ergebnisse in nur 0,2 Sekunden, was nahezu sofort ist. Wie Apify hat es eine Erfolgsquote von 100%, was es sehr stabil macht. Es bietet 27 Datenfelder, die für die meisten gängigen Anforderungen ausreichen. Dieses Tool ist die beste Option für Benutzer, die Daten sehr schnell benötigen und einen zuverlässigen Service wünschen.

Für jeden Entwickler, der eine Live-App erstellt, ist dies eine sehr gute Google Maps-API. Sie können Ihren Benutzern sofort Suchergebnisse zurückgeben und öffentliche Daten wie Orts-IDs oder Standorte anzeigen. Sie ist auch nützlich, um sehr schnell potenzielle Kunden zu finden, wenn Sie es eilig haben. Wenn Sie eine stabile Möglichkeit benötigen, Suchergebnisse von Google Maps ohne Verzögerung zu erhalten, ist Serpapi eine Top-Wahl für Ihr Projekt.

Apifys Google Maps Scraper-API ist ein sehr zuverlässiges Tool für das Google Maps-Scraping. Basierend auf unserem Benchmark hat es eine Erfolgsquote von 100%, was bedeutet, dass es jedes Mal ohne Fehler funktioniert. Es liefert 42 verschiedene Datenfelder, was eine hohe Informationsmenge darstellt. Obwohl seine Geschwindigkeit mit 16,9 Sekunden langsamer ist als bei einigen anderen APIs, ist es eine großartige Wahl, wenn Sie viele Details benötigen und ein System wollen, das nie versagt.

Sie können diesen Google Maps-Scraper verwenden, wenn Sie sehr detaillierte Informationen benötigen. Er ist ideal für die fortgeschrittene Lead-Generierung, da er Google Maps-Daten bereitstellt, einschließlich Telefonnummern, Website-URLs und Social-Media-Profilen. Dies hilft Ihnen, ein vollständiges Profil für Ihre potenziellen Kunden zu erstellen. Da es so viele Datenpunkte präzise sammelt, ist es ein großartiges Tool für Teams, die tiefe Einblicke wünschen.

Octoparse liefert die meisten Details, mit 44 verschiedenen Datenfeldern. Allerdings ist es das langsamste Tool im Benchmark und benötigt 108 Sekunden, um eine Aufgabe abzuschließen. Zudem beträgt seine Erfolgsquote nur 47%, was bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Versuche fehlschlagen könnte. Dieses Tool eignet sich am besten für Benutzer, die jedes mögliche Detail benötigen und denen Geschwindigkeit oder hohe Fehlerquoten egal sind.

Dieses Tool ist eine gute Wahl, wenn Sie Google Maps-Daten scrapen und so viele Informationen wie möglich abrufen möchten, wie z. B. Kundenbewertungen, Öffnungszeiten und genaue Adressen. Da Sie Daten in Excel- oder CSV-Dateien exportieren können, ist es einfach, viele Datenpunkte zu organisieren. Es ist ein hilfreiches Tool für Benutzer, die zusätzliche Informationen für ein Projekt benötigen und bereit sind, länger auf die Ergebnisse zu warten.

Google Maps Scraper Benchmark-Methodik

Wir haben 4 Datenanbieter (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) getestet, um ihre Fähigkeit zum Scrapen von Google Maps-Daten zu bewerten. Wir führten 100 Suchanfragen pro Anbieter über 10 verschiedene Geschäftskategorien in New York, USA, durch.

Testparameter

• Standort: Wir verwendeten „New York, US“ als konstanten Standort für alle Suchanfragen.
• Kategorien (10): Wir wählten Kategorien mit hohem Volumen aus, darunter Café, Restaurant, Fitnessstudio, Apotheke, Hotel, Krankenhaus, Bank, Supermarkt, Tankstelle und Friseursalon.
• Durchläufe: Wir führten 10 Wiederholungen pro Kategorie durch (insgesamt 100 Durchläufe pro Anbieter).
• Ziel: Wir forderten 10 Ergebnisse pro Suchanfrage an. Insgesamt wurde jeder Anbieter mit 1.000 einzelnen Unternehmenseinträgen getestet (10 Kategorien × 10 Durchläufe × 10 Ergebnisse).

Implementierungen der Anbieter

• Apify: Wir verwendeten den compass/crawler-google-places Actor im asynchronen Modus. Wir übermittelten Suchanfragen mit Standortparametern, fragten den Ausführungsstatus ab und riefen die Ergebnisse aus dem Standard-Dataset nach erfolgreichem Abschluss ab.
• Oxylabs: Wir verwendeten die Realtime Scraper API im synchronen Modus. Wir sendeten POST-Anfragen mit source: google_maps und geo_location-Parametern und warteten auf direkte JSON-Antworten mit den gescrapten Daten.
• Octoparse: Wir verwendeten die Vorlage „Google Maps Leads Scraper“ über die Cloud Extraction API. Wir aktualisierten die Aufgabenparameter dynamisch basierend auf dem Suchbegriff, starteten die Extraktionsaufgabe, fragten den Status ab und stoppten die Aufgabe vorzeitig, sobald wir unsere Zielanzahl an Einträgen erreicht hatten, um die Geschwindigkeit effizient zu messen.
• SerpApi: Wir verwendeten die google_maps-Engine im synchronen Modus. Wir führten eine einzelne GET-Anfrage an den Such-Endpoint mit einer konstruierten Suchanfrage („{category} in {location}“) durch und verarbeiteten das local_results-JSON-Array, um Ortsdaten zu extrahieren.

Messmetriken

Erfolgsquoten

Wir definierten drei Erfolgsstufen:

• Übermittlungserfolg: Wir betrachteten eine Übermittlung als erfolgreich, wenn die API unsere ursprüngliche Anfrage akzeptierte (HTTP 200/202).
• Ausführungserfolg: Wir betrachteten eine Ausführung als erfolgreich, wenn der Auftrag erfolgreich abgeschlossen wurde.
• Validierungserfolg: Wir wandten eine Reihe strenger Regeln an, um die Nutzbarkeit der Daten sicherzustellen. Wir betrachteten ein Ergebnis nur dann als GÜLTIG, wenn es die unten genannten Kriterien erfüllte. Wir berechneten die Validierungsbewertung basierend auf dem Verhältnis gültiger Felder zu den insgesamt geprüften Feldern (mindestens 60% erforderlich), mit spezifischen strengen Overrides.

Erforderliche Felder

Wir verlangten, dass diese Felder vorhanden sind und die Validierung bestehen. Wenn eines davon fehlte oder ungültig war, markierten wir das gesamte Ergebnis als UNGÜLTIG.

• Name: Muss eine nicht leere Zeichenfolge sein.
• URL: Muss eine gültige Google Maps- oder Website-URL sein (die „http“ oder „maps.google“ enthält).

Bedingte Felder (müssen gültig sein, falls vorhanden)

Wir verlangten nicht strikt, dass diese Felder vorhanden sind, aber FALLS Daten für sie zurückgegeben wurden, mussten sie gültig sein.

• Adresse: Falls vorhanden, muss eine nicht leere Zeichenfolge und nicht „N/A“ sein.
• Telefonnummer: Falls vorhanden, muss mindestens 5 Ziffern enthalten.
• Anzahl der Bewertungen: Falls vorhanden, muss eine nicht negative Zahl sein.

Wir verfolgten diese drei Erfolgsquoten über die gesamte Pipeline, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die endgültige Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, die die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, durch Zitate verifizierten Inhalten misst.

Unsere Validierungserfolgsmetrik erfasst die End-to-End-Pipeline-Leistung. Jeder Versuch durchläuft drei aufeinanderfolgende Phasen: Übermittlung, Ausführung und Validierung. Ein Versuch, der in einer früheren Phase fehlschlägt, kann nicht in spätere Phasen übergehen und wird als fehlgeschlagener Versuch (Wertung 0) in der endgültigen Validierungsberechnung erfasst.

Wenn wir beispielsweise 100 Anfragen senden:

• 96 bestehen die Übermittlung (4 Fehler als 0 erfasst)
• Von diesen 96 bestehen 91 die Ausführung (5 weitere Fehler als 0 erfasst)
• Von diesen 91 validieren wir die zurückgegebenen Daten und berechnen individuelle Validierungsbewertungen

Die endgültige Validierungserfolgsquote umfasst alle Versuche: die 9 Fehler (als 0 gewertet) plus die 91 validierten Ergebnisse. Wir berichten die mittlere Validierungsbewertung für jede Anfrage über alle Versuche hinweg.

Zeitmetriken:

• Gesamtzeit: Wir berechneten die mittlere (P50) Dauer von der ersten Anfrage bis zum endgültigen Datenabruf für jede Kategorie für 10 Ergebnisse. Durchläufe mit hoher Latenz (>1800 s) behandelten wir als Fehlschläge.

Verfügbare Metadaten:

• Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohtext zurückgegeben wurden, einschließlich Zitate, Links, Antworttext, Standort, Modellversion und anderer.

Statistische Genauigkeit:

• Bootstrap-Resampling: Wir berechneten 95%-Konfidenzintervalle (KI) mit 10.000 Resamples.

FAQs

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

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Nazlı Şipi

KI-Forscher

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie an der Umwandlung komplexer Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse gearbeitet hat.

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