Die 5 besten 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 100 Suchanfragen für jeden durchgeführt haben. Wir testeten 10 Kategorien und analysierten 4.000 Unternehmenseinträge.

Google Maps-Scraping-Benchmark-Ergebnisse

Erfolgsquote der Google Maps-Scraper

Google Maps-Listendaten waren besser zugänglich als Google Maps-Rezensionen in unserem Rezensions-Scraping-Benchmark. Top-Anbieter erreichten 100 % Erfolg bei Such- und Listendaten, was deutlich über der Obergrenze von 41 % liegt, die wir in unserem Google Maps-Rezensions-Scraping-Benchmark verzeichnet haben, wo Rezensionsinhalte zusätzliche JavaScript-Ausführung erfordern und deutlich schwieriger zu extrahieren sind.

End-to-End-Latenzvergleich der Google Maps-Scraper

Verfügbare Metadatenfelder nach Google Maps-Scraper

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

Google Maps-Scraper: kostenlos-Testversion

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 Unternehmensseite abruft.

Der Google Maps-Datenscraper verfügt über eine days_limit-Einstellung, um aktuelle Daten wie Rezensionen aus den letzten 18 oder 9 Tagen zu sammeln. Sie können entweder den synchronen oder asynchronen Scraper-Modus wählen. Im synchronen Modus bleibt der Browser geöffnet und die Daten werden unmittelbar 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 erfasst nur grundlegende Informationen. Wenn Sie einfache Daten schnell benötigen und nicht viele Details brauchen, ist Oxylabs eine gute Wahl.

Es eignet sich gut als schneller Karten-Extraktor für einfache Aufgaben. Sie können es für die schnelle Lead-Generierung verwenden, wenn Sie nur grundlegende öffentliche Daten benötigen. Es kann zum Beispiel schnell Unternehmensnamen 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 fast sofort ist. Wie Apify hat es eine Erfolgsquote von 100 %, was es sehr stabil macht. Es bietet 27 Datenfelder, was für die meisten gängigen Anforderungen ausreicht. Dieses Tool ist die beste Option für Nutzer, die Daten sehr schnell benötigen und einen zuverlässigen Dienst wünschen.

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

Die Apify-Google Maps-Scraper-API ist ein sehr zuverlässiges Tool für das Google Maps-Scraping. Basierend auf unserem Benchmark hat sie eine Erfolgsquote von 100 %, was bedeutet, dass sie jedes Mal fehlerfrei funktioniert. Sie liefert 42 verschiedene Datenfelder, was eine hohe Informationsmenge ist. Ihre Geschwindigkeit beträgt 16.9 Sekunden.

Diesen Google-Maps-Scraper können Sie verwenden, wenn Sie sehr detaillierte Informationen benötigen. Er ist ideal für die fortgeschrittene Lead-Generierung, da er Google Maps-Daten liefert, einschließlich Telefonnummern, Website-URLs und Social-Media-Profilen. Dies hilft Ihnen, ein vollständiges Profil für Ihre potenziellen Kunden zu erstellen. Da er so viele Datenpunkte präzise erfasst, ist er ein großartiges Tool für Teams, die tiefgehende 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. Außerdem beträgt die Erfolgsquote nur 47 %, was bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Versuche fehlschlagen könnte. Dieses Tool eignet sich am besten für Nutzer, die jedes mögliche Detail benötigen und denen Geschwindigkeit oder hohe Ausfallraten egal sind.

Dieses Tool ist eine gute Wahl, wenn Sie Google Maps-Daten scrapen und so viele Informationen wie möglich abrufen möchten, z. B. Kundenrezensionen, Öffnungszeiten und genaue Adressen. Da Sie Daten in Excel- oder CSV-Dateien exportieren können, lassen sich viele Datenpunkte leicht organisieren. Es ist ein hilfreiches Tool für Nutzer, 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) einem Benchmark unterzogen, um ihre Fähigkeit zu bewerten, Google Maps-Daten zu scrapen. Wir führten 100 Anfragen pro Anbieter in 10 verschiedenen Unternehmenskategorien in New York, USA, durch.

Testparameter

• Standort: Wir haben „New York, US“ als konstanten Standort für alle Anfragen verwendet.
• Kategorien (10): Wir wählten stark frequentierte Kategorien 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 Anfrage an. Insgesamt wurde jeder Anbieter anhand von 1.000 einzelnen Unternehmenseinträgen getestet (10 Kategorien × 10 Durchläufe × 10 Ergebnisse).

Anbieter-Implementierungen

• 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 nach erfolgreichem Abschluss aus dem Standard-Dataset ab.
• Oxylabs: Wir verwendeten die Realtime Scraper API im synchronen Modus. Wir sendeten POST-Anfragen mit den Parametern source: google_maps und geo_location und warteten auf direkte JSON-Antworten mit den extrahierten Daten.
• Octoparse: Wir verwendeten die Vorlage „Google Maps Leads Scraper“ über die Cloud Extraction API. Wir aktualisierten die Aufgabenparameter dynamisch auf Basis des Suchbegriffs, starteten die Extraktionsaufgabe, fragten den Status ab und stoppten die Aufgabe vorzeitig, sobald wir die Zielanzahl an Elementen erreicht hatten, um die Geschwindigkeit effizient zu messen.
• SerpApi: Wir verwendeten die google_maps-Engine im synchronen Modus. Wir stellten eine einzelne GET-Anfrage an den Such-Endpoint mit einer konstruierten Abfrage („{category} in {location}“) und verarbeiteten das local_results-JSON-Array, um Ortsdaten zu extrahieren.

Messmetriken

Erfolgsquoten

Wir haben drei Erfolgsstufen definiert:

• 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 einen strengen Regelsatz an, um die Datenbrauchbarkeit sicherzustellen. Wir betrachteten ein Ergebnis nur dann als GÜLTIG, wenn es die unten genannten Kriterien erfüllte. Wir berechneten den Validierungswert auf Basis des Verhältnisses gültiger Felder zu allen geprüften Feldern (mindestens 60 % erforderlich), mit bestimmten strengen Überschreibungen.

Erforderliche Felder

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

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

Bedingte Felder (müssen gültig sein, falls vorhanden)

Wir haben das Vorhandensein dieser Felder nicht strikt verlangt, aber WENN für sie Daten zurückgegeben wurden, mussten diese gültig sein.

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

Wir verfolgten diese drei Erfolgsquoten über die gesamte Pipeline, um Fehlerstellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die abschließende Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis hin zu semantisch relevanten, zitationsgeprüften Inhalten misst.

Unsere Metrik für den Validierungserfolg 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 zu späteren Phasen übergehen und wird in der endgültigen Validierungsberechnung als fehlgeschlagener Versuch (Wert von 0) erfasst.

Wenn wir beispielsweise 100 Anfragen senden:

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

Die endgültige Validierungserfolgsquote umfasst alle Versuche: die 9 Fehlschläge (mit 0 bewertet) zuzüglich der 91 validierten Ergebnisse. Wir berichten den Median-Validierungswert für jede Anfrage über alle Versuche hinweg.

Zeitmetriken:

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

Verfügbare Metadaten:

• Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohtext zurückgegeben wurden, einschließlich Zitaten, Links, Antworttext, Standort, model version und anderen.

Statistische Strenge:

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

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

FAQs

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Die 5 besten Google Maps-Scraper-APIs: Getestet & Bewertet}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/google-maps-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 7. August 2026}
}

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

Folgen auf

Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, in denen sie komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse umwandelte.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten