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 bewertet, indem wir für jeden 100 Suchanfragen durchgeführt haben. Wir haben 10 Kategorien getestet und 4.000 Unternehmenseinträge analysiert.

Google Maps Scraping-Benchmark-Ergebnisse

Erfolgsquote von Google Maps-Scrapern

Google Maps-Eintragsdaten waren in unserem Bewertungs-Scraping-Benchmark leichter zugänglich als Google Maps-Bewertungen. Top-Anbieter erreichten eine Erfolgsrate von 100% für Such- und Eintragsdaten, was deutlich über der 41%-Obergrenze liegt, die wir in unserem Google Maps-Bewertungs-Scraping-Benchmark verzeichnet haben, wo Bewertungsinhalte zusätzliche JavaScript-Ausführung erfordern und deutlich schwieriger zu extrahieren sind.

End-to-End-Latenzvergleich von Google Maps-Scrapern

Verfügbare Metadatenfelder nach Google Maps-Scraper

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

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 enthält eine days_limit-Einstellung, um aktuelle Daten zu sammeln, wie Bewertungen aus den letzten 18 oder 9 Tagen. Sie können entweder den synchronen oder asynchronen Scraper-Modus auswählen. 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 Erfolgsrate 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.

Es funktioniert gut als schneller Karten-Extraktor für einfache Aufgaben. Sie können es für die schnelle Lead-Generierung verwenden, wenn Sie nur grundlegende öffentliche Daten benötigen. Zum Beispiel kann es 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 fast sofort ist. Wie Apify hat es eine Erfolgsrate von 100% und ist damit sehr stabil. Es bietet 27 Datenfelder, was für die meisten gängigen Anforderungen ausreicht. 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 Suchergebnisse sofort an Ihre Benutzer zurückgeben und öffentliche Daten wie Orts-IDs oder Standorte anzeigen. Es ist auch nützlich, um sehr schnell potenzielle Kunden zu finden, wenn Sie in Eile sind. Wenn Sie eine stabile Möglichkeit benötigen, Suchergebnisse von Google Maps ohne Verzögerung zu erhalten, ist Serpapi eine Top-Wahl für Ihr Projekt.

Die Apify Google Maps-Scraper-API ist ein sehr zuverlässiges Tool für das Scraping von Google Maps. Basierend auf unserem Benchmark hat sie eine Erfolgsrate von 100%, was bedeutet, dass sie jedes Mal ohne Fehler funktioniert. Sie liefert 42 verschiedene Datenfelder, was eine hohe Informationsmenge ist. Obwohl ihre Geschwindigkeit 16,9 Sekunden beträgt, langsamer als einige andere APIs, ist sie eine großartige Wahl, wenn Sie viele Details benötigen und ein System wünschen, das niemals ausfällt.

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 einschließlich Telefonnummern, Website-URLs und Social-Media-Profilen liefert. Dies hilft Ihnen, ein vollständiges Profil für Ihre potenziellen Kunden zu erstellen. Da er so viele Datenpunkte genau sammelt, ist er 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. Außerdem beträgt seine Erfolgsrate nur 47%, was bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Versuche fehlschlagen könnten. Dieses Tool eignet sich am besten für Benutzer, die jedes mögliche Detail benötigen und sich nicht um Geschwindigkeit oder hohe Ausfallraten kümmern.

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 spezifische Adressen. Da Sie Daten in Excel- oder CSV-Dateien exportieren können, erleichtert es die Organisation vieler Datenpunkte. Es ist ein hilfreiches Tool für Benutzer, die zusätzliche Informationen für ein Projekt benötigen und bereit sind, länger auf die Ergebnisse zu warten.

Methodik des Google Maps-Scraper-Benchmarks

Wir haben 4 Datenanbieter (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) bewertet, um ihre Fähigkeit zu testen, Google Maps-Daten zu scrapen. Wir haben 100 Suchanfragen pro Anbieter über 10 verschiedene Geschäftskategorien in New York, USA, ausgeführt.

Testparameter

• Standort: Wir haben „New York, USA“ als konstanten Standort für alle Suchanfragen verwendet.
• Kategorien (10): Wir haben stark frequentierte Kategorien ausgewählt, darunter Café, Restaurant, Fitnessstudio, Apotheke, Hotel, Krankenhaus, Bank, Supermarkt, Tankstelle und Friseursalon.
• Durchläufe: Wir haben 10 Wiederholungen pro Kategorie durchgeführt (insgesamt 100 Durchläufe pro Anbieter).
• Ziel: Wir haben 10 Ergebnisse pro Suchanfrage angefordert. Insgesamt wurde jeder Anbieter an 1.000 einzelnen Unternehmenseinträgen getestet (10 Kategorien × 10 Durchläufe × 10 Ergebnisse).

Anbieterimplementierungen

• Apify: Wir haben den compass/crawler-google-places-Actor im asynchronen Modus verwendet. Wir übermittelten Suchanfragen mit Standortparametern, fragten den Ausführungsstatus ab und riefen die Ergebnisse nach erfolgreichem Abschluss aus dem Standard-Datensatz ab.
• Oxylabs: Wir haben die Realtime Scraper API im synchronen Modus verwendet. Wir sendeten POST-Anfragen mit den Parametern source: google_maps und geo_location und warteten auf direkte JSON-Antworten mit den gescrapten Daten.
• Octoparse: Wir haben die Vorlage „Google Maps Leads Scraper“ über die Cloud Extraction API verwendet. Wir aktualisierten die Aufgabenparameter dynamisch basierend auf dem Suchbegriff, starteten die Extraktionsaufgabe, fragten den Status ab und beendeten die Aufgabe vorzeitig, sobald wir unsere Zielanzahl erreicht hatten, um die Geschwindigkeit effizient zu messen.
• SerpApi: Wir haben die google_maps-Engine im synchronen Modus verwendet. Wir sendeten eine einzelne GET-Anfrage an den Such-Endpunkt mit einer konstruierten Abfrage („{Kategorie} in {Standort}“) 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 Job erfolgreich abgeschlossen wurde.
• Validierungserfolg: Wir haben eine Reihe strenger Regeln angewendet, um die Datenverwendbarkeit sicherzustellen. Ein Ergebnis galt nur dann als GÜLTIG, wenn es die folgenden Kriterien erfüllte. Die Validierungsbewertung wurde anhand des Verhältnisses von gültigen Feldern zu insgesamt geprüften Feldern berechnet (mindestens 60% erforderlich), mit spezifischen strengen Überschreibungen.

Erforderliche Felder

Wir forderten, dass diese Felder vorhanden sind und die Validierung bestehen. Wenn eines der Felder fehlte oder ungültig war, wurde das gesamte Ergebnis als UNGÜLTIG markiert.

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

Bedingte Felder (müssen gültig sein, wenn vorhanden)

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

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

Wir haben diese drei Erfolgsquoten entlang der Pipeline verfolgt, um Fehlerpunkte in jeder Phase zu identifizieren. Für die endgültige Analyse berichten wir die Validierungserfolgsquote, die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, zitiergeprüften Inhalten misst.

Unsere Validierungserfolgs-Metrik 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 als fehlgeschlagener Versuch (Punktzahl 0) in der endgültigen Validierungsberechnung erfasst.

Zum Beispiel, wenn wir 100 Anfragen senden:

• 96 bestehen die Übermittlung (4 Fehlschläge als 0 erfasst)
• Von diesen 96 bestehen 91 die Ausführung (5 weitere Fehlschläge 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) plus die 91 validierten Ergebnisse. Wir berichten den Median der Validierungswerte für jede Anfrage über alle Versuche hinweg.

Zeitmetriken:

• Gesamtzeit: Wir haben die mittlere (P50) Dauer von der ursprünglichen Anfrage bis zur endgültigen Datenabfrage für jede Kategorie für 10 Ergebnisse berechnet. Läufe mit hoher Latenz (>1800s) wurden als Fehlschläge gewertet.

Verfügbare Metadaten:

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

Statistische Genauigkeit:

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

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

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FAQs

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  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Die 5 besten Google Maps Scraper APIs: Getestet & bewertet}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/google-maps-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 2026}
}

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Vorerfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, in denen sie daran gearbeitet hat, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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