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

Google Maps Scraping-Benchmark-Ergebnisse

Erfolgsquote der Google Maps Scraper

Google Maps-Eintragsdaten waren in unserem Benchmark zum Scrapen von Bewertungen leichter zugänglich als Google Maps-Bewertungen. Spitzenanbieter erreichten 100% Erfolg bei Such- und Eintragsdaten, was deutlich über der 41%-Obergrenze liegt, die wir in unserem Google Maps-Bewertungs-Scraping-Benchmark gemessen haben, wo Bewertungsinhalte eine zusätzliche JavaScript-Ausführung erfordern und deutlich schwerer 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 Testprozess.

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 wie Bewertungen der letzten 18 oder 9 Tage zu sammeln. Sie können entweder den synchronen oder den 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 Erfolgsquote von 91 %. Allerdings liefert sie nur 8 Datenfelder, die wenigsten im Benchmark. Das bedeutet, sie sammelt nur grundlegende Informationen. Wenn Sie einfache Daten schnell benötigen und keine vielen Details brauchen, ist Oxylabs eine gute Wahl.

Es eignet sich gut als schneller Karten-Extraktor für einfache Aufgaben. Sie können es für schnelle Lead-Generierung verwenden, wenn Sie nur grundlegende öffentliche Daten benötigen. Beispielsweise kann es schnell Firmennamen 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 % und ist damit sehr stabil. Es bietet 27 Datenfelder, die für die meisten gängigen Anforderungen ausreichen. 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 sofort Suchergebnisse 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 von Google Maps ohne Verzögerung zu erhalten, ist Serpapi eine Top-Wahl für Ihr Projekt.

Apify Google Maps Scraper API ist ein sehr zuverlässiges Tool für das Google Maps Scraping. Nach unserem Benchmark hat es eine Erfolgsquote von 100 %, das heißt, es funktioniert jedes Mal ohne Fehler. Es liefert 42 verschiedene Datenfelder, was eine hohe Informationsmenge ist. Die Geschwindigkeit beträgt 16,9 Sekunden, langsamer als bei einigen anderen APIs, aber es ist eine großartige Wahl, wenn Sie viele Details benötigen und ein System möchten, das nie versagt.

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

Octoparse bietet 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 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 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 Kundenbewertungen, Öffnungszeiten und spezifische Adressen. Da Sie Daten in Excel- oder CSV-Dateien exportieren können, lassen sich viele Datenpunkte einfach 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 Abfragen pro Anbieter über 10 verschiedene Geschäftskategorien in New York, USA, durch.

Testparameter

• Standort: Wir verwendeten „New York, USA“ als konstanten Standort für alle Abfragen.
• 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 Abfrage an. Insgesamt wurde jeder Anbieter anhand von 1.000 einzelnen Unternehmenseinträgen getestet (10 Kategorien × 10 Durchläufe × 10 Ergebnisse).

Anbieterimplementierungen

• Apify: Wir verwendeten den Actor compass/crawler-google-places im asynchronen Modus. Wir übermittelten Suchanfragen mit Standortparametern, fragten den Ausführungsstatus ab und riefen die Ergebnisse nach erfolgreichem Abschluss aus dem Standarddatensatz 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 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 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-Endpunkt mit einer konstruierten Abfrage („{category} in {location}“) durch und verarbeiteten das JSON-Array local_results, um Ortsdaten zu extrahieren.

Messkennzahlen

Erfolgsquoten

Wir definierten drei Erfolgsstufen:

• Übermittlungserfolg: Eine Übermittlung galt als erfolgreich, wenn die API unsere erste Anfrage akzeptierte (HTTP 200/202).
• Ausführungserfolg: Eine Ausführung galt als erfolgreich, wenn der Auftrag erfolgreich abgeschlossen wurde.
• Validierungserfolg: Wir wendeten strenge Regeln an, um die Nutzbarkeit der Daten sicherzustellen. Ein Ergebnis galt nur dann als GÜLTIG, wenn es die unten genannten Kriterien erfüllte. Wir berechneten die Validierungsbewertung auf Basis des Verhältnisses gültiger Felder zu allen geprüften Feldern (mindestens 60 % erforderlich), mit spezifischen strengen Ausnahmen.

Pflichtfelder

Wir verlangten, 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, falls vorhanden)

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

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

Wir verfolgten diese drei Erfolgsquoten entlang der gesamten Pipeline, um Fehlerquellen in jeder Phase zu identifizieren. Für die abschließende Analyse geben wir die Validierungserfolgsquote an, die die End-to-End-Leistung vom API-Aufruf bis zu semantisch relevanten, zitatgeprüften Inhalten misst.

Unsere Kennzahl für den Validierungserfolg erfasst die End-to-End-Leistung der Pipeline. Jeder Versuch durchläuft drei aufeinanderfolgende Stufen: Übermittlung, Ausführung und Validierung. Ein Versuch, der in einer früheren Stufe scheitert, kann nicht in spätere Stufen fortgesetzt werden und wird in der endgültigen Validierungsberechnung als fehlgeschlagener Versuch (Wert 0) 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 Fehlschläge (mit 0 bewertet) plus die 91 validierten Ergebnisse. Wir geben den Median der Validierungsbewertung für jede Anfrage über alle Versuche hinweg an.

Zeitkennzahlen:

• Gesamtzeit: Wir berechneten die mediane (P50) Dauer von der ersten Anfrage bis zum endgültigen Datenabruf für jede Kategorie bei 10 Ergebnissen. Läufe mit hoher Latenz (>1800 s) wurden als Fehlschläge gewertet.

Verfügbare Metadaten:

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

Statistische Strenge:

• Bootstrap-Resampling: Wir berechneten 95%-Konfidenzintervalle (CI) unter Verwendung von 10.000 Resamples.

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FAQs

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  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{5 Beste Google Maps Scraper APIs: Getestet & Bewertet}},
  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 19. Mai 2026}
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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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