Die 5 besten Google Maps Scraper APIs im Jahr 2026: Getestet und gerankt
Um den besten Scraper für Google Maps (Google) zu finden, haben wir die führenden Anbieter (Apify, Oxylabs, Octoparse und SerpApi) anhand von jeweils 100 Suchanfragen verglichen. Wir testeten 10 Kategorien und analysierten 4.000 Unternehmenseinträge.
Wir haben außerdem Telefonnummern und Bewertungen überprüft, um sicherzustellen, dass die Daten tatsächlich für Ihre Leadgenerierung nützlich sind. Dieser Vergleich zeigt, welches Tool am zuverlässigsten öffentliche Daten aus der Praxis erfasst.
Google Karten-Scraping: Benchmark-Ergebnisse & Vergleich
Wir haben gemessen, wie viele Datenpunkte die Tools erfassen können und wie häufig sie Fehler verursachen. Im Folgenden finden Sie einen Vergleich der Erfolgsraten und Latenzzeiten der einzelnen Tools. Dieser Leitfaden hilft Ihnen, den zuverlässigsten Google-Karten-Scraper für Ihr Projekt zu finden.
Geschwindigkeitsvergleich: Wie schnell können sie schaben?
Datentiefe: Wie viele Details können Sie abrufen?
Zuverlässigkeit: Erfolgsquoten der einzelnen Schaber
Vor- und Nachteile der besten Google Karten-Scraper
Bright Data bietet eine Google Maps Scraper API, die Google Maps „Ort“-URLs akzeptiert und Daten von jeder angegebenen Unternehmensseite abruft.
Der Kartendaten-Scraper Google verfügt über eine Einstellung für ein Zeitlimit von Tagen, um aktuelle Daten wie Rezensionen der letzten 18 oder 9 Tage zu erfassen. Sie können zwischen synchronem und asynchronem Scraper-Modus wählen. Im synchronen Modus bleibt der Browser geöffnet, und die Daten werden unmittelbar nach Abschluss des Vorgangs bereitgestellt.
Die Maps-Scraper-API Oxylabs' Google ist mit einer Antwortzeit von 5 Sekunden eine schnelle Option und damit die zweitschnellste in der Liste. Sie hat eine Erfolgsquote von 91 %. Allerdings bietet sie nur 8 Datenfelder – die wenigsten im Vergleich. Das bedeutet, dass sie nur grundlegende Informationen erfasst. Wenn Sie schnell einfache Daten benötigen und keine vielen Details brauchen, ist Oxylabs eine gute Wahl.
Es eignet sich gut als schneller Kartenextraktor für einfache Aufgaben. Sie können es zur schnellen Leadgenerierung nutzen, wenn Sie nur grundlegende öffentliche Daten benötigen. Beispielsweise findet es schnell Firmennamen und Adressen für Ihre Liste. 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 – nahezu sofort. Wie Apify hat es eine Erfolgsquote von 100 % und ist daher sehr stabil. Es bietet 27 Datenfelder, die für die meisten gängigen Anforderungen ausreichen. Dieses Tool ist die beste Wahl für Nutzer, die Daten sehr schnell benötigen und einen zuverlässigen Service wünschen.
Für jeden Entwickler, der eine Live-App erstellt, ist dies eine hervorragende Google Maps API. Sie können Ihren Nutzern sofort Suchergebnisse liefern und dabei öffentliche Daten wie Orts-IDs oder Standorte anzeigen. Auch zur schnellen Kundengewinnung ist sie bestens geeignet, wenn es mal schnell gehen muss. Benötigen Sie eine zuverlässige Methode, um ohne Verzögerung Suchergebnisse von Google Maps abzurufen? Dann ist Serpapi die optimale Wahl für Ihr Projekt.
Die Maps Scraper API ist ein äußerst zuverlässiges Tool zum Scrapen von Kartendaten. Unsere Benchmarks ergaben eine Erfolgsquote von 100 %, d. h. sie funktioniert stets fehlerfrei. Sie bietet 42 verschiedene Datenfelder und damit eine große Informationsmenge. Obwohl die Geschwindigkeit mit 16,9 Sekunden etwas langsamer ist als bei manchen anderen APIs, ist sie eine hervorragende Wahl, wenn Sie viele Details benötigen und ein absolut zuverlässiges System wünschen.
Mit diesem Karten-Scraper (Google) benötigen Sie besonders detaillierte Informationen. Er eignet sich ideal für die Leadgenerierung, da er Kartendaten wie Telefonnummern, Website-URLs und Social-Media-Profile bereitstellt. So erstellen Sie ein umfassendes Profil Ihrer potenziellen Kunden. Dank der präzisen Datenerfassung ist er ein hervorragendes Tool für Teams, die tiefgreifende Einblicke gewinnen möchten.
Octoparse liefert mit 44 verschiedenen Datenfeldern die meisten Details. Allerdings ist es mit 108 Sekunden pro Aufgabe das langsamste Tool im Vergleich. Zudem liegt die Erfolgsquote bei nur 47 %, was bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Versuche fehlschlagen kann. Dieses Tool eignet sich am besten für Nutzer, die alle Details benötigen und denen Geschwindigkeit oder eine hohe Fehlerquote nicht so wichtig sind.
Dieses Tool eignet sich hervorragend, um Kartendaten (Google) zu extrahieren und möglichst viele Informationen wie Kundenbewertungen, Öffnungszeiten und Adressen zu erhalten. Da Sie die Daten in Excel- oder CSV-Dateien exportieren können, lassen sich viele Datenpunkte einfach organisieren. Es ist ein hilfreiches Tool für Anwender, die zusätzliche Informationen für ein Projekt benötigen und bereit sind, etwas länger auf die Ergebnisse zu warten.
Google Benchmark-Methodik für Karten-Scraper
Wir haben vier Datenanbieter (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) hinsichtlich ihrer Fähigkeit zum Scrapen von Kartendaten (Google) verglichen. Pro Anbieter führten wir 100 Abfragen in zehn verschiedenen Geschäftskategorien in New York, USA, durch.
Testparameter
- Standort: Wir haben „New York, USA“ als festen Standort für alle Anfragen verwendet.
- Kategorien (10): Wir haben Kategorien mit hohem Kundenaufkommen 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 Anfrage angefordert. Insgesamt wurde jeder Anbieter an 1.000 einzelnen Unternehmenseinträgen getestet (10 Kategorien × 10 Durchläufe × 10 Ergebnisse).
Implementierungen durch Anbieter
- Apify: Wir haben den Compass/Crawler-Google-Places-Actor im asynchronen Modus verwendet. Wir haben Suchanfragen mit Standortparametern gesendet, den Ausführungsstatus abgefragt und nach erfolgreichem Abschluss die Ergebnisse aus dem Standarddatensatz abgerufen.
- Oxylabs: Wir haben die Realtime Scraper API im synchronen Modus verwendet. Wir haben POST-Anfragen mit den Parametern source: google_maps und geo_location gesendet und auf direkte JSON-Antworten mit den extrahierten Daten gewartet.
- Octoparse: Wir verwendeten die Vorlage „Google Maps Leads Scraper“ über die Cloud Extraction API. Wir aktualisierten die Aufgabenparameter dynamisch anhand des Suchbegriffs, starteten die Extraktion, überprüften den Status und beendeten die Aufgabe vorzeitig, sobald wir die Zielanzahl an Elementen erreicht hatten, um die Geschwindigkeit effizient zu messen.
- SerpApi: Wir haben die Google Maps-Engine im synchronen Modus verwendet. Wir haben eine einzelne GET-Anfrage mit einer erstellten Abfrage („{category} in {location}“) an den Suchendpunkt gesendet und das JSON-Array local_results verarbeitet, um Ortsdaten zu extrahieren.
Messgrößen
Erfolgsraten
Wir haben drei Erfolgsstufen definiert:
- Erfolgreiche Übermittlung: Wir betrachteten eine Übermittlung als erfolgreich, wenn die API unsere erste Anfrage akzeptierte (HTTP 200/202).
- Ausführungserfolg: Wir betrachteten eine Ausführung als erfolgreich, wenn der Auftrag erfolgreich abgeschlossen wurde.
- Validierung erfolgreich: Wir haben strenge Regeln angewendet, um die Nutzbarkeit der Daten sicherzustellen. Ein Ergebnis wurde nur dann als gültig betrachtet, wenn es die folgenden Kriterien erfüllte. Die Validierungspunktzahl wurde anhand des Verhältnisses von gültigen zu insgesamt geprüften Feldern berechnet (mindestens 60 % erforderlich), wobei bestimmte Ausnahmen berücksichtigt wurden.
Pflichtfelder
Diese Felder mussten vorhanden sein und die Validierung bestehen. Fehlte eines der Felder oder war es ungültig, wurde das gesamte Ergebnis als UNGÜLTIG gekennzeichnet.
- Name: Darf keine 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 haben die Existenz dieser Felder nicht zwingend vorgeschrieben, aber falls Daten für sie zurückgegeben wurden, mussten diese gültig sein.
- Adresse: Falls vorhanden, muss es sich um eine nicht leere Zeichenkette handeln und darf nicht „N/A“ sein.
- Telefonnummer: Falls vorhanden, muss sie mindestens 5 Ziffern enthalten.
- Anzahl der Bewertungen: Falls vorhanden, muss es sich um eine nicht-negative Zahl handeln.
Wir haben diese drei Erfolgsraten entlang der gesamten Pipeline verfolgt, um Schwachstellen in jeder Phase zu identifizieren. In der abschließenden Analyse berichten wir über die Validierungserfolgsrate, die die Gesamtleistung vom API-Aufruf bis hin zu semantisch relevanten, zitationsgeprüften Inhalten misst.
Unsere Kennzahl für den Validierungserfolg erfasst die Gesamtleistung der Pipeline. Jeder Testlauf durchläuft drei aufeinanderfolgende Phasen: Einreichung, Ausführung und Validierung. Ein Testlauf, der in einer früheren Phase fehlschlägt, kann nicht in spätere Phasen übergehen und wird in der abschließenden Validierungsberechnung als fehlgeschlagener Testlauf (Punktzahl 0) gewertet.
Wenn wir beispielsweise 100 Anfragen senden:
- 96 bestandene Einreichungen (4 Fehlversuche wurden als 0 gewertet)
- Von diesen 96 wurden 91 erfolgreich ausgeführt (5 weitere Fehler wurden als 0 protokolliert).
- Von diesen 91 Daten validieren wir die zurückgegebenen Daten und berechnen individuelle Validierungswerte.
Die endgültige Validierungserfolgsrate umfasst alle Versuche: die 9 Fehlschläge (mit der Punktzahl 0 bewertet) plus die 91 validierten Ergebnisse. Wir geben den Median der Validierungspunktzahl für jede Anfrage über alle Versuche hinweg an.
Zeitmetriken:
- Gesamtzeit: Wir berechneten die mittlere Dauer (P50) von der ersten Anfrage bis zum endgültigen Datenabruf für jede Kategorie anhand von 10 Ergebnissen. Läufe mit hoher Latenz (>1800 s) wurden als Fehler gewertet.
Verfügbare Metadaten:
- Wir zählten die Anzahl der strukturierten Datenfelder, die zusammen mit dem Rohdatentext zurückgegeben wurden, einschließlich Zitaten, Links, Antworttext, Ort, Modellversion und anderen.
Statistische Strenge:
- Bootstrap-Resampling: Wir berechneten 95%-Konfidenzintervalle (KI) unter Verwendung von 10.000 Resamples.
FAQs
Google Beim Maps Scraping wird die automatisierte Extraktion öffentlich verfügbarer Daten (z. B. Firmennamen, Telefonnummern, Bewertungen, Rezensionen, Koordinaten) aus Google Suchergebnissen bezeichnet.
Google Kartendaten können zur Leadgenerierung, für lokale SEO-Audits und für Marktforschung genutzt werden.
Gängige öffentliche Datenpunkte sind Geschäftsadressen, Namen, Telefonnummern, Websites, Öffnungszeiten, Bewertungen, Kundenrezensionen und Profile in sozialen Medien.
Das Auslesen von Kartendaten (Google) kann gegen die Nutzungsbedingungen von Google verstoßen. Seien Sie vorsichtig, verwenden Sie öffentlich zugängliche Informationen und ziehen Sie die offizielle Google Maps API als konforme Alternative in Betracht.
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