Las 5 mejores Google Maps Scraper APIs: Probadas y clasificadas

Para encontrar el mejor scraper de Google Maps, comparamos los principales proveedores de web scraping, Apify, Oxylabs, Octoparse y SerpApi ejecutando 100 búsquedas para cada uno. Probamos 10 categorías y analizamos 4.000 listados de negocios.

Resultados del benchmark de scraping de Google Maps

Tasa de éxito de los scrapers de Google Maps

Los datos de listados de Google Maps fueron más accesibles que las reseñas de Google Maps en nuestro benchmark de scraping de reseñas. Los principales proveedores alcanzaron un 100 % de éxito en datos de búsqueda y listados, muy por encima del techo del 41 % que registramos en nuestro benchmark de scraping de reseñas de Google Maps, donde el contenido de las reseñas requiere ejecución adicional de JavaScript y es significativamente más difícil de extraer.

Comparación de latencia de extremo a extremo de los scrapers de Google Maps

Campos de metadatos disponibles por scraper de Google Maps

Lee la metodología del benchmark de scraping de Google Maps para más detalles sobre nuestro proceso de pruebas.

Prueba gratis de los scrapers de Google Maps

Pros y contras de los mejores scrapers de Google Maps

Bright Data ofrece una API de scraper de Google Maps que acepta URLs de “Place” de Google Maps y recupera datos de cada página de negocio especificada.

El scraper de datos de Google Maps incluye un ajuste days_limit para recopilar datos recientes, como reseñas de los últimos 18 o 9 días. Puedes seleccionar el modo scraper síncrono o asíncrono. En modo síncrono, el navegador permanece abierto y los datos se entregan inmediatamente después de que se completa la tarea.

La API de scraper de Google Maps de Oxylabs es una opción rápida con un tiempo de respuesta de 5 segundos, lo que la convierte en la segunda más rápida de la lista. Tiene una tasa de éxito del 91 %. Sin embargo, solo proporciona 8 campos de datos, la menor cantidad del benchmark. Esto significa que solo recopila información básica. Si necesitas datos simples rápidamente y no necesitas muchos detalles, Oxylabs es una buena opción.

Funciona bien como un extractor rápido de mapas para tareas simples. Puedes usarlo para una generación rápida de leads si solo necesitas datos públicos básicos. Por ejemplo, puede encontrar rápidamente nombres de empresas y direcciones para tu lista. Si tu objetivo es encontrar muchos clientes potenciales rápidamente sin necesidad de información detallada, Oxylabs es una opción práctica.

SerpApi es la herramienta más rápida de esta prueba. Proporciona resultados en solo 0.2 segundos, lo que es casi instantáneo. Al igual que Apify, tiene una tasa de éxito del 100 %, lo que la hace muy estable. Ofrece 27 campos de datos, suficientes para la mayoría de las necesidades comunes. Esta herramienta es la mejor opción para usuarios que necesitan datos muy rápidamente y quieren un servicio fiable.

Para cualquier desarrollador que cree una aplicación en vivo, esta es una muy buena API de Google Maps. Puedes devolver al instante resultados de búsqueda a tus usuarios, mostrando datos públicos como IDs de lugar o ubicaciones. También es útil para encontrar clientes potenciales muy rápido si tienes prisa. Si necesitas una forma estable de obtener resultados de búsqueda de Google Maps sin demora, Serpapi es una de las mejores opciones para tu proyecto.

La API de scraper de Google Maps de Apify es una herramienta muy fiable para el scraping de Google Maps. Según nuestro benchmark, tiene una tasa de éxito del 100 %, lo que significa que funciona siempre sin errores. Proporciona 42 campos de datos diferentes, una gran cantidad de información. Su velocidad es de 16.9 segundos.

Puedes usar este Google Maps scraper cuando necesites información muy detallada. Es ideal para la generación avanzada de leads porque proporciona datos de Google Maps, incluidos números de teléfono, URLs de sitios web y perfiles de redes sociales. Esto te ayuda a crear un perfil completo de tus clientes potenciales. Debido a que recopila con precisión tantos puntos de datos, es una gran herramienta para equipos que quieren información profunda.

Octoparse proporciona la mayor cantidad de detalles, con 44 campos de datos diferentes. Sin embargo, es la herramienta más lenta del benchmark, ya que tarda 108 segundos en terminar una tarea. Además, su tasa de éxito es solo del 47 %, lo que significa que más de la mitad de los intentos pueden fallar. Esta herramienta es la mejor para usuarios que necesitan todos los detalles posibles y no les importa la velocidad ni una alta tasa de fallos.

Esta herramienta es una buena opción si deseas extraer datos de Google Maps y recuperar la mayor cantidad de información posible, como reseñas de clientes, horarios de apertura y direcciones específicas. Ya que puedes exportar datos a Excel o archivos CSV, facilita la organización de muchos puntos de datos. Es una herramienta útil para usuarios que necesitan información adicional para un proyecto y están dispuestos a esperar más por los resultados.

Metodología del benchmark del scraper de Google Maps

Comparamos 4 proveedores de datos (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) para evaluar su capacidad de extraer datos de Google Maps. Ejecutamos 100 consultas por proveedor en 10 categorías de negocios distintas en New York, US.

Parámetros de la prueba

• Ubicación: Usamos “New York, US” como la ubicación constante para todas las consultas.
• Categorías (10): Seleccionamos categorías de alto volumen, incluidas cafetería, restaurante, gimnasio, farmacia, hotel, hospital, banco, supermercado, gasolinera y peluquería.
• Ejecuciones: Realizamos 10 repeticiones por categoría (total 100 ejecuciones por proveedor).
• Objetivo: Solicitamos 10 resultados por consulta. En total, cada proveedor se probó en 1.000 listados de negocios individuales (10 categorías × 10 ejecuciones × 10 resultados).

Implementaciones de los proveedores

• Apify: Usamos el Actor compass/crawler-google-places en modo asíncrono. Enviamos consultas de búsqueda con parámetros de ubicación, consultamos el estado de la ejecución y recuperamos los resultados del dataset predeterminado al completarse con éxito.
• Oxylabs: Usamos el Realtime Scraper API en modo síncrono. Enviamos peticiones POST con los parámetros source: google_maps y geo_location, esperando respuestas JSON directas con los datos extraídos.
• Octoparse: Usamos la plantilla “Google Maps Leads Scraper” a través de la API de Cloud Extraction. Actualizamos dinámicamente los parámetros de la tarea según la palabra clave de búsqueda, iniciamos la tarea de extracción, consultamos el estado y detuvimos la tarea temprano una vez que alcanzamos el número objetivo de elementos para medir la velocidad de manera eficiente.
• SerpApi: Usamos el motor google_maps en modo síncrono. Hicimos una única petición GET al endpoint de búsqueda con una consulta construida (“{category} in {location}”) y procesamos el array JSON local_results para extraer los datos de lugares.

Métricas de medición

Tasas de éxito

Definimos tres niveles de éxito:

• Éxito de envío: Considerábamos un envío exitoso si la API aceptaba nuestra solicitud inicial (HTTP 200/202).
• Éxito de ejecución: Considerábamos una ejecución exitosa si el trabajo se completaba con éxito.
• Éxito de validación: Aplicamos un conjunto estricto de reglas para garantizar la usabilidad de los datos. Considerábamos un resultado VÁLIDO solo si cumplía los criterios siguientes. Calculamos la puntuación de validación con base en la proporción de campos válidos sobre el total de campos comprobados (se requería un mínimo del 60 %), con anulaciones estrictas específicas.

Campos obligatorios

Exigíamos que estos campos existieran y superaran la validación. Si faltaba alguno o no era válido, marcábamos todo el resultado como INVÁLIDO.

• Nombre: Debe ser una cadena no vacía.
• URL: Debe ser una URL válida de Google Maps o de un sitio web (que contenga “http” o “maps.google”).

Campos condicionales (deben ser válidos si están presentes)

No exigíamos estrictamente que estos campos existieran, pero SI se devolvían datos para ellos, exigíamos que fueran válidos.

• Dirección: Si está presente, debe ser una cadena no vacía y no “N/A”.
• Número de teléfono: Si está presente, debe contener al menos 5 dígitos.
• Número de reseñas: Si está presente, debe ser un número no negativo.

Realizamos un seguimiento de estas tres tasas de éxito a lo largo del pipeline para identificar los puntos de fallo en cada etapa. Para el análisis final, informamos la tasa de éxito de validación, que mide el rendimiento de extremo a extremo desde la llamada a la API hasta el contenido semánticamente relevante y verificado por citas.

Nuestra métrica de éxito de validación captura el rendimiento del pipeline de extremo a extremo. Cada prueba avanza por tres etapas secuenciales: envío, ejecución y validación. Una prueba que falla en cualquier etapa anterior no puede pasar a las etapas posteriores y se registra como una prueba fallida (puntuación de 0) en el cálculo de validación final.

Por ejemplo, si enviamos 100 solicitudes:

• 96 superan el envío (4 fallos registrados como 0)
• De esas 96, 91 superan la ejecución (5 fallos más registrados como 0)
• De esas 91, validamos los datos devueltos y calculamos puntuaciones de validación individuales

La tasa de éxito de validación final incluye todas las pruebas: los 9 fallos (puntuados como 0) más los 91 resultados validados. Informamos la puntuación de validación mediana de cada solicitud en todas las pruebas.

Métricas de tiempo:

• Tiempo total: Calculamos la duración mediana (P50) desde la solicitud inicial hasta la recuperación final de datos para cada categoría para 10 resultados. Tratamos las ejecuciones de alta latencia (>1800s) como fallos.

Metadatos disponibles:

• Contamos el número de campos de datos estructurados devueltos junto con el texto sin procesar, incluidas citas, enlaces, texto de respuesta, ubicación, versión del model y otros.

Rigor estadístico:

• Remuestreo Bootstrap: Calculamos intervalos de confianza (IC) del 95 % utilizando 10.000 remuestreos.

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Preguntas frecuentes

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Nazlı Şipi

Investigadora de IA

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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó transformando datasets complejos en información procesable.

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