Las 5 mejores Google Maps Scraper APIs: Probadas y clasificadas
Para encontrar el mejor Google Maps scraper, evaluamos a los principales proveedores de scraping web, Apify, Oxylabs, Octoparse y SerpApi, ejecutando 100 búsquedas cada uno. Probamos 10 categorías y analizamos 4.000 listados de empresas.
Google Maps resultados del benchmark de scraping
Tasa de éxito de los scrapers de Google Maps
Los datos de listados de Google Maps fueron más accesibles que las Google Maps reseñas en nuestro benchmark de scraping de reseñas. Los principales proveedores alcanzaron un 100% de éxito en los 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 Google Maps scraper
Lea la Google Maps metodología del benchmark de scraping para más detalles sobre nuestro proceso de prueba.
Ventajas y desventajas de los mejores Google Maps scrapers
Bright Data ofrece una Google Maps scraper API que acepta URLs de “Place” de Google Maps y recupera datos de cada página de empresa especificada.
El Google Maps data scraper incluye una configuración days_limit para recopilar datos recientes, como reseñas de los últimos 18 o 9 días. Puedes seleccionar el modo de scraper síncrono o asíncrono. En modo síncrono, el navegador permanece abierto y los datos se entregan inmediatamente después de que se completa la tarea.
Oxylabs’ Google Maps scraper API 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, los menos 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 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 necesitar información detallada, Oxylabs es una opción práctica.
SerpApi es la herramienta más rápida en esta prueba. Proporciona resultados en solo 0,2 segundos, casi al instante. Al igual que Apify, tiene una tasa de éxito del 100%, lo que la hace muy estable. Ofrece 27 campos de datos, suficientes para las necesidades más comunes. Esta herramienta es la mejor opción para usuarios que necesitan datos muy rápido y un servicio fiable.
Para cualquier desarrollador que esté creando una aplicación en vivo, esta es una Google Maps API muy buena. Puedes devolver instantáneamente resultados de búsqueda a tus usuarios, mostrando datos públicos como place IDs 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 opción principal para tu proyecto.
Apify Google Maps scraper API 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. Aunque su velocidad es de 16,9 segundos, más lenta que otras APIs, es una excelente opción si necesitas mucho detalle y quieres un sistema que nunca falle.
Puedes usar este Google Maps scraper cuando necesites información muy detallada. Es ideal para generación avanzada de leads porque proporciona datos de Google Maps, incluyendo números de teléfono, URLs de sitios web y perfiles de redes sociales. Esto te ayuda a construir un perfil completo de tus clientes potenciales. Debido a que recopila con precisión tantos puntos de datos, es una herramienta excelente para equipos que buscan información profunda.
Octoparse proporciona la mayor cantidad de detalles, con 44 campos de datos diferentes. Sin embargo, es la herramienta más lenta en el benchmark, tardando 108 segundos en finalizar 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 mejor para usuarios que necesitan cada detalle posible y no les importa la velocidad o las altas tasas de error.
Esta herramienta es una buena opción si deseas hacer scraping de datos de Google Maps y recuperar la mayor cantidad de información posible, como reseñas de clientes, horarios de apertura y direcciones específicas. Dado que puedes exportar los datos a archivos Excel o 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.
Google Maps scraper benchmark methodology
Evaluamos a 4 proveedores de datos (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) para evaluar su capacidad de hacer scraping de datos de Google Maps. Ejecutamos 100 consultas por proveedor en 10 categorías de negocio distintas en Nueva York, EE. UU.
Parámetros de la prueba
- Ubicación: Usamos “Nueva York, EE. UU.” como ubicación constante para todas las consultas.
- Categorías (10): Seleccionamos categorías de alto volumen, incluyendo cafetería, restaurante, gimnasio, farmacia, hotel, hospital, banco, supermercado, gasolinera y peluquería.
- Ejecuciones: Realizamos 10 repeticiones por categoría (total de 100 ejecuciones por proveedor).
- Objetivo: Solicitamos 10 resultados por consulta. En total, cada proveedor fue probado en 1.000 listados de empresas 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 la API Realtime Scraper en modo síncrono. Enviamos solicitudes POST con source: google_maps y parámetros 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 antes de tiempo 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. Realizamos una única solicitud GET al endpoint de búsqueda con una consulta construida (“{category} in {location}”) y procesamos el array local_results JSON para extraer los datos de los lugares.
Métricas de medición
Tasas de éxito
Definimos tres niveles de éxito:
- Éxito en el envío: Consideramos un envío exitoso si la API aceptó nuestra solicitud inicial (HTTP 200/202).
- Éxito en la ejecución: Consideramos una ejecución exitosa si el trabajo se completó correctamente.
- Éxito en la validación: Aplicamos un conjunto estricto de reglas para garantizar la usabilidad de los datos. Consideramos un resultado VÁLIDO solo si cumplía con los criterios a continuación. Calculamos la puntuación de validación basada en la proporción de campos válidos con respecto al total de campos verificados (mínimo 60% requerido), con anulaciones estrictas específicas.
Campos requeridos
Requerimos que estos campos existieran y pasaran la validación. Si alguno faltaba o era inválido, marcamos todo el resultado como INVÁLIDO.
- Nombre: Debe ser una cadena no vacía.
- URL: Debe ser una URL válida de Google Maps o un sitio web (que contenga “http” o “maps.google”).
Campos condicionales (deben ser válidos si están presentes)
No requerimos estrictamente que estos campos existieran, pero SI se devolvían datos para ellos, requeríamos 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.
- Recuento 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 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 con citas.
Nuestra métrica de éxito de validación captura el rendimiento del pipeline de extremo a extremo. Cada ensayo progresa a través de tres etapas secuenciales: envío, ejecución y validación. Un ensayo que falla en cualquier etapa anterior no puede pasar a etapas posteriores y se registra como un ensayo fallido (puntuación de 0) en el cálculo final de validación.
Por ejemplo, si enviamos 100 solicitudes:
- 96 superan el envío (4 fallos registrados como 0)
- De esos 96, 91 superan la ejecución (5 fallos más registrados como 0)
- De esos 91, validamos los datos devueltos y calculamos puntuaciones de validación individuales
La tasa de éxito de validación final incluye todos los ensayos: los 9 fallos (puntuados como 0) más los 91 resultados validados. Informamos la puntuación mediana de validación para cada solicitud en todos los ensayos.
Métricas de tiempo:
- Tiempo total: Calculamos la duración mediana (P50) desde la solicitud inicial hasta la recuperación final de datos para cada categoría y 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 formato, incluyendo citas, enlaces, texto de respuesta, ubicación, versión del modelo y otros.
Rigor estadístico:
- Remuestreo bootstrap: Calculamos intervalos de confianza (IC) del 95% utilizando 10.000 remuestreos.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
El scraping de Google Maps se refiere a la extracción automatizada de datos disponibles públicamente (por ejemplo, nombres de empresas, números de teléfono, valoraciones, reseñas, coordenadas) de los resultados de búsqueda de Google.
Los datos de Google Maps pueden usarse para generación de leads, auditorías locales de SEO e investigación de mercado.
Los puntos de datos públicos comunes incluyen direcciones de empresas, nombres, números de teléfono, sitios web, horarios de apertura, valoraciones, reseñas de clientes y perfiles de redes sociales.
Hacer scraping de Google Maps puede violar los Términos de Servicio de Google. Ten precaución, scrapea solo información disponible públicamente y considera la Google Maps API oficial como una alternativa conforme a las normas.
Cita esta investigación
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