5 Mejores Google Maps Scraper APIs: Probados y Clasificados

Para encontrar el mejor Google Maps scraper, evaluamos 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 Google Maps reseñas 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 prueba.

Prueba gratis de los scrapers de Google Maps

Ventajas y desventajas 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 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 la tarea se completa.

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, proporciona solo 8 campos de datos, la menor cantidad en el 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 negocios 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 en esta prueba. Proporciona resultados en solo 0.2 segundos, lo cual 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, que son suficientes para la mayoría de las necesidades comunes. Esta herramienta es la mejor opción para usuarios que necesitan datos muy rápidamente y desean un servicio confiable.

Para cualquier desarrollador que construya una aplicación en vivo, esta es una muy buena API de Google Maps. 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 ninguna demora, Serpapi es una excelente opción para tu proyecto.

La API del scraper de Google Maps de Apify es una herramienta muy confiable 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, lo cual es una gran cantidad de información. Aunque su velocidad es de 16.9 segundos, más lenta que otras APIs, es una excelente opción si necesitas muchos detalles y deseas un sistema que nunca falle.

Puedes usar este scraper de Google Maps 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 para tus clientes potenciales. Debido a que recopila con precisión tantos puntos de datos, es una gran herramienta para equipos que desean obtener información profunda.

Octoparse proporciona la mayor cantidad de detalles, con 44 campos de datos diferentes. Sin embargo, es la herramienta más lenta del benchmark, tardando 108 segundos en completar 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 fallo.

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. Dado que puedes exportar datos a archivos de 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 tiempo por los resultados.

Metodología del benchmark de scrapers de Google Maps

Evaluamos 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 Nueva York, EE. UU.

Parámetros de 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 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 la API de Realtime Scraper en modo síncrono. Enviamos solicitudes POST con los parámetros source: google_maps y geo_location, esperando respuestas JSON directas que contenían 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 anticipadamente una vez que alcanzamos nuestro 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 ("{categoría} en {ubicación}") y procesamos el array JSON de local_results para extraer los datos de lugares.

Métricas de medición

Tasas de éxito

Definimos tres niveles de éxito:

• Éxito de envío: Consideramos un envío exitoso si la API aceptó nuestra solicitud inicial (HTTP 200/202).
• Éxito de ejecución: Consideramos una ejecución exitosa si el trabajo se completó con éxito.
• Éxito de 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 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, marcábamos el resultado completo como INVÁLIDO.

• Nombre: Debe ser una cadena no vacía.
• URL: Debe ser una URL válida de Google Maps o de 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, reportamos 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 a través de tres etapas secuenciales: envío, ejecución y validación. Una prueba que falla en cualquier etapa anterior no puede avanzar a 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 pasan el envío (4 fallos registrados como 0)
• De esos 96, 91 pasan 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 todas las pruebas: los 9 fallos (puntuados como 0) más los 91 resultados validados. Reportamos la puntuación de validación mediana para 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, incluyendo citas, enlaces, texto de respuesta, ubicación, versión del modelo y otros.

Rigor estadístico:

• Remuestreo Bootstrap: Calculamos intervalos de confianza (IC) del 95% usando 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 en la transformación de conjuntos de datos complejos en información procesable.

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