Les 5 meilleures API de scraping de cartes (991259_811) en 2026 : testées et classées

Pour identifier le meilleur outil d'extraction de données cartographiques (Google), nous avons comparé les principaux fournisseurs (Apify, Oxylabs, Octoparse et SerpApi) en effectuant 100 recherches pour chacun. Nous avons testé 10 catégories et analysé 4 000 fiches d'établissements.

Nous avons également vérifié les numéros de téléphone et les avis afin de garantir l'utilité des données pour la génération de prospects. Ce comparatif permet d'identifier l'outil le plus fiable pour la collecte de données publiques réelles.

Google Extraction de données cartographiques : Résultats et comparaison des tests de performance

Nous avons mesuré le nombre de points de données qu'ils peuvent collecter et la fréquence de leurs échecs. Vous trouverez ci-dessous une comparaison des taux de réussite et de latence de chaque outil. Ce guide vous aidera à trouver le scraper de cartes le plus fiable pour votre projet.

Comparaison de vitesse : À quelle vitesse peuvent-ils gratter ?

Niveau de détail des données : Combien de détails pouvez-vous obtenir ?

Fiabilité : Taux de réussite de chaque scraper

Avantages et inconvénients des meilleurs scrapers de cartes Google

Bright Data fournit une API de scraper Maps Google qui accepte les URL « Lieu » de Maps et récupère les données de chaque page d’entreprise spécifiée.

L'outil d'extraction de données cartographiques Google inclut une option de limite de jours pour collecter les données récentes, telles que les avis des 18 ou 9 derniers jours. Vous pouvez choisir entre le mode d'extraction synchrone et asynchrone. En mode synchrone, le navigateur reste ouvert et les données sont transmises immédiatement après la fin de la tâche.

L'API Maps scraper (Oxylabs' Google) est une option rapide avec un temps de réponse de 5 secondes, ce qui la place en deuxième position de la liste. Son taux de réussite est de 91 %. Cependant, elle ne fournit que 8 champs de données, soit le moins de ce comparatif. Cela signifie qu'elle ne collecte que des informations de base. Si vous avez besoin de données simples rapidement et que vous n'avez pas besoin de beaucoup de détails, Oxylabs est un bon choix.

Il fonctionne bien comme extracteur de cartes rapide pour les tâches simples. Vous pouvez l'utiliser pour générer rapidement des prospects si vous n'avez besoin que de données publiques de base. Par exemple, il peut trouver rapidement les noms et adresses d'entreprises pour votre liste. Si votre objectif est de trouver rapidement de nombreux clients potentiels sans avoir besoin d'informations détaillées, Oxylabs est une option pratique.

L'outil SerpApi est le plus rapide de ce test. Il fournit des résultats en seulement 0,2 seconde, soit quasiment instantanément. Tout comme Apify, il affiche un taux de réussite de 100 %, ce qui garantit sa grande stabilité. Il propose 27 champs de données, largement suffisants pour la plupart des besoins courants. Cet outil est la solution idéale pour les utilisateurs qui ont besoin de données rapidement et recherchent un service fiable.

Pour tout développeur d'application mobile, cette API de cartes (Google) est un excellent choix. Elle permet de fournir instantanément des résultats de recherche à vos utilisateurs, en affichant des données publiques telles que les identifiants ou les localisations des lieux. Elle s'avère également très utile pour trouver rapidement des clients potentiels, même en cas d'urgence. Si vous recherchez une solution fiable pour obtenir des résultats de recherche depuis Google Maps sans délai, Serpapi est la solution idéale pour votre projet.

L'API Maps Scraper (Apify Google) est un outil très fiable pour l'extraction de données de cartes (Google). D'après nos tests, elle affiche un taux de réussite de 100 %, ce qui signifie qu'elle fonctionne systématiquement sans erreur. Elle fournit 42 champs de données différents, offrant ainsi une grande quantité d'informations. Bien que sa vitesse d'exécution soit de 16,9 secondes, inférieure à celle de certaines autres API, elle constitue un excellent choix si vous avez besoin de données très détaillées et recherchez un système infaillible.

Vous pouvez utiliser cet outil d'extraction de données cartographiques (Google) lorsque vous avez besoin d'informations très détaillées. Il est idéal pour la génération de leads avancée car il fournit des données cartographiques (Google) incluant les numéros de téléphone, les URL de sites web et les profils de réseaux sociaux. Cela vous permet de constituer un profil complet de vos clients potentiels. Grâce à la précision de sa collecte de données, c'est un outil précieux pour les équipes souhaitant obtenir des analyses approfondies.

L'outil Octoparse offre le plus de détails, avec 44 champs de données différents. Cependant, c'est le plus lent du test, nécessitant 108 secondes pour exécuter une tâche. De plus, son taux de réussite n'est que de 47 %, ce qui signifie que plus de la moitié des tentatives peuvent échouer. Cet outil est idéal pour les utilisateurs qui ont besoin de tous les détails possibles et qui ne se soucient ni de la vitesse ni d'un taux d'échec élevé.

Cet outil est idéal pour extraire des données de la carte Google et récupérer un maximum d'informations, comme les avis clients, les horaires d'ouverture et les adresses précises. Grâce à l'exportation des données vers des fichiers Excel ou CSV, l'organisation de nombreuses données devient un jeu d'enfant. C'est un outil précieux pour les utilisateurs qui ont besoin d'informations complémentaires pour un projet et qui sont prêts à patienter pour obtenir les résultats.

Méthodologie d'évaluation comparative des extracteurs de cartes Google

Nous avons comparé les performances de 4 fournisseurs de données (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) afin d'évaluer leur capacité à extraire des données de Google Maps. Nous avons exécuté 100 requêtes par fournisseur, réparties sur 10 catégories d'entreprises distinctes à New York, aux États-Unis.

Paramètres de test

• Lieu : Nous avons utilisé « New York, États-Unis » comme lieu constant pour toutes les requêtes.
• Catégories (10) : Nous avons sélectionné des catégories à fort volume, notamment café, restaurant, salle de sport, pharmacie, hôtel, hôpital, banque, supermarché, station-service et salon de coiffure.
• Courses : Nous avons effectué 10 répétitions par catégorie (100 courses au total par fournisseur).
• Objectif : Nous avons demandé 10 résultats par requête. Au total, chaque fournisseur a été testé sur 1 000 fiches d’établissement individuelles (10 catégories × 10 exécutions × 10 résultats).

Implémentations du fournisseur

• Apify: Nous avons utilisé l'acteur compass/crawler-google-places en mode asynchrone. Nous avons soumis des requêtes de recherche avec des paramètres de localisation, interrogé l'état d'exécution et récupéré les résultats à partir de l'ensemble de données par défaut une fois l'opération terminée avec succès.
• Oxylabs: Nous avons utilisé l'API Realtime Scraper en mode synchrone. Nous avons envoyé des requêtes POST avec les paramètres source : google_maps et geo_location, en attendant des réponses JSON directes contenant les données extraites.
• Octoparse : Nous avons utilisé le modèle « Google Maps Leads Scraper » via l’API Cloud Extraction. Nous avons mis à jour dynamiquement les paramètres de la tâche en fonction du mot-clé de recherche, lancé l’extraction, vérifié son état et l’avons arrêtée prématurément une fois le nombre d’éléments cible atteint afin de mesurer efficacement la vitesse d’exécution.
• SerpApi: Nous avons utilisé le moteur google_maps en mode synchrone. Nous avons effectué une seule requête GET vers le point de terminaison de recherche avec une requête construite (« {category} in {location} ») et traité le tableau JSON local_results pour extraire les données de lieu.

Métriques de mesure

taux de réussite

Nous avons défini trois niveaux de réussite :

• Succès de la soumission : Nous avons considéré une soumission comme réussie si l’API acceptait notre requête initiale (HTTP 200/202).
• Succès de l'exécution : Nous avons considéré une exécution comme réussie si la tâche avait été menée à bien.
• Validation réussie : Nous avons appliqué un ensemble de règles strictes pour garantir l’utilisabilité des données. Un résultat était considéré comme VALIDE uniquement s’il répondait aux critères ci-dessous. Le score de validation a été calculé en fonction du ratio de champs valides par rapport au nombre total de champs vérifiés (minimum requis : 60 %), avec des exceptions strictes spécifiques.

Champs obligatoires

Nous exigions que ces champs existent et soient valides. Si l'un d'eux était manquant ou invalide, nous considérions le résultat entier comme INVALIDE.

• Nom : Doit être une chaîne de caractères non vide.
• URL : Doit être une URL de carte ou de site Web valide (contenant « http » ou « maps.google »).

Champs conditionnels (doivent être valides s'ils sont présents)

Nous n'exigeions pas strictement l'existence de ces champs, mais SI des données étaient renvoyées pour ceux-ci, nous exigions qu'elles soient valides.

• Adresse : si elle est présente, elle doit être une chaîne de caractères non vide et différente de « N/A ».
• Numéro de téléphone : s’il est présent, il doit comporter au moins 5 chiffres.
• Nombre d'avis : s'il est présent, il doit s'agir d'un nombre non négatif.

Nous avons suivi ces trois taux de réussite tout au long du processus afin d'identifier les points de défaillance à chaque étape. Pour l'analyse finale, nous présentons le taux de réussite de la validation, qui mesure la performance globale, de l'appel API au contenu sémantiquement pertinent et vérifié par citation.

Notre indicateur de réussite de validation mesure la performance de bout en bout du pipeline. Chaque essai se déroule en trois étapes séquentielles : soumission, exécution et validation. Un essai qui échoue à une étape antérieure ne peut pas passer aux étapes suivantes et est enregistré comme un échec (score de 0) dans le calcul final de validation.

Par exemple, si nous envoyons 100 requêtes :

• 96 soumissions réussies (4 échecs enregistrés comme 0)
• Sur ces 96, 91 réussissent l'exécution (5 échecs supplémentaires enregistrés comme 0).
• Parmi ces 91, nous validons les données renvoyées et calculons les scores de validation individuels

Le taux de validation final inclut tous les essais : les 9 échecs (score de 0) et les 91 résultats validés. Nous présentons le score de validation médian pour chaque requête, tous essais confondus.

Métriques temporelles :

• Durée totale : Nous avons calculé la durée médiane (P50) entre la requête initiale et la récupération finale des données pour chaque catégorie, sur 10 résultats. Les exécutions avec une latence élevée (> 1800 s) ont été considérées comme des échecs.

Métadonnées disponibles :

• Nous avons compté le nombre de champs de données structurées renvoyés avec le texte brut, y compris les citations, les liens, le texte de réponse, la localisation, la version du modèle et autres.

Rigueur statistique :

• Rééchantillonnage bootstrap : Nous avons calculé les intervalles de confiance (IC) à 95 % en utilisant 10 000 rééchantillonnages.

FAQ

Gulbahar Karatas

Analyste du secteur

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Gülbahar est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

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Examiné techniquement par

Nazlı Şipi

Chercheur en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle possède une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables.

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