5 meilleures Google Maps Scraper APIs: Testées et classées

Afin de trouver le meilleur scraper Google Maps, nous avons évalué les principaux fournisseurs de web scraping, Apify, Oxylabs, Octoparse et SerpApi, en effectuant 100 recherches pour chacun. Nous avons testé 10 catégories et analysé 4 000 fiches d'établissement.

Résultats du benchmark de scraping Google Maps

Taux de succès des scrapers Google Maps

Les données des fiches d'établissement Google Maps étaient plus accessibles que les avis Google Maps dans notre benchmark de scraping d'avis. Les meilleurs fournisseurs ont atteint 100 % de succès sur les données de recherche et de fiches, ce qui est bien au-dessus du plafond de 41 % que nous avons enregistré dans notre benchmark de scraping d'avis Google Maps, où le contenu des avis nécessite une exécution JavaScript supplémentaire et est nettement plus difficile à extraire.

Comparaison de la latence de bout en bout des scrapers Google Maps

Champs de métadonnées disponibles par scraper Google Maps

Lisez la méthodologie du benchmark de scraping Google Maps pour plus de détails sur notre processus de test.

Avantages et inconvénients des meilleurs scrapers Google Maps

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

Le scraper de données Google Maps inclut un paramètre days_limit pour collecter des données récentes, telles que les avis des 18 ou 9 derniers jours. Vous pouvez sélectionner le mode scraper synchrone ou asynchrone. En mode synchrone, le navigateur reste ouvert et les données sont fournies immédiatement une fois la tâche terminée.

L'API du scraper Google Maps d'Oxylabs est une option rapide avec un temps de réponse de 5 secondes, ce qui en fait le deuxième plus rapide de la liste. Elle a un taux de succès de 91 %. Cependant, elle ne fournit que 8 champs de données, le moins dans le benchmark. Cela signifie qu'elle ne collecte que les 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 une génération rapide de leads si vous n'avez besoin que de données publiques de base. Par exemple, il peut rapidement trouver 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.

SerpApi est l'outil le plus rapide de ce test. Il fournit des résultats en seulement 0,2 seconde, ce qui est presque instantané. Comme Apify, il a un taux de succès de 100 %, ce qui le rend très stable. Il offre 27 champs de données, ce qui est suffisant pour la plupart des besoins courants. Cet outil est la meilleure option pour les utilisateurs qui ont besoin de données très rapidement et veulent un service fiable.

Pour tout développeur créant une application en direct, c'est une très bonne API Google Maps. Vous pouvez renvoyer instantanément les résultats de recherche à vos utilisateurs, en affichant des données publiques telles que les identifiants de lieu ou les emplacements. Il est également utile pour trouver des clients potentiels très rapidement si vous êtes pressé. Si vous avez besoin d'un moyen stable d'obtenir des résultats de recherche de Google Maps sans aucun délai, Serpapi est un excellent choix pour votre projet.

L'API du scraper Google Maps d'Apify est un outil très fiable pour le scraping Google Maps. D'après notre benchmark, il a un taux de succès de 100 %, ce qui signifie qu'il fonctionne à chaque fois sans erreur. Il fournit 42 champs de données différents, ce qui représente une grande quantité d'informations. Bien que sa vitesse soit de 16,9 secondes, plus lente que certaines autres API, c'est un excellent choix si vous avez besoin de beaucoup de détails et voulez un système qui ne tombe jamais en panne.

Vous pouvez utiliser ce scraper Google Maps lorsque vous avez besoin d'informations très détaillées. Il est idéal pour la génération avancée de leads car il fournit des données Google Maps, y compris les numéros de téléphone, les URL de sites web et les profils de médias sociaux. Cela vous aide à créer un profil complet pour vos clients potentiels. Parce qu'il collecte avec précision de nombreux points de données, c'est un excellent outil pour les équipes qui souhaitent des informations approfondies.

Octoparse fournit le plus de détails, avec 44 champs de données différents. Cependant, c'est l'outil le plus lent du benchmark, prenant 108 secondes pour terminer une tâche. De plus, son taux de succès n'est que de 47 %, ce qui signifie que plus de la moitié des tentatives peuvent échouer. Cet outil convient mieux aux utilisateurs qui ont besoin de chaque détail possible et ne se soucient pas de la vitesse ou des taux d'échec élevés.

Cet outil est un bon choix si vous voulez scraper des données Google Maps et récupérer autant d'informations que possible, telles que les avis clients, les heures d'ouverture et les adresses spécifiques. Puisque vous pouvez exporter les données dans des fichiers Excel ou CSV, il est facile d'organiser de nombreux points de données. C'est un outil utile pour les utilisateurs qui ont besoin d'informations supplémentaires pour un projet et sont prêts à attendre plus longtemps les résultats.

Méthodologie du benchmark du scraper Google Maps

Nous avons évalué 4 fournisseurs de données (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) pour tester leur capacité à scraper les données Google Maps. Nous avons exécuté 100 requêtes par fournisseur dans 10 catégories d'entreprises distinctes à New York, aux États-Unis.

Paramètres du test

• Lieu : Nous avons utilisé « New York, US » comme lieu constant pour toutes les requêtes.
• Catégories (10) : Nous avons sélectionné des catégories à fort volume, y compris café, restaurant, salle de sport, pharmacie, hôtel, hôpital, banque, supermarché, station-service et salon de coiffure.
• Exécutions : Nous avons effectué 10 répétitions par catégorie (total 100 exécutions par fournisseur).
• Cible : 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 des fournisseurs

• Apify : Nous avons utilisé l'Acteur compass/crawler-google-places en mode asynchrone. Nous avons soumis des requêtes de recherche avec des paramètres de lieu, interrogé l'état de l'exécution et récupéré les résultats du dataset 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 scrapées.
• 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, démarré la tâche d'extraction, interrogé son statut, et arrêté la tâche prématurément une fois notre nombre cible d'éléments atteint, afin de mesurer efficacement la vitesse.
• 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.

Mesures de mesure

Taux de succès

Nous avons défini trois niveaux de succès :

• Succès de soumission : Nous avons considéré qu'une soumission était réussie si l'API acceptait notre requête initiale (HTTP 200/202).
• Succès d'exécution : Nous avons considéré qu'une exécution était réussie si la tâche se terminait avec succès.
• Succès de validation : Nous avons appliqué un ensemble strict de règles pour garantir l'utilisabilité des données. Nous avons considéré qu'un résultat était VALIDE uniquement s'il répondait aux critères ci-dessous. Nous avons calculé le score de validation en fonction du ratio de champs valides par rapport au nombre total de champs vérifiés (minimum 60 % requis), avec des dérogations strictes spécifiques.

Champs requis

Nous avons exigé que ces champs existent et passent la validation. Si l'un d'eux était manquant ou invalide, nous avons marqué l'ensemble du résultat comme INVALIDE.

• Nom : Doit être une chaîne non vide.
• URL : Doit être une URL Google Maps ou de site web valide (contenant « http » ou « maps.google »).

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

Nous n'avons pas strictement exigé que ces champs existent, mais SI des données étaient retournées pour eux, nous avons exigé qu'elles soient valides.

• Adresse : Si présente, doit être une chaîne non vide et pas « N/A ».
• Numéro de téléphone : Si présent, doit contenir au moins 5 chiffres.
• Nombre d'avis : Si présent, doit être un nombre non négatif.

Nous avons suivi ces trois taux de succès tout au long du pipeline pour identifier les points d'échec à chaque étape. Pour l'analyse finale, nous rapportons le taux de succès de validation, qui mesure la performance de bout en bout, de l'appel API au contenu sémantiquement pertinent et vérifié par citation.

Notre métrique de succès de validation capture la performance du pipeline de bout en bout. Chaque essai passe par 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 essai échoué (score de 0) dans le calcul final de validation.

Par exemple, si nous envoyons 100 requêtes :

• 96 passent la soumission (4 échecs enregistrés comme 0)
• Parmi ces 96, 91 passent l'exécution (5 échecs supplémentaires enregistrés comme 0)
• Parmi ces 91, nous validons les données retournées et calculons les scores de validation individuels

Le taux de succès de validation final inclut tous les essais : les 9 échecs (notés 0) plus les 91 résultats validés. Nous rapportons le score de validation médian pour chaque requête à travers tous les essais.

Mesures de temps :

• Temps total : Nous avons calculé la durée médiane (P50) de la requête initiale à la récupération finale des données pour chaque catégorie pour 10 résultats. Nous avons traité les exécutions à haute latence (>1800s) comme des échecs.

Métadonnées disponibles :

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

Rigueur statistique :

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

FAQ

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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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