5 meilleures Google Maps scraper APIs: testées et classées

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

Google Maps : résultats du benchmark de scraping

Taux de réussite des scrapers Google Maps

Les données des fiches Google Maps étaient plus accessibles que les Google Maps avis dans notre benchmark de scraping d'avis. Les meilleurs fournisseurs ont atteint 100 % de réussite sur les données de recherche et de fiches, ce qui est bien au-dessus du plafond de 41 % 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.

Google Maps : comparaison de la latence de bout en bout des scrapers

Champs de métadonnées disponibles par Google Maps scraper

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

Google Maps scrapers : essai gratuit

Avantages et inconvénients des meilleurs scrapers Google Maps

Bright Data fournit un Google Maps scraper API qui accepte les URL « Place » de Google Maps et récupère les données de chaque page d'entreprise spécifiée.

Le Google Maps data scraper 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 livrées immédiatement après la fin de la tâche.

Oxylabs’ Google Maps scraper API est une option rapide avec un temps de réponse de 5 secondes, ce qui en fait le deuxième plus rapide de la liste. Il a un taux de réussite de 91 %. Cependant, il ne fournit que 8 champs de données, soit le moins du benchmark. Cela signifie qu'il ne collecte que des informations de base. Si vous avez besoin de données simples rapidement et n'avez pas besoin de nombreux détails, Oxylabs est un bon choix.

Il fonctionne bien comme extracteur de cartes rapide pour des tâches simples. Vous pouvez l'utiliser pour une génération de leads rapide si vous n'avez besoin que de données publiques de base. Par exemple, il peut trouver rapidement des noms d'entreprises et des adresses 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 réussite 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 qui veulent un service fiable.

Pour tout développeur créant une application en temps réel, c'est une très bonne Google Maps API. Vous pouvez renvoyer instantanément des résultats de recherche à vos utilisateurs, en affichant des données publiques telles que les identifiants de lieu ou les emplacements. C'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 délai, SerpApi est un excellent choix pour votre projet.

Apify Google Maps scraper API est un outil très fiable pour le scraping de Google Maps. D'après notre benchmark, il a un taux de réussite 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. Sa vitesse est de 16.9 secondes.

Vous pouvez utiliser ce Google Maps scraper lorsque vous avez besoin d'informations très détaillées. Il est idéal pour la génération de leads avancée car il fournit des données Google Maps, notamment des numéros de téléphone, des URL de sites web et des profils de réseaux sociaux. Cela vous aide à construire un profil complet pour vos clients potentiels. Comme il collecte avec précision de nombreux points de données, c'est un excellent outil pour les équipes qui veulent des analyses 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 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 ne se soucient pas de la vitesse ni 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 horaires d'ouverture et les adresses spécifiques. Puisque vous pouvez exporter les données vers des fichiers Excel ou CSV, cela facilite l'organisation 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.

Google Maps : méthodologie du benchmark des scrapers

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

Paramètres du test

• Localisation : Nous avons utilisé « New York, US » comme emplacement 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.
• 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'entreprises individuelles (10 catégories × 10 exécutions × 10 résultats).

Implémentations des fournisseurs

• Apify : Nous avons utilisé l'Actor compass/crawler-google-places en mode asynchrone. Nous avons soumis des requêtes de recherche avec des paramètres de localisation, interrogé l'état de l'exécution et récupéré les résultats depuis le dataset par défaut une fois l'exécution terminée avec succès.
• Oxylabs : Nous avons utilisé le Realtime Scraper API 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 tâche en fonction du mot-clé de recherche, lancé la tâche d'extraction, interrogé l'état et arrêté la tâche plus tôt une fois le nombre d'éléments cible atteint afin de mesurer la vitesse efficacement.
• SerpApi : Nous avons utilisé le moteur google_maps en mode synchrone. Nous avons effectué une seule requête GET vers le endpoint 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 :

• Réussite de soumission : Nous avons considéré une soumission comme réussie si l'API acceptait notre requête initiale (HTTP 200/202).
• Réussite d'exécution : Nous avons considéré une exécution comme réussie si la tâche se terminait avec succès.
• Réussite de validation : Nous avons appliqué un ensemble strict de règles pour garantir l'utilisabilité des données. Nous avons considéré un résultat comme 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 règles 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 marquions l'ensemble du résultat comme INVALIDE.

• Nom : Doit être une chaîne non vide.
• URL : Doit être une URL valide Google Maps ou de site web (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 renvoyées pour eux, nous exigions qu'elles soient valides.

• Adresse : Si présente, doit être une chaîne non vide et ne pas être « 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 réussite tout au long du pipeline pour identifier les points de défaillance à chaque étape. Pour l'analyse finale, nous rapportons le taux de réussite de validation, qui mesure la performance de bout en bout depuis l'appel API jusqu'au contenu sémantiquement pertinent et vérifié par citation.

Notre métrique de réussite de validation capture la performance du pipeline de bout en bout. Chaque essai progresse par trois étapes séquentielles : soumission, exécution et validation. Un essai qui échoue à une étape antérieure ne peut pas passer aux étapes ultérieures et est enregistré comme un essai échoué (score de 0) dans le calcul final de validation.

Par exemple, si nous envoyons 100 requêtes :

• 96 réussissent la soumission (4 échecs enregistrés comme 0)
• Parmi 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 réussite 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 sur l'ensemble des essais.

Métriques de temps :

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

Métadonnées disponibles :

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

Rigueur statistique :

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

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Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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

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