5 Meilleurs Google Maps Scraper APIs: Testés et Classés
Pour trouver le meilleur scraper Google Maps, nous avons évalué 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'établissement.
Résultats du benchmark de scraping Google Maps
Taux de réussite des scrapers Google Maps
Les données de fiches Google Maps étaient plus accessibles que les avis Google Maps 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 % 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
Consultez 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 un scraper Google Maps API 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 livrées immédiatement après la fin de la tâche.
Le scraper Google Maps API 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. Il a un taux de réussite de 91 %. Cependant, il ne fournit que 8 champs de données, le moins dans ce 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 rapide de données cartographiques pour les tâches simples. Vous pouvez l'utiliser pour la génération rapide de leads 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 de nombreux clients potentiels rapidement 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 quasi 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 souhaitent un service fiable.
Pour tout développeur créant une application en direct, 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 place IDs 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 depuis Google Maps sans aucun délai, Serpapi est un choix de premier ordre pour votre projet.
L'Apify scraper Google Maps API est un outil très fiable pour le scraping Google Maps. D'après notre benchmark, il a un taux de réussite de 100 %, ce qui signifie qu'il fonctionne à tous les coups sans erreur. Il fournit 42 champs de données différents, ce qui représente une quantité élevée d'informations. Bien que sa vitesse soit de 16,9 secondes, plus lente que certains autres APIs, c'est un excellent choix si vous avez besoin de beaucoup de détails et souhaitez un système qui ne tombe jamais en panne.
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, y compris les numéros de téléphone, les URLs de sites web et les profils de réseaux sociaux. Cela vous aide à créer un profil complet pour vos clients potentiels. Parce qu'il collecte avec précision autant de points de données, c'est un excellent outil pour les équipes qui souhaitent des insights approfondis.
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 le meilleur pour les utilisateurs qui ont besoin de tous les détails possibles 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 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 pour les résultats.
Méthodologie du benchmark des scrapers Google Maps
Nous avons évalué 4 fournisseurs de données (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) pour évaluer leur capacité à scraper les données Google Maps. Nous avons exécuté 100 requêtes par fournisseur dans 10 catégories d'entreprises distinctes à New York, États-Unis.
Paramètres de 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 de 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 d'exécution et récupéré les résultats du dataset par défaut à la fin réussie.
- 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 scrapées.
- Octoparse: Nous avons utilisé le template « Google Maps Leads Scraper » via le Cloud Extraction API. Nous avons mis à jour dynamiquement les paramètres de tâche en fonction du mot-clé de recherche, démarré la tâche d'extraction, interrogé l'état et arrêté la tâche prématurément une fois que nous avions atteint notre nombre cible d'éléments pour mesurer efficacement la vitesse.
- SerpApi: Nous avons utilisé le moteur google_maps en mode synchrone. Nous avons effectué une seule requête GET au point de terminaison de recherche avec une requête construite (« {category} in {location} ») et traité le tableau local_results JSON 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 sur la base du ratio de champs valides par rapport au total des champs vérifiés (minimum 60 % requis), avec des règles strictes spécifiques.
Champs obligatoires
Nous avons exigé que ces champs existent et passent la validation. Si l'un ou l'autre était manquant ou invalide, nous avons marqué le résultat entier 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 renvoyées pour eux, nous exigions qu'elles soient valides.
- Adresse : Si présente, doit être une chaîne non vide et non « 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, de l'appel API au contenu sémantiquement pertinent et vérifié.
Notre métrique de réussite de validation capture la performance du pipeline de bout en bout. Chaque essai progresse à travers 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)
- Sur ces 96, 91 passent l'exécution (5 échecs supplémentaires enregistrés comme 0)
- Sur 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) de la requête initiale à la récupération finale des données pour chaque catégorie pour 10 résultats. Nous avons traité les exécutions à haute latence (> 1 800 s) 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, le lieu, la version du modèle et autres.
Rigueur statistique :
- Rééchantillonnage bootstrap : Nous avons calculé des intervalles de confiance (IC) à 95 % en utilisant 10 000 rééchantillonnages.
Ajouter comme source préféréeFAQ
Le scraping Google Maps désigne l'extraction automatisée de données publiquement disponibles (par exemple, noms d'entreprises, numéros de téléphone, notes, avis, coordonnées) à partir des résultats de recherche Google.
Les données Google Maps peuvent être utilisées pour la génération de leads, les audits SEO locaux et les études de marché.
Les points de données publics courants incluent les adresses d'entreprises, les noms, les numéros de téléphone, les sites web, les horaires d'ouverture, les notes, les avis clients et les profils de réseaux sociaux.
Le scraping de Google Maps peut enfreindre les Conditions d'utilisation de Google. Faites preuve de prudence, scrapez les informations publiquement disponibles et considérez l'Google Maps API officielle comme une alternative conforme.
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