Dati Estrazione di dati dal web Set di dati web

Confronto tra i dataset delle mappe Google: Bright Data vs Actowiz

aggiornato il Apr 23, 2026

Abbiamo confrontato i principali fornitori di dataset di mappe, ovvero Actowiz, utilizzando un benchmark a livello di campo. Invece di classificare i fornitori, abbiamo documentato le differenze in termini di ampiezza dello schema, completezza dei campi, gestione dei valori nulli e predisposizione all'integrazione dei dati.

Entrambi includono il contesto a livello di luogo, il contenuto a livello di revisione e i metadati a livello di revisore. Bright Data sembra più forte nella rappresentazione dei valori mancanti, nei metadati strutturati delle revisioni e nella predisposizione all'integrazione diretta. Actowiz sembra più forte nell'ampiezza dello schema visibile e nell'esposizione dei campi orientati al revisore.

Per scoprire come raccogliere i dati di Google Maps utilizzando uno scraper, consulta il nostro benchmark per lo scraper di Google Maps .

Copertura del campo condivisa

Categoria	Bright Data	Actowiz
Campi di posizione	✅	✅
Campi di revisione	✅	✅
Campi del revisore	✅	✅
campi mediatici	✅	✅
Campi di risposta	✅	✅

Inserisci i campi: URL, ID, nome, paese, indirizzo, categoria, valutazione aggregata, numero di recensioni, identificatori di posizione
Campi principali della recensione: ID recensione, testo, valutazione, data, Mi piace, dettagli della recensione
Campi del recensore: nome del recensore, URL, numero di recensioni, numero di foto, flag della guida locale, URL dell'immagine del profilo
Revisione dei campi multimediali: revisione delle foto
Campi di risposta della revisione: risposta del proprietario e data della risposta del proprietario

Differenze osservate nell'usabilità del campione

Note relative alle differenze osservate:

Valori mancanti: nell'esempio Actowiz, le voci mancanti vengono visualizzate come N/A, mentre l'esempio Bright Data utilizza il valore null. I valori segnaposto come N/A di solito devono essere modificati prima di inserire i dati nei database, mentre i valori null funzionano così come sono con la maggior parte degli strumenti di analisi.
Disponibilità del testo delle recensioni: nelle righe visibili di Actowiz, il campo review_text è spesso vuoto o contrassegnato con N/A, limitando una rapida analisi qualitativa del feedback degli utenti. Nell'esempio Bright Data, le righe visibili contengono più testo effettivo delle recensioni, rendendo l'esempio più facile da esaminare immediatamente.
Metadati relativi al conteggio delle foto: Actowiz espone esplicitamente campi come review_photos_count, utile per misurare direttamente la presenza di contenuti multimediali per ogni recensione. Nell'esempio Bright Data, le informazioni relative alle foto sono presenti ma non separate in modo così evidente in campi di conteggio dedicati.

Questo confronto si basa sull'analisi di un campione; per maggiori dettagli, si veda la sezione relativa alla metodologia .

I migliori servizi di dataset di mappe Google

Bright Data Google Il dataset di recensioni di Maps copre un ampio insieme di campi relativi a luoghi, recensioni e recensori, simile per portata ad Actowiz. Tuttavia, il campione di Bright Data appare più pulito e più coerente nella presentazione dei valori.

I valori mancanti vengono contrassegnati come null, il che semplifica la gestione in database, data frame e flussi di lavoro. L'esempio include anche più testo di recensione. Inoltre, il campo review_details contiene coppie strutturate titolo-valore in un formato simile a JSON, come cibo, servizio o tipo di pasto.

Questa struttura supporta l'analisi a livello di aspetto dei dati delle recensioni, oltre al testo grezzo. Il campione Bright Data fornisce anche campi a livello di recensore come il numero di recensioni, il numero di foto, l'URL del profilo, il flag della guida locale e l'URL dell'immagine del profilo.

Nel complesso, Bright Data offre una migliore pulizia del campione e usabilità per i dati strutturati rispetto alla fornitura di colonne più visibili.

Il dataset di recensioni di Actowiz Google Maps presenta uno schema ampio che include campi standard per luoghi e recensioni, nonché campi aggiuntivi per il recensore e i media. Questi includono l'URL del profilo del recensore, il conteggio di recensioni e foto, il flag della guida locale, l'URL dell'immagine del profilo, gli URL delle foto delle recensioni e il conteggio delle foto delle recensioni.

Queste informazioni aggiuntive sui recensori sono preziose per le analisi successive. I set di dati con testo e valutazioni delle recensioni supportano l'analisi del sentiment, ma non consentono studi sull'attività dei recensori o sull'utilizzo dei media.

Un problema fondamentale dei dati di Actowiz è che molte colonne sono vuote e i valori mancanti vengono visualizzati come 'N/D'. Questo formato è leggibile nei file CSV, ma le pipeline di analisi richiedono che questi segnaposto vengano convertiti in valori nulli prima dell'elaborazione.

In sintesi, Actowiz offre uno schema più ampio, ma i dati richiedono un'ulteriore pulizia prima dell'utilizzo.

Google Metodologia del set di dati per la revisione delle mappe

Abbiamo utilizzato campioni di fornitori che rappresentano i dati di Maps a livello di recensione. Ogni riga in entrambi i campioni corrisponde a una singola recensione, con dettagli a livello di luogo come nome dell'attività, indirizzo, categoria e valutazione complessiva ripetuti per ogni voce.

Questo benchmark si basa su campioni e non valuta la copertura completa della produzione, l'affidabilità dell'estrazione su larga scala, i tassi di duplicazione o la coerenza dei dati sul campo tra tutti i fornitori. I campioni sono stati valutati utilizzando i seguenti criteri:

Centro commerciale Westfield World Trade Center, New York City
Brookfield Place, New York City
I negozi di Columbus Circle, New York City

Campi a livello di località

URL del luogo
place_id
nome_luogo
Paese
indirizzo_completo
categoria
valutazione_complessuale
recensioni_totali
CID o identificativo aziendale equivalente
identificatore di mappa/posizione

Campi a livello di revisione

review_id
testo_recensione
valutazione_recensione
data_revisione
likes_count
risposta del proprietario
data_di_risposta_del_proprietario
review_photos o review_photos_count
dettagli_recensione
domande_risposte, se disponibili

Campi a livello di revisore

nome_recensore
URL del profilo del revisore
recensioni_totale_recensori
recensore_foto_totali
bandiera della guida locale
URL dell'immagine del profilo del recensore

Gulbahar Karatas

Analista di settore

Segui

Gülbahar è un analista di settore di AIMultiple specializzato nella raccolta di dati web, nelle applicazioni dei dati web e nella sicurezza delle applicazioni.

Visualizza il profilo completo