5 migliori Google Maps scraper APIs: testate e classificate

Per trovare il miglior scraper di Google Maps, abbiamo confrontato i principali provider di web scraping, Apify, Oxylabs, Octoparse e SerpApi, eseguendo 100 ricerche per ciascuno. Abbiamo testato 10 categorie e analizzato 4.000 inserzioni di attività.

Risultati del benchmark di scraping di Google Maps

Tasso di successo degli scraper di Google Maps

I dati delle inserzioni di Google Maps sono risultati più accessibili rispetto alle recensioni di Google Maps nel nostro benchmark di scraping delle recensioni. I migliori provider hanno raggiunto 100% di successo sui dati di ricerca e delle inserzioni, ben al di sopra del tetto del 41% che abbiamo registrato nel nostro benchmark di scraping delle recensioni di Google Maps, dove il contenuto delle recensioni richiede un'esecuzione JavaScript aggiuntiva ed è significativamente più difficile da estrarre.

Confronto della latenza end-to-end degli scraper di Google Maps

Campi di metadati disponibili per lo scraper di Google Maps

Leggi lo scraping di Google Maps metodologia del benchmark per maggiori dettagli sul nostro processo di test.

Prova gratuita degli scraper di Google Maps gratuito

Pro e contro dei migliori scraper di Google Maps

Bright Data fornisce uno Google Maps scraper API che accetta URL “Place” di Google Maps e recupera i dati da ogni pagina aziendale specificata.

Lo scraper di dati di Google Maps include un'impostazione days_limit per raccogliere dati recenti, come le recensioni degli ultimi 18 o 9 giorni. Puoi selezionare la modalità sincrona o asincrona dello scraper. In modalità sincrona, il browser rimane aperto e i dati vengono consegnati immediatamente dopo il completamento dell'attività.

Oxylabs’ Google Maps scraper API è un'opzione rapida con un tempo di risposta di 5 secondi, il che lo rende il secondo più veloce della lista. Ha un tasso di successo del 91%. Tuttavia, fornisce solo 8 campi dati, il numero più basso nel benchmark. Ciò significa che raccoglie solo informazioni di base. Se hai bisogno di dati semplici rapidamente e non ti servono molti dettagli, Oxylabs è una buona scelta.

Funziona bene come estrattore rapido di mappe per attività semplici. Puoi usarlo per una lead generation rapida se ti servono solo dati pubblici di base. Ad esempio, può trovare rapidamente nomi di attività e indirizzi per la tua lista. Se il tuo obiettivo è trovare molti potenziali clienti rapidamente senza bisogno di informazioni dettagliate, Oxylabs è un'opzione pratica.

SerpApi è lo strumento più veloce in questo test. Fornisce risultati in soli 0.2 secondi, quasi istantanei. Come Apify, ha un tasso di successo del 100%, il che lo rende molto stabile. Offre 27 campi dati, sufficienti per le esigenze più comuni. Questo strumento è la migliore opzione per gli utenti che hanno bisogno di dati molto rapidamente e desiderano un servizio affidabile.

Per qualsiasi sviluppatore che crea un'app live, questa è un'ottima Google Maps API. Puoi restituire immediatamente i risultati di ricerca ai tuoi utenti, mostrando dati pubblici come place ID o posizioni. È anche utile per trovare potenziali clienti molto velocemente se hai fretta. Se hai bisogno di un modo stabile per ottenere risultati di ricerca da Google Maps senza alcun ritardo, Serpapi è una scelta eccellente per il tuo progetto.

Apify Google Maps scraper API è uno strumento molto affidabile per lo scraping di Google Maps. In base al nostro benchmark, ha un tasso di successo del 100%, il che significa che funziona sempre senza errori. Fornisce 42 campi dati diversi, una quantità elevata di informazioni. La sua velocità è di 16.9 secondi.

Puoi usare questo Google Maps scraper quando hai bisogno di informazioni molto dettagliate. È ideale per la lead generation avanzata perché fornisce dati di Google Maps, inclusi numeri di telefono, URL di siti web e profili social. Questo ti aiuta a costruire un profilo completo dei tuoi potenziali clienti. Poiché raccoglie con precisione così tanti punti dati, è un ottimo strumento per i team che desiderano approfondimenti.

Octoparse fornisce il maggior numero di dettagli, con 44 campi dati diversi. Tuttavia, è lo strumento più lento nel benchmark, impiegando 108 secondi per completare un'attività. Inoltre, il suo tasso di successo è solo del 47%, il che significa che più della metà dei tentativi potrebbe fallire. Questo strumento è ideale per gli utenti che hanno bisogno di ogni possibile dettaglio e non si preoccupano della velocità o degli alti tassi di fallimento.

Questo strumento è una buona scelta se vuoi fare scraping dei dati di Google Maps e ottenere quante più informazioni possibili, come recensioni dei clienti, orari di apertura e indirizzi specifici. Poiché puoi esportare i dati in file Excel o CSV, è facile organizzare molti punti dati. È uno strumento utile per gli utenti che necessitano di informazioni aggiuntive per un progetto e sono disposti ad attendere più a lungo per i risultati.

Metodologia del benchmark degli scraper di Google Maps

Abbiamo confrontato 4 fornitori di dati (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) per valutare la loro capacità di fare scraping dei dati di Google Maps. Abbiamo eseguito 100 query per provider in 10 categorie di attività distinte a New York, USA.

Parametri del test

• Posizione: Abbiamo utilizzato “New York, USA” come posizione costante per tutte le query.
• Categorie (10): Abbiamo selezionato categorie ad alto volume, tra cui caffetteria, ristorante, palestra, farmacia, hotel, ospedale, banca, supermercato, stazione di servizio e parrucchiere.
• Esecuzioni: Abbiamo eseguito 10 ripetizioni per categoria (totale 100 esecuzioni per provider).
• Obiettivo: Abbiamo richiesto 10 risultati per query. In totale, ogni provider è stato testato su 1.000 inserzioni di attività individuali (10 categorie × 10 esecuzioni × 10 risultati).

Implementazioni dei provider

• Apify: Abbiamo utilizzato l'Actor compass/crawler-google-places in modalità asincrona. Abbiamo inviato le query di ricerca con i parametri di posizione, monitorato lo stato dell'esecuzione e recuperato i risultati dal dataset predefinito al completamento con successo.
• Oxylabs: Abbiamo utilizzato la Realtime Scraper API in modalità sincrona. Abbiamo inviato richieste POST con i parametri source: google_maps e geo_location, attendendo risposte JSON dirette contenenti i dati estratti.
• Octoparse: Abbiamo utilizzato il template “Google Maps Leads Scraper” tramite la Cloud Extraction API. Abbiamo aggiornato dinamicamente i parametri dell'attività in base alla parola chiave di ricerca, avviato l'attività di estrazione, monitorato lo stato e interrotto anticipatamente l'attività una volta raggiunto il numero di elementi target per misurare la velocità in modo efficiente.
• SerpApi: Abbiamo utilizzato il motore google_maps in modalità sincrona. Abbiamo effettuato una singola richiesta GET all'endpoint di ricerca con una query costruita (“{category} in {location}”) ed elaborato l'array JSON local_results per estrarre i dati dei luoghi.

Metriche di misurazione

Tassi di successo

Abbiamo definito tre livelli di successo:

• Successo di invio: Abbiamo considerato un invio riuscito se l'API accettava la nostra richiesta iniziale (HTTP 200/202).
• Successo di esecuzione: Abbiamo considerato un'esecuzione riuscita se il lavoro veniva completato con successo.
• Successo di validazione: Abbiamo applicato un insieme rigoroso di regole per garantire l'usabilità dei dati. Abbiamo considerato un risultato VALIDO solo se soddisfaceva i criteri seguenti. Abbiamo calcolato il punteggio di validazione in base al rapporto tra campi validi e campi totali controllati (minimo 60% richiesto), con specifiche deroghe rigorose.

Campi obbligatori

Abbiamo richiesto che questi campi esistessero e superassero la validazione. Se uno dei due era mancante o non valido, abbiamo contrassegnato l'intero risultato come NON VALIDO.

• Nome: Deve essere una stringa non vuota.
• URL: Deve essere un URL valido di Google Maps o di un sito web (contenente “http” o “maps.google”).

Campi condizionali (devono essere validi se presenti)

Non abbiamo richiesto strettamente che questi campi esistessero, ma SE venivano restituiti dati per essi, richiedevamo che fossero validi.

• Indirizzo: Se presente, deve essere una stringa non vuota e non “N/A”.
• Numero di telefono: Se presente, deve contenere almeno 5 cifre.
• Numero di recensioni: Se presente, deve essere un numero non negativo.

Abbiamo monitorato questi tre tassi di successo lungo tutta la pipeline per identificare i punti di errore in ogni fase. Per l'analisi finale, riportiamo il tasso di successo della validazione, che misura le prestazioni end-to-end dalla chiamata API fino ai contenuti semanticamente pertinenti e verificati dalle citazioni.

La nostra metrica di successo della validazione cattura le prestazioni end-to-end della pipeline. Ogni prova progredisce attraverso tre fasi sequenziali: invio, esecuzione e validazione. Una prova che fallisce in una fase precedente non può procedere alle fasi successive e viene registrata come prova fallita (punteggio 0) nel calcolo finale della validazione.

Ad esempio, se inviamo 100 richieste:

• 96 superano l'invio (4 errori registrati come 0)
• Di queste 96, 91 superano l'esecuzione (altri 5 errori registrati come 0)
• Di queste 91, validiamo i dati restituiti e calcoliamo i punteggi di validazione individuali

Il tasso di successo finale della validazione include tutte le prove: i 9 errori (punteggio 0) più i 91 risultati validati. Riportiamo il punteggio mediano di validazione per ciascuna richiesta in tutte le prove.

Metriche temporali:

• Tempo totale: Abbiamo calcolato la durata mediana (P50) dalla richiesta iniziale al recupero finale dei dati per ogni categoria per 10 risultati. Abbiamo considerato le esecuzioni ad alta latenza (>1800s) come errori.

Metadati disponibili:

• Abbiamo contato il numero di campi di dati strutturati restituiti insieme al testo grezzo, inclusi citazioni, link, testo della risposta, posizione, versione del modello e altri.

Rigore statistico:

• Bootstrap resampling: Abbiamo calcolato gli intervalli di confidenza (CI) al 95% utilizzando 10.000 ricampionamenti.

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Nazlı Şipi

Ricercatrice AI

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Nazlı è un'analista dati presso AIMultiple. Ha esperienza pregressa nell'analisi dei dati in vari settori, dove ha lavorato alla trasformazione di dataset complessi in informazioni operative.

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