5 Migliori Google Maps Scraper API: Testate & Classificate

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

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

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

Campi di metadati disponibili per scraper di Google Maps

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

Prova gratuito degli scraper di Google Maps

Pro e contro dei migliori scraper di Google Maps

Bright Data fornisce un'API scraper di Google Maps che accetta Google Maps URL "Place" e recupera i dati da ogni pagina di attività 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 scraper sincrona o asincrona. In modalità sincrona, il browser rimane aperto e i dati vengono consegnati immediatamente dopo il completamento dell'attività.

L'API scraper di Google Maps di Oxylabs è un'opzione veloce con un tempo di risposta di 5 secondi, il che la rende la seconda più veloce dell'elenco. 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 un veloce estrattore di mappe per attività semplici. Puoi usarlo per una rapida generazione di lead se hai bisogno solo di 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, il che è quasi istantaneo. Come Apify, ha un tasso di successo del 100%, il che lo rende molto stabile. Offre 27 campi dati, che sono sufficienti per le esigenze più comuni. Questo strumento è l'opzione migliore per gli utenti che hanno bisogno di dati molto rapidamente e desiderano un servizio affidabile.

Per qualsiasi sviluppatore che sta costruendo un'app live, questa è un'ottima API per Google Maps. Puoi restituire istantaneamente i risultati di ricerca ai tuoi utenti, mostrando dati pubblici come ID dei luoghi 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.

L'API scraper di Google Maps di Apify 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 diversi campi dati, una quantità elevata di informazioni. Sebbene la sua velocità sia di 16,9 secondi, più lenta rispetto ad altre API, è un'ottima scelta se hai bisogno di molti dettagli e desideri un sistema che non fallisca mai.

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

Octoparse fornisce il maggior numero di dettagli, con 44 diversi campi dati. 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 recuperare 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 hanno bisogno di informazioni aggiuntive per un progetto e sono disposti ad aspettare 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 fornitore in 10 categorie di attività distinte a New York, USA.

Parametri del test

• Posizione: Abbiamo utilizzato "New York, US" 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 fornitore).
• Obiettivo: Abbiamo richiesto 10 risultati per query. In totale, ogni fornitore è stato testato su 1.000 inserzioni di attività individuali (10 categorie × 10 esecuzioni × 10 risultati).

Implementazioni dei fornitori

• Apify: Abbiamo utilizzato l'Actor compass/crawler-google-places in modalità asincrona. Abbiamo inviato query di ricerca con parametri di posizione, verificato lo stato di esecuzione e recuperato i risultati dal dataset predefinito al completamento con successo.
• Oxylabs: Abbiamo utilizzato l'API Realtime Scraper in modalità sincrona. Abbiamo inviato richieste POST con i parametri source: google_maps e geo_location, attendendo risposte JSON dirette contenenti i dati scrapati.
• Octoparse: Abbiamo utilizzato il template "Google Maps Leads Scraper" tramite l'API Cloud Extraction. Abbiamo aggiornato dinamicamente i parametri dell'attività in base alla parola chiave di ricerca, avviato l'attività di estrazione, verificato lo stato e interrotto anticipatamente l'attività una volta raggiunto il numero target di elementi 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 ha accettato la nostra richiesta iniziale (HTTP 200/202).
• Successo di esecuzione: Abbiamo considerato un'esecuzione riuscita se il job è stato 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 i dati venivano restituiti 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.
• Conteggio recensioni: Se presente, deve essere un numero non negativo.

Abbiamo monitorato questi tre tassi di successo lungo l'intera pipeline per identificare i punti di fallimento in ogni fase. Per l'analisi finale, riportiamo il tasso di successo di validazione, che misura le prestazioni end-to-end dalla chiamata API fino al contenuto semanticamente rilevante e verificato dalle citazioni.

La nostra metrica di successo di validazione cattura le prestazioni della pipeline end-to-end. 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 di 0) nel calcolo finale della validazione.

Ad esempio, se inviamo 100 richieste:

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

Il tasso di successo di validazione finale include tutte le prove: i 9 fallimenti (punteggio 0) più i 91 risultati validati. Riportiamo il punteggio di validazione mediano per ogni richiesta su tutte le prove.

Metriche di tempo:

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

Metadati disponibili:

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

Rigore statistico:

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

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Nazlı Şipi

Ricercatore AI

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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedente esperienza nell'analisi dei dati in vari settori, dove ha lavorato per trasformare insiemi di dati complessi in informazioni utili.

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