Serviços
Contate-nos

5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas e Classificadas

Nazlı Şipi
Nazlı Şipi
atualizado em 7 ago. 2026

Para encontrar o melhor scraper do Google Maps, avaliamos os principais provedores de web scraping, Apify, Oxylabs, Octoparse e SerpApi, executando 100 buscas para cada um. Testamos 10 categorias e analisamos 4.000 listagens de empresas.

Resultados do benchmark de scraping do Google Maps

Taxa de sucesso dos scrapers do Google Maps

Dados de listagem do Google Maps foram mais acessíveis do que avaliações do Google Maps em nosso benchmark de scraping de avaliações. Os principais provedores atingiram 100% de sucesso em dados de busca e listagem, bem acima do teto de 41% que registramos em nosso benchmark de scraping de avaliações do Google Maps, onde o conteúdo das avaliações exige execução adicional de JavaScript e é significativamente mais difícil de extrair.

Comparação de latência de ponta a ponta dos scrapers do Google Maps

Campos de metadados disponíveis por scraper do Google Maps

Leia a Google Maps scraping metodologia de benchmark para mais detalhes sobre nosso processo de teste.

Scrapers do Google Maps: teste grátis

Deixe nossa equipe automatizar um dos seus processos de negócio com agentes de IA, gratuitamente.
Automatizar um processo

Prós e contras dos melhores scrapers do Google Maps

Bright Data oferece uma API de scraper do Google Maps que aceita URLs de “Place” do Google Maps e recupera dados de cada página de empresa especificada.

O scraper de dados do Google Maps inclui uma configuração days_limit para coletar dados recentes, como avaliações dos últimos 18 ou 9 dias. Você pode selecionar o modo scraper síncrono ou assíncrono. No modo síncrono, o navegador permanece aberto e os dados são entregues imediatamente após a conclusão da tarefa.

Comece a extrair dados do Google Maps grátis, 5.000 registros/mês sem necessidade de cartão de crédito

Obter Acesso Gratuito

A API de scraper do Google Maps da Oxylabs é uma opção rápida, com tempo de resposta de 5 segundos, o que a torna a segunda mais rápida da lista. Ela tem uma taxa de sucesso de 91%. No entanto, fornece apenas 8 campos de dados, o menor número no benchmark. Isso significa que coleta apenas informações básicas. Se você precisa de dados simples rapidamente e não precisa de muitos detalhes, a Oxylabs é uma boa escolha.

Ela funciona bem como um extrator rápido de mapas para tarefas simples. Você pode usá-la para geração rápida de leads se precisar apenas de dados públicos básicos. Por exemplo, ela pode encontrar rapidamente nomes e endereços de empresas para sua lista. Se seu objetivo é encontrar muitos clientes em potencial rapidamente sem precisar de informações detalhadas, a Oxylabs é uma opção prática.

Oxylabs oferece um teste grátis de 7 dias para sua API de scraper do Google Maps

Obter Acesso Gratuito

A SerpApi é a ferramenta mais rápida deste teste. Ela fornece resultados em apenas 0.2 segundos, o que é quase instantâneo. Assim como a Apify, ela tem uma taxa de sucesso de 100%, o que a torna muito estável. Ela oferece 27 campos de dados, suficientes para as necessidades mais comuns. Esta ferramenta é a melhor opção para usuários que precisam de dados muito rapidamente e desejam um serviço confiável.

Para qualquer desenvolvedor criando um aplicativo ao vivo, esta é uma API do Google Maps muito boa. Você pode retornar instantaneamente resultados de busca para seus usuários, mostrando dados públicos, como IDs de locais ou localizações. Também é útil para encontrar clientes em potencial muito rapidamente se você estiver com pressa. Se você precisa de uma forma estável de obter resultados de busca do Google Maps sem atraso, a Serpapi é uma ótima escolha para seu projeto.

SerpApi inclui 250 buscas grátis por mês em seu plano grátis

Obter Acesso Gratuito

A API de scraper do Google Maps da Apify é uma ferramenta muito confiável para scraping do Google Maps. Com base em nosso benchmark, ela tem uma taxa de sucesso de 100%, o que significa que funciona sempre sem erros. Ela fornece 42 campos de dados diferentes, uma grande quantidade de informações. Sua velocidade é de 16.9 segundos.

Você pode usar este Google Maps scraper quando precisar de informações muito detalhadas. Ele é ideal para geração avançada de leads porque fornece dados do Google Maps, incluindo números de telefone, URLs de sites e perfis de mídia social. Isso ajuda você a criar um perfil completo para seus clientes em potencial. Como coleta com precisão muitos pontos de dados, é uma ótima ferramenta para equipes que desejam insights profundos.

A Octoparse fornece o maior número de detalhes, com 44 campos de dados diferentes. No entanto, é a ferramenta mais lenta do benchmark, levando 108 segundos para concluir uma tarefa. Além disso, sua taxa de sucesso é de apenas 47%, o que significa que mais da metade das tentativas pode falhar. Esta ferramenta é melhor para usuários que precisam de todos os detalhes possíveis e não se importam com velocidade ou altas taxas de falha.

Esta ferramenta é uma boa escolha se você deseja extrair dados do Google Maps e obter o máximo de informações possível, como avaliações de clientes, horários de funcionamento e endereços específicos. Como você pode exportar dados para arquivos Excel ou CSV, fica fácil organizar muitos pontos de dados. É uma ferramenta útil para usuários que precisam de informações adicionais para um projeto e estão dispostos a esperar mais pelos resultados.

Metodologia de benchmark do scraper do Google Maps

Avaliamos 4 provedores de dados (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) para avaliar sua capacidade de extrair dados do Google Maps. Executamos 100 consultas por provedor em 10 categorias de negócios distintas em Nova York, EUA.

Parâmetros do teste

  • Localização: Usamos “Nova York, EUA” como localização constante para todas as consultas.
  • Categorias (10): Selecionamos categorias de alto volume, incluindo cafeteria, restaurante, academia, farmácia, hotel, hospital, banco, supermercado, posto de gasolina e salão de cabeleireiro.
  • Execuções: Realizamos 10 repetições por categoria (total de 100 execuções por provedor).
  • Meta: Solicitamos 10 resultados por consulta. No total, cada provedor foi testado em 1.000 listagens de empresas individuais (10 categorias × 10 execuções × 10 resultados).

Implementações dos provedores

  • Apify: Usamos o Actor compass/crawler-google-places em modo assíncrono. Enviamos consultas de busca com parâmetros de localização, verificamos o status da execução e recuperamos os resultados do dataset padrão após a conclusão bem-sucedida.
  • Oxylabs: Usamos a API Realtime Scraper em modo síncrono. Enviamos solicitações POST com os parâmetros source: google_maps e geo_location, aguardando respostas JSON diretas contendo os dados extraídos.
  • Octoparse: Usamos o modelo “Google Maps Leads Scraper” por meio da API Cloud Extraction. Atualizamos dinamicamente os parâmetros da tarefa com base na palavra-chave de busca, iniciamos a tarefa de extração, verificamos o status e interrompemos a tarefa antecipadamente assim que atingimos a contagem de itens desejada para medir a velocidade com eficiência.
  • SerpApi: Usamos o mecanismo google_maps em modo síncrono. Fizemos uma única solicitação GET ao endpoint de busca com uma consulta construída (“{category} in {location}”) e processamos o array JSON local_results para extrair dados de locais.

Métricas de medição

Taxas de sucesso

Definimos três níveis de sucesso:

  • Sucesso de envio: Consideramos um envio bem-sucedido se a API aceitasse nossa solicitação inicial (HTTP 200/202).
  • Sucesso de execução: Consideramos uma execução bem-sucedida se o trabalho fosse concluído com sucesso.
  • Sucesso de validação: Aplicamos um conjunto rigoroso de regras para garantir a usabilidade dos dados. Consideramos um resultado VÁLIDO apenas se atendesse aos critérios abaixo. Calculamos a pontuação de validação com base na proporção de campos válidos em relação ao total de campos verificados (mínimo de 60% exigido), com substituições estritas específicas.

Campos obrigatórios

Exigimos que esses campos existissem e passassem pela validação. Se algum estivesse ausente ou inválido, marcávamos o resultado inteiro como INVÁLIDO.

  • Nome: Deve ser uma string não vazia.
  • URL: Deve ser uma URL válida do Google Maps ou de um site (contendo “http” ou “maps.google”).

Campos condicionais (devem ser válidos se presentes)

Não exigimos estritamente que esses campos existissem, mas SE dados fossem retornados para eles, exigíamos que fossem válidos.

  • Endereço: Se presente, deve ser uma string não vazia e não “N/A”.
  • Número de telefone: Se presente, deve conter pelo menos 5 dígitos.
  • Contagem de avaliações: Se presente, deve ser um número não negativo.

Acompanhamos essas três taxas de sucesso ao longo do pipeline para identificar pontos de falha em cada etapa. Para a análise final, relatamos a taxa de sucesso de validação, que mede o desempenho de ponta a ponta desde a chamada da API até conteúdo semanticamente relevante e verificado por citações.

Nossa métrica de sucesso de validação captura o desempenho do pipeline de ponta a ponta. Cada teste progride por três estágios sequenciais: envio, execução e validação. Um teste que falha em qualquer estágio anterior não pode prosseguir para os estágios posteriores e é registrado como um teste falho (pontuação 0) no cálculo final de validação.

Por exemplo, se enviarmos 100 solicitações:

  • 96 passam no envio (4 falhas registradas como 0)
  • Desses 96, 91 passam na execução (mais 5 falhas registradas como 0)
  • Desses 91, validamos os dados retornados e calculamos pontuações de validação individuais

A taxa final de sucesso de validação inclui todos os testes: as 9 falhas (pontuadas como 0) mais os 91 resultados validados. Relatamos a pontuação de validação mediana para cada solicitação em todos os testes.

Métricas de tempo:

  • Tempo total: Calculamos a duração mediana (P50) desde a solicitação inicial até a recuperação final dos dados para cada categoria para 10 resultados. Tratamos execuções com alta latência (>1800s) como falhas.

Metadados disponíveis:

  • Contamos o número de campos de dados estruturados retornados junto com o texto bruto, incluindo citações, links, texto de resposta, localização, versão do modelo e outros.

Rigor estatístico:

  • Reamostragem bootstrap: Calculamos intervalos de confiança (IC) de 95% usando 10.000 reamostragens.
Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.
GoogleAdicionar como fonte preferencial

Perguntas frequentes

O scraping do Google Maps refere-se à extração automatizada de dados publicamente disponíveis (por exemplo, nomes de empresas, números de telefone, classificações, avaliações, coordenadas) dos resultados de busca do Google.

Os dados do Google Maps podem ser usados para geração de leads, auditorias de SEO local e pesquisa de mercado.

Os dados públicos comuns incluem endereços de empresas, nomes, números de telefone, sites, horários de funcionamento, classificações, avaliações de clientes e perfis de mídia social.

Fazer scraping do Google Maps pode violar os Termos de Serviço do Google. Tenha cautela, extraia informações publicamente disponíveis e considere a API oficial do Google Maps como uma alternativa compatível.

Cite esta pesquisa

Escolha o formato adequado ao local onde você vai publicar. Colar a versão com link no seu CMS preserva o backlink.

Nazlı Şipi (2026) - "5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas e Classificadas". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 7 Agosto 2026, em: https://aimultiple.com/google-maps-scraper [Recurso on-line]

Şipi, N. (2026, 7 Agosto). 5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas e Classificadas. AIMultiple. https://aimultiple.com/google-maps-scraper

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas e Classificadas}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/google-maps-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 7 Agosto 2026}
}
Nazlı Şipi
Nazlı Şipi
Pesquisadora de IA
Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em vários setores, onde trabalhou na transformação de datasets complexos em insights acionáveis.
Ver perfil completo

Seja o primeiro a comentar

Seu endereço de e-mail não será publicado. Todos os campos são obrigatórios. Os comentários são deixados em seu idioma original.

0/450