5 melhores APIs de extração de mapas em 2026: testadas e classificadas

Para encontrar o melhor extrator de mapas para Google, comparamos os principais fornecedores, Apify, Oxylabs, Octoparse e SerpApi, realizando 100 buscas para cada um. Testamos 10 categorias e analisamos 4.000 cadastros de empresas.

Também verificamos números de telefone e avaliações para garantir que os dados sejam realmente úteis para a geração de leads. Esta análise comparativa mostra qual ferramenta é a mais confiável para coletar dados públicos do mundo real.

Google Extração de mapas: Resultados de benchmark e comparação

Medimos quantos pontos de dados eles conseguem coletar e com que frequência falham. Abaixo, você encontrará uma comparação das taxas de sucesso e da latência de cada ferramenta. Este guia ajudará você a encontrar o extrator de dados do Google Maps mais confiável para o seu projeto.

Comparação de velocidade: quão rápido eles conseguem raspar?

Profundidade dos dados: Quantos detalhes você consegue obter?

Confiabilidade: Taxas de sucesso de cada raspador

Prós e contras dos melhores extratores de mapas Google

Bright Data fornece uma API de extração de dados do Google Maps que aceita URLs de "Locais" do Google Maps e recupera dados de cada página comercial especificada.

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

A API de extração de dados do Maps (Oxylabs' Google) é uma opção rápida, com um tempo de resposta de 5 segundos, sendo a segunda mais rápida da lista. Ela possui uma taxa de sucesso de 91%. No entanto, oferece apenas 8 campos de dados, o menor número entre as opções testadas. Isso significa que coleta apenas informações básicas. Se você precisa de dados simples rapidamente e não necessita de muitos detalhes, a API Oxylabs é uma boa escolha.

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

A ferramenta SerpApi é a mais rápida neste teste. Ela fornece resultados em apenas 0,2 segundos, o que é praticamente instantâneo. Assim como a Apify, ela tem uma taxa de sucesso de 100%, o que a torna muito estável. Oferece 27 campos de dados, suficientes para a maioria das necessidades comuns. Esta ferramenta é a melhor opção para usuários que precisam de dados rapidamente e desejam um serviço confiável.

Para qualquer desenvolvedor que esteja criando um aplicativo em produção, esta é uma excelente API do Google Maps. Você pode retornar resultados de pesquisa instantaneamente para seus usuários, exibindo dados públicos como IDs de lugares ou localizações. Também é útil para encontrar clientes em potencial rapidamente, caso você esteja com pressa. Se você precisa de uma maneira estável de obter resultados de pesquisa do Google Maps sem qualquer atraso, o Serpapi é uma ótima opção para o seu projeto.

A API de extração de dados do Maps é uma ferramenta muito confiável para extrair dados do Maps. Com base em nossos testes, ela apresenta uma taxa de sucesso de 100%, o que significa que funciona sempre sem erros. Ela fornece 42 campos de dados diferentes, o que representa uma grande quantidade de informações. Embora sua velocidade seja de 16,9 segundos, mais lenta do que algumas outras APIs, é uma ótima opção se você precisa de muitos detalhes e deseja um sistema que nunca falhe.

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

A ferramenta Octoparse oferece o maior número de detalhes, com 44 campos de dados diferentes. No entanto, é a ferramenta mais lenta do teste comparativo, 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 podem falhar. Essa ferramenta é mais adequada para usuários que precisam de todos os detalhes possíveis e não se importam com a velocidade ou com altas taxas de falha.

Esta ferramenta é uma ótima opção 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 os 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 tempo pelos resultados.

Google Metodologia de avaliação comparativa do extrator de mapas

Comparamos o desempenho de 4 fornecedores de dados (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) para avaliar sua capacidade de extrair dados do Google Maps. Executamos 100 consultas por fornecedor em 10 categorias de negócios distintas em Nova York, EUA.

Parâmetros de teste

• Localização: Utilizamos “Nova Iorque, 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 profissional).
• Objetivo: Solicitamos 10 resultados por consulta. No total, cada provedor foi testado em 1.000 cadastros de empresas individuais (10 categorias × 10 execuções × 10 resultados).

Implementações do provedor

• Apify: Usamos o ator compass/crawler-google-places no modo assíncrono. Enviamos consultas de pesquisa com parâmetros de localização, verificamos o status da execução e recuperamos os resultados do conjunto de dados padrão após a conclusão bem-sucedida.
• Oxylabs: Utilizamos a API Realtime Scraper no modo síncrono. Enviamos solicitações POST com os parâmetros source: google_maps e geo_location, aguardando respostas JSON diretas contendo os dados coletados.
• Octoparse: Utilizamos o modelo “Google Maps Leads Scraper” por meio da API Cloud Extraction. Atualizamos dinamicamente os parâmetros da tarefa com base na palavra-chave de pesquisa, iniciamos a tarefa de extração, verificamos o status e interrompemos a tarefa antecipadamente assim que atingimos nossa meta de contagem de itens para medir a velocidade de forma eficiente.
• SerpApi: Usamos o mecanismo google_maps no modo síncrono. Fizemos uma única solicitação GET ao endpoint de pesquisa com uma consulta construída (“{category} em {location}”) e processamos o array JSON local_results para extrair dados de localização.

Métricas de medição

Taxas de sucesso

Definimos três níveis de sucesso:

• Envio bem-sucedido: Consideramos um envio bem-sucedido se a API aceitou nossa solicitação inicial (HTTP 200/202).
• Sucesso na execução: Consideramos que uma execução foi bem-sucedida se o trabalho foi concluído com êxito.
• Validação bem-sucedida: Aplicamos um conjunto rigoroso de regras para garantir a usabilidade dos dados. Consideramos um resultado VÁLIDO somente se ele 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 exceções específicas e rigorosas.

Campos obrigatórios

Exigimos que esses campos existissem e passassem na validação. Se algum deles estivesse ausente ou fosse inválido, marcávamos todo o resultado como INVÁLIDO.

• Nome: Deve ser uma string não vazia.
• URL: Deve ser um URL válido 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, caso dados fossem retornados para eles, exigimos que fossem válidos.

• Endereço: Se presente, deve ser uma sequência de caracteres não vazia e não pode ser "N/A".
• Número de telefone: Se presente, deve conter pelo menos 5 dígitos.
• Número de avaliações: se houver, deve ser um número não negativo.

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

Nossa métrica de sucesso de validação captura o desempenho de todo o pipeline. Cada ensaio clínico passa por três etapas sequenciais: submissão, execução e validação. Um ensaio clínico que falha em qualquer etapa anterior não pode prosseguir para as etapas posteriores e é registrado como um ensaio clínico falho (pontuação 0) no cálculo final da validação.

Por exemplo, se enviarmos 100 solicitações:

• 96 submissões aprovadas (4 falhas registradas como 0)
• Dos 96 testes, 91 foram bem-sucedidos na execução (5 falhas adicionais foram registradas como 0).
• Desses 91, validamos os dados retornados e calculamos as pontuações de validação individuais.

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

Métricas de tempo:

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

Metadados disponíveis:

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

Rigor estatístico:

• Reamostragem Bootstrap: Calculamos os Intervalos de Confiança (IC) de 95% usando 10.000 reamostragens.

Perguntas frequentes

Gulbahar Karatas

Analista do setor

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Gülbahar é analista da AIMultiple, especializada em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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Revisado tecnicamente por

Nazlı Şipi

Pesquisador de IA

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela possui experiência prévia em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

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