5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas & Classificadas

Para encontrar o melhor Google Maps scraper, 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

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

Comparação de latência ponta a ponta dos scrapers do Google Maps

Campos de metadados disponíveis por scraper do Google Maps

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

Prós e contras dos melhores scrapers do Google Maps

Bright Data fornece uma API de scraper do Google Maps que aceita URLs de "Place" do Google Maps e recupera dados de cada página de negócio especificada.

O scraper de dados do Google Maps inclui uma configuração days_limit para coletar dados recentes, como reviews 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.

A API de scraper do Google Maps da Oxylabs é uma opção rápida com tempo de resposta de 5 segundos, sendo a segunda mais rápida da lista. 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.

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

SerpApi é a ferramenta mais rápida neste teste. Fornece resultados em apenas 0,2 segundos, o que é quase instantâneo. Como a Apify, tem uma taxa de sucesso de 100%, sendo muito estável. Oferece 27 campos de dados, que são suficientes para as necessidades mais comuns. Esta ferramenta é a melhor opção para usuários que precisam de dados muito rapidamente e querem um serviço confiável.

Para qualquer desenvolvedor construindo um app 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 place IDs ou localizações. Também é útil para encontrar clientes em potencial muito rapidamente se você estiver com pressa. Se você precisa de uma maneira estável de obter resultados de busca do Google Maps sem qualquer atraso, Serpapi é uma excelente escolha para seu projeto.

A API de scraper do Google Maps da Apify é uma ferramenta muito confiável para scraping do Google Maps. Com base em nosso benchmark, tem uma taxa de sucesso de 100%, o que significa que funciona sempre sem erros. Fornece 42 campos de dados diferentes, o que é uma grande quantidade de informações. Embora sua velocidade seja de 16,9 segundos, mais lenta que algumas outras APIs, é uma ótima escolha se você precisa de muitos detalhes e quer um sistema que nunca falha.

Você pode usar este Google Maps scraper quando precisar de informações muito detalhadas. É ideal para geração avançada de leads porque fornece dados do Google Maps, incluindo números de telefone, URLs de sites e perfis de redes sociais. Isso ajuda você a construir um perfil completo para seus clientes em potencial. Por coletar com precisão tantos pontos de dados, é uma ótima ferramenta para equipes que desejam insights profundos.

Octoparse fornece o máximo de detalhes, com 44 campos de dados diferentes. No entanto, é a ferramenta mais lenta no 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 podem 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 fazer scraping de dados do Google Maps e recuperar o máximo de informações possível, como reviews de clientes, horários de funcionamento e endereços específicos. Como você pode exportar dados para Excel ou arquivos CSV, facilita a organização de 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 do benchmark de scraper do Google Maps

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

Parâmetros do teste

• Localização: Usamos "Nova York, EUA" como a 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 beleza.
• Execuções: Realizamos 10 repetições por categoria (total de 100 execuções por provedor).
• Alvo: Solicitamos 10 resultados por consulta. No total, cada provedor foi testado em 1.000 listagens de negócios 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 source: google_maps e parâmetros geo_location, aguardando respostas JSON diretas contendo os dados extraídos.
• Octoparse: Usamos o template "Google Maps Leads Scraper" via 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 quando atingimos a contagem de itens alvo para medir a velocidade de forma eficiente.
• SerpApi: Usamos o mecanismo google_maps em modo síncrono. Fizemos uma única solicitação GET para o endpoint de busca com uma consulta construída ("{categoria} em {localização}") e processamos o array local_results JSON para extrair dados de lugares.

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 estes campos existissem e passassem na validação. Se algum estivesse ausente ou inválido, marcávamos todo o resultado como INVÁLIDO.

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

Campos condicionais (devem ser válidos se presentes)

Não exigimos estritamente que estes 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 reviews: 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 estágio. Para a análise final, relatamos a taxa de sucesso de validação, que mede o desempenho ponta a ponta desde a chamada da API até o conteúdo semanticamente relevante e verificado por citações.

Nossa métrica de sucesso de validação captura o desempenho do pipeline ponta a ponta. Cada tentativa progride através de três estágios sequenciais: envio, execução e validação. Uma tentativa que falha em qualquer estágio anterior não pode prosseguir para estágios posteriores e é registrada como uma tentativa falha (pontuação 0) no cálculo final de validação.

Por exemplo, se enviamos 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 todas as tentativas: as 9 falhas (pontuadas como 0) mais os 91 resultados validados. Relatamos a pontuação de validação mediana 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 para 10 resultados. Tratamos execuções de alta latência (>1800s) como falhas.

Metadados disponíveis:

• Contamos o número de campos de dados estruturados retornados juntamente 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.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Perguntas frequentes

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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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