5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas e Classificadas

Para encontrar o melhor scraper do Google Maps, comparamos 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 listagens do Google Maps foram mais acessíveis do que as Google Maps avaliações em nosso benchmark de scraping de avaliações. Os principais provedores alcançaram 100% de sucesso nos 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 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.

Teste gratuito dos scrapers do Google Maps

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 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.

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. 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.

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 potenciais rapidamente sem precisar de informações detalhadas, a Oxylabs é uma opção prática.

SerpApi é a ferramenta mais rápida neste teste. Ela fornece resultados em apenas 0.2 segundos, o que é quase instantâneo. Assim como a Apify, tem uma taxa de sucesso de 100%, tornando-a muito estável. Oferece 27 campos de dados, que são suficientes para a maioria das necessidades comuns. Esta ferramenta é a melhor opção para usuários que precisam de dados muito rapidamente e desejam um serviço confiável.

Para qualquer desenvolvedor construindo um aplicativo ao vivo, esta é uma API do Google Maps muito boa. Você pode retornar resultados de busca instantaneamente para seus usuários, mostrando dados públicos como place IDs ou localizações. Também é útil para encontrar clientes potenciais muito rapidamente se você estiver com pressa. Se você precisa de uma maneira estável de obter resultados de busca do Google Maps sem atrasos, Serpapi é uma escolha de primeira 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, ela 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 scraper do Google Maps 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 mídia social. Isso ajuda você a construir um perfil completo para seus clientes potenciais. Por coletar com precisão tantos pontos de dados, é uma ótima ferramenta para equipes que desejam insights profundos.

A 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 cada detalhe possível 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 avaliações de clientes, horários de funcionamento e endereços específicos. Como você pode exportar dados para arquivos Excel ou 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 scrapers do Google Maps

Comparamos 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 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).
• Alvo: 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 requisições 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 nossa contagem de itens alvo para medir a velocidade de forma eficiente.
• SerpApi: Usamos o mecanismo google_maps em modo síncrono. Fizemos uma única requisição GET para o endpoint de busca com uma consulta construída ("{category} in {location}") e processamos o array JSON local_results 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 requisição 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 rigorosas específicas.

Campos obrigatórios

Exigimos que esses campos existissem e passassem na 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 site (contendo "http" ou "maps.google").

Campos condicionais (devem ser válidos se presentes)

Não exigimos estritamente que esses campos existissem, mas SE os 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 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 citação.

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 enviarmos 100 requisições:

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

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 mediana de validação para cada requisição em todas as tentativas.

Métricas de tempo:

• Tempo total: Calculamos a duração mediana (P50) desde a requisição inicial até a recuperação final dos dados para cada categoria com 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.

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Perguntas frequentes

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Nazlı Şipi

Pesquisadora de IA

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

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