5 Melhores Google Maps Scraper APIs: Testadas & Classificadas

Para encontrar o melhor scraper do Google Maps, fizemos uma avaliação comparativa dos principais provedores de web scraping, Apify, Oxylabs, Octoparse e SerpApi, executando 100 pesquisas para cada um. Testámos 10 categorias e analisámos 4.000 fichas de empresas.

Resultados do benchmark de raspagem do Google Maps

Taxa de sucesso dos scrapers do Google Maps

Os dados das fichas do Google Maps foram mais acessíveis do que as avaliações do Google Maps no nosso benchmark de raspagem de avaliações. Os principais provedores atingiram 100% de sucesso nos dados de pesquisa e ficha, muito acima do teto de 41% que registámos no nosso benchmark de raspagem de avaliações do Google Maps, onde o conteúdo das avaliações requer execução adicional de JavaScript e é significativamente mais difícil de extrair.

Comparação da 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 o nosso processo de teste.

Prós e contras dos melhores scrapers do Google Maps

Bright Data disponibiliza uma API scraper do Google Maps que aceita URLs de “Lugar” do Google Maps e obtém dados de cada página de empresa especificada.

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

A API scraper do Google Maps da Oxylabs é uma opção rápida com um 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. Isto significa que recolhe apenas informações básicas. Se 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. 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 a sua lista. Se o seu objetivo é encontrar muitos potenciais clientes 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. Tal como a Apify, tem uma taxa de sucesso de 100%, o que a torna muito estável. Oferece 27 campos de dados, suficientes para as necessidades mais comuns. Esta ferramenta é a melhor opção para utilizadores que precisam de dados muito rapidamente e querem um serviço fiável.

Para qualquer programador a criar uma aplicação ao vivo, esta é uma API do Google Maps muito boa. Pode devolver instantaneamente resultados de pesquisa aos seus utilizadores, mostrando dados públicos como IDs de lugares ou localizações. Também é útil para encontrar potenciais clientes muito rapidamente se estiver com pressa. Se precisa de uma forma estável de obter resultados de pesquisa do Google Maps sem qualquer atraso, a Serpapi é uma excelente escolha para o seu projeto.

O scraper do Google Maps da Apify API é uma ferramenta muito fiável para raspagem do Google Maps. Com base no 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 informação. Embora a sua velocidade seja de 16,9 segundos, mais lenta do que algumas outras APIs, é uma excelente escolha se precisa de muitos detalhes e quer um sistema que nunca falha.

Pode usar este Google Maps scraper quando precisa de informação muito detalhada. É ideal para geração avançada de leads porque fornece dados do Google Maps, incluindo números de telefone, URLs de websites e perfis de redes sociais. Isto ajuda-o a construir um perfil completo dos seus potenciais clientes. Como recolhe com precisão tantos pontos de dados, é uma excelente ferramenta para equipas que procuram informações aprofundadas.

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

Esta ferramenta é uma boa escolha se quiser raspar dados do Google Maps e obter o máximo de informação possível, como avaliações de clientes, horários de funcionamento e endereços específicos. Como pode exportar dados para ficheiros Excel ou CSV, torna fácil organizar muitos pontos de dados. É uma ferramenta útil para utilizadores que precisam de informação adicional para um projeto e estão dispostos a esperar mais tempo pelos resultados.

Metodologia do benchmark do scraper do Google Maps

Avaliámos comparativamente 4 provedores de dados (Apify, Oxylabs, Octoparse, SerpApi) para avaliar a sua capacidade de raspar dados do Google Maps. Executámos 100 consultas por provedor em 10 categorias de negócios distintas em Nova Iorque, EUA.

Parâmetros do teste

• Localização: Utilizámos “Nova Iorque, EUA” como localização constante para todas as consultas.
• Categorias (10): Selecionámos categorias de alto volume, incluindo café, restaurante, ginásio, farmácia, hotel, hospital, banco, supermercado, posto de gasolina e cabeleireiro.
• Execuções: Realizámos 10 repetições por categoria (total de 100 execuções por provedor).
• Alvo: Solicitámos 10 resultados por consulta. No total, cada provedor foi testado em 1.000 fichas de negócios individuais (10 categorias × 10 execuções × 10 resultados).

Implementações dos provedores

• Apify: Utilizámos o Actor compass/crawler-google-places em modo assíncrono. Enviámos consultas de pesquisa com parâmetros de localização, verificámos o estado da execução e obtivemos os resultados do dataset predefinido após conclusão bem-sucedida.
• Oxylabs: Utilizámos a API Realtime Scraper em modo síncrono. Enviámos pedidos POST com source: google_maps e parâmetros geo_location, aguardando respostas diretas em JSON contendo os dados raspados.
• Octoparse: Utilizámos o template “Google Maps Leads Scraper” através da API de Extração na Nuvem. Atualizámos dinamicamente os parâmetros da tarefa com base na palavra-chave de pesquisa, iniciámos a tarefa de extração, verificámos o estado e parámos a tarefa precocemente quando atingimos a contagem de itens alvo para medir a velocidade de forma eficiente.
• SerpApi: Utilizámos o motor google_maps em modo síncrono. Fizemos um único pedido GET para o endpoint de pesquisa com uma consulta construída (“{category} in {location}”) e processámos o array JSON local_results para extrair dados de locais.

Métricas de medição

Taxas de sucesso

Definimos três níveis de sucesso:

• Sucesso na submissão: Considerámos uma submissão bem-sucedida se a API aceitou o nosso pedido inicial (HTTP 200/202).
• Sucesso na execução: Considerámos uma execução bem-sucedida se o trabalho foi concluído com êxito.
• Sucesso na validação: Aplicámos um conjunto rigoroso de regras para garantir a usabilidade dos dados. Considerámos um resultado VÁLIDO apenas se cumprisse os critérios abaixo. Calculámos a pontuação de validação com base na proporção de campos válidos em relação ao total de campos verificados (mínimo de 60% exigido), com anulações estritas específicas.

Campos obrigatórios

Exigimos que estes campos existissem e passassem na validação. Se algum estivesse em falta ou fosse inválido, marcávamos o resultado inteiro como INVÁLIDO.

• Nome: Deve ser uma string não vazia.
• URL: Deve ser um Google Maps ou website URL válido (contendo “http” ou “maps.google”).

Campos condicionais (devem ser válidos se presentes)

Não exigimos estritamente que estes campos existissem, mas SE os dados fossem devolvidos para eles, exigíamos que fossem válidos.

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

Acompanhámos estas três taxas de sucesso ao longo de todo o pipeline para identificar pontos de falha em cada etapa. Para a análise final, reportamos a taxa de sucesso de validação, que mede o desempenho ponta a ponta desde a chamada à API até ao conteúdo semanticamente relevante e verificado por citação.

A nossa métrica de sucesso de validação captura o desempenho do pipeline ponta a ponta. Cada tentativa progride por três etapas sequenciais: submissão, execução e validação. Uma tentativa que falhe em qualquer etapa anterior não pode prosseguir para etapas posteriores e é registada como uma tentativa falhada (pontuação de 0) no cálculo final de validação.

Por exemplo, se enviarmos 100 pedidos:

• 96 passam na submissão (4 falhas registadas como 0)
• Desses 96, 91 passam na execução (mais 5 falhas registadas como 0)
• Desses 91, validamos os dados devolvidos e calculamos pontuações de validação individuais

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

Métricas de tempo:

• Tempo total: Calculámos a mediana (P50) da duração desde o pedido inicial até à obtenção final dos dados para cada categoria para 10 resultados. Tratámos as execuções de alta latência (>1800s) como falhas.

Metadados disponíveis:

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

Rigor estatístico:

• Reamostragem bootstrap: Calculámos Intervalos de Confiança (IC) de 95% usando 10.000 reamostras.

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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