Mit über 200 Millionen gelisteten Unternehmen und über 1 Milliarde monatlichen Nutzern ist Google Maps zu einer unverzichtbaren Quelle für Standortdaten geworden. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie mithilfe von Web Scraping in großem Maßstab Mehrwert aus Google Maps ziehen.
Einleitung
Google Maps bietet eine Fülle von Daten – Firmennamen, Adressen, Telefonnummern, Öffnungszeiten, Kundenrezensionen, Bilder, Live-Beliebtheitsmetriken und mehr. Diese Daten können wichtige Wettbewerbseinblicke für Marktforschung, Lead-Generierung, gezielte Werbung und standortbezogene Dienste liefern.
Obwohl Google eine Maps-API bereitstellt, ist diese auf 100,000 kostenlose Anfragen pro Monat beschränkt, wobei zusätzliche Anfragen 7 US-Dollar pro 1000 kosten. Bei größeren Scraping-Projekten kann dies unerschwinglich teuer werden. Web Scraping bietet eine flexible, kostengünstige Alternative für den Zugriff auf Google Maps-Daten im großen Maßstab.
Rechtliche und ethische Überlegungen
Das Web-Scraping öffentlicher Online-Daten gilt im Allgemeinen nach US-amerikanischem Recht wie dem Computer Fraud and Abuse Act als legal. Beachten Sie jedoch unbedingt die Nutzungsbedingungen von Google, die übermäßiges, störendes oder die Systeme umgehendes Scraping verbieten. Zu aggressives Scraping kann dazu führen, dass Ihre IP-Adresse blockiert wird.
Sammeln Sie nur Daten, die für Ihre Bedürfnisse relevant sind, und veröffentlichen Sie gelöschte Inhalte nicht wörtlich erneut. Google Maps enthält persönliche Informationen wie E-Mails und Telefonnummern, die vor der Speicherung und Analyse anonymisiert oder pseudonymisiert werden sollten.
Die Einhaltung ethischer Grundsätze trägt dazu bei, dass Ihr Web Scraping einen Mehrwert für die Gesellschaft darstellt. Der ACM-Ethikkodex ist ein hervorragender Leitfaden für verantwortungsvolle Computerpraktiken.
Der Wert von Google Maps-Daten
Hier sind einige wichtige Statistiken, die die riesigen Datenmengen veranschaulichen, die auf Google Maps verfügbar sind:
- Ab 200 sind weltweit über 2021 Millionen Unternehmen auf Google Maps gelistet
- Über 1 Milliarde monatlich aktive Google Maps-Nutzer weltweit
- Millionen von Bewertungen, Bildern, Öffnungszeiten und anderen Datenpunkten zu Unternehmen
- Live-Beliebtheitsmetriken für über 10 Millionen Orte weltweit
- Historische Archive mit Street View-Bildern aus über 15 Jahren
Die Erschließung dieser Daten in großem Maßstab kann leistungsstarke Wettbewerbsinformationen für datengesteuerte Entscheidungen liefern.
Scraping-Herausforderungen meistern
Google setzt fortschrittliche Bot-Erkennungssysteme ein, um den Missbrauch seiner Dienste zu verhindern. Hier sind einige Techniken, um ein Blockieren beim Schaben zu vermeiden:
- Selenium-Browser-Automatisierung – Imitiert echte Benutzeraktionen wie Scrollen und Klicken, indem es einen echten Browser wie Chrome automatisiert. Resistenter gegen Bot-Erkennung als Anfragen.
- Proxies – Rotieren Sie verschiedene IP-Adressen, um Anfragen zu verteilen und Scraping-Aktivitäten zu maskieren. Proxy-Dienste wie BrightData bieten Tausende von IPs.
- Captcha-Lösung – Google verwendet reCAPTCHA v2 auf Karten, was die manuelle Lösung visueller Herausforderungen erfordert. Tools wie Anti-Captcha können dabei helfen, dies zu automatisieren.
- Daten bereinigen – Gekratzte Daten enthalten Inkonsistenzen und Duplikate, die vor der Analyse bereinigt werden müssen. Planen Sie Zeit für die Datenverarbeitung ein.
Mit den richtigen Tools und Techniken können diese Herausforderungen gemeistert werden, um in großem Maßstab auf Google Maps-Daten zuzugreifen.
Scraping von Google Maps mit Selenium
Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Scrapen von Google Maps mit Selenium und Python:
Erforderliche Pakete installieren
pip install selenium pandas numpy regex pymongoTreiber einrichten
from selenium import webdriver
driver = webdriver.Chrome()Konfigurieren Sie Proxys und Optionen nach Bedarf.
Nach Orten suchen
driver.get("https://www.google.com/maps/search/restaurants+in+Los+Angeles")Extrahieren von Daten
Verwenden Sie Elementselektoren, um Schlüsselfelder zu extrahieren:
places = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-result")
names = [place.find_element(By.CLASS_NAME, "section-result-title").text for place in places]
addresses = [place.find_element(By.CLASS_NAME, "section-result-location").text for place in places]
place_urls = [place.find_element(By.CSS_SELECTOR, "a.section-result-action-icon").get_attribute("href") for place in places]Navigieren Sie zur Ortsseite
Klicken Sie auf jede Stelle, um zusätzliche Daten wie Bewertungen zu extrahieren:
for url in place_urls:
driver.get(url)
reviews = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-review-text")Kontinuierliche Proxy-Rotation
Um im großen Maßstab zu schaben, müssen Proxys durchlaufen werden, um eine Erkennung zu vermeiden:
from brightdata.brightdata_service import BrightDataService
resolver = BrightDataService.create_proxy_resolver()
while True:
driver.quit()
driver = webdriver.Chrome(resolver=resolver)
driver.get(next_url)Dies ermöglicht das zuverlässige Scrapen von Tausenden von Standorten.
Populäre Zeiten abstreifen
Google stellt über einen API-Endpunkt Live-Beliebtheitsdaten für Orte bereit. Eine Beispielantwort:
"popularTimes": [
{
"day": 0,
"data": [
{"hour": 8, "percent": 24},
{"hour": 9, "percent": 100},
{"hour": 10, "percent": 88},
]
}
] Das Prozentfeld enthält die Live-Geschäftsmetrik im Bereich von 0 bis 100. So extrahieren Sie es in Python:
import requests
import pandas as pd
api_url = place_url + "/data/details/json"
times_data = requests.get(api_url).json()["popularTimes"]
df = pd.DataFrame(times_data)[["day","hour","percent"]]Die Visualisierung dieser Daten kann wöchentliche Muster erkennen lassen.
Bilder kratzen
Ortsseiten enthalten Bildergalerien, die gescrapt werden können:
images = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-image")
image_urls = [img.get_attribute("src") for img in images]In den URLs sind Standortdaten wie Breiten- und Längengrad kodiert.
Daten im großen Maßstab speichern
Für große Scraper ist MongoDB im Vergleich zu CSVs oder Excel-Tabellen eine gute Wahl für die Speicherung. Einige Best Practices:
- Verwenden Sie das NoSQL-Dokumentschema, um Flexibilität bei Feldänderungen zu ermöglichen
- Erstellen Sie Indizes für Felder, die Sie abfragen, z. B. Firmennamen oder Standorte
- Kodieren Sie Geodaten wie Punkte anstelle von Adressen für die Geodatensuche
- Planen Sie regelmäßige Backups, da sich beim Scraping mit der Zeit Daten ansammeln
Hier ist ein Beispiel für einen Einfügungscode:
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient()
db = client["google_maps"]
places = db["places"]
post = {
"name": name,
"url" : url,
"address": address,
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [lat, lng]
},
"images" : image_urls
}
places.insert_one(post)Analyse und Visualisierung
Sobald die Daten gescrapt sind, ergibt sich der wahre Wert aus der Analyse und Visualisierung. Hier sind einige Beispiele:
| Analysetyp | Beschreibung | Bibliotheken |
|---|---|---|
| Stimmungsanalyse | Identifizieren Sie positive und negative Themen in Bewertungen | NLTK, TextBlob |
| Themenmodellierung | Entdecken Sie Trendthemen aus Rezensionen mit LDA | Gensim, pyLDAvis |
| Bilderkennung | Extrahieren Sie Text aus Menüs und anderen Bildern mit OCR | OpenCV, Pytesseract |
| Geodatenanalyse | Visualisieren Sie auf Karten geschichtete Daten zur Analyse | Folium, Plotly Express |
Erweiterte Analysen liefern Wettbewerbsinformationen als Grundlage für Geschäftsentscheidungen.
Anwendungsbeispiele
Gekratzte Google Maps-Daten ermöglichen leistungsstarke standortbasierte Dienste:
- Marktforschung – Vergleichen Sie die Beliebtheit und Stimmung der Wettbewerber an verschiedenen Standorten
- Lead-Generierung – Erstellen Sie gezielte E-Mail- und Telefonlisten für die Kontaktaufnahme
- Standortwahl – Optimieren Sie neue Standorte basierend auf Demografie und Fußgängerverkehr
- Marketings – Erstellen Sie hyperlokale Werbekampagnen basierend auf Kundenbewegungen
- Nachfragevorhersage – Prognostizieren Sie den Filialverkehr, um die Personalbesetzung für Wochenenden zu optimieren
- Logistik – Planen Sie optimale Routen für Lieferungen basierend auf Echtzeit-Verkehrsdaten
Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie Web-Scraping-Daten von Google Maps Innovation und Wachstum vorantreiben können.
Zusammenfassung
Während Google Maps eine begrenzte kostenlose API bereitstellt, bietet Web Scraping vollständigen Zugriff auf Kartendaten im großen Maßstab. Bei verantwortungsvollem Einsatz ermöglichen diese Techniken Einzelpersonen und Organisationen, die Leistungsfähigkeit standortbasierter Daten für Wettbewerbsvorteile zu nutzen.
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