Cómo extraer datos de Google Maps: la guía API no oficial

Con más de 200 millones de empresas registradas y más de mil millones de usuarios mensuales, Google Maps se ha convertido en una fuente indispensable de datos de ubicación. Esta guía le enseñará cómo extraer valor de Google Maps a escala mediante web scraping.

Introducción

Google Maps proporciona una gran cantidad de datos: nombres comerciales, direcciones, números de teléfono, horarios de atención, reseñas de clientes, imágenes, métricas de popularidad en vivo y más. Estos datos pueden proporcionar información competitiva clave para la investigación de mercado, la generación de leads, la publicidad dirigida y los servicios basados en la ubicación.

Si bien Google proporciona una API de Maps, está limitada a 100,000 7 solicitudes gratuitas por mes y las solicitudes adicionales cuestan $1000 por XNUMX. Para proyectos de scraping más grandes, esto puede resultar prohibitivamente costoso. El web scraping ofrece una alternativa flexible y de bajo costo para acceder a los datos de Google Maps a escala.

Consideraciones legales y éticas

El raspado web de datos públicos en línea generalmente se considera legal según las leyes de EE. UU., como la Ley de Abuso y Fraude Informático. Sin embargo, asegúrese de cumplir con los Términos de servicio de Google, que prohíben el scraping que sea excesivo, perjudicial o que eluda sus sistemas. El scraping demasiado agresivo puede bloquear tu dirección IP.

Recopile únicamente datos relevantes para sus necesidades y no vuelva a publicar contenido extraído palabra por palabra. Google Maps contiene información personal, como correos electrónicos y números de teléfono, que deben anonimizarse o seudonimizarse antes de su almacenamiento y análisis.

Adherirse a principios éticos ayuda a garantizar que su web scraping aporte valor a la sociedad. El Código de Ética de ACM es una excelente guía para prácticas informáticas responsables.

El valor de los datos de Google Maps

A continuación se muestran algunas estadísticas clave que muestran la gran cantidad de datos disponibles en Google Maps:

Más de 200 millones de empresas figuran en Google Maps en todo el mundo en 2021
Más de mil millones de usuarios activos mensuales de Google Maps en todo el mundo
Millones de reseñas, imágenes, horarios de apertura y otros datos sobre empresas
Métricas de popularidad en vivo para más de 10 millones de lugares en todo el mundo
Archivos históricos de imágenes de Street View que datan de hace más de 15 años.

Liberar estos datos a escala puede proporcionar una poderosa inteligencia competitiva para tomar decisiones basadas en datos.

Superar los desafíos del scraping

Google emplea sistemas avanzados de detección de bots para evitar el abuso de sus servicios. A continuación se muestran algunas técnicas para evitar bloquearse al realizar el scraping:

Automatización del navegador Selenium – Imita acciones reales del usuario, como desplazarse y hacer clic, automatizando un navegador real como Chrome. Más resistente a la detección de bots que las solicitudes.
Proxies – Rote diferentes direcciones IP para distribuir solicitudes y enmascarar la actividad de scraping. Los servicios de proxy como BrightData ofrecen miles de IP.
Resolución de captcha – Google utiliza reCAPTCHA v2 en Maps, lo que requiere resolver desafíos visuales manualmente. Herramientas como Anti-Captcha pueden ayudar a automatizar esto.
Limpiar datos – Los datos extraídos contienen inconsistencias y duplicados que necesitan limpieza antes del análisis. Presupuestar tiempo para la discusión de datos.

Con las herramientas y técnicas adecuadas, estos desafíos se pueden superar para acceder a los datos de Google Maps a escala.

Raspado de Google Maps con Selenium

Aquí hay una guía paso a paso para extraer Google Maps usando Selenium y Python:

Instalar paquetes requeridos

pip install selenium pandas numpy regex pymongo

Controlador de configuración

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

Configure servidores proxy y opciones según sea necesario.

Buscar lugares

driver.get("https://www.google.com/maps/search/restaurants+in+Los+Angeles")

Extraer datos

Utilice selectores de elementos para extraer campos clave:

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]

Navegar a la página del lugar

Haga clic en cada lugar para obtener datos adicionales, como reseñas:

for url in place_urls:
    driver.get(url)

    reviews = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-review-text")

Rotar continuamente los servidores proxy

Para realizar scraping a escala, los proxies deben ciclarse para evitar la detección:

from brightdata.brightdata_service import BrightDataService

resolver = BrightDataService.create_proxy_resolver() 

while True:
    driver.quit()
    driver = webdriver.Chrome(resolver=resolver)
    driver.get(next_url)

Esto permite rastrear miles de ubicaciones de manera confiable.

Raspar tiempos populares

Google proporciona datos de popularidad en vivo de lugares a través de un punto final API. Una respuesta de muestra:

"popularTimes": [
  {
   "day": 0,
   "data": [  
     {"hour": 8, "percent": 24},
     {"hour": 9, "percent": 100},  
     {"hour": 10, "percent": 88},
   ]
  }
]

El campo de porcentaje contiene la métrica de ocupación en vivo que va de 0 a 100. Aquí se explica cómo extraerlo en 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"]]

Visualizar estos datos puede revelar patrones semanales.

Raspado de imágenes

Las páginas de lugares contienen galerías de imágenes que se pueden extraer:

images = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "section-image")

image_urls = [img.get_attribute("src") for img in images]

Los datos de ubicación, como la latitud y la longitud, están codificados en las URL.

Almacenamiento de datos a escala

Para scrapers grandes, MongoDB es una excelente opción de almacenamiento en comparación con los archivos CSV o las hojas de Excel. Algunas mejores prácticas:

Utilice el esquema de documento NoSQL para permitir flexibilidad a medida que cambian los campos
Cree índices en los campos que consulta, como nombres de empresas o ubicaciones.
Codifique geodatos como puntos en lugar de direcciones para búsqueda geoespacial
Programe copias de seguridad periódicas a medida que el raspado acumula datos con el tiempo

Aquí hay un código de inserción de muestra:

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)

Análisis y visualización

Una vez que se extraen los datos, el valor real proviene del análisis y la visualización. Aquí hay unos ejemplos:

Tipo de análisis	Descripción	Bibliotecas
Análisis de los sentimientos	Identificar temas positivos y negativos en las reseñas.	NLTK, bloque de texto
Modelado de temas	Descubra temas de actualidad a partir de reseñas utilizando LDA	Gensim, pyLDAvis
Reconocimiento de imagen	Extrae texto de menús y otras imágenes con OCR	OpenCV, pytesseract
Análisis geoespacial	Visualice datos en capas en mapas para su análisis	Folio, Plotly Express

El análisis avanzado proporciona inteligencia competitiva para guiar las decisiones comerciales.

Casos de uso

Los datos extraídos de Google Maps permiten potentes servicios basados en la ubicación:

Estudio de Mercado – Compare la popularidad y el sentimiento de la competencia en todas las ubicaciones.
Generación conductora – Cree listas de correo electrónico y teléfonos específicas para la divulgación.
Selección del Sitio – Optimice nuevas ubicaciones en función de la demografía y el tráfico peatonal.
Publicidad – Crear campañas publicitarias hiperlocales basadas en los movimientos de los clientes.
Previsión de la demanda – Predecir el tráfico de la tienda para optimizar la dotación de personal durante los fines de semana.
Logística – Trazar rutas óptimas para entregas basadas en datos de tráfico en tiempo real

Estos son sólo algunos ejemplos de cómo los datos de Google Maps extraídos de la web pueden impulsar la innovación y el crecimiento.

Conclusión

Si bien Google Maps proporciona una API gratuita limitada, el web scraping ofrece acceso completo a datos de mapas a escala. Con un uso responsable, estas técnicas permiten a individuos y organizaciones aprovechar el poder de los datos basados en la ubicación para obtener una ventaja competitiva.

La información del mundo mapeada – está ahí fuera. ¡Ahora ve a agarrarlo!