如何使用 SERP API 擷取 Google Maps 結果

了解如何使用 SERP API 和 Python 擷取 Google Maps 結果，提取商家名稱、評分、評論數、地址、電話、網站、place ID 和 GPS 座標，並匯出為 CSV。

talor ai
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Google Maps results 對需要 local business data 的搜尋場景非常有用。

例如，你可能想收集 New York 的餐廳、London 的牙醫、機場附近的飯店、某個城市的維修店，或查看某個 local search result 中出現了哪些 competitors。

一條 Google Maps SERP result 通常可以包含：

  • business name

  • rating

  • review count

  • address

  • phone number

  • website

  • business type

  • opening hours

  • place ID

  • GPS coordinates

  • result position

你可以嘗試直接用 browser automation 抓取 Google Maps，但通常需要處理 page rendering、scrolling、dynamic loading、anti-bot checks、proxy rotation 和頻繁變化的 layout。

SERP API 通常是更簡單的方式。你只需要發送 query 和 location，就可以收到 structured JSON results。

這篇文章會用 Python 示範如何擷取 Google Maps results，整理資料，並匯出為 CSV。

為什麼要擷取 Google Maps Results？

Google Maps data 適合很多 workflow：

  • Local SEO：追蹤哪些商家在 local keywords 下排名。

  • Lead generation：收集 business names、websites 和 contact information。

  • Market research：比較不同城市的 local competitors。

  • Reputation monitoring：追蹤 ratings 和 review counts。

  • AI agents：讓 agent 在生成推薦前取得最新 local business data。

  • Dashboards：為 agency 或內部團隊建立報告。

例如 local SEO agency 可能會搜尋：

dentist in Austin
plumber near Chicago
best coffee shop in Seattle
law firm in Boston

然後比較哪些 businesses 出現、排名第幾，以及 ratings 是否隨時間改變。

為什麼使用 SERP API？

手動抓取 Google Maps 很容易變得脆弱。

你可能需要處理：

  • browser rendering

  • infinite scroll

  • dynamic JavaScript

  • blocked requests

  • CAPTCHA challenges

  • changing HTML structure

  • location-specific results

  • mobile vs desktop differences

SERP API 會幫你處理大部分 collection layer。

使用 SERP API 後，workflow 會變得更簡單：

Send query + location
→ Receive structured JSON
→ Extract business fields
→ Save to CSV, database, or dashboard

Talordata、SerpApi、DataForSEO、Bright Data、SearchAPI.io 和 Serper.dev 都可以用於這類 workflow。下面的 code 是 provider-neutral 的，你可以根據自己使用的 API 調整。查看API文檔

我們要做什麼？

我們會建立一個小型 Python script，用來：

  1. 向 SERP API 發送 Google Maps-style search query

  2. 讀取 JSON response

  3. 提取 local business results

  4. normalize fields

  5. 將結果匯出為 CSV file

先安裝需要的 package：

pip install requests

Python 內建的 csv module 已經足夠匯出資料，所以不需要額外安裝 CSV library。

Step 1：設定 API Key

建議使用 environment variables，不要把 credentials 直接寫在程式碼裡。

export SERP_API_KEY="your_api_key_here"
export SERP_API_ENDPOINT="https://your-serp-api-endpoint.com/search"

Windows PowerShell：

$env:SERP_API_KEY="your_api_key_here"
$env:SERP_API_ENDPOINT="https://your-serp-api-endpoint.com/search"

不同 provider 的 endpoint format 可能不同。有些使用 q，有些使用 query。有些使用 engine=google_maps，有些使用 type=maps 或 dedicated Maps endpoint。

核心思路是一樣的。

Step 2：請求 Google Maps Results

下面是一個 basic request function：

import os
import requests


SERP_API_KEY = os.getenv("SERP_API_KEY")
SERP_API_ENDPOINT = os.getenv("SERP_API_ENDPOINT")


def search_google_maps(query, location="United States"):
    params = {
        "engine": "google_maps",
        "query": query,
        "location": location,
        "output": "json"
    }

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SERP_API_KEY}"
    }

    response = requests.get(
        SERP_API_ENDPOINT,
        params=params,
        headers=headers,
        timeout=30
    )

    response.raise_for_status()
    return response.json()

根據你的 SERP API provider，可能需要把：

"engine": "google_maps"

改成：

"type": "maps"

或：

"search_type": "local"

如果你的 provider 將 API key 放在 query parameter 中，可以這樣改：

params["api_key"] = SERP_API_KEY

重點是把 request layer 和 parsing layer 分開。

Step 3：Normalize Google Maps Results

不同 API 可能會把 Maps results 放在不同 key 下，例如：

local_results
maps_results
places_results

使用 flexible parser 可以避免切換 provider 時 code 直接壞掉。

from datetime import datetime, timezone


def clean_text(value):
    if not value:
        return ""
    return " ".join(str(value).split())


def get_maps_results(serp_json):
    return (
        serp_json.get("local_results")
        or serp_json.get("maps_results")
        or serp_json.get("places_results")
        or []
    )


def normalize_maps_results(serp_json, query, location):
    results = get_maps_results(serp_json)
    collected_at = datetime.now(timezone.utc).isoformat()

    rows = []

    for index, item in enumerate(results, start=1):
        gps = item.get("gps_coordinates") or {}

        rows.append({
            "query": query,
            "location": location,
            "position": item.get("position") or item.get("rank") or index,
            "business_name": clean_text(item.get("title") or item.get("name")),
            "rating": item.get("rating"),
            "reviews": item.get("reviews") or item.get("reviews_count"),
            "business_type": clean_text(item.get("type") or item.get("category")),
            "address": clean_text(item.get("address")),
            "phone": clean_text(item.get("phone")),
            "website": item.get("website") or item.get("link") or "",
            "place_id": item.get("place_id") or item.get("data_id") or item.get("data_cid") or "",
            "latitude": gps.get("latitude"),
            "longitude": gps.get("longitude"),
            "collected_at": collected_at
        })

    return rows

這樣可以得到一個乾淨、穩定的格式，適合放入 spreadsheet、dashboard 或 database。

Step 4：匯出結果到 CSV

接著可以把 normalized rows 寫入 CSV file。

import csv


CSV_COLUMNS = [
    "query",
    "location",
    "position",
    "business_name",
    "rating",
    "reviews",
    "business_type",
    "address",
    "phone",
    "website",
    "place_id",
    "latitude",
    "longitude",
    "collected_at"
]


def export_to_csv(rows, filename="google_maps_results.csv"):
    if not rows:
        print("No results to export.")
        return

    with open(filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=CSV_COLUMNS)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)

    print(f"Exported {len(rows)} rows to {filename}")

完整程式碼

import os
import csv
import requests

from datetime import datetime, timezone


SERP_API_KEY = os.getenv("SERP_API_KEY")
SERP_API_ENDPOINT = os.getenv("SERP_API_ENDPOINT")

CSV_COLUMNS = [
    "query",
    "location",
    "position",
    "business_name",
    "rating",
    "reviews",
    "business_type",
    "address",
    "phone",
    "website",
    "place_id",
    "latitude",
    "longitude",
    "collected_at"
]


def clean_text(value):
    if not value:
        return ""
    return " ".join(str(value).split())


def search_google_maps(query, location="United States"):
    params = {
        "engine": "google_maps",
        "query": query,
        "location": location,
        "output": "json"
    }

    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {SERP_API_KEY}"
    }

    response = requests.get(
        SERP_API_ENDPOINT,
        params=params,
        headers=headers,
        timeout=30
    )

    response.raise_for_status()
    return response.json()


def get_maps_results(serp_json):
    return (
        serp_json.get("local_results")
        or serp_json.get("maps_results")
        or serp_json.get("places_results")
        or []
    )


def normalize_maps_results(serp_json, query, location):
    results = get_maps_results(serp_json)
    collected_at = datetime.now(timezone.utc).isoformat()

    rows = []

    for index, item in enumerate(results, start=1):
        gps = item.get("gps_coordinates") or {}

        rows.append({
            "query": query,
            "location": location,
            "position": item.get("position") or item.get("rank") or index,
            "business_name": clean_text(item.get("title") or item.get("name")),
            "rating": item.get("rating"),
            "reviews": item.get("reviews") or item.get("reviews_count"),
            "business_type": clean_text(item.get("type") or item.get("category")),
            "address": clean_text(item.get("address")),
            "phone": clean_text(item.get("phone")),
            "website": item.get("website") or item.get("link") or "",
            "place_id": item.get("place_id") or item.get("data_id") or item.get("data_cid") or "",
            "latitude": gps.get("latitude"),
            "longitude": gps.get("longitude"),
            "collected_at": collected_at
        })

    return rows


def export_to_csv(rows, filename="google_maps_results.csv"):
    if not rows:
        print("No results to export.")
        return

    with open(filename, mode="w", newline="", encoding="utf-8") as file:
        writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=CSV_COLUMNS)
        writer.writeheader()
        writer.writerows(rows)

    print(f"Exported {len(rows)} rows to {filename}")


if __name__ == "__main__":
    query = "coffee shops in Seattle"
    location = "Seattle, Washington, United States"

    serp_json = search_google_maps(query, location)
    rows = normalize_maps_results(serp_json, query, location)
    export_to_csv(rows)

執行後，會生成一個檔案：

google_maps_results.csv

取得更好 Google Maps Data 的建議

使用具體 local queries。
coffee shop in Seattle 會比 coffee 更清楚。

仔細控制 location。
City、region、country 和 coordinates 都可能改變結果。

保存 timestamps。
Local rankings 會隨時間變化，因此每條 record 都應包含 collected_at。

保留 place identifiers。
place_id、data_id 或 data_cid 可以幫助你在多次抓取中匹配同一個 business。

先 normalize 再存儲。
不要讓 dashboard 直接依賴某個 provider 的 raw response format。免費測試SERP API

FAQ

可以不用 SERP API 直接擷取 Google Maps results 嗎？

可以，但會更難。你可能需要 browser automation、proxy handling、CAPTCHA handling、scrolling logic 和 HTML parsing。SERP API 通常能更快提供 structured data。

可以從 Google Maps results 中取得哪些欄位？

常見欄位包括 business name、ranking position、rating、review count、address、phone number、website、business category、place ID 和 GPS coordinates。

Google Maps results 可以用於 local SEO 嗎？

可以。Local SEO 團隊常用 Maps data 監測 rankings、比較 competitors、追蹤 ratings，並生成 client reports。

Google Maps results 應該保存為 CSV 還是 database？

小型測試和報告可以用 CSV。如果要對多個 keywords、cities 和 clients 做 recurring monitoring，database 會更合適。

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