Ja, Google Maps zu scrapen ist eine extrem starke Methode, um lokale Unternehmen gezielt anzusprechen und Leads zu generieren.

Trotzdem machen es die meisten falsch – und lassen dabei rund 60% der Leads liegen, die sie eigentlich bekommen könnten.

Wenn Du also vorhast, Daten aus Google Maps zu extrahieren, solltest Du das hier unbedingt kennen.

Was ich in diesem Guide zeige:

Die häufigsten Fehler beim Google Maps Scraping

„Ist doch nur Google Maps – was soll man da schon falsch machen, oder?“

Tatsächlich gar nicht so viel. Aber es gibt eine kleine Sache, die Dich 60% Deiner Scraping-Ergebnisse kostet, wenn Du sie nicht auf dem Schirm hast.

Gemeint ist: Du splittest Deine Suche beim Google Maps Scraping nicht nach ZIP codes (Postleitzahlen). Und ja: Das ist ein massiver Fehler. Warum?

Wenn Du z. B. nach „plumbers“ in Manhattan, New York suchst, zeigt Dir Google Maps nicht alle plumbers, sondern nur die relevantesten Einträge für dieses Gebiet. Wenn Du aber nach ZIP code suchst, bekommst Du pro ZIP code jeweils die vollständigen Ergebnisse.

Ich zeig’s Dir kurz.

So holst Du mit KI das Maximum aus Deinen Suchergebnissen

  1. Geh auf Claude.ai und registriere Dich kostenlos.

    Claude sign up page
    Claude sign up page

  2. Nutze dieses Prompt-Template, um Deine ZIP codes zu bekommen – und formuliere den Auftrag möglichst konkret.

    Claude’s interface is so nice and warm
    Claude’s interface is so nice and warm

Hier ist das Template: Give me all the ZIP codes for {{District, city}} in a line-by-line list with one ZIP code per line without any words in between

Hier ein Beispiel:

Give me all the ZIP codes for Manhattan, New York in a line-by-line list with one ZIP code per line without any words in between

  1. Kopiere die ZIP codes in Deine Zwischenablage.

    Manhattan’s ZIP codes provided by claude
    Manhattan’s ZIP codes provided by claude

Wiederhole das für jede Location, die Du scrapen willst – und unterteile so granular wie möglich, um die größte Abdeckung zu bekommen.

Google Maps Scraping mit Datablist

Um Google Maps zu scrapen, nutze den Datablist Google Scraper.

Datablist.com homepage
Datablist.com homepage

Erstelle in Datablist eine neue Collection.

Datablist’s welcome page
Datablist’s welcome page

Wähle „Google Maps Scraper“ als Sourcing method.

Sourcing methods in Datablist
Sourcing methods in Datablist

Konfiguriere Deine Suche mit den Keywords der Unternehmen, die Du aus Google Maps scrapen willst.

Google Maps scraper configuration in Datablist. I inserted my keywords
Google Maps scraper configuration in Datablist. I inserted my keywords

Füge alle ZIP codes ein, die Du von Claude bekommen hast (eine pro Zeile) und wähle das Land aus, aus dem Du scrapen willst.

ZIP codes pasted line-by-line
ZIP codes pasted line-by-line

Wähle anschließend die Spracheinstellung für Deine Suche.

Das ist entscheidend, weil: Business listings Keywords verwenden, die die Owner in ihrer lokalen Sprache hinterlegen.

Beispiel: Wenn Du Unternehmen in Italien scrapest:

  • Nutze „idraulico“ statt „plumber“
  • Nutze „ristorante“ statt „restaurant“

So stellst Du sicher, dass Du wirklich alle relevanten Listings in der Region erwischst.

Choosing the language is very important since it’ll increase your scraping success
Choosing the language is very important since it’ll increase your scraping success

Du kannst außerdem die Anzahl der Suchergebnisse pro Query begrenzen. So funktioniert’s:

  • Jede Suche ist eine Kombination aus:
    • einem Keyword
    • einer ZIP code Location

Beispiel:

  • Mit 100 ZIP codes und 2 Keywords hast Du 200 Suchen insgesamt
  • Wenn Du ein Limit von 10 Ergebnissen pro Suche setzt:
    • Maximale Ergebnisse: 2.000 (200 Suchen × 10 Ergebnisse)
    • Kosten: 8.000 Credits ($8)
Don’t set a limit if you want to scrape the whole area I did it for demonstration purposes only
Don’t set a limit if you want to scrape the whole area I did it for demonstration purposes only

Klicke dann auf „Continue“, um Deine Outputs zu konfigurieren.

This is how it looks like when you configured everything
This is how it looks like when you configured everything

Jetzt siehst Du die Option, Deine Output fields festzulegen.

Klicke auf das Plus, um ein Feld zu importieren. Du kannst u. a. aus diesen Feldern wählen:

  • Link to place

  • Place ID

  • Name

  • Description

  • Website

  • Booking Link

  • Reservation Link

  • Rating

  • Number of reviews

  • Link to access place reviews

  • Photos count

  • Main Place photo

  • Postal address

  • coordinates

  • Timezone

  • Place type

  • Place subtype

  • working hours

  • business status

  • verification status

  • Phone number

Klicke anschließend auf „Run import now“, um den Google Maps scraper zu starten.

You don’t have to import every output field, choose those which are important to you
You don’t have to import every output field, choose those which are important to you

Nach Abschluss der Suche hat mir Datablists Google Maps scraper 560 plumber/plumbing companies in Manhattan geliefert.

The results with my ZIP code technique
The results with my ZIP code technique

Ich habe dieselbe Suche gemacht, aber als Location nur „Manhattan, New York“ angegeben – und bekam nur 187 Ergebnisse statt 560.

Limited search because of not using ZIP codes with the Google Maps scraper
Limited search because of not using ZIP codes with the Google Maps scraper

Wie scrape ich Google Maps nach Excel?

Um Google Maps nach Excel zu scrapen, nutze einfach Datablists Google Maps scraper: Du extrahierst die Unternehmensdaten und exportierst sie danach sauber. So geht’s:

  1. Erstelle eine neue Collection und wähle den Google Maps scraper
  2. Konfiguriere Deine Search-Parameter und Locations
  3. Wähle Deine gewünschten Output fields (Firmennamen, Adressen, Telefonnummern usw.)
  4. Starte den scraper und erhalte die Ergebnisse in einem sauberen Spreadsheet-Format
  5. Exportiere die Google Maps Daten als Excel (.xlsx) oder CSV

Das Tool übernimmt die technischen Details im Hintergrund und liefert Dir strukturierte, zuverlässige Daten, die Du direkt fürs Business nutzen kannst.

Häufige Fragen (FAQ)

Google Maps Scraping ist legal, wenn es verantwortungsvoll durchgeführt wird. Das Sammeln öffentlich verfügbarer Business-Daten per Tool ist grundsätzlich möglich – wichtig ist nur, dass Du Scraping Best Practices einhältst. Nutze die gewonnenen Daten außerdem nur für legitime geschäftliche Zwecke.

Welche Daten kann man aus Google Maps Scraping extrahieren?

Mit Google Maps Scraping kannst Du wertvolle Unternehmensinformationen extrahieren, z. B.:

  • Business names und Adressen
  • Telefonnummern und Websites
  • Öffnungszeiten
  • Kundenbewertungen und Reviews
  • Business-Kategorien
  • Fotos und Beschreibungen

Diese Daten eignen sich für Market Research, Lead Generation und Competitive Analysis.

Welche Tools sind am besten für Google Maps Scraping?

Es gibt mehrere zuverlässige Tools für Google Maps Scraping:

  • Datablist (in diesem Guide gezeigt) – umfassende Features, fairer Preis und auch für nicht-technische Nutzer geeignet
  • Google Maps API – offiziell, aber mit Usage-Limits und oft hohen Kosten
  • Eigene Python-Scripts – erfordert technisches Know-how

Wähle je nach Use Case, technischer Erfahrung und Scale der Datensammlung.

Wie kann ich Google Maps Scraping Daten fürs Business nutzen?

Google Maps Scraping Daten lassen sich auf verschiedene Arten einsetzen:

  • Leads für Sales und Marketing generieren
  • Market Research und Analysen durchführen
  • Business Directories aufbauen
  • Potenzielle Partnerships identifizieren
  • Standorte und Aktivitäten von Wettbewerbern tracken
  • Zielgerichtete Marketing-Kampagnen erstellen

Wichtig: Bevor Du die Daten nutzt, solltest Du sie sauber aufbereiten (Clean) und verifizieren.