Módulo 1 • Aula 1

Maps Scrapper

Extraindo dados de empresas do Google Maps para encontrar seus primeiros leads

🗺️ Google Maps: Mina de Ouro de Leads

🎯 Por que isso é importante

O Google Maps tem mais de 200 milhões de empresas cadastradas com informações detalhadas: telefone, endereço, horário, avaliações. Para seu SaaS B2B, isso significa centenas de leads qualificados por dia sem pagar por anúncios.

Nesta aula você vai aprender a usar o Maps Scrapper, uma ferramenta que extrai automaticamente dados de empresas do Google Maps com base em critérios específicos do seu nicho.

🎯 O que vamos extrair

Nome da empresa:

Razão social completa para personalização

Telefone:

Contato direto para vendas ativas

Endereço:

Localização para segmentação geográfica

Website:

URL para análise e qualificação

Avaliações:

Rating e reviews para validação

🚀 Vantagens do método

Gratuito:

Zero custo de aquisição de leads

Qualificado:

Empresas ativas com presença digital

Segmentado:

Filtragem por nicho e localização

Escalável:

Milhares de contatos automaticamente

Atualizado:

Dados sempre frescos do Google

✅ Caso real de sucesso

Um SaaS de gestão para restaurantes extraiu 2.847 leads de restaurantes em SP usando Maps Scrapper. Em 30 dias conseguiu 47 reuniões e12 clientes pagantes. Total investido: R$ 0 em anúncios.

⚠️ Atenção: Use com responsabilidade

O Maps Scrapper extrai dados públicos do Google Maps, mas você deve respeitar os limites de uso e nunca fazer spam. Use para prospecção ética e sempre ofereça valor real às empresas.

🛠️ Instalação e Configuração do Maps Scrapper

📋 Pré-requisitos

• Node.js 18+ ou Python 3.8+
• Google Chrome instalado (para automação)
• Conexão estável de internet
• 10GB espaço livre (para dados extraídos)

🔧 Passo 1: Instalar Maps Scrapper

terminal

# Instalar Maps Scrapper via npm
npm install -g maps-scrapper

# Ou usar Python version
pip install google-maps-scraper

# Verificar instalação
maps-scrapper --version

Escolha a versão Node.js (mais rápida) ou Python (mais estável). Ambas funcionam igual, use a que você tem mais familiaridade.

⚡ Passo 2: Primeiro teste

terminal

# Extrair restaurantes em São Paulo
maps-scrapper --query "restaurantes São Paulo" --limit 100

# Salvar em arquivo CSV
maps-scrapper --query "dentistas Rio de Janeiro" --output dentistas_rj.csv

# Filtrar por rating mínimo
maps-scrapper --query "academias Belo Horizonte" --min-rating 4.0

Teste com uma busca simples primeiro. O scrapper vai abrir o Chrome automaticamente e começar a extrair dados. Deixe a tela visível durante o processo.

✅ Configurações recomendadas

• --delay 2000 (2s entre requests)
• --limit 500 (máximo por execução)
• --headless false (ver o processo)
• --timeout 10000 (10s timeout)

⚠️ Erros comuns

• Chrome não encontrado: Instalar Google Chrome
• Timeout: Conexão lenta, aumentar delay
• IP bloqueado: Muitos requests, usar VPN
• Dados vazios: Query muito específica

💡 Dica profissional

Comece sempre com queries amplas (ex: "restaurantes São Paulo") e depois use filtros para refinar. É mais eficiente que fazer múltiplas buscas específicas. O Google tem milhões de empresas, use isso a seu favor!

🎯 Extração Estratégica de Dados

Agora que você tem o Maps Scrapper funcionando, vamos aprender a extrair dados estratégicos para seu SaaS. A chave é pensar como um vendedor: que empresas são seus clientes ideais?

🎯 Segmentação por nicho

terminal

# Segmentar por nicho específico para SaaS
maps-scrapper --query "clínicas veterinárias São Paulo" --output vet_sp.csv

# Múltiplas cidades para o mesmo nicho
maps-scrapper --query "pet shops" --cities "São Paulo,Rio de Janeiro,Belo Horizonte"

# Filtrar por tamanho (empresas com mais reviews = maiores)
maps-scrapper --query "escritórios advocacia" --min-reviews 10 --min-rating 4.2

Seja específico! "Clínicas veterinárias" é melhor que "veterinários". Empresas com mais reviews geralmente têm mais movimento e budget.

🏥 SaaS Médico

• clínicas dermatologia
• consultórios nutrição
• fisioterapeutas
• psicólogos clínicos

🏪 SaaS Varejo

• lojas roupas femininas
• pet shops
• farmácias locais
• padarias artesanais

🏢 SaaS Serviços

• escritórios advocacia
• contadores
• agências marketing
• consultorias TI

📊 Formatos e dados extras

terminal

# Diferentes formatos de saída
maps-scrapper --query "restaurantes" --output dados.csv --format csv
maps-scrapper --query "restaurantes" --output dados.json --format json
maps-scrapper --query "restaurantes" --output dados.xlsx --format excel

# Incluir dados extras (horário, fotos, descrição)
maps-scrapper --query "academias" --include-extras --output academias_completo.csv

CSV é melhor para análise e CRM. JSON para automações. Excel para apresentações. Dados extras são úteis mas tornam a extração mais lenta.

✅ Template: Primeira extração

Para seu primeiro teste, use este comando adaptado para seu nicho:

maps-scrapper --query "[SEU_NICHO] [SUA_CIDADE]" --limit 50 --min-rating 4.0 --output primeiros_leads.csv --format csv

Substitua [SEU_NICHO] e [SUA_CIDADE]. Comece com 50 leads para testar seu processo.

📈 Próximos passos

Com os dados brutos extraídos, precisamos processar e qualificar esses leads. Na próxima aula, você vai aprender a usar o Lead Extractor para limpar, enriquecer e preparar seus dados para outreach.

Aula 1 de 9

Próxima: Lead Extractor - Processando dados brutos