El problema
Gemini y ChatGPT pueden mostrar algunos datos comerciales locales cuando se les solicita, pero los resultados son inconsistentes, no estructurados y están limitados por la voluntad del chatbot de proporcionar detalles comerciales. No puede obtener una lista completa de empresas en una categoría y ubicación, no puede obtener horas estructuradas, calificaciones y recuentos de reseñas, y no puede ejecutar la misma consulta mediante programación mil veces para diferentes códigos postales. Los chatbots son interfaces de conversación, no API de datos, y la brecha entre lo que muestran y lo que necesitas para la investigación de mercado es enorme.
La solucion de Scavio
El punto final de búsqueda de Google de Scavio devuelve resultados de paquetes locales con datos comerciales estructurados: nombre, dirección, calificación, recuento de reseñas, número de teléfono y categoría. Consulta cualquier combinación de categoría más ubicación y obtiene los mismos resultados locales que muestra Google, pero en JSON puede procesar mediante programación. Ejecútelo en 500 códigos postales en un bucle y obtendrá un mapa de mercado completo. Sin limitaciones de chatbot, sin contexto de conversación que administrar, sin formatos inconsistentes que analizar.
Antes
Antes de Scavio, la investigación de mercado local significaba preguntar a un chatbot y obtener resultados inconsistentes, o suscribirse a un proveedor de datos local de $200 al mes para una función que se usaba una vez por trimestre.
Después
Después de Scavio, un simple bucle entre ubicaciones devuelve datos comerciales locales estructurados en JSON. La investigación de mercado que requirió una semana de trabajo manual se completa en una hora de consultas automatizadas.
Para quien es
Investigadores de mercado, exploradores de franquicias y agencias de SEO locales que necesitan datos comerciales locales estructurados en múltiples ubicaciones sin depender de respuestas inconsistentes de chatbot o costosos proveedores especializados.
Beneficios clave
- Datos estructurados de paquetes locales con calificaciones, reseñas e información de contacto
- Acceso programático a cualquier categoría más combinación de ubicación
- Recorre cientos de códigos postales en un solo script
- Esquema JSON coherente a diferencia de las respuestas de texto libre del chatbot
- No se requieren límites de conversación ni gestión de sesiones
Ejemplo en Python
import requests
import json
import time
from pathlib import Path
API_KEY = "your_scavio_api_key"
def local_search(category: str, location: str) -> list[dict]:
res = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": f"{category} in {location}"},
timeout=15,
)
res.raise_for_status()
data = res.json()
return data.get("local_pack", [])
def market_scan(category: str, locations: list[str]) -> list[dict]:
all_businesses = []
for loc in locations:
businesses = local_search(category, loc)
for biz in businesses:
biz["search_location"] = loc
all_businesses.extend(businesses)
time.sleep(0.5)
return all_businesses
locations = ["Austin TX", "Denver CO", "Portland OR", "Nashville TN"]
results = market_scan("coffee shops", locations)
Path("market_research.json").write_text(json.dumps(results, indent=2))
print(f"Found {len(results)} businesses across {len(locations)} locations")Ejemplo en JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";
async function localSearch(category, location) {
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ platform: "google", query: `${category} in ${location}` }),
});
if (!res.ok) throw new Error(`scavio ${res.status}`);
const data = await res.json();
return (data.local_pack ?? []).map((biz) => ({ ...biz, searchLocation: location }));
}
async function marketScan(category, locations) {
const allBusinesses = [];
for (const loc of locations) {
const businesses = await localSearch(category, loc);
allBusinesses.push(...businesses);
await new Promise((r) => setTimeout(r, 500));
}
return allBusinesses;
}
const locations = ["Austin TX", "Denver CO", "Portland OR", "Nashville TN"];
const results = await marketScan("coffee shops", locations);
const fs = await import("fs/promises");
await fs.writeFile("market_research.json", JSON.stringify(results, null, 2));
console.log(`Found ${results.length} businesses across ${locations.length} locations`);Plataformas utilizadas
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