El problema
Los operadores, proveedores y consultores de franquicias de restaurantes de servicio rápido necesitan datos sobre ubicaciones específicas: calificaciones, recuento de reseñas, densidad competitiva y estado operativo. Estos datos existen en los resultados locales de Google, pero no es práctico recopilarlos manualmente en cientos de ubicaciones. Las bases de datos de restaurantes comerciales cobran entre 500 y 2000 dólares al mes por datos similares.
La solucion de Scavio
Consulte a Scavio en Google para '[marca de restaurante] [ciudad/código postal]' para obtener datos del paquete local, incluidas calificaciones, recuento de reseñas, direcciones y contexto competitivo. Las consultas por lotes en cientos de ubicaciones a $0,005/consulta crean una base de datos integral de inteligencia de operadores por una fracción del precio de la base de datos comercial.
Antes
Antes del enriquecimiento de la API de búsqueda, el consultor de franquicias buscó manualmente en Google cada una de las 200 ubicaciones y pasó tres días recopilando datos en una hoja de cálculo. Los datos estaban obsoletos cuando se entregó el informe.
Después
Después de crear la canalización de API de búsqueda, se enriquecen 200 ubicaciones en menos de 5 minutos por $1,00. Los informes se generan el mismo día que se extraen los datos. Las actualizaciones mensuales mantienen los datos actualizados a $1/mes.
Para quien es
Equipos de desarrollo de franquicias evaluando territorios. Proveedores de QSR dirigidos a segmentos de operadores específicos. Consultores de franquicias que crean informes territoriales para los clientes.
Beneficios clave
- 200 ubicaciones QSR enriquecidas por $1.00 a través de Scavio
- Calificaciones, recuento de reseñas y densidad competitiva por ubicación
- Las actualizaciones mensuales a un costo insignificante mantienen los datos actualizados
- Identifica ubicaciones con bajo rendimiento (calificaciones bajas) para su revisión operativa
- Detecta oportunidades de expansión (brechas de la competencia) por código postal
Ejemplo en Python
import requests
import json
API_KEY = "your_scavio_api_key"
def enrich_locations(brand: str, zip_codes: list[str]) -> list[dict]:
results = []
for zip_code in zip_codes:
res = requests.post(
"https://api.scavio.dev/api/v1/search",
headers={"x-api-key": API_KEY},
json={"platform": "google", "query": f"{brand} {zip_code}"},
timeout=15,
)
res.raise_for_status()
data = res.json()
for r in data.get("organic", [])[:5]:
results.append({
"brand": brand,
"zip": zip_code,
"name": r.get("title", ""),
"snippet": r.get("snippet", ""),
"link": r.get("link", ""),
})
return results
locations = enrich_locations("Subway", ["75001", "75002", "75003", "75004", "75005"])
print(f"Found {len(locations)} locations across 5 zip codes")
for loc in locations[:5]:
print(f" {loc['zip']}: {loc['name'][:60]}")Ejemplo en JavaScript
const API_KEY = "your_scavio_api_key";
async function enrichLocations(brand, zipCodes) {
const results = [];
for (const zip of zipCodes) {
const res = await fetch("https://api.scavio.dev/api/v1/search", {
method: "POST",
headers: { "x-api-key": API_KEY, "content-type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ platform: "google", query: `${brand} ${zip}` }),
});
const data = await res.json();
for (const r of (data.organic ?? []).slice(0, 5)) {
results.push({ brand, zip, name: r.title ?? "", link: r.link ?? "" });
}
}
return results;
}
const locs = await enrichLocations("Subway", ["75001", "75002", "75003"]);
console.log(`Found ${locs.length} locations`);Plataformas utilizadas
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