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Comment créer une liste de leads Google Maps sans scraping

Obtenez une liste propre de leads d'entreprises locales en utilisant des requêtes SERP au lieu de navigateurs headless. Pas de proxies, pas de CAPTCHAs, JSON structuré.

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Un fil de discussion r/BusinessHub demandait comment passer à l'échelle la génération de leads Google Maps sans copier-coller manuel. La réponse que la plupart des gens ignorent : les requêtes SERP ciblées sur google.com/maps renvoient des résultats structurés du pack local sans navigateur. Ce tutoriel détaille le modèle.

Prérequis

  • Python 3.10+
  • Clé API Scavio

Parcours

Étape 1: Définir la liste de départ

Paires ville + domaine d'activité.

Python
SEEDS = [('Austin TX', 'dentist'), ('Austin TX', 'med spa'), ('Austin TX', 'real estate broker')]

Étape 2: Requête SERP pour le pack local

La requête ciblée sur Maps renvoie des fiches d'entreprises.

Python
import requests, os
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']

def local_pack(city, practice):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers={'x-api-key': API_KEY},
        json={'query': f'{practice} {city}', 'search_type': 'local'}).json()

Étape 3: Extraire les données de chaque résultat

Nom, téléphone, site web sont renvoyés de manière structurée.

Python
def normalize(local):
    rows = []
    for biz in local.get('local_results', []):
        rows.append({'name': biz.get('title'), 'phone': biz.get('phone'), 'website': biz.get('website'), 'address': biz.get('address')})
    return rows

Étape 4: Vérifier le site web et récupérer la page d'accueil

L'endpoint Extract convertit la page d'accueil en markdown.

Python
def verify(rows):
    for r in rows:
        if r.get('website'):
            md = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/extract',
                headers={'x-api-key': API_KEY}, json={'url': r['website'], 'format': 'markdown'}).json()
            r['site_excerpt'] = md.get('markdown', '')[:500]
    return rows

Étape 5: Dédoublonner + écrire le CSV

Importer dans un CRM ou un outil de BI.

Python
import csv
with open('leads.csv', 'w') as f:
    w = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name','phone','website','address','site_excerpt'])
    w.writeheader(); w.writerows(verified)

Exemple Python

Python
import os, requests, csv
API_KEY = os.environ['SCAVIO_API_KEY']
H = {'x-api-key': API_KEY}

def leads(city, niche):
    r = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': f'{niche} {city}', 'search_type': 'local'}).json()
    return [{'name': b.get('title'), 'phone': b.get('phone'), 'website': b.get('website')} for b in r.get('local_results', [])]

print(leads('Austin TX', 'dentist'))

Exemple JavaScript

JavaScript
const H = { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' };
export async function leads(city, niche) {
  const r = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', { method:'POST', headers:H, body: JSON.stringify({ query: `${niche} ${city}`, search_type: 'local' }) }).then(r => r.json());
  return r.local_results || [];
}

Sortie attendue

JSON
About 20 local businesses per (city, niche) seed, with name, phone, website, and address. Verified excerpt for each that has a public site.

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Questions fréquentes

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

Python 3.10+. Clé API Scavio. Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

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