Die meisten Ratgeber zum „besten Google-Maps-Scraper“ verbraten 90 % ihres Platzes auf Firmennamen, Adressen und Telefonnummern – und klatschen ganz am Schluss noch einen einzigen Satz zu Bewertungen dran. Das hat mich schon immer geärgert, denn für einen Großteil der Menschen, die solche Tools suchen, sind genau die Bewertungen der eigentliche Kern.
Google Maps führt Bewertungen für über 200 Millionen Unternehmen, und diese Bewertungen wachsen in atemberaubendem Tempo – täglich kommen grob 800.000 bis 1 Million neue dazu. Laut der BrightLocal-Umfrage 2024 lesen 98 % der Verbraucher Online-Bewertungen lokaler Unternehmen zumindest gelegentlich, und 81 % beginnen bei Google. Eine bekannte Studie der Harvard Business School zeigt obendrein: Ein Stern mehr hebt den Umsatz um 5–9 %.
Wer also Wettbewerbsanalysen, Lead-Qualifizierung, Reputationsmonitoring oder Sentiment-Research betreibt, findet den eigentlichen Schatz in den Bewertungsdaten selbst – nicht bloß im Unternehmenseintrag. Ich habe über Wochen 10 verschiedene Tools getestet, gezielt daraufhin, wie gut sie vollständige Bewertungsdaten extrahieren: Bewertungstext, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Datum, Antworten des Inhabers und Bewertungsfotos. Hier kommt, was dabei herausgekommen ist.
Warum die meisten Google-Maps-Scraper-Guides bei Bewertungen danebenliegen
Wer gerade nach „best google maps scraper“ sucht, stößt auf Dutzende Übersichten. Fast alle drehen sich ums Scrapen von Unternehmenseinträgen – Namen, Adressen, Telefonnummern, Kategorien. Bewertungen tauchen, wenn überhaupt, nur am Rand auf.
Doch das Keyword „best google map review scrapers“ signalisiert etwas sehr Konkretes: Die Leute wollen den eigentlichen Inhalt der Bewertungen. Und es gibt einen guten Grund, warum die meisten Guides hier nicht in die Tiefe gehen. Die offizielle Google-Places-API liefert pro Eintrag nur maximal 5 Bewertungen. Dieses Limit gilt seit 2014, und trotz jahrelanger Entwickleranfragen nach Pagination oder höheren Grenzen hat sich daran nichts geändert. Hinzu kommt: Die API ruft Enterprise-Preise auf – grob 7–10 USD pro 1.000 Aufrufe (ca. 6,50–9,30 €) – und gibt nicht einmal Antworten des Inhabers oder Bewertungsfotos zurück.
Genau deshalb existieren Drittanbieter-Review-Scraper. Sie umgehen die API-Limits und ziehen den kompletten Bewertungsdatensatz: Bewertungstext, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Bewertungsdatum, Antworttext des Inhabers und vom Rezensenten hochgeladene Fotos. Dieser Artikel rückt genau diese bewertungsspezifischen Funktionen für jedes getestete Tool in den Vordergrund.
Wie ich die besten Google-Maps-Review-Scraper bewertet habe
Ich habe nicht einfach jedes Tool installiert und es dabei belassen. Jeden Scraper habe ich gegen denselben Satz Google-Maps-Einträge laufen lassen und nach Kriterien beurteilt, die speziell aufs Extrahieren von Bewertungen zugeschnitten waren – nicht auf allgemeine Maps-Daten.
Tiefe des Review-Scrapings: Schafft das Tool alle sechs Kernfelder (Bewertungstext, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Bewertungsdatum, Antwort des Inhabers, Bewertungsfotos)? Kommt es mit langen Bewertungen klar, die hinter „mehr“-Schaltflächen zusammengeklappt sind? Lässt sich die maximale Zahl an Bewertungen pro Eintrag festlegen?
Benutzerfreundlichkeit: Handelt es sich um eine Chrome-Erweiterung per Klick, ein Cloud-Dashboard oder eine Entwickler-API, für die man programmieren muss? Nicht-technische Nutzer achten besonders darauf, wie schnell sie ein erstes Ergebnis sehen.
Preismodell und Kosten im großen Maßstab: Credits pro Bewertung, Credits pro Eintrag, Pauschalabo oder API-Preise pro Anfrage? Ich habe auch nach versteckten Kosten gefahndet – Proxy-Gebühren, Rechenzeit, Enrichment-Zusätze, Exportgebühren.
Datenexport und Integration: CSV, JSON, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion? Lässt sich das Tool mit CRMs oder Automatisierungstools wie Zapier und Make verbinden?
Datenqualität und Zuverlässigkeit beim Bot-Schutz: Wie geht das Tool mit doppelten Bewertungen bei paginierten Scrapes um, mit veralteten Einträgen (geschlossene Unternehmen, die noch Bewertungen anzeigen), abgeschnittenem Text, fehlenden Antworten des Inhabers und uneinheitlichen Datumsformaten je nach Locale?
Erweiterung, API oder Cloud: Welcher Tool-Typ passt zu deinem Workflow?
Bevor wir zu den einzelnen Tools kommen, hilft es zu wissen, welcher Typ von Scraper zu deiner tatsächlichen Arbeitsweise passt. Zu oft habe ich erlebt, dass Leute eine Enterprise-API kaufen, obwohl eine Chrome-Erweiterung gereicht hätte – und umgekehrt.
| Dein Workflow | Bester Tool-Typ | Beispieltools |
|---|---|---|
| Schnelle Einzelrecherche (unter 500 Einträgen) | Chrome-Erweiterung | Thunderbit, Map Lead Scraper |
| Automatisierte Pipeline (n8n, Make, Zapier) | API-first | ScraperAPI, Scrapingdog, Thunderbit Open API |
| Batch-Verarbeitung im großen Stil (10.000+ Einträge) | Cloud-Plattform | Outscraper, Apify, Bright Data |
| Scraping + Anreicherung (E-Mails, Telefonnummern) in einem Schritt | KI-Erweiterung oder Cloud mit Enrichment | Thunderbit (integrierte kostenlose E-Mail-/Telefon-Extraktoren), PhantomBuster, Outscraper |
Einige Tools decken mehrere Kategorien ab. Thunderbit Thunderbit Offizielle Website etwa bietet einen Erweiterungsmodus (schnelle Scrapes im Browser), einen Cloud-Scraping-Modus (50 Seiten auf einmal für zügigere Batch-Jobs) und eine Open API für Entwickler, die automatisierte Pipelines bauen. Diese Vielseitigkeit ist erwähnenswert – auch wenn es nicht die tiefste API-Plattform ist, sofern du als Entwickler rohe HTTP-Kontrolle willst.
1. Thunderbit — bester KI-gestützter Google-Maps-Review-Scraper für nicht-technische Nutzer
Thunderbit ist das Tool, das unser Team gebaut hat, deshalb gehe ich damit offen um. Genauso klar sage ich aber, was es kann und was nicht – denn ich finde, die Details zählen mehr als jeder Werbespruch.
Thunderbit ist eine KI-Chrome-Erweiterung, der über 200.000 Nutzer vertrauen und die auf Product Hunt als #1 Product of the Week ausgezeichnet wurde. Die Grundidee ist simpel: Du öffnest die Erweiterung auf einer beliebigen Webseite, klickst auf „KI-Felder vorschlagen“, und die KI liest die Seitenstruktur aus und schlägt automatisch Spalten vor – keine Vorlagen, keine CSS-Selektoren. Für Google Maps heißt das: Firmenname, Adresse, Telefonnummer, Bewertung, Anzahl der Bewertungen und – entscheidend – pro Bewertung Felder wie Bewertungstext, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Bewertungsdatum, Antwort des Inhabers und Bewertungsfotos.
So sieht der Ablauf in der Praxis aus:
- Bei Google Maps suchen (etwa „coffee shops in Austin, TX“).
- Auf „KI-Felder vorschlagen“ klicken – Thunderbit liest die Eintragsseite und schlägt Spalten vor. Dann auf „Scrape“ klicken, woraufhin es automatisch durchs Ergebnisfenster scrollt.
- Subpage Scraping verwenden, um die Bewertungs-Registerkarte jedes Unternehmens zu öffnen. Definiere die Unterseitenfelder (Bewertungstext, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Datum, Antwort des Inhabers, Fotos). Thunderbit besucht jedes Unternehmen, öffnet „Bewertungen“, scrollt automatisch bis ans Ende der Liste und hängt jede Bewertung als eigene Zeile an.
- Exportieren nach CSV, Excel, Google Sheets (Live-Sync), Airtable oder Notion – alles kostenlos in jedem Plan, inklusive Gratis-Tarif.
Eine Funktion, auf die ich wirklich stolz bin, ist der Field AI Prompt. Du kannst während des Scrapes Anweisungen hinterlegen wie „klassifiziere diese Bewertung als positiv, negativ oder neutral“. Das Sentiment-Tagging passiert also direkt beim Extrahieren – nicht erst als separater Schritt danach. Allein das erspart enorm viel Nachbearbeitung.
Die Thunderbit Google-Maps-Vorlage zieht Firmenname, Adresse, Telefonnummer, Website, Kategorie, Gesamtbewertung, Anzahl der Bewertungen, pro Bewertung Text, Sternebewertung, Name des Rezensenten, Profil-URL, Bewertungsdatum, Antwort des Inhabers und Bewertungsfotos. Das endlose Scrollen erledigt es automatisch – kein Scroll-Skript nötig.
Preise: Credit-basiert, wobei 1 Ausgabezeile = 1 Credit beim normalen Scraping und 1 Ausgabezeile = 2 Credits beim Subpage Scraping gilt. Der Gratis-Tarif umfasst 6 Seiten pro Monat mit 30 Credits pro Seite, dazu 10 Testseiten bei der ersten Anmeldung. Bezahlte Pläne beginnen bei 9 USD/Monat (ca. 8 €/Monat, jährlich umgerechnet) für 500 Credits und reichen bis über 20.000 Credits in den Pro-Tarifen.
Vorteile: Schnellstes Onboarding aller getesteten Tools – installieren, auf „KI-Felder vorschlagen“ klicken, exportieren. Alle sechs Bewertungsfelder sind im Gratis-Tarif dabei. Einziges Tool mit nativer Direkt-Synchronisierung zu Google Sheets/Airtable/Notion ohne Zusatzkosten. Die KI passt sich Layout-Änderungen an, sodass Google-Umstellungen deinen Scraper nicht lahmlegen. Beispielstimmen aus dem Chrome Web Store: „Superb extension, works like a charm“; „I've tried various scraping tools, and this one stands out as the best."
Nachteile: Das Credit-Modell macht sehr große Jobs (100.000+ Bewertungen) bei reinen API-Tools wie Scrapingdog günstiger. Browser-Scraping nutzt die Google-Session des Nutzers – für Bewertungsseiten völlig in Ordnung, aber gut zu wissen.
Kosten für 10.000 Bewertungen: 10.000 × 2 Credits = 20.000 Credits → ungefähr 49–79 USD (ca. 45–73 €) im monatlichen Pro-Plan. Klar unter 0,01 USD pro Bewertung.
Thunderbit für Google-Maps-Bewertungen testen
2. Outscraper — beste Pay-as-you-go-Cloud-Plattform für die Massenextraktion von Bewertungen
Outscraper ist eines der wenigen Tools, das wirklich speziell fürs Google-Maps-Review-Scraping entwickelt wurde. Es gibt eine eigene Google-Maps-Reviews-API, bei der ein Datensatz genau einer Bewertung entspricht – transparenter geht ein Preismodell kaum.
Outscraper gibt 23 dokumentierte Bewertungsfelder zurück, darunter review_text, review_rating, review_timestamp, review_datetime_utc, author_title, author_image, review_img_url, owner_answer, owner_answer_timestamp und review_likes. Das serverseitige Handling von Endlos-Scrollen bedeutet: Du sendest einfach eine Place-ID und bekommst einen vollständigen Review-Export.
Preise: Die ersten 500 Datensätze sind kostenlos. Datensätze 501–100.000 kosten 3 USD pro 1.000 (ca. 2,80 €). Ab 100.000 Datensätzen sinkt der Preis auf 2 USD pro 1.000 (ca. 1,90 €). Enrichment-Pakete (E-Mails, Verifizierung, Fotos) kosten etwa 4 USD pro 1.000 (ca. 3,70 €).
Vorteile: Am klarsten auf Bewertungen zugeschnittenes Preismodell dieser Kategorie. Umfassendes Schema inklusive Antworten des Inhabers und Bewertungsfotos. Starke Bewertungen auf Product Hunt und AppSumo.
Nachteile: Queue-basierte Verarbeitung – große Jobs können Stunden dauern (Nutzer berichten von 20–25 Minuten für rund 400 Ergebnisse). Enrichment-Zusätze treiben die Kosten. Nur Cloud, keine Browser-Erweiterung.
Kosten für 10.000 Bewertungen: 500 kostenlos + 9.500 × 0,003 USD = ungefähr 28,50 USD (ca. 26 €) nur für Bewertungen (rund 33 USD mit vollständigem Enrichment).
3. Apify — bester Google-Maps-Review-Scraper für maßgeschneiderte Automatisierungs-Workflows
Apify betreibt das ausgereifteste Google-Maps-Scraping-Ökosystem unter allen Cloud-Plattformen, mit einer Familie von „Actors“ (vorgefertigten Scraping-Modulen), die überwiegend von Compass gepflegt werden. Der wichtigste hier ist der spezielle Reviews-Actor, der nur 2 USD pro 1.000 Bewertungen (ca. 1,90 €) kostet – der günstigste dedizierte Review-Endpunkt auf einer großen Plattform.
Das Output-Schema des Reviews-Actors umfasst reviewId, name, text, textTranslated, publishedAtDate, stars, likesCount, reviewImageUrls[], responseFromOwnerText, responseFromOwnerDate sowie kontextbezogene Tags (service, meal type, price per person). Zu den Sortieroptionen zählen newest, mostRelevant, highestRanking und lowestRanking – eine Granularität, die kein anderes Tool in dieser Form bietet.
Apifys Integrations-Ökosystem ist das tiefste der Branche: offizielle Anbindungen an Zapier, Make, n8n, Webhooks, Google Sheets, Slack und sogar ein offizieller MCP-Server, sodass Claude-/GPT-Clients Actors direkt aufrufen können.
Preise: Der Gratisplan enthält 5 USD (ca. 5 €) Plattformguthaben pro Monat. Starter kostet 39 USD/Monat (ca. 36 €/Monat), Scale 99 USD, Business 999 USD.
Vorteile: Günstigster dedizierter Review-Endpunkt auf einer großen Plattform (2 USD/1K). Feine Sortierung. Tiefe Integrationen inklusive MCP. Orchestrator-Actor zum Aufteilen großer Regionen in parallele Läufe. Genutzt von über 250.000 Nutzern.
Nachteile: Das doppelte Preismodell (Abo + nutzungsbasiert) lässt sich schwerer budgetieren als Tools mit Fixpreis pro Datensatz. Das Residential-Proxy-Add-on wird in Scale+ separat abgerechnet. Für nicht-technische Nutzer braucht es etwas Einarbeitung.
Kosten für 10.000 Bewertungen: 10.000 × 0,002 USD = 20 USD (ca. 19 €), gedeckt durch das Guthaben des 39-USD-Starterplans.
4. Bright Data — bester Google-Maps-Review-Scraper auf Infrastruktur-Niveau für Unternehmen
Bright Data ist das Schwergewicht der Scraping-Welt, und speziell für Google Maps bündelt es das größte Proxy-Netzwerk der Branche – mehr als 72 Millionen Residential IPs – ohne Zusatzkosten, sofern du die verwaltete Scraper API nutzt.
Zu den Bewertungsfeldern gehören review_id, review_text, rating, review_date, reviewer_name, reviewer_profile_url, reviewer_total_reviews_count, reviewer_is_local_guide, owner_reply.text, owner_reply.date, review_photos[], review_language, translated_text, helpful_votes und service_type. Das ist die tiefste Metadatenextraktion aller getesteten Tools. Ein unabhängiger Benchmark zeigte, dass Bright Data bei einem Test mit 1.700 URLs bis zu 25 strukturierte Felder pro Datensatz bei einer Erfolgsrate von 97,9 % lieferte.
Preise: Pay-as-you-go mit 3 USD pro 1.000 Datensätze (ca. 2,80 €). Growth (rund 499 USD/Monat, ca. 463 €/Monat) sinkt auf etwa 2,70 USD/1K. Enterprise-Preise werden verhandelt und liegen bei mehr als 10 Mio. Volumen oft bei 1,00–1,50 USD/1K.
Vorteile: Best-in-class Google-Erfolgsrate. Tiefste Metadatenextraktion. SOC-2-/DSGVO-/CCPA-Compliance, für Fortune-500-Käufer wichtig. Auf G2 und Capterra zusammen 4,5+/5.
Nachteile: 3 USD/1K ist 10× teurer als Scrapingdog – auf Reddit r/webscraping heißt es oft „Overkill, außer du scrapest Millionen“. Das Dashboard umfasst über 10 Produkte und hat eine gewisse Lernkurve. Kein Gratis-Tarif (nur Testzugang).
Kosten für 10.000 Bewertungen: 10.000 × 0,003 USD = 30 USD (ca. 28 €) im Pay-as-you-go-Modell.
5. Octoparse — bester No-Code-Desktop-Review-Scraper für Google Maps mit Vorlagen
Octoparse ist ein Desktop-first No-Code-Scraper (Windows/macOS) mit über 600 vorgefertigten Vorlagen, darunter eine eigene Google-Maps-Reviews-Vorlage. Der visuelle Workflow-Builder ist für Einsteiger wirklich zugänglich – man klickt, konfiguriert und legt Extraktionsschritte fest, ohne Code zu schreiben.
Die Review-Vorlage extrahiert Name des Rezensenten, Sternebewertung, Bewertungstext, Bewertungsdatum, hilfreiche/Like-Zahlen und Antworten des Inhabers. Bewertungsfotos verlangen einen benutzerdefinierten Workflow-Schritt – sie stecken nicht in der Standardvorlage.
Preise: Hier wird Octoparse notorisch widersprüchlich – das Help Center nennt für Standard 75 USD/Monat (ca. 70 €/Monat), während die Vergleichsseite 83–119 USD ausweist. Zu den Add-ons zählen Residential Proxies für 3 USD/GB, CAPTCHA-Lösung für 1–1,50 USD pro 1.000 sowie Pay-per-Result-Vorlagen speziell für Google Maps für 0,40 USD pro 1.000 Zeilen.
Vorteile: Visueller Workflow-Builder leicht zugänglich. Über 600 Vorlagen. Cloud-Scheduling in bezahlten Plänen. G2-Gesamtwertung 4,3/5 bei über 330 Bewertungen.
Nachteile: Intransparente Preise – selbst die Anbieterseiten widersprechen sich. Zusätzliche Proxy-/CAPTCHA-Kosten kommen aufs Abo obendrauf. Bewertungsfotos erfordern manuelle Workflow-Konfiguration. Stark Desktop-orientiert (der volle Workflow-Builder ist keine Web-App).
Kosten für 10.000 Bewertungen: 75 USD/Monat Grundpreis + 4 USD marginal (10K × 0,0004 USD) + etwa 3–10 USD Proxy = insgesamt rund 82–89 USD (ca. 76–82 €) für neue Nutzer.
6. PhantomBuster — bester Google-Maps-Review-Scraper für Outreach-Automation
PhantomBuster ist das einzige Tool dieser Liste, das Scraping nativ mit Outreach verzahnt – Google-Maps-Leads scrapen, mit E-Mail-/Social-Daten anreichern und dann personalisierte Nachrichten verschicken, alles in einem Workflow. Für Vertriebsteams ist das ein starkes Angebot. Der Haken beim Review-Scraping: PhantomBuster bietet Google-Maps-Search-Export- und Google-Maps-Places-Scraper-Phantoms, aber kein dediziertes Reviews-Phantom. Bewertungstext wird standardmäßig abgeschnitten, Antworten des Inhabers werden nicht erfasst, und Bewertungsfotos sind im mobilen Layout unzuverlässig.
Preise: 14-tägige kostenlose Testphase (2 Stunden Laufzeit). Starter kostet jährlich umgerechnet 56 USD / monatlich 69 USD (ca. 64 €/Monat) für 20 Stunden Ausführungszeit pro Monat. Pro kostet 159 USD/Monat. G2: 4,4/5 bei über 110 Bewertungen.
Vorteile: Einzigartige Kette aus Scrape → Anreicherung → Outreach. Gut für Vertriebsteams. Cloud-basiert mit CRM-Integrationen. E-Mail-/Social-Enrichment integriert.
Nachteile: Begrenzte Tiefe beim Review-Scraping (nur Basisfelder, abgeschnittener Text, keine Antworten des Inhabers). 120 Ergebnisse pro Suche als Obergrenze. Keine gebündelten Residential Proxies. Für reine Scrape-Use-Cases wird das Abo schnell teuer.
Kosten für 10.000 Bewertungen: In der Praxis etwa 400 Bewertungen/Stunde → 25 Ausführungsstunden → 81–128 USD/Monat (ca. 75–119 €/Monat), begrenzt durch die Laufzeit.
7. Map Lead Scraper — bester günstiger Chrome-Scraper für schnelle Lead-Listen (nicht für tiefe Bewertungsdaten)
Map Lead Scraper steht für eine Kategorie von Chrome-Erweiterungen, die auf Lead-Generierung aus Google Maps zielt. Es gibt mehrere Varianten mit sehr unterschiedlichen Bewertungen und Qualitätsstufen.
Wichtiger Hinweis: Map-Lead-Scraper-Erweiterungen erfassen nur Unternehmens-Aggregate – Firmenname, Bewertung, Gesamtzahl der Bewertungen. Bewertungstext pro Einzelbewertung, einzelne Daten, Antworten des Inhabers und Bewertungsfotos werden NICHT extrahiert. Brauchst du echten Bewertungstext, ist das das falsche Werkzeug.
Preise: Gratisplan mit 1.000 Exporten pro Monat. Pro-Plan für 9,90 USD/Monat (ca. 9 €/Monat) für unbegrenzte Leads.
Vorteile: Geringste Einstiegshürde. Günstigste bezahlte Stufe im Vergleich. Großzügiger Gratisplan für Eintragsdaten.
Nachteile: Kein Review-Scraper im eigentlichen Sinn. Nutzt die eigene Chrome-Session des Nutzers (Risiko der IP-Drosselung). 120 Ergebnisse pro Suche als Obergrenze. Keine Automatisierung oder API-Integration.
Kosten für 10.000 Bewertungen: Nicht anwendbar – es werden Einträge erfasst, keine einzelnen Bewertungen.
8. ScraperAPI — beste rohe API für Entwickler, die eigene Review-Parser bauen
ScraperAPI übernimmt Proxies, CAPTCHAs und JavaScript-Rendering und gibt dann rohes HTML oder JSON für jede Google-Maps-Seite zurück. Den Rest parsest du selbst. Das ist der entscheidende Punkt: ScraperAPI ist Infrastruktur, kein strukturiertes Datenprodukt.
Für Google-Maps-Bewertungen schickst du eine Maps-URL mit render_js=true, bekommst das gerenderte HTML und schreibst deinen eigenen Parser, um die Bewertungsfelder herauszulösen. Theoretisch kommst du an unbegrenzt viele Bewertungen. Praktisch pflegst du einen Parser, der jedes Mal bricht, sobald Google das Bewertungsmodul neu gestaltet (was 3- bis 5-mal pro Jahr vorkommt).
Preise: Der Gratisplan enthält 5.000 API-Aufrufe. Der Freelance-Plan kostet 49 USD/Monat (ca. 45 €/Monat) für 250.000 Credits. Google-Maps-Anfragen kosten 5–25 Credits je nach Proxy-Stufe.
Vorteile: Zuverlässiges Handling von Proxies und CAPTCHAs. Geo-Targeting. Guter Gratisplan zum Testen. Skaliert gut für hohe Anfragenvolumina.
Nachteile: Keine strukturierten Bewertungsdaten ab Werk. Du musst einen Parser bauen und pflegen. Für nicht-technische Nutzer ungeeignet. Keine Enrichment-Funktionen.
Kosten für 10.000 Bewertungen: Rund 1.000 Seitenanfragen × 25 Credits = 25.000 Credits → ungefähr 4,90 USD (ca. 4,50 €) im Freelance-Plan, plus Entwicklerzeit fürs Bauen und Pflegen des Parsers.
9. Scrapingdog — beste erschwingliche strukturierte API für Google-Maps-Bewertungsdaten
Scrapingdog ist der Kostenführer bei strukturierten Google-Maps-Bewertungsdaten. Es gibt einen dedizierten /google_maps/reviews-Endpunkt, der sauberes JSON liefert – ohne HTML-Parsing auf deiner Seite.
Die Reviews API gibt review_id, review_text, rating, published_at, relative_date, reviewer.name, reviewer.profile_url, reviewer.local_guide, owner_response.text, owner_response.published_at, photos[], likes_count, language und translation.original_text zurück. Ein vollständiges Review-Schema zu einem Bruchteil der Kosten von SerpAPI oder Bright Data.
Preise: Gratisplan mit 1.000 Credits, keine Kreditkarte nötig. Lite-Plan: 40 USD/Monat (ca. 37 €/Monat) für 200.000 Credits (0,20 USD/1K). Standard: 90 USD/Monat (ca. 83 €/Monat) für 1 Mio. Credits (0,09 USD/1K). Google-Maps-Endpunkte kosten 5 Credits pro Aufruf. Trustpilot-Bewertung: 4,8/5.
Vorteile: Günstigste dedizierte strukturierte Reviews API aller getesteten Tools – etwa 6× günstiger als SerpAPI pro Aufruf. Separate Endpunkte für Reviews, Posts und Fotos mit feiner Paginierungssteuerung. 1.000 kostenlose Credits, keine Karte nötig. Gründergeführter Support, auf G2 gelobt (rund 40 Bewertungen, 4,7/5 gesamt).
Nachteile: Kleinere Community als SerpAPI oder Bright Data. Vom Anbieter selbst gemeldete Benchmarks (100 % Erfolgsrate, 3,05 s Antwortzeit) – Drittanbieter-Benchmarks von ScrapeOps zeigen in der Praxis 97–99 %. Kein veröffentlichtes SLA in den Lite-/Standard-Tiers.
Kosten für 10.000 Bewertungen: 1.000 Aufrufe × 5 Credits = 5.000 Credits → ungefähr 0,45 USD auf Standard, rund 1 USD auf Lite → effektiv 1–2 USD all-in. Der klare Kostensieger beim strukturierten API-Zugriff.
10. Lobstr.io — bester geplanter Cloud-Scraper für laufendes Review-Monitoring
Lobstr.io ist eine Cloud-Plattform, die ganz um Zeitplanung herum gebaut ist. Du erstellst einen „Squid“ (so heißt dort der Scraper), legst die Intervalle fest (von Minuten bis monatlich) und erhältst automatisch frische Google-Maps-Daten. Keine Serververwaltung, keine Skriptpflege.
Für review-fokussierte Workflows gibt es konfigurierte Ergebnisse pro Lauf. Das No-Code-Setup macht das Tool für Teams zugänglich, die laufendes Review-Monitoring ohne technischen Aufwand wollen.
Preise: Gratisplan verfügbar. Bezahlte Pläne ab etwa 50 USD/Monat (ca. 46 €/Monat). Preismodell pro Ergebnis. Export nach CSV und Excel. LinkedIn-/Social-Enrichment als Add-on verfügbar.
Vorteile: Starke Zeitplanungsfunktionen fürs laufende Review-Monitoring. No-Code, keine Infrastrukturverwaltung. LinkedIn-Enrichment-Add-on fürs plattformübergreifende Prospecting.
Nachteile: Weniger bekannt, kleinere Community. Enrichment stärker auf LinkedIn/Social als auf E-Mail/Telefon ausgerichtet. Im Vergleich zu größeren Plattformen knappere Dokumentation.
Kosten für 10.000 Bewertungen: Je nach Plan und Preis pro Ergebnis unterschiedlich – grob 30–60 USD (ca. 28–56 €), abhängig von der Konfiguration.
Die besten Google-Maps-Review-Scraper im direkten Vergleich
Hier die Schnellübersicht für alle 10 Tools:
| Tool | Typ | Tiefe des Review-Scrapings | Max. Bewertungen/Eintrag | Preismodell | Gratisplan | Exportformate | Enrichment |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Chrome-Erweiterung (KI) | ✅ Alle 6 Felder per Subpage Scrape | KI-adaptiv | Credit-basiert | ✅ Ja | Excel, Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON | E-Mail- & Telefon-Extraktoren (kostenlos) |
| Outscraper | Cloud-Plattform | ✅ Dedizierte Review-API | Konfigurierbar | Pro Ergebnis | ✅ 500 Datensätze | CSV, JSON, Excel | E-Mail-/Telefon-Add-on |
| Apify | Cloud-Plattform | ✅ Actor-basiert | Konfigurierbar | Pro Rechenlauf | ✅ $5 Guthaben/Monat | JSON, CSV, Excel | Über Integrationen |
| Bright Data | API / Dataset | ✅ Dataset-Produkt | Massenverarbeitung | Pro Datensatz / Abo | ❌ (nur Testphase) | JSON, CSV | Integriert |
| Octoparse | Desktop + Cloud | ⚠️ Für Fotos ist ein benutzerdefinierter Workflow nötig | Vorlagenabhängig | Abo | ✅ Begrenzt | CSV, Excel, JSON, API | Eingeschränkt |
| PhantomBuster | Cloud-Automatisierung | ⚠️ Basis-Bewertungsfelder, abgeschnittener Text | Begrenzt | Abo | ✅ 14-Tage-Test | CSV, JSON | E-Mail/Social |
| Map Lead Scraper | Chrome-Erweiterung | ❌ Nur Einträge, kein Bewertungstext | N/V | Einmalig / Abo | ✅ 1.000 Leads/Monat | CSV, Excel | Basis |
| ScraperAPI | API | ⚠️ Rohes HTML (selbst parsen) | Unbegrenzt (roh) | Pro Anfrage | ✅ 5.000 Aufrufe | JSON/roh | Keine |
| Scrapingdog | API | ✅ Dedizierter Reviews-Endpunkt | Konfigurierbar | Pro Anfrage | ✅ 1.000 Credits | JSON, CSV | Keine |
| Lobstr.io | Cloud-Plattform | ✅ Review-fokussierte Workflows | Konfigurierbar | Pro Ergebnis | ✅ Begrenzt | CSV, Excel | LinkedIn/Social |
Feature-Matrix speziell für Bewertungen
Das ist die Tabelle, die kein Konkurrenzartikel veröffentlicht – und genau die entscheidet, wenn du Tools fürs Extrahieren von Bewertungen vergleichst:
| Tool | Bewertungstext | Sternebewertung | Bewertungsdatum | Name des Rezensenten | Antwort des Inhabers | Bewertungsfotos |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Outscraper | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Apify | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Bright Data | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Octoparse | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ⚠️ Benutzerdefinierter Workflow |
| PhantomBuster | ⚠️ Abgeschnitten | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ⚠️ Unzuverlässig |
| Map Lead Scraper | ❌ | ✅ (aggregiert) | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| ScraperAPI | ⚠️ Selbst parsen | ⚠️ Selbst parsen | ⚠️ Selbst parsen | ⚠️ Selbst parsen | ⚠️ Selbst parsen | ⚠️ Selbst parsen |
| Scrapingdog | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| Lobstr.io | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Das Muster springt sofort ins Auge: Etwa die Hälfte der Tools (Thunderbit, Outscraper, Apify, Bright Data, Scrapingdog, Lobstr.io) liefert dir alle sechs Bewertungsfelder ohne Konfiguration. Die übrigen verlangen Kompromisse – du musst rohes HTML selbst parsen, bekommst abgeschnittenen Text oder gar keine Antworten des Inhabers.
Was es wirklich kostet, Google-Maps-Bewertungen im großen Stil zu scrapen
Das ist die Tabelle, nach der Nutzer in Foren ständig fragen und die kein Konkurrenzartikel liefert. Szenario: Bewertungen von 1.000 / 10.000 / 100.000 Einträgen scrapen (bei durchschnittlich rund 20 Bewertungen pro Unternehmen).
| Tool | 1K Einträge (~20K Bewertungen) | 10K Einträge (~200K Bewertungen) | 100K Einträge (~2M Bewertungen) | Hinweise |
|---|---|---|---|---|
| Google Places API | ~$10 (aber nur 5 Bewertungen/Eintrag) | ~$100 (weiterhin nur 5/Eintrag) | ~$1.000 (weiterhin nur 5/Eintrag) | $7–$10 pro 1K Aufrufe, 5-Bewertungs-Limit |
| Scrapingdog | ~$2 | ~$18 | ~$180 | Günstigste strukturierte API |
| Apify | ~$40 (Plan-Kosten) | ~$40–$99 (Plan-Kosten) | ~$400–$999 | $2/1K-Bewertungen-Actor |
| Outscraper | ~$60 | ~$600 | ~$4.000 | $3/1K, bei Volumen sinkend auf $2/1K |
| Bright Data | ~$60 | ~$600 | ~$4.000–$6.000 | $3/1K PAYG, Mengenrabatte |
| Thunderbit | ~$49–$79/Monat | ~$79–$149/Monat | Höhere Tarife nötig | 2 Credits/Bewertung, kostenlose Exporte |
| Octoparse | ~$82–$89/Monat | ~$108+ (Proxy summiert sich) | ~$200+/Monat | Abo + Proxy + CAPTCHA |
| ScraperAPI | ~$5 + Entwicklerzeit | ~$49/Monat + Entwicklerzeit | ~$149+/Monat + Entwicklerzeit | Du schreibst den Parser selbst |
| PhantomBuster | ~$69–$128/Monat | ~$159+/Monat | Nicht praktikabel | Von der Laufzeit begrenzt |
| Map Lead Scraper | ~$10/Monat (nur Einträge) | ~$10/Monat (nur Einträge) | ~$10/Monat (nur Einträge) | Keine Daten pro Bewertung |
| Lobstr.io | ~$50/Monat | ~$50–$100/Monat | Individuelle Preisgestaltung | Zeitplanung inklusive |
Die Quintessenz: Scrapingdog ist der klare Kostensieger, wenn du nur schnell strukturiertes JSON brauchst. Thunderbit ist der Kostensieger, wenn du obendrein ein Setup ohne Hürden, No-Code-Onboarding und kostenlose Exporte zu Sheets/Airtable/Notion willst. Bright Data und Outscraper rechtfertigen ihre höheren Kosten pro Bewertung bei Unternehmenskunden mit Compliance- oder Metadatenbedarf.
Was du mit gescrapten Google-Maps-Bewertungen tatsächlich anstellen solltest
Jeder „beste Scraper“-Artikel hört beim Export auf, und das treibt mich regelmäßig auf die Palme. Das Scraping ist der leichte Teil. Der Wert entsteht durch das, was danach kommt.
Sentiment-Analyse: wiederkehrende Beschwerden bei Wettbewerbern erkennen
Wirf deine gescrapten Bewertungen in eine simple Tabellenformel oder ein KI-Tool, um jede Bewertung als positiv, negativ oder neutral zu kennzeichnen. Such dann nach Mustern – „langsamer Service“ taucht 40-mal an den Standorten eines Wettbewerbers auf, oder „Parkprobleme“ häufen sich in den Bewertungen der letzten drei Monate.
Mit Thunderbit überspringst du den Nachbearbeitungsschritt komplett. Die Field-AI-Prompt-Funktion erlaubt dir, während des Scrapes Anweisungen wie „klassifiziere diese Bewertung als positiv, negativ oder neutral“ zu hinterlegen – das Sentiment-Tagging passiert direkt bei der Extraktion, nicht als separater Workflow.
Wettbewerbsbenchmarking: Bewertungen, Bewertungsdynamik und Keywords vergleichen
Scrape die Bewertungen von fünf Wettbewerbern in derselben Nische. Vergleiche Durchschnittsbewertungen, Bewertungsdynamik (wie schnell neue Bewertungen erscheinen) und häufig genannte Keywords. Eine einfache Pivot-Tabelle in Google Sheets zeigt dir, welcher Wettbewerber an Schwung gewinnt und welcher nachlässt.
Meiner Erfahrung nach ist die Bewertungsdynamik oft ein besserer Frühindikator als die Durchschnittsbewertung. Ein Unternehmen, das von 2 auf 10 Bewertungen pro Woche springt, macht etwas richtig – und dieses Signal taucht in gescrapten Daten häufig Wochen früher auf als in Ranking-Veränderungen.
Lead-Scoring anhand von Bewertungssignalen
Diesen Anwendungsfall unterschätzen Vertriebsteams oft. Unternehmen mit frischen Negativbewertungen oder wenigen Bewertungen sind häufig ideale Kandidaten für lokale Marketingservices, Reputationsmanagement-Software oder Beratung. In Foren wird empfohlen, hart nach Bewertungszahl und Datum der letzten Bewertung zu filtern, um Unternehmen aufzuspüren, die Hilfe brauchen und das auch wissen.
Reputationsmonitoring: Bewertungsänderungen über die Zeit verfolgen
Richte regelmäßige Scrapes ein, um zu verfolgen, wie sich das Bewertungsprofil eines Kunden oder deines eigenen Unternehmens Woche für Woche entwickelt. Mit Thunderbits Scheduled Scraper beschreibst du das Intervall in Klartext, gibst URLs ein, und die Bewertungen werden automatisch erneut gescraped. Praktisch für Agenturen, die Kundenreputation managen, oder Unternehmen, die ihre eigene Entwicklung beobachten.
Realitätscheck zur Datenqualität: Was selbst die besten Google-Maps-Review-Scraper falsch machen
Ich bin lange genug in der Automatisierung unterwegs, um zu wissen: Kein Tool ist perfekt. Nutzer in Foren sagen immer wieder, bestehende Vergleichsartikel seien „zu oberflächlich oder zu werblich“ – hier also die ehrliche Einschätzung.
Doppelte Bewertungen bei paginierten Scrapes. Scrollt ein Tool durch Hunderte Bewertungen, kann dieselbe Bewertung in mehreren Seitenblöcken auftauchen. Cloud-Plattformen wie Outscraper und Apify deduplizieren serverseitig. Browser-basierte Tools tun das manchmal nicht – dann solltest du in deiner Tabelle deduplizieren.
Veraltete Einträge und geschlossene Unternehmen. Google Maps zeigt weiterhin Bewertungen für dauerhaft geschlossene Unternehmen an. Manche Tools filtern das nicht heraus, was deine Analyse verzerren kann. Beim Wettbewerbsbenchmarking solltest du manuell prüfen, ob die gescrapten Unternehmen tatsächlich noch aktiv sind.
Abgeschnittener Bewertungstext. Manche Tools liefern nur die ersten Zeilen langer Bewertungen – also den Teil vor dem „mehr“-Button. KI-basierte Scraper wie Thunderbit lesen die Seite jedes Mal neu und klappen den Text vor dem Extrahieren auf, was Kürzungen reduziert. Vorlagenbasierte Tools sind dafür anfälliger.
Fehlende Antworten des Inhabers. Viele Tools lassen den Antworttext des Inhabers komplett weg – er steckt nicht in der Standardvorlage oder im Schema. Für Reputationsanalysen ist das ein echter Verlust, denn die Reaktion eines Unternehmens auf Beschwerden ist oft aussagekräftiger als die Beschwerden selbst. Wirf einen Blick auf die Feature-Matrix oben, um zu sehen, welche Tools dieses Feld erfassen.
Uneinheitliche Datumsformate je nach Locale. „3 weeks ago“ gegen „2026-04-01“ gegen „01.04.2026“ – Datumsformate schwanken je nach Locale-Einstellungen und Google-Rendering. Das kann nachgelagerte Sortier- und Analysefehler verursachen. Tools, die ISO-8601-Zeitstempel liefern (wie Apify und Scrapingdog), sind leichter zu handhaben als solche mit relativen Datumsangaben. Wer Bewertungsdaten im großen Stil verarbeitet, sollte zudem die Vorgaben der DSGVO im Blick behalten.
Ist das Scraping von Google-Maps-Bewertungen legal?
Ich bin kein Anwalt, und das ist keine Rechtsberatung – aber hier der Kontext, nach dem die meisten Leser suchen.
Google-Maps-Bewertungsdaten sind für jeden mit einem Browser öffentlich sichtbar. Allerdings kann Scraping gegen die Nutzungsbedingungen von Google verstoßen, die automatisierten Zugriff „außer wenn ausdrücklich erlaubt“ untersagen. Jüngere Gerichtsentscheidungen fielen meist zugunsten der Scraper öffentlicher Daten aus:
- Meta v. Bright Data (Januar 2024) – Meta verlor; das Gericht entschied, dass das Scraping öffentlicher Daten im ausgeloggten Zustand nicht gegen die AGB verstößt.
- X Corp v. Bright Data (Mai 2024) – abgewiesen; öffentliche Daten lassen sich nicht von einem einzelnen Unternehmen einsperren.
- hiQ v. LinkedIn – öffentliches Scraping ≠ CFAA-Verstoß.
Ein laufender Fall zum Beobachten: Google LLC v. SerpApi LLC (eingereicht im Dezember 2025), in dem SerpAPI vorgeworfen wird, Googles SearchGuard-Schutzmaßnahmen umgangen zu haben. Eine Anhörung zum Antrag auf Klageabweisung ist für den 19. Mai 2026 angesetzt.
Das praktische Risikospektrum: Die eigenen Unternehmensbewertungen zu überwachen, ist sehr risikoarm. Wettbewerbsbewertungen für interne Analysen ebenfalls. Eine öffentliche Datenbank mit Identitäten von Rezensenten aufzubauen, ist hochriskant (Stichwort Clearview-AI-Problematik). Respektiere stets die Privatsphäre, scrappe keine personenbezogenen Daten über das öffentlich Angezeigte hinaus, und prüfe lokale Regelungen, wenn du im großen Stil arbeitest.
Welcher Google-Maps-Review-Scraper ist der beste für dich?
Das eine beste Tool gibt es nicht – es hängt von deinem Workflow, deinem Volumen und davon ab, wie gern du Python schreibst. Hier meine Schnellübersicht nach Szenario:
- Schnelle Ad-hoc-Review-Recherche → Thunderbit (KI-Chrome-Erweiterung, 2-Klick-Setup, kostenlose Exporte)
- Massenextraktion von Bewertungen im großen Stil → Outscraper oder Bright Data
- Maßgeschneiderte automatisierte Pipelines → Apify oder Thunderbit Open API
- Outreach-Automation mit Bewertungsdaten → PhantomBuster
- Preiswerte einmalige Eintrags-Scrapes → Map Lead Scraper (aber nicht für Bewertungstext)
- Entwickler, die rohe Kontrolle wollen → ScraperAPI oder Scrapingdog
- Günstigste strukturierte Review-API → Scrapingdog
- Laufendes, geplantes Review-Monitoring → Lobstr.io oder Thunderbit Scheduled Scraper
- Compliance-Anforderungen im Enterprise-Umfeld → Bright Data
Der eigentliche Wert steckt nicht im Scrape selbst – sondern darin, was du danach mit den Bewertungen anfängst. Sentiment-Analyse, Wettbewerbsbenchmarking, Lead-Scoring, Reputationsmonitoring. Wähle das Tool, das dich am schnellsten zu diesem Analyseschritt bringt, und du bist den 73 % der Online-Bewertungen voraus, die gerade jetzt auf Google Maps darauf warten, in Business Intelligence verwandelt zu werden.
Wer sehen will, wie KI-gestütztes Review-Scraping in der Praxis aussieht, probiert die Thunderbit Chrome-Erweiterung aus – der Gratisplan reicht, um den kompletten Workflow an ein paar Unternehmen zu testen. Und wenn Thunderbit nicht passt, nimm Outscraper oder Scrapingdog aus dieser Liste. Es gab nie einen besseren Zeitpunkt, um Bewertungsdaten in einen echten Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.
Viel Spaß beim Scrapen – und mögen eure Antworten der Inhaber stets erfasst und eure Datumsformate immer ISO-8601 sein.
FAQs
1. Wie viele Bewertungen kann ich pro Google-Maps-Eintrag scrapen?
Das hängt vom Tool ab. Googles eigene Places API begrenzt auf 5 Bewertungen pro Eintrag – ein hartes Limit. Cloud-Plattformen wie Outscraper und Apify lassen dich die maximale Zahl an Bewertungen pro Eintrag konfigurieren (oft Hunderte oder Tausende). Chrome-Erweiterungen wie Thunderbit nutzen Subpage Scraping, um automatisch durch alle verfügbaren Bewertungen zu scrollen. Rohe API-Tools wie ScraperAPI und Scrapingdog liefern, was auf der Seite vorhanden ist, doch du musst es selbst parsen.
2. Kann ich Google-Maps-Bewertungen kostenlos scrapen?
Mehrere Tools bieten Gratis-Tarife: Thunderbit (6 Seiten/Monat + 10 Testseiten), Outscraper (500 Datensätze), Apify (5 USD Guthaben/Monat), Scrapingdog (1.000 Credits, keine Kreditkarte), ScraperAPI (5.000 Aufrufe) und Map Lead Scraper (1.000 Leads/Monat für Eintragsdaten). Gratis-Tarife eignen sich am besten zum Testen, bevor du auf einen Bezahlplan wechselst. Für laufendes Review-Scraping in nennenswertem Umfang brauchst du in der Regel einen bezahlten Tarif.
3. Erfassen Google-Maps-Review-Scraper Antworten des Inhabers?
Nicht alle. Dedizierte Review-APIs (Outscraper, Apify, Scrapingdog, Bright Data) und KI-basierte Scraper (Thunderbit) erfassen Antworten des Inhabers standardmäßig. Rohe HTML-API-Tools (ScraperAPI) können das, sofern dein Parser entsprechend gebaut ist. PhantomBuster und Map Lead Scraper erfassen keine Antworten des Inhabers. Schau in die review-spezifische Feature-Matrix in diesem Artikel für die vollständige Aufschlüsselung.
4. Was ist der Unterschied zwischen Cloud-Scraping und Browser-Scraping für Google-Maps-Bewertungen?
Cloud-Scraping läuft auf entfernten Servern – es ist schneller, bewältigt mehr Volumen und verlangt nicht, dass dein Browser offen bleibt. Browser-Scraping läuft in deinem Chrome-Browser, was hilft, wenn Google ein Login verlangt oder CAPTCHAs ausliefert, die Cloud-Scraper nicht lösen können. Manche Tools wie Thunderbit bieten beides: Browser-Scraping für knifflige Seiten und Cloud-Scraping für Tempo.
5. Kann ich das Scraping von Google-Maps-Bewertungen nach einem Zeitplan automatisieren?
Ja – Tools wie Thunderbit (Scheduled Scraper), Lobstr.io, Apify und Browse AI unterstützen geplante oder wiederkehrende Scrapes fürs laufende Review-Monitoring. Besonders nützlich für Agenturen im Reputationsmanagement, die Kundenbewertungen über die Zeit verfolgen, oder für Unternehmen, die die Bewertungsdynamik von Wettbewerbern beobachten.
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