Содержание статьи

1. Введение

Вы получите полностью рабочий процесс: от подготовки окружения до выгрузки таблиц с данными по локальным конкурентам из выдачи Google Maps, включая названия компаний, рейтинги, количество отзывов, категории, адреса, телефоны (если доступны), а также фрагменты отзывов. Вы научитесь настраивать геолокацию через мобильные прокси, чтобы видеть локальную выдачу для нужного города, и разберете легальные аспекты, чтобы работать безопасно и корректно.

Этот гайд подойдет начинающим специалистам по SEO и маркетологам, владельцам местного бизнеса, аналитикам и разработчикам, которые хотят собрать данные о конкурентах. Мы будем использовать Scrapy и Beautiful Soup, объясняя каждый шаг простым языком.

Что нужно знать заранее: базовые навыки работы с компьютером, установка программ, элементарное понимание Python приветствуется, но не обязательно — все команды и примеры будут приведены. Вы повторите и получите результат.

Сколько времени потребуется: на полную настройку и первую выборку данных обычно уходит 4–8 часов, в зависимости от вашего опыта. На отладку и расширение функций заложите еще 4–6 часов. Итоговый результат достижим за 1–2 рабочих дня.

Совет: Двигайтесь по разделам последовательно. После каждого этапа выполните пункт «✅ Проверка», чтобы убедиться, что все работает, прежде чем идти дальше.

2. Предварительная подготовка

Необходимые инструменты и доступы

  • Компьютер с Windows, macOS или Linux.
  • Установленный Python 3.10 или 3.11.
  • Менеджер пакетов pip.
  • Виртуальное окружение (venv) — для изоляции зависимостей.
  • Инструменты: Scrapy, Beautiful Soup (bs4), Requests, lxml, Pandas.
  • Доступ к сервису мобильных прокси с возможностью указания нужной страны и города. Нужен логин/пароль или ключ.
  • Опционально: аккаунт в Google Cloud для использования Places API (рекомендуется для легальной и стабильной выгрузки деталей и отзывов, где это возможно).

Системные требования

  • Свободно 2–4 ГБ RAM для комфортной работы.
  • 5–10 ГБ свободного места на диске.
  • Стабильный интернет. Мобильные прокси обычно требуют устойчивого соединения.

Что скачать и установить

  1. Установите Python 3.10–3.11. Во время установки отметьте «Add Python to PATH».
  2. Откройте терминал или командную строку. Создайте папку проекта, например gmaps_local.
  3. Создайте виртуальное окружение: python -m venv .venv
  4. Активируйте окружение: Windows: .venv\Scripts\activate, macOS/Linux: source .venv/bin/activate
  5. Установите пакеты: pip install scrapy beautifulsoup4 requests lxml pandas

Создание резервных копий

Если у вас уже есть рабочая папка или шаблоны поисковых запросов, сделайте копию файлов перед началом. Сохраняйте промежуточные CSV выгрузки в отдельной папке backup, чтобы при отладке не потерять результаты.

⚠️ Внимание: Не вносите изменения в системные Python-директории. Все зависимости ставьте в виртуальное окружение. Это избавит от конфликтов версий и позволит быстро откатиться.

✅ Проверка: Выполните python --version и pip --version. Затем в активированном окружении запустите python -c "import scrapy, bs4, requests, lxml, pandas; print('OK')". Вы должны увидеть OK.

3. Базовые понятия

Ключевые термины

  • Локальное SEO — оптимизация для поиска по геолокации (карты и локальные выдачи).
  • Local Pack/Local Finder — блок с картой и списком организаций по запросу «[услуга] [город]».
  • NAP — Name, Address, Phone; ключевые контактные данные для локального SEO.
  • Мобильные прокси — прокси через сотовые сети (3G/4G/5G) с IP разных городов; позволяют видеть «локальную» выдачу.
  • Scrapy — фреймворк для построения пауков (spiders), управляющий запросами, очередями и пайплайнами.
  • Beautiful Soup — библиотека для парсинга HTML; удобна для извлечения элементов из HTML разметки.
  • Пределы и легальность — нужно соблюдать условия использования сайтов, robots.txt, законы о защите данных и честное использование API.

Принципы работы

Мы будем отправлять запросы к страницам результатов локального поиска Google (режим tbm=lcl), получать HTML и извлекать публично видимые данные: названия, рейтинг, число отзывов, адрес, телефон, категории и фрагменты отзывов из сниппетов, если они отдаются в статическом HTML. Для устойчивости и соответствия законодательству рекомендуем комбинировать этот метод с официальным Places API для карточек и отзывов. Мобильные прокси позволят получить выдачу для нужного города, даже если вы физически находитесь в другом месте. Мы не будем обходить CAPTCHA или ограничения. Если Google показывает CAPTCHA или блокирует, остановитесь и используйте официальный API.

Что важно понимать перед началом

  • Выдача Google динамична: структура HTML может меняться. Мы напишем максимально устойчивый парсер, но его может потребоваться обновлять.
  • Не отправляйте слишком много запросов за короткое время. Это неэтично и может привести к блокировке.
  • Прокси используются здесь не для обхода ограничений, а для честной геолокации и корректного анализа локальной конкуренции.

Совет: Начните с 1–2 запросов и небольшой глубины, потом постепенно увеличивайте объем. На ранних этапах важна стабильность, а не скорость.

4. Шаг 1: Планирование запросов и структуры данных

Цель этапа

Определить список поисковых запросов, целевые города и формат данных. В конце у вас будет CSV с запросами и городами и чек-лист полей для выгрузки.

Детальная инструкция

  1. Определите цель: например, собрать конкурентов по запросам «стоматология [город]», «автосервис [район]», «клининговая компания [город]».
  2. Составьте список ключевых слов: минимум 5–10 фраз для одного направления. Пример: стоматология, стоматолог, зубной врач, имплантация зубов.
  3. Определите географию: города и районы. Пример: Москва, Санкт-Петербург, Казань, конкретные районы внутри города.
  4. Сформируйте таблицу queries.csv с колонками: keyword, city, country_code, language (например ru), depth (например 20). Пример строки: стоматология, Москва, RU, ru, 20.
  5. Определите поля для сбора: name, rating, reviews_count, category, address, phone, working_hours_snippet, url_snippet, review_snippet, rank (позиция), query, city, fetched_at.
  6. Распишите ограничения: не более 1 запроса в 10–15 секунд на один прокси. Общий лимит — до 100 запросов в день на старте.

Совет: Используйте единый формат названия городов и языков. Например, Moscow и RU, чтобы не путаться при фильтрации.

✅ Проверка: У вас есть файл queries.csv с 5–20 строками и список полей для сбора. Откройте файл и убедитесь, что в каждой строке заполнены keyword, city, country_code, language, depth.

Возможные проблемы и решения

  • Слишком общие запросы → добавьте уточнение «рядом», «[услуга] [район]», «24 часа».
  • Слишком мало результатов → расширьте город или используйте соседние населенные пункты.

5. Шаг 2: Развертывание окружения и проекта Scrapy

Цель этапа

Создать проект Scrapy, структуру папок и базовые файлы.

Детальная инструкция

  1. В активированном окружении выполните: scrapy startproject gmaps_local
  2. Перейдите в папку проекта: cd gmaps_local
  3. Создайте паука: scrapy genspider local_maps_spider google.com
  4. Создайте папки data и logs в корне проекта: они будут для CSV и логов.
  5. Установите дополнительные пакеты, если пропустили ранее: pip install user-agents fake-useragent
  6. Откройте settings.py. Установите параметры: BOT_NAME = 'gmaps_local', ROBOTSTXT_OBEY = False (для обучения), DOWNLOAD_DELAY = 10, CONCURRENT_REQUESTS = 1, DEFAULT_REQUEST_HEADERS с Accept-Language и User-Agent.
  7. Создайте файл helpers.py для функций: форматирование телефонов, парсинг рейтинга, очистка адреса.

⚠️ Внимание: ROBOTSTXT_OBEY=True — это хорошая практика. Для Google важно соблюдать их условия. В учебных целях мы выставляем осторожные лимиты, но строго рекомендуем использовать официальный API для деталей.

Совет: Ведите логирование в файл logs/run.log, чтобы видеть, какие запросы выполнились, а какие упали.

✅ Проверка: Запустите пустого паука: scrapy crawl local_maps_spider -O data/test.csv. Команда должна стартовать, создать файл test.csv (он может быть пустым) и завершиться без ошибок импорта.

Возможные проблемы и решения

  • ModuleNotFoundError → активируйте окружение, проверьте пакеты.
  • PermissionError при записи → запустите терминал с правами или измените путь сохранения.

6. Шаг 3: Настройка мобильных прокси и геолокации

Цель этапа

Подключить мобильный прокси, проверить геопозицию, настроить Scrapy на работу через прокси и с плавной скоростью запросов.

Детальная инструкция

  1. Получите от провайдера мобильных прокси: адрес прокси (хост, порт), способ авторизации (логин/пароль или токен), параметры геотаргетинга (страна, город).
  2. Проверьте возможность указывать локацию в строке подключения. У некоторых провайдеров есть форматы наподобие proxy.provider:port?country=RU&city=Moscow. Уточните у провайдера параметры.
  3. Создайте файл .env в корне: PROXY_HOST=... PROXY_PORT=... PROXY_USER=... PROXY_PASS=... PROXY_CITY=Moscow PROXY_COUNTRY=RU. Не коммитьте его в репозиторий.
  4. В settings.py добавьте DOWNLOADER_MIDDLEWARES и middleware для установки прокси через meta. В пауке передавайте meta={'proxy': 'http://USER:PASS@HOST:PORT'}.
  5. Сформируйте функцию test_proxy() в отдельном скрипте proxy_check.py, которая делает запрос к публичному эндпоинту IP-информации и выводит страну и город. Если данные совпадают с нужным городом — все ok.
  6. В Scrapy установите DOWNLOAD_DELAY=12–15, RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY=True, RETRY_ENABLED=True, RETRY_TIMES=1–2. Это снизит риск блокировок.
  7. Добавьте ротацию User-Agent: используйте список реальных мобильных UA, случайно назначайте их на запросы.

Совет: Если у провайдера есть смена IP по ссылке или таймеру, используйте смену не чаще, чем раз в 2–5 минут, чтобы не выглядеть подозрительно.

✅ Проверка: Запустите proxy_check.py. Он должен показать страну и город, соответствующие вашим настройкам. Затем выполните в пауке запрос к странице «проверка IP» и проверьте заголовки ответа. Если город совпадает с планом — геолокация настроена.

Возможные проблемы и решения

  • Неверная авторизация на прокси → проверьте логин/пароль или whitelist IP в личном кабинете провайдера.
  • Город не совпадает → уточните у провайдера, поддерживается ли выбранный город, или выберите ближайший доступный.

7. Шаг 4: Получение локальной выдачи Google (tbm=lcl)

Цель этапа

Научиться формировать запросы к локальной выдаче Google и извлекать базовые блоки результатов, доступные в статическом HTML.

Детальная пошаговая инструкция

  1. Сформируйте URL вида: https://www.google.com/search?tbm=lcl&hl=ru&q=СТРОКА_ЗАПРОСА. Вместо СТРОКА_ЗАПРОСА подставьте keyword + пробел + city. Пример: стоматология Москва.
  2. Кодируйте запросы для URL (заменяйте пробелы на +). Например: %D1%81%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%8F+%D0%9C%D0%BE%D1%81%D0%BA%D0%B2%D0%B0.
  3. В пауке сформируйте start_requests, который читает queries.csv, строит URL для каждого запроса и отправляет его с meta={'proxy': ...} и заголовками для мобильного браузера.
  4. Ограничьте одну страницу выдачи на старте. Позже добавьте пагинацию: параметр start=0,10,20 для перехода по страницам.
  5. В методе parse используйте Beautiful Soup для обработки response.text. Извлекайте карточки списка по устойчивым признакам (например aria-level, role, data-атрибуты). Избегайте жесткой привязки к классовым именам, которые часто меняются.
  6. Для каждой карточки получите: название, рейтинг (число), количество отзывов (число), категория (строка), адрес (строка), фрагмент отзыва (если есть), позиция в выдаче (rank), url-ссылка на результат (если присутствует в анкоре).
  7. Сохраняйте данные через yield в словарь. Scrapy сам соберет их в CSV при запуске -O.

Совет: Начните с 3–5 карточек и проверьте корректность значений. Сверьте названия и рейтинги с тем, что вы видите в браузере при включенном мобильном прокси.

✅ Проверка: Запустите scrapy crawl local_maps_spider -O data/first_batch.csv. Откройте CSV. Вы должны увидеть 5–20 строк с корректными названиями и рейтингами, соответствующими вашей локальной выдаче.

Возможные проблемы и решения

  • CAPTCHA или «Unusual traffic» → снизьте скорость (DOWNLOAD_DELAY 15–20), сократите количество запросов, используйте официальный Places API для деталей.
  • Поля пустые → адаптируйте селекторы. Используйте поиск по частям текста и атрибутам, а не по классовым именам.

8. Шаг 5: Извлечение подробностей карточек (адрес, телефон, категория, URL)

Цель этапа

Собрать ключевые контактные данные (NAP), чтобы проводить анализ конкурентов: кто где находится, какие у них телефоны и категории.

Детальная пошаговая инструкция

  1. В парсере выделите этап извлечения блоков с контактами. В локальной выдаче часто присутствуют фрагменты адреса и телефона. Ищите и нормализуйте их.
  2. Распознайте формат телефона. Удалите пробелы, скобки, тире. Приведите к формату +7XXXXXXXXXX (для РФ) или международному E.164 при возможности.
  3. Если присутствует ссылка на карточку или сайт компании, соберите url_snippet. Это поможет потом в ручной верификации.
  4. Соберите категорию (например, стоматологическая клиника), если она видна в сниппете.
  5. Добавьте поле source='google_lcl' и версию парсера, например parser_version='2025-01'.
  6. Вынесите парсинг в функцию parse_card(html), чтобы упростить поддержку при изменении структуры выдачи.
  7. Проведите тест на нескольких разных запросах, чтобы убедиться в универсальности.

Совет: Храните исходный «сырой» HTML карточки в отдельном поле raw_html в режиме отладки, чтобы при возникновении ошибок быстро понять, что изменилось.

✅ Проверка: Снова выполните запуск парсера. В CSV должны появиться полноценные поля name, rating, reviews_count, category, address, phone, rank, query, city. Проверьте 3–5 карточек вручную.

Возможные проблемы и решения

  • Телефоны не находятся → не все карточки показывают телефон в списке. Это нормально. Ставьте пустое значение, не дублируйте старые номера.
  • Неверная кодировка → убедитесь, что requests и Scrapy обрабатывают UTF-8. Установите корректные заголовки.

9. Шаг 6: Получение фрагментов отзывов и первичных метрик репутации

Цель этапа

Собрать базовые метрики по отзывам: средняя оценка, количество отзывов, короткие цитаты (если выводятся), чтобы оценить активность и репутацию конкурентов.

Детальная пошаговая инструкция

  1. В локальной выдаче часто присутствуют rating и reviews_count. Убедитесь, что вы корректно приводите их к числовому типу.
  2. При наличии небольших фрагментов отзывов в сниппете извлеките их как review_snippet. Это даст понимание тематики отзывов.
  3. Не пытайтесь загружать полный список отзывов через динамические подгрузки. Это может нарушать условия. Для полного списка используйте официальный Places API (place details и reviews) при наличии ключа и соблюдении лимитов.
  4. Добавьте поля: rating_float, reviews_int, review_snippet (текст), last_updated=fetched_at (дата и время).
  5. Для каждого запроса записывайте rank, чтобы строить сравнительные диаграммы.

Совет: Если экстрактор дает дробные оценки с запятой, заменяйте запятую на точку перед приведением к float. Это устранит ошибки при анализе в pandas.

✅ Проверка: В выгрузке должны появиться корректные rating и reviews_count. Отсортируйте по reviews_count и проверьте, логична ли сортировка по крупным игрокам в городе.

Возможные проблемы и решения

  • Сниппеты отзывов исчезли → это нормально, Google часто меняет видимость. Ставьте пусто, не останавливайте процесс.
  • Данные не соответствуют браузеру → убедитесь, что вы сравниваете при той же геолокации и языке. Проверьте прокси.

10. Шаг 7: Сохранение данных, очистка и нормализация

Цель этапа

Очистить и сохранить результаты в удобном для анализа виде: CSV и XLSX, с нормализованными полями и единым форматом.

Детальная пошаговая инструкция

  1. Экспортируйте данные из Scrapy в CSV: scrapy crawl local_maps_spider -O data/run_YYYYMMDD.csv.
  2. Создайте скрипт clean.py на pandas: он читает CSV, нормализует телефоны, приводит рейтинг к float, отзывы к int, удаляет дубликаты по (name, address, city).
  3. Добавьте столбцы: brand_detected (по ключевым словам в name), is_multi_location (по повторяющимся именам в разных адресах).
  4. Сохраните clean CSV и экспортируйте в Excel: data/run_YYYYMMDD_clean.csv и data/run_YYYYMMDD_clean.xlsx.
  5. Сделайте отдельную сводную таблицу: по city и query — средний рейтинг, медиана отзывов, топ-10 по отзывам.
  6. Сохраните логи и копии исходных данных в backup.

Совет: Используйте отдельное поле batch_id для каждой выгрузки, чтобы легко сравнивать изменения по времени.

✅ Проверка: Откройте итоговый XLSX. В нем должны быть чистые столбцы без пропавших кодировок. Проверьте, что сортировка по рейтингу и отзывам работает корректно.

Возможные проблемы и решения

  • Дубликаты компаний → нормализуйте имена (нижний регистр, удаление лишних пробелов), проверяйте совпадения адресов и телефонов.
  • Некорректные символы → используйте UTF-8 при чтении/записи и pandas.read_csv(..., encoding='utf-8').

11. Шаг 8: Автоматизация, планирование и мониторинг

Цель этапа

Настроить регулярный сбор данных (например, раз в неделю) и мониторить ключевые метрики локального SEO.

Детальная пошаговая инструкция

  1. Создайте скрипт runner.py, который по расписанию запускает Scrapy с нужными параметрами, а затем запускает clean.py.
  2. Используйте планировщик заданий: Windows Task Scheduler или cron на Linux/macOS.
  3. Установите уведомления по результатам: после успешного завершения отправляйте email или сообщение в мессенджер с результатами (количество карточек, средний рейтинг).
  4. Соблюдайте лимиты запросов: не чаще 1–2 запусков в неделю для одного города. Этого достаточно для трендов.
  5. Ведите журнал изменений: дата, набор запросов, источник прокси, версия парсера.

Совет: Держите резервный канал без прокси для сравнения. Если выдача вдруг заметно меняется, вы быстро поймете, связано ли это с прокси или с реальным обновлением выдачи.

✅ Проверка: Запланируйте тестовую задачу через 5 минут. Убедитесь, что она запускается, сохраняет новые CSV и пишет лог.

Возможные проблемы и решения

  • Задача не запускается → проверьте путь к Python, активируйте окружение в задаче, укажите абсолютные пути.
  • Пустая выгрузка по расписанию → проверьте права на папку и рабочую директорию планировщика.

12. Проверка результата

Чек-лист

  • Рабочий проект Scrapy и активное виртуальное окружение.
  • Настроенные мобильные прокси с нужной геолокацией.
  • Работающий парсер локальной выдачи (tbm=lcl) с извлечением NAP.
  • CSV и XLSX с чистыми полями.
  • Планировщик запускает сбор по расписанию.

Как протестировать

  1. Выберите один запрос и один город. Сравните 5 карточек в вашей выгрузке с тем, что видите в мобильном браузере через тот же прокси.
  2. Проверьте на другом городе. Должны быть иные конкуренты и адреса.
  3. Сравните тренд: сохраните два запуска с интервалом в неделю и сравните изменения рейтингов и отзывов.

Показатели успешного выполнения

  • Совпадение названий и рейтингов с видимой локальной выдачей.
  • Не менее 70–90 процентов карточек имеют корректно заполненные поля name и rating.
  • Низкая частота ошибок и блокировок при соблюдении задержек.

✅ Проверка: Если все три пункта из теста выполнены и чек-лист закрыт, ваш pipeline готов для регулярного использования.

13. Типичные ошибки и решения

  • Проблема: Пустые поля вместо рейтингов. Причина: селекторы завязаны на меняющиеся классы. Решение: используйте атрибуты и текстовую близость, а не классовые имена.
  • Проблема: Частые CAPTCHA. Причина: чрезмерная скорость запросов или нестабильный прокси. Решение: увеличьте задержку до 15–20 секунд, снизьте конкуренцию до 1, примените Places API для деталей.
  • Проблема: Не тот город в выдаче. Причина: прокси не соответствует городской геолокации. Решение: выберите прокси с точным городом или ближайшим крупным узлом.
  • Проблема: Разные результаты на разных запусках. Причина: персонализация и ротация IP. Решение: фиксируйте прокси на один запуск, логируйте IP и User-Agent.
  • Проблема: Кодировка «кракозябры». Причина: некорректная обработка UTF-8. Решение: принудительно укажите encoding, проверьте заголовки.
  • Проблема: Телефонные номера в разных форматах. Причина: разные шаблоны в выдаче. Решение: нормализуйте с помощью регулярных выражений и правил для страны.
  • Проблема: Падение паука на одной карточке. Причина: неожиданный формат HTML. Решение: используйте try-except на извлечение полей и логируйте проблемные элементы.

14. Дополнительные возможности

Продвинутые настройки

  • Многопрокси с распределением по городам: запускайте отдельные пауки по городам с собственными прокси и задержками.
  • Поведенческие заголовки: эмулируйте мобильный Chrome, обновляйте User-Agent ежезапросно, включайте Accept-Language и DNT.
  • Контроль частоты: динамически увеличивайте задержку при получении 429 или похожих ответов.

Оптимизация

  • Кеширование страниц: сохраняйте HTML локально на время отладки, чтобы не перегружать источник.
  • Дедупликация: храните хеш строки «name+address+city», чтобы исключать повторные карточки.
  • Сводные отчеты: автоматически генерируйте Excel с листами «топ-10 по отзывам», «средний рейтинг по запросам», «карта конкуренции по районам».

Что еще можно сделать

  • Интеграция с Places API: берите place_id для детальных данных и отзывов легальным способом в рамках квот.
  • Визуализация: строите тепловые карты по плотности конкурентов в GIS-инструментах.
  • А/В запросы: сравнивайте формулировки ключевых слов и анализируйте изменения в составе Local Pack.

Совет: Перед масштабированием на десятки городов протестируйте устойчивость на 2–3 локациях в течение недели. Это обнаружит редкие сбои.

⚠️ Внимание: Не пытайтесь обходить технические защиты, капчи и лимиты. Если появляется блокировка — останавливайте парсинг и переходите к официальному API или уменьшайте частоту запросов.

15. FAQ

Вопрос: Можно ли обойтись без мобильных прокси? Ответ: Можно, но выдача будет не локальная. Для анализа конкурентов по городу мобильные прокси или официальная геолокация через API — лучший выбор.

Вопрос: Почему иногда данные не совпадают с браузером? Ответ: Влияют геолокация, персонализация, ротация IP и время суток. Фиксируйте прокси и сравнивайте в одно время.

Вопрос: Как собирать полные отзывы? Ответ: Через официальный Places API, соблюдая квоты и условия. Парсинг динамической подгрузки отзывов не рекомендуем.

Вопрос: Что делать при CAPTCHA? Ответ: Остановить запросы, увеличить задержку, сократить объем, перейти на API. Не пытайтесь обходить CAPTCHA.

Вопрос: Как хранить историю изменений? Ответ: Добавляйте batch_id и дату в выгрузки, ведите журнал изменений и сравнивайте CSV по ключевым полям.

Вопрос: Какие лимиты по скорости безопасны? Ответ: Для учебных задач: 1 запрос в 12–20 секунд. Для регулярного мониторинга — не чаще 1–2 запусков в неделю на город.

Вопрос: Можно ли использовать один прокси на все города? Ответ: Нежелательно. Выдача будет смещена. Используйте прокси, географически близкие к целевому городу.

Вопрос: Как проверить, что парсер «не сломался» после обновлений? Ответ: Настройте smoke-тест: 2–3 контрольных запроса, сравнение с эталонными значениями. Если расхождение выше порога — уведомление.

Вопрос: Можно ли собирать email-адреса? Ответ: Если они публично указаны в сниппете, да. Но чаще их нет. Сайты компаний и API — более корректные источники.

Вопрос: Законно ли это? Ответ: Собирайте только публичные данные, соблюдайте условия сервисов, не обходите защиты, уважайте приватность и законы вашей юрисдикции. Для деталей и отзывов предпочитайте официальный API.

16. Заключение

Вы настроили окружение, подключили мобильные прокси для корректной геолокации, спроектировали и запустили паука Scrapy, собрали из локальной выдачи Google ключевые данные о конкурентах, очистили и нормализовали результат, а затем автоматизировали процесс. Теперь у вас есть воспроизводимый pipeline для локального SEO-анализа: кто лидирует по отзывам, какой средний рейтинг в категории, какие контакты и адреса доступны.

Дальше вы можете расширить сбор за счет интеграции с официальным Places API, добавить визуализацию, подсчет доли рынка и анализ динамики позиций. Развивайте проект: добавляйте новые города, новые ключевые слова и сохраняйте аккуратность — качество данных важнее количества.

Совет: Запланируйте ежемесячный обзор тенденций: кто вырос по отзывам, кто потерял позиции, где появляются новые игроки. Это даст вам стратегическое преимущество.

⚠️ Внимание: Всегда пересматривайте правовые аспекты и условия использования сервисов. При малейших сомнениях используйте официальный API и ограничивайте частоту запросов.

✅ Проверка: Если вы можете за 15 минут обновить выгрузку по одному городу и получить чистый CSV с NAP и рейтингами — цель гайда достигнута.