El límite de 120 resultados en Google Maps: por qué existe y cómo sortearlo

Si alguna vez has intentado extraer datos de Google Maps, te habrás topado inevitablemente con este muro: Google Maps nunca muestra más de 120 resultados por búsqueda.

Busca "restaurante París": 120 resultados. "Fontanero Marsella": 120 resultados. Da igual que haya 500 o 15 000 establecimientos que coincidan, solo verás 120. Este artículo explica por qué existe este límite, cuántos datos pierdes realmente y cómo sortearlo.

Por qué Google limita a 120 resultados

Google Maps está diseñado para los usuarios finales, no para la extracción de datos. Cuando alguien busca un restaurante, solo necesita los primeros 10-20 resultados. Mostrar 15 000 resultados sería contraproducente para la experiencia del usuario.

El límite de 120 es un compromiso tanto técnico como comercial:

Rendimiento: cargar 120 fichas ya es pesado para el navegador (imágenes, opiniones, coordenadas). Más allá, la interfaz se volvería inutilizable.
Coste del servidor: cada resultado consume recursos en el lado de Google (puntuación de relevancia, cálculo de distancia, geolocalización). Multiplicar por 100 no es económicamente viable.
Anti-scraping: limitar los resultados reduce el valor de cada consulta para los scrapers automatizados.
Modelo publicitario: Google quiere que uses la API de pago (Google Places) para grandes volúmenes.

La prueba matemática de la pérdida de datos

Veamos un ejemplo concreto para medir la magnitud del problema:

Búsqueda	Resultados reales	Resultados mostrados	Pérdida
"Restaurante París"	~18 000	120	99,3%
"Fontanero Lyon"	~800	120	85%
"Panadería Burdeos"	~350	120	66%
"Taller Toulouse"	~250	120	52%
"Dentista Nantes"	~150	120	20%

En las grandes ciudades, pierdes más del 90% de los datos. Incluso en una ciudad mediana con 250 establecimientos, te pierdes la mitad. Solo las consultas muy específicas (ciudad pequeña + categoría rara) escapan a este límite.

El sesgo de selección: el problema invisible

Peor que la pérdida cuantitativa es el sesgo cualitativo. Google no selecciona los 120 resultados al azar. Favorece:

Fichas con muchas opiniones (popular no es igual a exhaustivo)
Fichas actualizadas recientemente (activo en Google no es igual a todos)
Fichas con Google Ads (sesgo publicitario)
Resultados cercanos a tu geolocalización (sesgo geográfico)

Consecuencia: las empresas sin opiniones, las nuevas empresas y las de la periferia quedan sistemáticamente excluidas. Para la prospección B2B, es un problema grave: suelen ser las empresas que más necesitan tus servicios.

La trampa de los enfoques parciales

La trampa de los "35 000 municipios"

Algunos creen poder sortear el límite enviando una consulta por cada municipio de Francia (más de 35 000). Mejora las cosas para los municipios pequeños, pero las ciudades medianas y grandes siguen incompletas.

Lyon tiene más de 5 000 restaurantes. Incluso buscando "restaurante Lyon", solo obtendrás 120. Habría que dividir Lyon en microzonas (distritos, barrios, calles...) para acercarse a la exhaustividad -- un trabajo titánico.

Multiplicar las consultas por zona

"Restaurante Lyon 1er", "restaurante Lyon 2ème"... Ayuda, pero sigues teniendo 120 resultados por consulta, duplicados entre zonas y un trabajo enorme de segmentación + deduplicación. Además, los distritos no son suficientes: solo el 3er arrondissement de París tiene más de 2 000 restaurantes.

Usar la API de Google Places

La API tiene el mismo límite (60 resultados por consulta, mediante paginación). Y es de pago: 32 USD por cada 1 000 solicitudes. Para cubrir Francia con un cuadriculado fino, cuenta con 200 000+ consultas, es decir, un mínimo de 6 400 USD -- y eso solo cubre una categoría.

Hacer scraping más rápido o más a menudo

Hacer scraping con más frecuencia no cambia el límite. Seguirás obteniendo 120 resultados, solo que más a menudo. Y además te arriesgas a ser bloqueado por Google.

La solución real: el quadtree geográfico

La única forma de sortear realmente el límite es dividir el territorio en microzonas lo suficientemente pequeñas para que cada zona contenga menos de 120 resultados. Esto se llama un quadtree (árbol cuaternario).

Cómo funciona el quadtree

El principio es sencillo pero la ejecución es compleja:

Tesela inicial: el territorio (ej: toda Francia) es una primera tesela grande
Escaneo: se lanza una consulta a Google Maps sobre esta tesela
Evaluación: si la tesela devuelve ~120 resultados (probablemente saturada), se subdivide en 4 subteselas
Recursión: cada subtesela se escanea a su vez. Si también está saturada, se subdivide de nuevo
Terminación: cuando una tesela devuelve significativamente menos de 120 resultados, se considera exhaustiva
Fusión: todos los resultados de todas las teselas se deduplican y fusionan

Para toda Francia, esto genera decenas de miles de teselas en las zonas densas (París, Lyon, Marsella) y solo unas pocas en las zonas rurales. El quadtree se adapta automáticamente a la densidad de empresas.

Limitaciones de un quadtree simple

Un quadtree básico no es suficiente. También hay que gestionar:

Smart split: no subdividir indefinidamente zonas con pocas empresas nuevas (ratio de novedad < 5%)
Solapamiento: las teselas adyacentes pueden devolver las mismas empresas, necesitando deduplicación
Recuperación de errores: si un escaneo falla a mitad de camino, hay que poder reanudar sin empezar de cero
Regulación: demasiadas consultas demasiado rápido = bloqueo. Hay que regular el ritmo.
Frescura: los datos cambian. El escaneo debe ser regular para mantenerse actualizado.

Impacto en tus casos de uso

El límite de 120 resultados te afecta de forma diferente según tu objetivo:

Prospección B2B: te pierdes el 50-99% de tus prospectos potenciales. Tu fichero es incompleto y está sesgado hacia las grandes empresas.
Estudio de mercado: tus estadísticas están distorsionadas (número de empresas, densidad por zona, distribución geográfica).
Vigilancia competitiva: solo ves a los competidores más visibles, no a los recién llegados.
Análisis de geomarketing: aparecen zonas en blanco donde en realidad existen empresas.

Por qué usar una base de datos preindexada

Construir y mantener un sistema de quadtree es un proyecto de ingeniería por derecho propio:

Desarrollo del sistema de quadtree: 2-4 semanas (no 1-2, en la realidad, contando los casos extremos)
Infraestructura (servidores + ancho de banda): 200-500 EUR por escaneo completo
Mantenimiento continuo: Google cambia regularmente su DOM, selectores y protecciones anti-bot
Enriquecimiento: una segunda pipeline completa para emails, teléfonos, datos legales
Deduplicación: algoritmos de fuzzy matching para fusionar resultados de teselas adyacentes

Con IBLead, todo este trabajo ya está hecho. La base contiene todas las empresas de Google Maps, sin límite de 120, enriquecidas con emails, teléfonos, redes sociales, tecnologías detectadas y datos legales (SIRET para Francia). Y se actualiza regularmente.

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