O limite de 120 resultados do Google Maps: porque existe e como contorna-lo

Se ja tentou extrair dados do Google Maps, com certeza encontrou este obstáculo: o Google Maps nunca apresenta mais de 120 resultados por pesquisa.

Pesquise "restaurante Paris": 120 resultados. "Canalizador Marseille": 120 resultados. Quer existam 500 ou 15 000 estabelecimentos correspondentes, so vera 120. Este artigo explica porque este limite existe, quantos dados perde realmente, e como contorna-lo.

Porque o Google limita a 120 resultados

O Google Maps foi concebido para utilizadores finais, nao para extracao de dados. Quando alguem procura um restaurante, so precisa dos 10-20 primeiros resultados. Apresentar 15 000 resultados seria contraproducente para a experiencia do utilizador.

O limite de 120 e um compromisso tecnico e comercial:

• Performance: carregar 120 fichas ja e pesado para o browser (imagens, avaliacoes, coordenadas). Para alem disso, a interface tornar-se-ia inutilizavel.
• Custo do servidor: cada resultado consome recursos do lado do Google (calculo de relevancia, distancia, geolocalizacao). Multiplicar por 100 nao e economicamente viavel.
• Anti-scraping: limitar os resultados reduz o valor de cada pesquisa para scrapers automatizados.
• Modelo publicitario: o Google quer que utilize a API paga (Google Places) para grandes volumes.

A prova matematica da perda de dados

Vejamos um exemplo concreto para medir a dimensao do problema:

Pesquisa	Resultados reais	Resultados apresentados	Perda
"Restaurante Paris"	~18 000	120	99,3%
"Canalizador Lyon"	~800	120	85%
"Padaria Bordeus"	~350	120	66%
"Oficina Toulouse"	~250	120	52%
"Dentista Nantes"	~150	120	20%

Nas grandes cidades, perde mais de 90% dos dados. Mesmo numa cidade media com 250 estabelecimentos, perde metade. Apenas as pesquisas muito especificas (cidade pequena + categoria rara) escapam a este limite.

O vies de selecao: o problema invisivel

Pior do que a perda quantitativa e o vies qualitativo. O Google nao seleciona os 120 resultados aleatoriamente. Favorece:

• Fichas com muitas avaliacoes (popular nao e igual a exaustivo)
• Fichas atualizadas recentemente (ativo no Google nao e igual a todos)
• Fichas com Google Ads (vies publicitario)
• Resultados proximos da sua geolocalizacao (vies geografico)

Consequencia: as empresas sem avaliacoes, as novas empresas e as da periferia sao sistematicamente excluidas. Para a prospeccao B2B, e um problema grave -- sao frequentemente as empresas que mais precisam dos seus servicos.

A armadilha das abordagens parciais

A armadilha das "35 000 freguesias"

Alguns pensam contornar o limite enviando uma pesquisa por freguesia de Franca (35 000+). Melhora os resultados para as pequenas localidades, mas as cidades medias e grandes continuam incompletas.

Lyon tem mais de 5 000 restaurantes. Mesmo pesquisando "restaurante Lyon", so obtera 120. Seria necessario subdividir Lyon em microzonas (bairros, zonas, ruas...) para se aproximar da exaustividade -- um trabalho titanico.

Multiplicar as pesquisas por zona

"Restaurante Lyon 1er", "restaurante Lyon 2eme"... Ajuda, mas continua com 120 resultados por pesquisa, duplicados entre zonas, e um trabalho de subdivisao + deduplicacao enorme. Alem disso, os distritos nao sao suficientes: so o 3.o arrondissement de Paris tem mais de 2 000 restaurantes.

Utilizar a API Google Places

A API tem o mesmo limite (60 resultados por pesquisa, com paginacao). E e paga: 32 USD por 1 000 pedidos. Para cobrir a Franca com um quadriculado fino, conte com 200 000+ pedidos, ou seja, no minimo 6 400 USD -- e isso cobre apenas uma categoria.

Fazer scraping mais rapido / com mais frequencia

Fazer scraping mais frequentemente nao altera o limite. Continuara a ter 120 resultados, apenas com mais frequencia. E arrisca-se ainda a ser bloqueado pelo Google.

A verdadeira solucao: o quadtree geografico

A unica forma de contornar verdadeiramente o limite e dividir o territorio em microzonas suficientemente pequenas para que cada zona contenha menos de 120 resultados. Isto chama-se um quadtree (arvore quaternaria).

Como funciona o quadtree

O principio e simples mas a execucao e complexa:

1. Bloco inicial: o territorio (ex: toda a Franca) e um primeiro grande bloco
2. Scan: lanca-se uma pesquisa Google Maps neste bloco
3. Avaliacao: se o bloco devolve ~120 resultados (provavelmente saturado), e subdividido em 4 sub-blocos
4. Recursao: cada sub-bloco e escaneado por sua vez. Se tambem esta saturado, e novamente subdividido
5. Terminacao: quando um bloco devolve significativamente menos de 120 resultados, e considerado exaustivo
6. Fusao: todos os resultados de todos os blocos sao deduplicados e fundidos

Para toda a Franca, isto gera dezenas de milhares de blocos nas zonas densas (Paris, Lyon, Marselha) e apenas alguns blocos nas zonas rurais. O quadtree adapta-se automaticamente a densidade de empresas.

Limitacoes de um quadtree simples

Um quadtree basico nao e suficiente. Tambem e preciso gerir:

• Smart split: nao subdividir indefinidamente zonas com poucas empresas novas (ratio de novidade < 5%)
• Sobreposicao: blocos adjacentes podem devolver as mesmas empresas, necessitando deduplicacao
• Recuperacao de erros: se um scan falha a meio, e preciso poder retomar sem recomeccar do zero
• Regulacao: demasiados pedidos demasiado rapido = bloqueio. E preciso regular o ritmo.
• Frescura: os dados mudam. O scan deve ser regular para se manter atualizado.

Impacto nos seus casos de uso

O limite de 120 resultados afeta-o de forma diferente consoante o seu objetivo:

• Prospeccao B2B: perde 50-99% dos seus prospects potenciais. O seu ficheiro esta incompleto e enviesado para as grandes empresas.
• Estudo de mercado: as suas estatisticas estao distorcidas (numero de empresas, densidade por zona, distribuicao geografica).
• Vigilancia concorrencial: so ve os concorrentes mais visiveis, nao os recem-chegados.
• Analise de geomarketing: aparecem zonas em branco onde na realidade existem empresas.

Porque utilizar uma base pre-indexada

Construir e manter um sistema de quadtree e um projeto de engenharia por si so:

• Desenvolvimento do sistema de quadtree: 2-4 semanas (nao 1-2, na realidade, contando os casos extremos)
• Infraestrutura (servidores + largura de banda): 200-500 EUR por scan completo
• Manutencao continua: o Google altera regularmente o seu DOM, seletores e protecoes anti-bot
• Enriquecimento: uma segunda pipeline completa para emails, telefones, dados legais
• Deduplicacao: algoritmos de fuzzy matching para fundir resultados de blocos adjacentes

Com o IBLead, todo este trabalho esta feito. A base contem todas as empresas do Google Maps, sem limite de 120, enriquecidas com emails, telefones, redes sociais, tecnologias detetadas e dados legais (SIRET para Franca). E e atualizada regularmente.

Com assinaturas a partir de 44 EUR/mes, e muito mais barato do que um unico scraping DIY de Franca. E no mes seguinte, nao tem nada a refazer.

Leia também

• Como extrair dados do Google Maps: o guia completo (2026)
• Como encontrar o SIRET de uma empresa atraves do Google Maps
• Guia completo de prospeccao B2B local em 2026