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Como extrair todas as empresas de uma cidade por meio da coleta de dados de CEPs
Identificar todas as empresas de uma cidade, especialmente uma cidade densamente povoada como Chicago — a área metropolitana #1 nos EUA no setor de transporte, distribuição e logística (TD&L) —, é um desafio. Os dados mais recentes mostram que mais de 17,000 Existem empresas atuando na região. É quase impossível alcançar todo o mercado por meio de pesquisas comuns.
Se você não estiver usando Extracção de códigos postais, é provável que você esteja deixando de ver 90% das empresas ativas na cidade. Os limites do Google para consultas gerais acabam te prejudicando.
Por que sua lista de leads não está dando certo
As pesquisas padrão mostram apenas uma pequena fatia do mercado. Você pode acabar identificando cerca de 200 empresas populares como concorrentes, enquanto ignora milhares de empresas de alto valor nos subúrbios e parques industriais.
Essa lacuna obriga suas equipes de vendas a disputarem leads superlotados, enquanto os melhores clientes em potencial ficam de fora. Você fica, na prática, excluído de 90% do mercado de Chicago.
Esse tipo de problema já existe, como vimos em nossa experiência anterior com a coleta de dados no Brooklyn, mas você pode facilmente extrair dados de áreas densamente povoadas usando códigos postais.
Extracção direcionada de códigos postais
A única maneira de obter a saturação do 100% é dividir a cidade por CEP. Em vez de um busca ampla, você correr microbuscas por todos os área específica. Esse método contorna os limites de pesquisa do Google e forças o scraper para identificar todas as empresas da região. Essa é a maneira mais confiável de criar uma lista detalhada que seus concorrentes não conseguem igualar.
Para ajudá-lo a enfrentar os desafios da extração completa do mercado, vamos abordar:
- O fluxo de trabalho: Um guia passo a passo para mapear os CEPs de Chicago.
- Enriquecimento de dados: Como encontrar contatos diretos das mais de 17.000 empresas que você encontrar.
- Segmentação de mercado: Classifique seus leads para garantir que suas ações de abordagem realmente resultem em conversões.
Por que as buscas sobre logística em Chicago atingem um limite de 500 resultados
A maioria dos usuários presume que, ao pesquisar uma categoria, o Google mostra tudo. Isso é um equívoco. O Google Maps geralmente retorna no máximo 300 a 500 resultados para qualquer consulta. Se você pesquisar por “empresas de logística em Chicago”, estará vendo apenas a ponta do iceberg; é por isso que você precisa da extração de CEPs para ir além do que uma única consulta revela e alcançar uma cobertura completa da cidade.
Em um mercado com mais de 17.000 alvos, uma pesquisa captura menos de 3% do setor real. Você está vendo apenas uma prévia de todas as empresas que precisa extrair, e não todos os dados de uma área densamente povoada.
A densidade geográfica do mercado de Chicago, que usamos como exemplo, torna as buscas amplas ainda menos eficazes. As empresas de TD&L não estão distribuídas uniformemente. Elas estão concentradas em zonas industriais específicas ou nas proximidades do Aeroporto Internacional O’Hare.
Um único ponto de referência em toda a cidade não é capaz de distinguir entre as centenas de empresas concentradas em um raio de duas milhas em Elk Grove Village. Como os resultados da busca são limitados, a densidade desses parques industriais faz com que a maioria das empresas permaneça oculta.
Evidência dos dados: percepção x realidade dos dados de Chicago
A diferença entre uma busca comum e a realidade é enorme em qualquer grande cidade. Uma busca comum no Google Maps em Chicago por logística geralmente atinge um máximo de aproximadamente 300 a 500 resultados visíveis. O mercado atual contém mais de 17.000 empresas verificadas do setor de TD&L que operam em Chicago em 2026.
Isso significa que há mais de 16.000 clientes potenciais ficar invisível para o scraper comum que depende de um consulta ampla. Embora utilizemos Chicago como principal exemplo devido à sua magnitude, esse limite máximo de resultados existe em todos os lugares.
Quer você esteja buscando informações sobre logística em Roterdã, manufatura em Shenzhen ou tecnologia em São Francisco, o limite de 300 resultados impedirá que você obtenha uma cobertura completa, a menos que passe a utilizar a extração por CEP. Um zíper a abordagem de extração de código funciona em a altamente urbanizadas ou densamente povoadas área e revela empresas que a pesquisa padrão sempre erros.
O Plano dos Códigos Postais de Chicago: Mapeamento do Setor de Transporte, Distribuição e Logística
Para alcançar mais de 17.000 empresas, não se pode tratar Chicago como uma única entidade. É preciso identificar os códigos postais específicos onde a densidade industrial é maior. Por exemplo, concentrar-se no código 060666 proporciona acesso direto ao centro de carga aérea do Aeroporto O’Hare. Ao mudar para o 60609, você tem como alvo o corredor industrial de Stockyards.
Ao listar esses códigos individualmente, você cria uma grade de pesquisa que abrange todos os setores industriais da região. Essa grade oferece a você cobertura completa da cidade em vez de um trecho parcial resultante de uma única pesquisa.
Utilização de consultas localizadas
Depois de obter seus códigos, o processo é simples, mas altamente eficaz. Em vez de pesquisar um termo genérico do setor, você combina sua palavra-chave com um código postal específico. Por exemplo, pesquisar por “Agente de Cargas 60607” faz com que o Google ignore o restante da cidade e classifique apenas as empresas localizadas dentro daquelas poucas milhas quadradas.
Observe que esse nível de detalhes revela os operadores menores e de nicho que geralmente ficam ocultos por trás das grandes corporações. Essa abordagem localizada reinicia o limite de 500 resultados para cada código que você usar. Se você realizar 150 pesquisas em 150 CEPs, estará dando ao scraper 150 chances de encontrar dados, em vez de apenas uma.
Em raspagem em áreas densas, os códigos postais funcionam como segmentações precisas que revelam empresas ocultas por trás do limite de 500 resultados.
Como obter seus CEPs
O sucesso desse plano depende de se ter uma lista de códigos clara e precisa. Não se deve tentar adivinhar quais áreas são industriais. Recomendamos o uso de ferramentas da World Business Chicago ou da Capitol Impact – Portal do Governo para obter uma lista completa de todos os códigos da região metropolitana.
Isso garante que seu conjunto de dados inclua os subúrbios com forte presença industrial, que uma pesquisa restrita à área urbana deixaria de fora. O uso dessas fontes oficiais ajuda a lidar com os desafios do planejamento geográfico e garante que sua malha de pesquisa seja completa.
Como extrair dados comerciais por meio da coleta de CEPs com o Outscraper
A extração de dados comerciais por meio de códigos postais no Ouscraper é simples e fácil de implementar. Se você já está familiarizado com o processo no Como extrair dados do Google Maps, será muito mais fácil para você.
Aqui está o processo passo a passo sobre como coletar dados de todas as empresas de uma cidade usando códigos postais:
Etapa 1: Configurando sua conta
Conecte-se com sua conta Outscraper ou cadastre-se se você não tiver uma conta ainda. Ao acessar o painel do aplicativo Outscraper, selecione Dados do Google Maps raspador.
Etapa 2: Seleção de categorias
Neste exemplo, utilizaremos “Serviço de Transporte, Serviço de Logística e Serviço de Distribuição” como nossas categorias.
Etapa 3: Adicionar localização
Existem duas maneiras de adicionar um local ao usar a extração de CEP. A primeira é usar um CEP predefinido, e a segunda é usar “Locais personalizados”.
Utilização de códigos postais predefinidos
We will be searching for Chicago, Illinois, USA as our preferred location. Type in Chicago and select IL, and all the accompanying ZIP codes within Chicago will appear in the dashboard.
Using the Custom Locations options
The second one is to copy and paste all the ZIP codes in the correct format. Once you manually add all the ZIP codes you selected, the Use ZIP codes checklist will not be available. Just make sure you check the Delete duplicates option. Don’t forget also to check the Exact match so that scraper will ignore other categories Google might add.
Step 4: Adding Enrichment
If you want more specific data, especially for lead generation, we recommend adding some enrichment, like the lead gen packs, which will give you emails, phones, and company profiles. You can also choose a specific enrichment based on our list of 15 enrichment tools.
Step 5: Selecting Advanced Parameters
To add more relevant and specific data, you should apply some advanced parameter options, such as selecting businesses that are operational only. Make sure to check the Delete Duplicates options and Use ZIP codes options.
Step 6: Checking, Reviewing, and Downloading Data
Check all the parameters, review them thoroughly, and download the data. You can also select an option for the format you need and even have an option to select only columns to return, but if you want to download all the data, just leave it blank.
Upon checking the downloaded data, we were able to generate just 267 rows of data when not using ZIP code scraping. This is way smaller compared to the 6869 rows generated from Outscraper using ZIP code scraping.
When compared to the actual data from the entire TD&L industry, the more than 6800 results is still small, because we only focused on three main sub-categories and not the entire industry.
Experimente o Outscraper gratuitamente com um nível gratuito mensal renovável.
Recommended Methods & Tools When Using ZIP Code Scraping
When you are dealing with thousands of businesses, you cannot rely on manual searches. You need a tool that can manage high-volume zip code scraping and data extraction without overwhelming your own machine. Outscraper’s business data and enrichment platform is a strong choice here because it runs Google Maps scraping tasks in the cloud and is built specifically for large-scale business data pulls.
One key feature to look for is the “Drop Duplicates” or duplicate-filtering setting. Many ZIP codes in Chicago overlap, or share boundary areas, so the same business might appear in three different searches. Without this filter, your lists fill up with repeats, and your enrichment costs go up.
A cloud-based approach also lets you schedule ZIP-based scrapes during off-peak hours, which improves speed and reliability while keeping your local resource free. Outscraper process each ZIP query and merges the results into a comprehensive business list you can send straight to your CRM.
Developer Options for Specialized Directories
For those with technical skills, using Python with libraries like Playwright or Selenium offers even more control. While Google Maps is the primary source, some specialized logistics directories use a JavaScript-heavy interface that standard scrapers struggle to read.
Building a custom script allows you to scrape these niche industry sites. This is helpful if you want to cross-reference your Google Maps data with specific carrier certifications or fleet size details found on private industry boards.
Enrichment Services: Beyond the Business Name
Building a list is just the first step. Once you have your thousands of data, in this example we have 17,00 logistic firms, you need to know who to call. You can use a separate enrichment service, but you can also use Outscraper’s built-in enrichment as part of your configuration. This keeps everything in one place and removes the need to pay for multiple tools.
If you still prefer a separate enrichment provider, you can export your scraped business data from Outscraper, match it with contact and firmographic data, and then re-import it into your CRM. These extra steps turn a cold, ZIP-based lead list into a warm outreach campaign, so your sales team calls direct decision-makers instead of generic front desks.
Managing the Data: Cleaning and Ethical Extraction
High-volume zip code scraping generates a large amount of raw data that can quickly become unmanageable. If you export a list of 17,000 logistics firms without a plan, you will likely find a messy spreadsheet filled with duplicates and irrelevant leads.
To make sure your data is actually useful for sales, you need a process to clean, filter, and refine it. You must also prioritize ethical extraction methods to stay safe from legal issues and technical blocks.
With any large-scale geographic data extraction project, you need clear rules for cleaning, enrichment, and compliance.
The Deduplication Rule
In a dense market like Chicago, many logistics companies sit right on the border of multiple ZIP codes. Because of this, a carrier might appear in your results for three or four different neighboring searches. If you do not clean your list, your sales team will waste time calling the same business multiple times.
The most reliable way is to filter your final CSV file by “Place ID.” Since every listing on Google Maps has a unique Identificação do local, that identifies that specific place in Google’s database. Finding Place ID is very easy, and using it as your primary key strips out repeats and keeps your final list as close to 100 percent unique as possible.
Filtering for Quality
A list of 17,000 businesses is impressive, but it likely contains a mix of global 3PL providers and one-truck, home-based operations. If your goal is to find mid-to-large-scale distribution centers, you need to filter your data. Look at attributes like “business type” or the presence of a commercial loading dock address.
Also, checking for a high volume of reviews can help you distinguish established firms from smaller operators. This step keeps your outreach focused on high-value targets rather than small-scale freelancers.
Compliance and Safety
As you handle the challenges of large-scale data extraction, you must stay within legal and technical boundaries. Always follow GDPR and CCPA guidelines regarding how you store and use business data.
To avoid technical issues, do not use high-speed scraping that hits business directories too fast. This could trigger IP blocks and stop your progress. Make sure to use residential proxies and natural scraping speeds to keep your account safe and your data flow steady.
Perguntas frequentes
Perguntas e respostas mais frequentes
O Google Maps geralmente limita o número de resultados exibidos por consulta; portanto, uma única busca em toda a cidade mostra apenas uma pequena porcentagem de todas as empresas ativas naquela área.
A extração de CEPs divide uma pesquisa ampla em várias pesquisas localizadas, o que permite descobrir empresas que ficam ocultas quando se utiliza apenas uma única consulta abrangendo toda a cidade.
Os densos pólos logísticos de Chicago e o grande número de empresas do setor de transporte, distribuição e logística (TD&L) tornam a cidade um exemplo claro de quantos dados você deixa de aproveitar sem uma segmentação no nível do CEP.
Você precisa de um scraper do Google Maps baseado na nuvem, como Outscraper que permite a inserção de CEPs, a remoção de registros duplicados e a exportação de grandes listas de empresas em formatos como CSV.
Utilize filtros contra duplicatas, como um campo de ID de local exclusivo, para que as empresas que aparecem em várias pesquisas por CEP sejam mantidas apenas uma vez no seu arquivo final.
A extração de dados comerciais públicos é, em geral, permitida desde que você respeite os termos de uso dos sites, evite taxas de solicitação abusivas e siga as regras de proteção de dados, como o GDPR e a CCPA, na forma como armazena e utiliza os dados.
