Uber Eats スクレイパー

Uber Eatsのページに並ぶ全店舗を、
行データに

都市またはカテゴリのURLを貼り付けると、そこに並ぶすべての店舗が行データで返ります。店名、料理ジャンル、評価とレビュー件数、価格帯、5分割された住所、E.164形式の電話番号、店舗と画像へのリンク。単一店舗のURLを指定すれば、その1行だけが返ります。

初回限り500行無料以降は1行0.002ドル14列CSV · XLSX · JSON
使い方

一覧ページを入力、
その店舗を出力

利用客と同じようにUber Eatsを見て回り - 都市、あるいは都市の中の料理ジャンル - アドレスバーのURLを渡してください。

  1. ステップ 1プラットフォームにサインインします。
  2. ステップ 2Uber Eats スクレイパーを開きます。
  3. ステップ 3Uber Eatsの都市・カテゴリ・店舗URLを1行に1件ずつ貼り付けます。CSV、XLSX、TXT、Parquetファイルのアップロードでも構いません。
  4. ステップ 41クエリあたりの上限を設定します。ゼロのままにすればすべて取得します。
  5. ステップ 5出力形式を選びます。
  6. ステップ 6Get Data をクリックします。

1店舗につき1行。取得元のクエリが付き、Uber Eatsが掲載した順に番号が振られます。レジデンシャルプロキシは不要で、実行は当社の共有プールを経由します。

チームが使う理由

デリバリー市場を、
実際に並べ替えられる形で。

都市のURLで、その都市まるごと

入力形式は3つあり、そのうち2つは展開されます。都市の一覧、または都市内のカテゴリを指定すればそこに並ぶ全店舗が、店舗URLなら1件が返ります。市場を読むこととカードを読むことの違いはそこにあります。

住所は5つに分かれて届きます

番地、市区町村、地域、郵便番号、国が、解析の必要な1行ではなく5つの列として届きます。電話番号もE.164形式で、先頭にプラス、記号なし。どちらも整形せずそのまま読み込めます。

掲載順がそのまま残ります

行にはUber Eatsが返した順に番号が振られるため、プラットフォームがその都市で上位に押し上げた店を後から復元できます。手作業のコピー&ペーストでは必ず失われる部分です。

取得できる内容

14列、
1店舗につき1行

Uber Eatsの掲載情報が店舗について運ぶもの - 何者か、何を作るか、どう評価されているか、だいたいいくらか、どこにあるか、どう連絡するか。

このうち2列は、それを前提に作り込む前に知っておくべき挙動をします。だから落とし穴として放置せず、表の中で明示しています。reviews は表示用の数値であって、正確な件数ではありません。 小規模な店舗は実数らしき値で返りますが、100件あたりを超えると値は丸められて届きます。1000と1500の間、1500と2000の間には何もありません。この列を合計したり平均したりすることは、丸められた区分を測定値として扱うことになります。

そして price_range は通貨の手がかりとしては信頼できません。 通貨記号が1つか2つ繰り返された形で届きますが、その記号は country 列に対応していません。オクラホマの米国住所を持つ店舗が、$ だけでなく £ を伴って返ってきました。使うとしても大まかな価格帯として読み、そこから通貨を導き出さないでください。

残りはもっと素直です。position 以外はすべて文字列なので、並べ替える前に rating を型変換してください。ゼロ埋めされていない点にもご注意を。44.2 の両方が現れます。cuisines は1つのセル内のカンマ区切りリスト、phone は先頭にプラスの付くE.164形式です。

データ辞書

ファイルでは14列、
JSONでは15列

エクスポートのヘッダー行を、順番どおりに。下で任意と記した項目は、店舗が自身のUber Eats掲載ページに何を公開したかを表すものであり、スクレイプの信頼性ではありません。

query
送信したUber EatsのURL。そこから生成されたすべての行に繰り返し入ります。都市やカテゴリのURLは多数の行を、店舗URLは1行を生みます。
name
Uber Eatsが掲載している店名。Famous Cajun/Chinese Grill - Memorial Rd のように、店舗名に支店の識別が付くことがよくあります。
cuisines
Uber Eatsがその店を分類している料理ジャンルのタグ。1つのセル内のカンマ区切りリストとして届きます - Chinese, Asian, Asian Fusion。単一タグで集計したい場合はカンマで分割してください。
rating
星評価。文字列です。ゼロ埋めされていません。44.2 の両方が現れるため、並べ替えや比較の前に型変換してください。
reviews
Uber Eatsが表示しているレビュー件数。件数ではなく表示上の区分として扱ってください。100件あたりを超えると値は丸められて届くため、この列の合計や平均は誤解を招きます。下の注記を参照してください。
price_range
価格帯。通貨記号が1つか2つ繰り返された形です。この記号は信頼できる通貨ではありません。米国住所の行が $ だけでなく £ を伴って返ってきました。任意項目で、記号を持たない掲載もあります。
address
店舗住所の番地部分。
city
市区町村。
region
州または地域のコード。当社の実行では OKTX でした。
postcode
郵便番号。
country
店舗住所の2文字の国コード。
phone
連絡先電話番号。E.164形式です。先頭にプラス、続けて数字のみで、空白も記号もありません。そのまま発信でき、整形せずに読み込めます。
url
Uber Eats上の店舗ページへのリンク。入力としても受け付けられるため、都市単位の実行で得たURLを使って後から個別店舗を掘り下げられます。
image
店舗のヘッダー画像。Uberの画像CDN上にあります。
position
クエリ内での1始まりの順位。Uber Eatsがその店舗を掲載した順です。JSONのみ。CSVとXLSXのエクスポートは14列で終わります。

落とし穴は2つ。どちらも知ってさえいれば簡単に避けられます。 reviews は正確な件数ではなく表示用の数値で、100件あたりを超えると丸められて届きます。この列の合計や平均は、Uber Eatsの丸め方を測っているだけで、店舗を測ってはいません。そして price_range は通貨ではなく区分です。記号は country に対応しておらず、米国住所の行が $ と並んで £ を返しました。さらに position 以外はすべて文字列で、position はJSONにしか存在しないため、CSVやXLSXのエクスポートは15列ではなく14列になります。rating はゼロ埋めされず、cuisines は1セル内のカンマ区切りリスト、phone はE.164形式です。

入力できるもの

都市でも、料理ジャンルでも、
1店舗だけでも

Uber EatsのURLは3つの形があり、うち2つは一覧全体を返します。3つとも同じ14列、1店舗につき1行で返り、いずれもレジデンシャルプロキシを必要としません。

ubereats.com/city/<都市> ubereats.com/category/<都市>/<ジャンル> ubereats.com/store/<slug>/<id> 1行に1件ずつ貼り付け CSV · XLSX · TXT · Parquet アップロード クエリごとの上限 1店舗につき1行 レジデンシャルプロキシ不要
よくあるワークフロー

ここで最もよく
実行される3つの用途

デリバリーの掲載情報が延々としたスクロールではなく表になったとき、何ができるようになるかの例をいくつか。

市場マッピング

都市を押さえ、その中の料理ジャンルへ絞る

まず都市のURLで配達しているすべての店を把握し、次にカテゴリのURLで関心のあるジャンルに絞り込みます。住所が5分割されているので、パーサーを書かずに郵便番号で結果を切り分けられます。

出店 · 市場調査
掲載順位

Uber Eatsが上位に押し上げている店を見る

行は掲載順に番号が振られるため、順位を評価や価格帯と並べて保持できます。同じ都市を後日また実行すれば、興味深いのはその変化であって、ある時点の断面ではありません。

競合 · 露出
リード獲得

1つの都市を架電リストに変える

店名、5分割された住所、E.164形式の電話番号がそれぞれ独立した列で届くため、一覧がそのまま整形不要の連絡先リストになります。容器、POS、食材など、レストランを顧客にする事業なら、まさにこの形が必要なはずです。

営業 · 新規開拓
料金

実際に取得した店舗の分
だけお支払い。

サブスクリプションも、最低利用額も、毎月の請求もありません。最初の500行は当社負担です。以降は従量課金で、ここにある他のスクレイパーと同じ一律料金です。

無料枠

500行無料 - 0ドル

新規アカウントごとに初回限り。クレジットカードは不要です。1クエリあたりの上限、ファイルアップロード、すべての出力形式を含みます。

ずっと0ドル
従量課金

無料枠を超えたら1行0.002ドル

1,000店舗あたり約2ドルです。事前見積もりが、実行前に行数とクレジット消費を表示します。想定外の請求も、換算の必要な計算単位もありません。

最も人気
大量利用

個別対応 · 大量利用

多数の都市を定期的にマッピングする場合は、ボリューム価格、専用ワーカー、SLAをご用意します。規模をお知らせいただければお見積もりします。

ご相談ください
初回有料実行が10%オフ。チェックアウト時にコード LIVESCRAPER10 をご利用ください。
登録する
併せて使うと便利

同じ通りを、
他のプラットフォームでも

1つのプラットフォームは、デリバリー市場の一断面にすぎません。この3つが視野を広げます。

法的な点

Uber Eats
スクレイピングは合法ですか?

簡潔に言えば、これらの掲載情報は企業の公開情報です。そのぶん当サイトの中でも分かりやすい部類のページになります。

ここで取得するものはすべて、ログインの有無にかかわらず誰でも見られる公開のUber Eatsページに表示されています。店名、料理ジャンル、評価とレビュー件数、価格帯、住所、電話番号、ヘッダー画像です。ログインもペイウォールもなく、アカウントの内側にあるものは何もありません。レジデンシャルプロキシも不要です。

このエクスポートが扱うのは企業であって個人ではありません。顧客名もレビュー本文も注文履歴も含まれず、そのための列もありません。店舗の電話番号と住所は、まさに客に使ってもらうために店自身が公開している連絡先です。そのためレビューのエクスポートに比べ、データ保護上の義務は明らかに軽くなります。これらの行を営業目的でCRMに取り込む場合、通常のマーケティング規制は引き続き適用されます。

いつもどおり、同社サイトからの自動取得についてはUber自身の規約が適用されます。ページが公開されていることに寄りかからず、規模を拡大する前に規約をお読みください。当社はデータ層でサードパーティのトラッカーを動かしておらず、エクスポートは30日後に自動削除されます。

livescraper.app · 方針
公開の一覧ページのみ
ログインなし、アカウントには触れません
企業の情報であり、顧客データではありません
レジデンシャルプロキシ不要
エクスポートは自動削除(30日)
規模を拡大する前にUber自身の規約をご確認ください。
よくある質問

登録前に
よく聞かれること

最もよくいただく質問です。他にご不明な点は? お問い合わせください - 回答を書くのはボットではなく人間です。

Uber Eatsのデータはどうやって取得しますか?+
Uber Eats スクレイパーを使います。プラットフォームにサインインします。Uber Eats スクレイパーを開きます。Uber Eatsの都市・カテゴリ・店舗URLを1行に1件ずつ貼り付けます(CSV、XLSX、TXT、Parquetファイルのアップロードでも構いません)。クエリごとの上限を設定するか、すべて取得する場合は0のままにします。出力形式を選びます。Get Data をクリックします。
入力には何を使えますか?+
Uber EatsのURLには3つの形があります。都市の一覧と、都市内のカテゴリは、どちらもそのページに並ぶ全店舗を返します。店舗URLはその1件だけを返します。1行に1件ずつ貼り付けるか、CSV、XLSX、TXT、Parquetファイルをアップロードしてください。同じ実行の中で3種類を混在させても構いませんし、返ってくる url 列はそれ自体が有効な入力です。
なぜレビュー件数はこんなに切りのいい数字なのですか?+
Uber Eatsが正確な件数ではなく丸めた数値を表示しており、エクスポートはページの表示をそのまま運ぶからです。小規模な店舗は実数らしき値で返りますが、100件あたりを超えると値は区分で届きます。1000と1500の間、1500と2000の間には何もありません。この列は規模の目安として扱い、測定値としては扱わないでください。合計や平均は丸め方を測っているだけです。正確な件数が必要なら、それを公開している情報源と突き合わせてください。
price_range から通貨を判別できますか?+
できません。作り込む前に知っておくべき点です。この列は通貨記号が1つか2つ繰り返された形で届きますが、記号は country 列に対応していません。オクラホマの米国住所を持つ店舗が、$ だけでなく £ や € を伴って返ってきました。使うとしても大まかな価格帯として読み、通貨は country 列か住所から取ってください。
レジデンシャルプロキシは必要ですか?+
不要です。実行は当社の共有プロキシプールを経由し、あなたの実IPを使うことは決してありません。Uber Eatsにはそれで十分です。これは当社のDeliverooスクレイパーとの実際の違いで、あちらはCloudflareの背後にあるため、ライブの結果にはレジデンシャルの出口が必要です。
列は何列返りますか?+
ファイルでは14列、position が加わるJSONでは15列です。position はクエリ内での1始まりの順位で、Uber Eatsがその店舗を掲載した順を表します。position 以外はすべて文字列なので、rating と reviews は並べ替えや比較の前に型変換してください。rating はゼロ埋めされておらず、4 と 4.2 の両方が現れる点にもご注意ください。
メニューや料理ごとの価格は返りますか?+
いいえ。エクスポートは掲載情報が示すとおりの店舗を記述するもので、店舗全体としての大まかな価格帯は含みますが、料理そのもの、メニュー項目、個々の価格はどこにもなく、そのための列もありません。
料金はいくらですか?+
最初の500行は初回限り無料で、クレジットカードも不要です。その後は1行あたり0.002ドル(1,000店舗あたり約2ドル)で、プラットフォーム上の他のスクレイパーと同じ一律料金です。事前見積もりが、実行前にその費用を表示します。

デリバリーの1都市を、
並べ替えられる表に

最初の500行は無料です。カードも定期契約も不要。その後は1行あたり一律0.002ドルです。

即時有効 · カード不要

Uber Eatsのレストラン情報をスクレイピングする

Uber Eatsの都市ページは、スクロールの中に収まったデリバリー市場です。あるエリアに配達する全店舗が、料理ジャンル、評価、価格帯、住所とともにカード単位で並んでいます。Uber Eats スクレイパーは、そのページを行データに変えます。都市のURL、都市内のカテゴリURL、単一店舗のURLのいずれかを、1行に1件ずつ、またはCSV、XLSX、TXT、Parquetのアップロードで送信すると、各店舗が店名、カンマ区切りの料理ジャンル、評価とレビュー件数、価格帯、5分割された住所、E.164形式の電話番号、店舗と画像へのリンクを持つレコードとして返ります。ファイルでは14列、JSONでは15列、1店舗につき1行です。

このうち2列には注意が必要で、分析の途中で気づくよりここで読んでおくほうが確実です。reviews は正確な件数ではなく表示用の数値です。 100件あたりを超えると値は丸められ、1000と1500の間、1500と2000の間には何もありません。この列を合計したり平均したりすることは、Uber Eatsの丸め方を測っているだけで、その店舗を測ってはいません。そして price_range は通貨ではありません。 記号が1つか2つ繰り返された形で届きますが、米国住所の行が $ と並んで £ を返したため、記号は country 列に対応していません。

残りは素直で、そのまま読み込めます。position 以外はすべて文字列なので、並べ替える前に rating を型変換してください。ゼロ埋めされていないため 44.2 の両方が現れます。住所は番地・市区町村・地域・郵便番号・国に分かれて届き、だからこそデリバリー市場を郵便番号単位で見る作業がパース作業ではなく並べ替えで済みます。電話番号は先頭にプラスの付くE.164形式で、記号は入りません。行は掲載順に番号が振られるため、プラットフォームがその都市で上位に押し上げた店は表計算ファイルまで残ります。

当社のDeliverooスクレイパーとは異なり、こちらはレジデンシャルプロキシを必要としません。共有プールで十分です。無料で始められます。最初の500行は費用もクレジットカードも不要で、その後は1行あたり一律0.002ドルです。