Un mapa de lugares cercanos convierte la ubicación del usuario o un punto de referencia elegido en una experiencia estructurada de descubrimiento local. Una implementación fiable solicita la ubicación solo cuando hace falta, consulta datos de lugares aprobados, aplica restricciones geográficas y de categoría, ordena por distancia o tiempo de viaje, gestiona la ambigüedad y la falta de resultados, y mantiene sincronizados el mapa y la lista. La IA puede dar más flexibilidad a las búsquedas «cerca de mí», pero debe interpretar la intención en lugar de inventar lugares, horarios, rutas o datos comerciales.
Las secciones siguientes explican la ubicación de referencia, la recuperación de lugares, la diferencia entre distancia y tiempo de viaje, la clasificación, la IA fundamentada en datos, la privacidad y las comprobaciones de producción. Consulta Kaleidr Spatial AI y la documentación para adjuntar Chat. Para el contexto de categorías y taxonomías, consulta el mapeo de servicios locales y el descubrimiento de negocios locales.
Elementos esenciales de «cerca de mí»
- Origen explícito: ubicación del dispositivo, lugar escrito, punto del mapa o área visible; nunca un valor predeterminado oculto.
- Lugares aprobados: resuelve negocios y servicios mediante una fuente actualizada, no desde la memoria del modelo.
- La proximidad adecuada: separa distancia en línea recta, tiempo de viaje y búsqueda dentro de los límites del mapa.
- Mapa + lista: mantén marcadores y tarjetas de resultados en un único estado de búsqueda compartido.
- IA fundamentada: convierte el lenguaje natural en restricciones estructuradas e impide que se inventen datos de lugares.
¿Qué incluye un mapa de lugares cercanos?
La experiencia terminada tiene cinco partes coordinadas: una ubicación de referencia seleccionada por el usuario o basada en permisos, Un mapa interactivo, Resultados cercanos de lugar, controles de categoría o radio o tiempo de viaje, Y el chat IA opcional para preguntas locales multivariable. Un usuario podría comenzar con “café cerca de mí”, y luego refinar A tranquilos cafés a quince minutos a pie que son Abrir ahora y cerca de una librería. La primera consulta puede utilizar la búsqueda ordinaria cercana; La segunda combina la categoría, Modo de viaje, Tiempo, y otra relación geográfica, Es donde una capa de interacción IA puede traducir Lenguar natural en restricciones estructuradas.
Kaleidr Spatial AI se centra actualmente en el descubrimiento contextual de lugares y las recomendaciones conscientes del mapa. Kaleidr Chat puede conectarse a un mapa existente de Mapbox, Google Maps, MapLibre o Leaflet y representar los lugares verificados a medida que avanza la conversación. Si la aplicación anfitriona ya controla el renderizador, consulta Kaleidr Spatial AI y la guía detallada sobre chat con IA en Mapbox, Google Maps y MapLibre.
¿Por qué «cerca de mí» es una consulta geográfica?
La frase “cerca de mí” esconde varias decisiones: cerca de qué punto, Cómo se obtuvo ese punto, Lo que la distancia es aceptable, si “cerca” significa distancia en línea recta, Tiempo de caminata, Tiempo de conducción, o límites actuales de los mapas, qué categorías califican, qué lugares están abiertos o son elegibles de otra manera, qué fuente es autoritaria para cada hecho, Y cómo se deben clasificar los lugares coincidentes. Una implementación débil trata “cerca de mí” como una cadena de texto. Una implementación más fuerte la convierte en explícita Estado espacial propiedad de la aplicación host incluso cuando IA puede modificar partes de la búsqueda.
const nearbySearchState = {
origin: {
lat: 38.8977,
lng: -77.0365,
source: "user_selected"
},
categories: ["cafe"],
radiusMeters: 1500,
travelMode: "walking",
openNow: false,
mapBounds: null,
selectedPlaceId: null
};
¿Cómo deben elegir los equipos la ubicación de referencia?
Una búsqueda cercana puede partir de cuatro puntos de referencia comunes. La ubicación del dispositivo se ajusta cuando el usuario desea explícitamente Resultados en torno a su posición actual y acepta Permiso y manejo de privacidad. Un lugar o dirección escrito se ajusta cuando el usuario no lo hará compartir la ubicación del dispositivo o está planeando en otro lugar y Requiere geocodificación o resolución de lugares. Un punto de mapa seleccionado se ajusta a la exploración visual y debe Mostrar claramente el origen seleccionado. La extensión actual del mapa se ajusta a los flujos de trabajo de “búsca esta área”, Y los resultados no deben cambiar silenciosamente durante el movimiento del mapa. No solicite ubicación de dispositivo inmediatamente porque Un mapa está presente; Pregunta cuándo la característica lo necesita y proporciona una Tipo de alternativa de ubicación.
| Punto de referencia | Apropiado cuando | Consider |
|---|---|---|
| Ubicación de dispositivo | El usuario quiere resultados en torno a la posición actual | Requiere permiso y manejo de la privacidad |
| Lugar o dirección escrita | El usuario no compartirá la ubicación del dispositivo o está planeando en otro lugar | Requiere geocodificación o resolución de lugar |
| Punto de mapa seleccionado | El usuario explora visualmente | Debe mostrar claramente el origen seleccionado |
| Extensión actual de mapa | El usuario quiere buscar en el área visible | Los resultados no deben cambiar silenciosamente durante el movimiento del mapa |
El navegador API de geolocalización Requiere un contexto seguro y permiso de usuario. getCurrentPosition() Devuelve la posición del dispositivo cuando se concede el permiso, Pero una implementación también debe manejar la negación, Tiempo de espera, O posicionamiento no disponible. La ubicación del dispositivo es una entrada a la búsqueda, No prueba de identidad o un atributo de usuario permanente. Prefiere un control explícito de “Usar mi ubicación”, una región de estado para la carga y el fracaso, y una devolución de ubicación tierda cuando la geolocalización es no disponible.
¿Cómo se recuperan y normalizan los lugares cercanos?
Después de resolver un origen, La aplicación necesita una fuente de lugar que pueda devolver un Identificador de lugar estable, Nombre, Las coordenadas, Categoría o tipo, Dirección, estado de negocio u operativo cuando se apoya, Abrir la información cuando se permita y actual, atribución específica de la fuente, y suficientes metadatos para deduplicar y mostrar el Resulta correctamente. Google Places Near Search acepta actualmente uno o Más tipos de lugares y una restricción de ubicación circular; Se requiere una máscara de campo de respuesta y determina cuál Se devuelven los campos, Y los resultados se pueden clasificar por popularidad o distancia (Búsqueda cercana; Tipos de lugar). Adapter la solicitud al proveedor y a los términos comerciales Utilizado por la aplicación, solicitar solo los campos que el producto necesita, Y mantener las credenciales del servidor en el servidor.
curl -X POST \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-Goog-Api-Key: YOUR_GOOGLE_PLACES_KEY" \
-H "X-Goog-FieldMask: places.id,places.displayName,places.location,places.formattedAddress,places.primaryType" \
-d '{
"includedTypes": ["cafe"],
"maxResultCount": 10,
"locationRestriction": {
"circle": {
"center": { "latitude": 38.8977, "longitude": -77.0365 },
"radius": 1500.0
}
},
"rankPreference": "DISTANCE"
}' \
https://places.googleapis.com/v1/places:searchNearby
OpenStreetMap puede soportar otro estilo de las cercanías Descubso cuando sus datos y licencias se ajusta al producto. El API de Overpass Es un servicio de consulta de solo lectura para seleccionar Abrir los datos de OpenStreetMap por ubicación, Etiquetas, De proximidad, y otros criterios (Sobrepasen QL). Las instancias de paso elevado público son infraestructura compartida y No son un backend de producción universal; Equipos con cargas de trabajo de gran volumen o sensibles a la latencia debe revisar las expectativas de uso, Patrones de actualización de datos, Opciones de hosting, Atribución, y la licencia de OpenStreetMap antes de adoptar un Arquitectura. Normalizar los resultados de los proveedores en los propios de la aplicación consite el modelo en lugar de dejar que los campos específicos del proveedor Fuga por todas partes en la interfaz de usuario. Mantenga la propiedad de la fuente explícita: un proveedor de identificación de lugar, una identificación interna de negocio, Y un ID de objeto OpenStreetMap son identidades diferentes Incluso cuando describen el mismo lugar del mundo real.
{
"place_id": "provider:abc123",
"source": "approved_place_provider",
"name": "Example Cafe",
"location": {
"type": "Point",
"coordinates": [-77.0365, 38.8977]
},
"categories": ["cafe", "coffee"],
"address": "Example address",
"business_status": "OPEN",
"retrieved_at": "2026-08-09T17:00:00Z"
}
¿En qué se diferencian distancia y tiempo de viaje?
Es útil la distancia en línea recta para un radio inicial Consulta, Pero los usuarios a menudo experimentan “cerca” en minutos. Dos lugares a una distancia geométrica similar puede tener Tiempos de caminar o conducir muy diferentes debido a Carreteras, Ríos, Líneas ferroviarias, Propiedad privada, Crucos peatonales, Dirección de la calle, Las entradas de los edificios, Y horarios de tránsito. Un producto robusto puede recuperar lugares candidatos dentro de un amplio radio geográfico, Luego calcula el tiempo de viaje solo para el candidato corto Establicar cuando la tarea del usuario lo requiera. Esto controla el costo y la latencia mientras se mantiene el resultado útil. Utilice un lenguaje como “a 1,2 km” cuando se muestre distancia geométrica o de proveedor, “12 min a pie” cuando se utiliza un servicio de enrutamiento, y “dentro del área seleccionada” cuando la consulta es Basado en polígono. No convierta un radio de línea recta en una reclamación Acerca del tiempo de caminar.
¿Cómo se deben clasificar y mostrar los resultados en el mapa?
El lugar más cercano no siempre es el lugar más relevante. Un sistema de clasificación de descubrimiento local puede considerar difícil Partido de categoría, elegibilidad geográfica, Distanncia, Tiempo de viaje, Disponibilidad actual, atributos seleccionados por el usuario, Frescura de la fuente, poner confianza, Y reglas de negocio específicas del producto. Aplique restricciones duras antes de calificar las preferencias: Geografía elegible, Categoría requerida, Disponibilidad requerida, puntuación de distancia o tiempo de viaje, Preferencias explícitas de usuario, Frescura y confianza, Luego el ranking final. No utilice silenciosamente atributos personales sensibles o Proxes demográficos ocultos para clasificar los resultados locales. Cuando el asistente explica por qué aparece un resultado, Prefiera razones legibles por máquina, como la coincidencia de categoría, Umbrales de caminar, y abierto-durante el período solicitado-solicitado en lugar de un opaco Puntuación.
La búsqueda cercana nunca debe ser solo en el mapa. Cada lugar visible también debe estar disponible en una Lista de resultados navegables, Y el mapa y la lista deben compartir un estado. Las nuevas búsquedas deben ajustarse a la geografía de resultados aprobada y sustituir la lista; seleccionar una tarjeta debe resaltar el marcador correspondiente; seleccionar un marcador debe enfocar la tarjeta correspondiente; los cambios de categoría u origen deben recalcular ambas superficies; Eliminar la búsqueda debe eliminar las capas transitorias y Restaura el estado predeterminado. Evite buscar en cada fotograma de animación. Utilice una acción explícita de “Buscar en esta área” o un Evento inactivo del proveedor de rebote si cambia el movimiento del mapa La consulta.
| Acción de usuario | Mapa | Lista de resultados |
|---|---|---|
| Nueva búsqueda | Ajusta la geografía de resultados aprobada | Reemplace los resultados y el recuento de actualizaciones |
| Seleccione tarjeta | Resaltar el marcador correspondiente | Mantenga visible la tarjeta seleccionada |
| Seleccione el marcador | Lugar destacado | Enfoque o revele la tarjeta de coincidencia |
| Cambiar categoría | Recalcular los lugares visibles | Recalcular la lista |
| Cambiar de origen | Mueva el marcador de origen y el área de búsqueda | Actualizar los resultados elegibles |
| Limpia de búsqueda | Eliminar las capas de búsqueda transitoria | Restaurar el estado predeterminado |
¿Cómo mejora la IA las búsquedas cercanas con múltiples condiciones?
La búsqueda cercana convencional funciona bien para solicitudes deterministas, como supermercados a menos de dos kilómetros, farmacias abiertas ahora, cargadores de vehículos eléctricos junto a un hotel o parques en el área visible. La IA resulta útil cuando la solicitud combina varias condiciones flexibles, como cafeterías tranquilas cerca de una librería o comercios próximos al transporte público y abiertos después de las ocho. La capa de IA debe traducir la petición en restricciones espaciales y de lugar explícitas. Kaleidr Chat puede conectarse a un mapa activo, trazar lugares verificados y ajustar el encuadre. Carga https://cdn.kaleidr.com/embed/v1/kaleidr.js y monta Chat con una clave publicable que incluya el ámbito ai. El SDK intercambia la clave del navegador por una sesión de corta duración ligada al origen; conserva las claves de servidor en el backend (autenticación y ámbitos).
const chat = Kaleidr.mount("#chat", {
product: "chat",
publishableKey: "kld_pk_live_REPLACE_ME",
map: myMap
});
¿Cómo fundamentar la IA y proteger la privacidad de la ubicación?
La IA no debe responder preguntas «cerca de mí» desde la memoria del modelo cuando la aplicación dispone de una fuente actual de lugares. La secuencia correcta es: intención del usuario, origen geográfico explícito, recuperación de lugares aprobados, elegibilidad y clasificación, explicación de la IA y resultados visibles en el mapa y la lista. Impide empresas inventadas, lugares cerrados presentados como abiertos, duplicados, negocios homónimos de otra ciudad, direcciones obsoletas, afirmaciones de accesibilidad sin respaldo, tiempos estimados presentados como exactos y resultados fuera del límite elegido. Si los datos no permiten responder, indícalo en lugar de completar el vacío con texto plausible.
La ubicación actual es el contexto sensible del producto. Una búsqueda cercana responsable debe solicitar la geolocalización solo después de una acción del usuario o una necesidad clara, Explique por qué la ubicación mejora el resultado, proporcionar una alternativa de ubicación escrita, evitar almacenar la ubicación precisa más tiempo de lo necesario, Reducir la precisión cuando no se requieren coordenadas exactas, sedenta el historial de ubicación de la identidad de la cuenta a menos La característica requiere ambas, revelar la retención y el intercambio, Evitar que las incrustaciones de terceros reciban la ubicación Accidentalmente, y respetar los límites de permisos de navegador y aplicación. Si un mapa está incrustado en un iframe, navegador Permisos-Geolocalización de Políticas También puede afectar el acceso; Probar el origen real de despliegue en lugar de asumir un El comportamiento del prototipo local coincidirá con la producción.
Una experiencia en un lugar cercano debe permanecer utilizable sin Arrastrar un mapa o localizar visualmente los pines. Proporcionar una entrada de ubicación de texto, Controles de categoría accesibles, Una lista completa de resultados, Tarjetas operables por teclado, Centro visible, equivalentes de texto para el estado del marcador seleccionado, Indicadores no color, borrar la carga y los mensajes vacíos y de error, una vía accesible o una acción de direcciones, una alternativa a la selección de área basada en mapas, Y el tamaño suficiente del objetivo en el móvil. La lista debe llevar la información básica incluso si el El mapa no puede renders. Las páginas de destino públicas aún deben explicar los tipos de lugar, Cobertura, Fuentes de datos, métodos de distancia o tiempo de viaje, Frescura, y alternativas de ubicación mecanografiada en texto rastreable, Y no debe generar en masa páginas de ciudades delgadas a partir de uno Plantilla.
¿Qué errores deben evitar los equipos?
| Error | ¿Qué pasa | Corrección recomendada |
|---|---|---|
| Solicitar ubicación en la carga de la página | Los usuarios denician el permiso antes de entender el valor | Preguntar después de una acción explícita y ofrecer la búsqueda escrita |
| Tratar “cerca” como un radio universal | Los resultados se sienten arbitrarios | Exponga la distancia, el tiempo de viaje o la lógica del área del mapa |
| Devolver cada lugar en un radio | El mapa se desordena y la relevancia disminuye | Filtrar y clasificar antes de renderización |
| Confiar en los hechos de lugar generados por IA | Lugares u horas plausibles pero incorrectos aparecen | Respuestas terrestres en una fuente de lugar aprobada |
| Usando solo marcadores | Los usuarios de teclado y de lector de pantalla pierden el conjunto de resultados | Mantener una lista sincronizada equivalente |
| Re-querying en cada movimiento de mapa | Los costos y la inestabilidad visual aumentan | Deboance o use “Buscar en esta área” |
| Identificaciones de proveedores de mezcla | Aparecen duplicados y páginas de detalles rotos | Normalizar la identidad de lugar y conservar los ID de origen |
| Tratar la distancia en línea recta como tiempo de viaje | Los usuarios reciben afirmaciones de proximidad engaños | Utilice el enrutamiento cuando la consulta está basada en el tiempo |
| Persistir de las coordenadas exactas del usuario por defecto | El riesgo de privacidad crece sin valor del producto | Minimizar la retención y la precisión |
| Seguimiento de vistas de mapa en lugar de resultados | Se confunde el tráfico con la utilidad | Medir la selección de resultados, rutas, guardar y convertir |
Antes del lanzamiento, define el caso de uso y las opciones de ubicación de referencia, solicita la geolocalización solo cuando sea necesaria y ofrece una alternativa escrita. Elige una fuente aprobada, normaliza el esquema de lugar, conserva los identificadores de origen, documenta categorías, distancia, tiempo de viaje y motivos de clasificación, sincroniza mapa y lista, convierte las peticiones de IA en restricciones explícitas y excluye las credenciales del servidor del navegador. Implementa estados vacíos y ambiguos y prueba accesibilidad, retención y consultas reales en geografías densas y dispersas. Mide búsquedas correctas, ausencia de resultados, aceptación de geolocalización, éxito de la alternativa escrita, selección, rutas, guardados, compartidos, finalización con IA, tiempo hasta el primer resultado útil y conversión posterior, no simples movimientos del mapa.
Veredicto final
Un mapa útil de lugares cercanos no es solo un mapa de pines centrado en las coordenadas GPS del usuario. Es un sistema de búsqueda con un origen geográfico, categorías explícitas, registros autorizados, un modelo de clasificación, sincronización entre mapa y lista, controles de privacidad y resultados medibles. Usa una búsqueda cercana convencional para solicitudes sencillas y deterministas. Añade IA cuando el usuario necesite expresar un contexto difícil de representar con filtros fijos. Fundamenta la IA en la fuente actual de lugares, muestra con claridad la diferencia entre distancia y tiempo de viaje y no exijas geolocalización si una ubicación escrita resuelve la misma tarea.
En Kaleidr, el renderizador y la aplicación anfitriona pueden seguir controlando el mapa y el flujo de trabajo, mientras Kaleidr Chat añade interacción en lenguaje natural consciente del mapa y Spatial AI permite explorar lugares con más contexto.
Explora lugares cercanos con Kaleidr Spatial AI
Formula preguntas sobre ubicaciones, descubre lugares y explora resultados en un mapa interactivo. Prueba Kaleidr Spatial AI para experimentar con búsquedas «cerca de mí» y conecta después Kaleidr Chat al mapa de Mapbox, Google Maps o MapLibre de tu producto cuando la aplicación anfitriona controle el renderizador y el estado de búsqueda.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un mapa de lugares cercanos?
Un mapa de lugares cercanos muestra negocios, Servicios, Servicios, Lugares de interés, U otras características geográficas en torno a una ubicación de referencia. Una implementación completa combina la recuperación de lugares, Filtrado geográfico, Clasificación, un mapa sincronizado y una lista de resultados, Y datos de origen claros.
¿Cómo funciona la búsqueda «cerca de mí»?
La aplicación resuelve una ubicación de referencia, Recupera lugares candidatos dentro de un área geográfica, aplica reglas de categoría y elegibilidad, clasifica a los candidatos, Y muestra los resultados. Las búsquedas basadas en el tiempo de viaje pueden agregar enrutamiento después Recuperación de candidatos.
¿Necesita un sitio web mi ubicación GPS para buscar «cerca de mí»?
No. No. Geolocalización de dispositivos es una opción. Un sitio web también puede permitir que el usuario entre en una ciudad, Dirección, Punto de referencia, O punto seleccionado en el mapa.
¿Debo ordenar los lugares cercanos por distancia o popularidad?
Depende de la tarea. La distancia se ajusta a solicitudes como “farcia más cercana”. La popularidad puede ayudar a los descubrimientos generales. Las búsquedas multivariables a menudo requieren reglas de elegibilidad Y un modelo de clasificación personalizado antes de cualquiera de las señales.
¿Es lo mismo un radio que el tiempo de viaje?
No. No. Un radio mide la distancia geométrica desde un punto. El tiempo de viaje depende de la red de transporte, Modo de viaje, Barreras, Y datos de enrutamiento de proveedores.
¿Puede la IA encontrar lugares cerca de mí?
Sí, IA debe interpretar la solicitud del usuario y Coordenar la recuperación estructurada. Los registros de lugar reales deben provenir de una aprobación, Fuente de lugar actual en lugar de memoria de modelo.
¿Puedo usar OpenStreetMap para búsquedas cercanas?
Los datos de OpenStreetMap pueden admitir la búsqueda de funciones cercana, Y la API Overpass puede consultar los datos de OSM por etiquetas y proximidad. Uso de la producción requiere arquitectura adecuada, Atribución, Revisión de licencias, Y planificación de la capacidad.
¿Cómo encaja Kaleidr en la búsqueda cercana?
Kaleidr puede agregar una capa de conversación consciente del mapa a una Mapa soporta el existente. La aplicación host puede mantener su proveedor, Estado de búsqueda, Los permisos, Y los sistemas de negocio mientras Kaleidr Chat se resuelven Lugares y apoyo a la exploración del lenguaje natural.
Referencias
- Google. Nearby Search (New) — Places API. Google Maps Platform documentation. Accessed 9 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search
- Google. Place Types (New) — Places API. Google Maps Platform documentation. Accessed 9 August 2026. https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-types
- Kaleidr. AI Maps You Can Talk To — Spatial AI. kaleidr.com. Accessed 9 August 2026. https://kaleidr.com/ai
- Kaleidr. Introduction. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/
- Kaleidr. Chat — attach AI to your map. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/sdk/chat-attach
- Kaleidr. Auth & scopes. Kaleidr Developer Docs. Accessed 9 August 2026. https://docs.kaleidr.com/platform-api/auth-and-scopes
- MDN Web Docs. Geolocation API. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation_API
- MDN Web Docs. Geolocation: getCurrentPosition() method. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation/getCurrentPosition
- MDN Web Docs. Permissions-Policy: geolocation directive. Accessed 9 August 2026. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/HTTP/Reference/Headers/Permissions-Policy/geolocation
- OpenStreetMap Wiki. Overpass API. Accessed 9 August 2026. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API
- OpenStreetMap Wiki. Overpass QL. Accessed 9 August 2026. https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API/Overpass_QL
@misc{google_nearby_search,
title = {Nearby Search (New) -- Places API},
author = {{Google}},
note = {Google Maps Platform documentation; accessed 9 August 2026},
url = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/nearby-search}
}
@misc{kaleidr_chat_attach,
title = {Chat -- attach AI to your map},
author = {{Kaleidr}},
note = {Kaleidr Developer Docs; accessed 9 August 2026},
url = {https://docs.kaleidr.com/sdk/chat-attach}
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@misc{kaleidr_spatial_ai,
title = {AI Maps You Can Talk To -- Spatial AI},
author = {{Kaleidr}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://kaleidr.com/ai}
}
@misc{mdn_geolocation,
title = {Geolocation API},
author = {{MDN Web Docs}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Geolocation_API}
}
@misc{osm_overpass,
title = {Overpass API},
author = {{OpenStreetMap Wiki}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Overpass_API}
}
@misc{google_place_types,
title = {Place Types (New) -- Places API},
author = {{Google}},
note = {Accessed 9 August 2026},
url = {https://developers.google.com/maps/documentation/places/web-service/place-types}
}