LinkedIn-Datasets: Profil- & Unternehmensdaten

LinkedIn-Datasets können in Profildaten und Unternehmensdaten unterteilt werden:

• LinkedIn-Unternehmensdaten: Grundlegende Unternehmensinformationen, detaillierte Mitarbeiterprofile, aktive Stellenausschreibungen, aufkommende Einstellungstrends und Engagement-Kennzahlen.
• LinkedIn-Profildaten: Öffentliche Profilinformationen, beruflicher Werdegang, Ausbildungshintergrund, berufliche Zertifizierungen, Verbindungsnetzwerke und Nutzerprofilaktivität.

LinkedIn-Dataset-Funktionen: Abdeckung von Profil-, Unternehmens- und Stellenausschreibungsdaten

Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von LinkedIn-Daten zu kennen, die verfügbar sind, wenn Sie bei einem verifizierten Anbieter kaufen oder ein bestimmtes Unternehmens-Dataset suchen.

Gemeinsame Felder bei allen Anbietern:

Die folgenden Felder sind bei allen drei Anbietern vorhanden und wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit aus den obigen Tabellen entfernt:

• LinkedIn-Firmen-Dataset-Felder: LinkedIn-URL, Name, Website-URL, Branche, Beschreibung, Mitarbeiterzahl, Gründungsjahr, Logo-URL, Hauptsitz (Mitarbeiterzahl), Unternehmenstyp, Finanzierungsinformationen, Headline, Ländercode,

LinkedIn-Datenanbieter-Preise: Abonnement- und Kosten pro Datensatz

Beste LinkedIn-Datenanbieter: Wo kann man LinkedIn-Daten kaufen?

Bright Data bietet 5 LinkedIn-Dataset-Typen: LinkedIn-Personenprofile, LinkedIn-Unternehmensinformationen, LinkedIn-Stellenangebote, LinkedIn-Posts und ein angereichertes Dataset aus LinkedIn-Profilen + Stellenangeboten, das profil- und jobbezogene Felder kombiniert.

Zusätzlich zum Bulk-Dataset-Zugang über seinen Marktplatz bietet Bright Data LinkedIn Scraper APIs für Profile, Posts, Jobs und Unternehmen und bietet Nutzern eine flexiblere Option für die laufende Datenextraktion.

Für KI-gestützte Anwendungen stellt Bright Data’s MCP eine weitere Differenzierungsebene dar, da es die Anbindung von LinkedIn-Daten an KI-Agenten, Copiloten und interne Recherchetools erleichtert.

Preisgestaltung:

• Einmaliger Kauf (Marktplatz): Ab $250 für 100K Datensätze
• Anpassbare Pläne: Verfügbar je nach Datenumfang, Feldern und Lieferanforderungen

People Data Labs (PDL)-Angebote umfassen APIs wie die Company Search API und die Company Enrichment API.

Die Datasets enthalten Attribute wie Gründungsjahr, Branche, Website-Domain und LinkedIn-URL. PDL stellt außerdem ein kostenlos Unternehmens-Dataset und APIs mit eingeschränktem Zugang (100 Credits) bereit, damit Nutzer ihre Dienste kostenlos testen können.

Preisgestaltung:

• Kostenlose Testversion: Enthält ein kostenlos Unternehmens-Dataset und 100 API-Credits.
• Pro-Plan: Ab $98/Monat, mit ~350 Enrichment-Credits.
• Preisgestaltung pro Datensatz (guthabenbasiert):
  • Person Enrichment / Search: ~$0,28 pro Datensatz → sinkt bei Skalierung auf ~$0.20.
  • Company Enrichment / Search: ~$0,10 pro Datensatz → bei Skalierung bis auf ~$0.05.
  • Andere APIs (z. B. IP Enrichment, Person Identify) haben unterschiedliche Raten pro Credit.
• Enterprise-Pläne: Individuelle Preise für die Nutzung großer Mengen.

Welche Daten sind im LinkedIn-Dataset enthalten?

• LinkedIn-Profil-Dataset: Berufserfahrungstitel, Position, aktuelles Unternehmen, Ausbildung, Verbindungen, Avatar, Fähigkeiten und Empfehlungen.
• LinkedIn-Firmen-Dataset: Unternehmensseite, Branchengröße, Anzahl der Follower, Website, Standort und Mitarbeiterzahlen.
• LinkedIn-Stellenausschreibungs-Dataset: Jobtitel, Datum der Veröffentlichung, Anzahl der Bewerber, Anforderungen, Unternehmen und Standort.

Wichtige Kategorien von LinkedIn-Datasets und -Datenbanken

LinkedIn-Datasets können nach Quelle und Erhebungsmethode kategorisiert werden. Zu den wichtigsten Arten von LinkedIn-Datasets gehören:

1. Öffentliche LinkedIn-Datasets (API & Scraping):

LinkedIn-APIs bieten einen zuverlässigeren Weg, um auf LinkedIn-Daten zuzugreifen. Allerdings unterliegen APIs Ratenlimits und Einschränkungen, die das Volumen und die Häufigkeit von Datenanfragen regulieren.

Web Scraping ermöglicht es Nutzern, spezifische Datenpunkte zu sammeln, die auf ihre jeweiligen Anforderungen zugeschnitten sind. Allerdings kann Web Scraping gegen die Nutzungsbedingungen von LinkedIn verstoßen sowie gegen Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO).

2. Offizielle proprietäre Daten:

Daten sind über die Premium-Produkte und -Dienste verfügbar, wie Sales Navigator und LinkedIn Talent Insights. Proprietäre Datasets bieten Unternehmen und Personalvermittlern exklusiven Zugang zu bestimmten Datenpunkten, die möglicherweise nicht über öffentliche Datasets verfügbar sind.

3. Kommerzielle 3rd Party LinkedIn-Datasets:

Datensammlungen, die aus Drittanbieterquellen stammen und mit LinkedIn-Informationen angereichert sind.

Wie greift man auf LinkedIn-Datasets zu?

1. LinkedIn-API:

LinkedIn bietet mehrere APIs, mit denen Entwickler auf Daten der Plattform zugreifen und diese abrufen können. Zu den APIs von LinkedIn gehören:

• LinkedIn Company API: Die Company API liefert in der Regel Unternehmensdaten, keine Mitgliedsprofildaten.
• LinkedIn Profile API: Die Profile API liefert in der Regel Mitgliedsprofildaten, keine Unternehmensdaten.

2. Web Scraping:

Web-Scraping-Techniken können verwendet werden, um auf öffentlich zugängliche LinkedIn-Daten zuzugreifen und diese zu extrahieren. Diese Methode zur Gewinnung von LinkedIn-Daten eignet sich für groß angelegte Web-Scraping-Projekte. 

3. Drittanbieter-Datenanbieter:

LinkedIn-Datenanbieter sind Unternehmen oder Plattformen, die Zugang zu LinkedIn-Datasets über Drittanbieter-Datensätze, APIs oder Web-Scraping-Tools anbieten. Einige Unternehmen sind darauf spezialisiert, maßgeschneiderte LinkedIn-Datasets für bestimmte Anwendungsfälle oder Branchen bereitzustellen.

4. Datenanreicherungsdienste:

Integrieren Sie LinkedIn-Daten mit anderen Datenquellen, um ein umfassenderes Profil einzelner Kunden oder Interessenten zu erstellen. Diese Dienste können Vertriebs- und Marketingteams dabei helfen, potenzielle Kunden besser anzusprechen.
Da sich Datenanreicherungsdienste in der Regel auf die Anreicherung einzelner Datenpunkte konzentrieren, sind sie möglicherweise darauf beschränkt, Informationen auf Branchenebene zu liefern. Wenn Sie umfassendere Einblicke benötigen, die LinkedIn-Daten mit anderen Quellen kombinieren, bieten Drittanbieter-Datenanbieter umfangreichere, zielgerichtetere Optionen.

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Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Anwendungen von LinkedIn-Datasets

Recruiting und Talentgewinnung

LinkedIn-Datasets enthalten Details zu Fachkräften wie Fähigkeiten, Berufserfahrung und Ausbildung. Sie können diese Daten nutzen, um Kandidaten zu suchen, Strategien zur Talentgewinnung anzupassen und das Employer Branding zu verbessern.

Marktforschung und Wettbewerbsanalyse

Unternehmen können die auf LinkedIn zugänglichen beruflichen Daten nutzen, um:

• Branchentrends wie aufkommende Technologien, gefragte Jobtitel und nachgefragte Fähigkeiten aufzuzeigen
• Die Leistung eines Unternehmens mit der seiner Wettbewerber zu vergleichen
• Potenzielle Partner oder Übernahmeziele anhand von Faktoren wie Unternehmensgröße und Branche zu identifizieren.

Lead-Generierung

LinkedIn-Datasets helfen Vertriebsmitarbeitern, die richtigen Interessenten zu finden. Sie können diese Daten auch nutzen, um maßgeschneiderte Ansprachestrategien zu entwickeln.

Vertriebsmitarbeiter können den Hintergrund, die Verbindungen und die Interessen eines Interessenten analysieren. Dies hilft ihnen, personalisierte Ansprachnachrichten zu erstellen. LinkedIn-Daten zeigen auch bevorstehende Veranstaltungen und Konferenzen. Vertriebsteams können diese Informationen nutzen, um ihre Netzwerke zu erweitern und neue Leads zu finden.

LinkedIn-Daten ethisch und verantwortungsvoll nutzen

Der Fall hiQ Labs gegen LinkedIn ist die am häufigsten zitierte Referenz zum Scraping öffentlicher Profile, wird jedoch oft falsch interpretiert. hiQ scrapte öffentliche LinkedIn-Profile für Produkte zur Kompetenzanalyse, und 2019 (2022 bestätigt) entschied das Ninth Circuit, dass der CFAA nicht auf das Sammeln öffentlich zugänglicher Daten anwendbar ist, was weithin als Sieg für Scraper gewertet wurde.

Doch der Fall verlagerte sich dann auf vertragsrechtliche Ansprüche. Im November 2022 erwirkte LinkedIn ein Summary Judgment wegen Verstoßes gegen seine Nutzungsvereinbarung, und im Dezember 2022 einigten sich die Parteien: hiQ erklärte sich bereit, das Scraping einzustellen, alle gescrapten Daten zu vernichten und $500,000 zu zahlen. hiQ stellte den Betrieb ein.

Die Lehre daraus ist, dass eine günstige Position in Bezug auf den CFAA andere Risiken nicht beseitigt, darunter Vertragsbruch, Eingriff in fremde bewegliche Sachen, staatliche Zugangsgesetze, Urheberrecht sowie Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA. Dies ist ein wesentlicher Grund, warum der Bezug eines vorgefertigten Datasets von einem seriösen Anbieter oft mit geringerem Risiko verbunden ist als direktes Scraping.

Einige Praktiken sorgen für einen verantwortungsvollen Umgang mit LinkedIn-Daten:

1. Befolgen Sie die Nutzungsbedingungen von LinkedIn: Diese haben eigenständiges vertragliches Gewicht, wie der Fall hiQ zeigt.
2. Halten Sie Datenschutzgesetze ein wie die DSGVO und den CCPA, die für personenbezogene Daten gelten, unabhängig davon, wie sie erhoben wurden.
3. Speichern Sie Daten sicher mit Zugriffskontrollen und Infrastruktur wie Firewalls und Einbruchserkennungssystemen.
4. Anonymisieren Sie, wo möglich durch Maskierung, Pseudonymisierung oder Generalisierung, um PII zu entfernen.

LinkedIn-Daten scrapen vs. LinkedIn-Datasets nutzen: Was ist besser?

LinkedIn verbietet Scraping in seinen Nutzungsbedingungen ausdrücklich; ein Verstoß kann zur Sperrung des Kontos oder zu rechtlichen Konsequenzen führen. Die Nutzung von LinkedIn-Datasets ist die sicherere Wahl, wenn Sie Wert auf Rechtskonformität legen und gut strukturierte Daten benötigen.

Das direkte Scraping von Daten von LinkedIn kann aktuellere Informationen liefern. Allerdings kann Web Scraping technisches Fachwissen erfordern, um Web Scraper einzurichten und zu warten, und es kann im Vergleich zu vorgefertigten Datasets zeit- und ressourcenintensiv sein.

Auf der anderen Seite sparen vorgefertigte Datasets Zeit und Ressourcen, und die Nutzung eines Datasets eines seriösen Datenanbieters kann rechtliche und ethische Bedenken ausräumen. Allerdings sind vorgefertigte Datasets möglicherweise nicht auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{LinkedIn-Datasets: Profil- & Unternehmensdaten}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 18. Juli 2026}
}

Änderungsprotokoll

11 Aktualisierungen

1. 202618. Jul

   Bright Datas LinkedIn-Datensatztypen um Beiträge und einen angereicherten Profil-plus-Jobs-Datensatz erweitert.

2. 31. Mär

   Bright-Data-Abschnitt um LinkedIn-Scraper-APIs, MCP-Unterstützung, erweiterte Filterung und überarbeitete Preise für anpassbare Pläne erweitert.

3. 23. Mär

   Coresignal aus der Produktliste entfernt.

4. 25. Feb

   LinkedIn E-Mail-Daten zur Produktbeschreibung von Bright Data hinzugefügt.

5. 202522. Sep

   Die Preisdaten für Bright Data, Coresignal und People Data Labs wurden aktualisiert.

6. 5. Sep

   Bright Data aus der Preisgestaltung entfernt.

7. 2. Sep

   Preise für Bright Data, Coresignal und People Data Labs wurden hinzugefügt.

8. 20243. Dez

   Oxylabs aus der Liste der Drittanbieter entfernt.

9. 11. Okt

   Die Einleitung wurde um eine Liste von LinkedIn-Datensatzanbietern und deren Preisen erweitert.

10. 24. Sep

    Coresignal wurde zum Abschnitt „Top 4 LinkedIn-Datensatzanbieter“ hinzugefügt.

11. 20238. Mai

    Coresignal aus der Liste der LinkedIn-Datensatzanbieter entfernt.

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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Gülbahar ist eine AIMultiple-Branchenanalystin, die sich auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit konzentriert.

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