LinkedIn-Datensätze: Beste Quellen für Profil- und Unternehmensdaten

LinkedIn-Datensätze können in Profildaten und Unternehmensdaten unterteilt werden:

• LinkedIn-Unternehmensdaten: Grundlegende Unternehmensinformationen, detaillierte Mitarbeiterprofile, aktive Stellenanzeigen, aufkommende Einstellungstrends und Engagement-Metriken.
• LinkedIn-Profildaten: Öffentliche Profilinformationen, Berufserfahrung, Bildungsabschlüsse, berufliche Zertifizierungen, Vernetzungen und Nutzerprofilaktivitäten.

LinkedIn-Datensatzmerkmale: Profil-, Unternehmens- & Stellenanzeigen-Datenabdeckung

Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von LinkedIn-Daten zu kennen, die beim Kauf von einem verifizierten Anbieter oder bei der Suche nach einem bestimmten Unternehmensdatensatz verfügbar sind.

Gemeinsame Felder bei allen Anbietern:

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

• LinkedIn-Unternehmensdatensatz-Felder: LinkedIn-URL, Name, Website-URL, Branche, Beschreibung, Mitarbeiterzahl, Gründungsjahr, Logo-URL, Hauptsitz (Mitarbeiterzahl), Unternehmensart, Finanzierungsinfo, Schlagzeile, Ländercode,

Preise für LinkedIn-Datenanbieter: Abonnement- & Kosten pro Datensatz

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

Bright Data bietet 5 Arten von LinkedIn-Datensätzen an: LinkedIn-Personenprofile, LinkedIn-Unternehmensinformationen, LinkedIn-Stellenangebote, LinkedIn-Beiträge und ein angereicherter LinkedIn-Profile- und Stellenangebote-Datensatz, der Profil- und stellenbezogene Felder kombiniert.

Neben dem Zugriff auf Bulk-Datensätze über seinen Marktplatz bietet Bright Data LinkedIn Scraper APIs für Profile, Beiträge, Stellen und Unternehmen an und bietet Benutzern eine flexiblere Option für die kontinuierliche Datengewinnung.

Für KI-gestützte Anwendungen fügt Bright Data’s MCP eine weitere Differenzierungsebene hinzu, indem es die Verbindung von LinkedIn-Daten mit KI-Agenten, Copilots und internen Forschungstools erleichtert.

Preise:

• Einmalkauf (Marktplatz): Ab 250 $ für 100.000 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 Datensätze enthalten Attribute wie Gründungsjahr, Branche, Website-Domain und LinkedIn-URL. PDL bietet auch einen kostenlosen Unternehmensdatensatz und APIs mit eingeschränktem Zugriff (100 Guthaben) für Benutzer an, um ihre Dienste kostenlos zu erkunden.

Preise:

• Kostenlose Testversion: Enthält einen kostenlosen Unternehmensdatensatz und 100 API-Guthaben.
• Pro-Plan: Ab 98 $/Monat, mit ca. 350 Anreicherungsguthaben.
• Preisgestaltung pro Datensatz (kreditbasiert):
  • Personen-Anreicherung / Suche: Ca. 0,28 $ pro Datensatz → sinkt auf ca. 0,20 $ bei Skalierung.
  • Unternehmens-Anreicherung / Suche: Ca. 0,10 $ pro Datensatz → sinkt auf ca. 0,05 $ bei Skalierung.
  • Andere APIs (z. B. IP-Anreicherung, Person Identify) haben unterschiedliche Preise pro Guthaben.
• Enterprise-Pläne: Individuelle Preise für die Nutzung mit hohem Volumen.

Welche Daten sind im LinkedIn-Datensatz enthalten?

• LinkedIn-Profil-Datensatz: Berufserfahrungstitel, Position, aktuelles Unternehmen, Ausbildung, Kontakte, Avatar, Fähigkeiten und Empfehlungen.
• LinkedIn-Unternehmensdatensatz: Unternehmensseite, Branchengröße, Anzahl der Follower, Website, Standort und Mitarbeiterzahlen.
• LinkedIn-Stellenanzeigen-Datensatz: Jobtitel, Einstellungsdatum, Anzahl der Bewerber, Anforderungen, Unternehmen und Standort.

Hauptkategorien von LinkedIn-Datensätzen und Datenbanken

LinkedIn-Datensätze können nach Quelle und Sammlungsmethode kategorisiert werden. Die wichtigsten Arten von LinkedIn-Datensätzen umfassen:

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

LinkedIn APIs bieten eine zuverlässigere Möglichkeit, auf LinkedIn-Daten zuzugreifen. Allerdings haben APIs Geschwindigkeitsbegrenzungen und Einschränkungen, die das Volumen und die Häufigkeit von Datenanfragen regulieren.

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

2. Offizielle proprietäre Daten:

Daten sind über seine Premium-Produkte und -Dienstleistungen verfügbar, wie Sales Navigator und LinkedIn Talent Insights. Proprietäre Datensätze bieten Unternehmen und Recruitern exklusiven Zugriff auf bestimmte Datenpunkte, die möglicherweise nicht über öffentliche Datensätze verfügbar sind.

3. Kommerzielle Drittanbieter-LinkedIn-Datensätze:

Datensammlungen, die aus Quellen von Drittanbietern stammen und durch LinkedIn-Informationen ergänzt werden.

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Wie greift man auf LinkedIn-Datensätze zu?

1. LinkedIn API:

LinkedIn bietet mehrere APIs an, die Entwicklern den Zugriff auf Daten von der Plattform ermöglichen. Zu einigen der APIs von LinkedIn gehören:

• LinkedIn Company API: Die Company API bietet typischerweise Unternehmensdaten, keine Mitgliederprofildaten.
• LinkedIn Profile API: Die Profile API bietet typischerweise Mitgliederprofildaten, keine Unternehmensdaten.

2. Web-Scraping:

Web-Scraping-Techniken können verwendet werden, um öffentlich zugängliche LinkedIn-Daten abzurufen und zu extrahieren. Diese Methode zur Beschaffung von LinkedIn-Daten eignet sich für Web-Scraping-Projekte im großen Maßstab. 

3. Drittanbieter-Datenanbieter:

LinkedIn-Datenanbieter sind Unternehmen oder Plattformen, die über Drittanbieter-Datensätze, APIs oder Web-Scraping-Tools Zugriff auf LinkedIn-Datensätze bieten. Einige Unternehmen sind darauf spezialisiert, maßgeschneiderte LinkedIn-Datensätze für bestimmte Anwendungsfälle oder Branchen bereitzustellen.

4. Datenanreicherungsdienste:

Integrieren Sie LinkedIn-Daten mit anderen Datenquellen, um ein umfassenderes individuelles Kunden- oder Prospektprofil zu erstellen. Diese Dienste können Verkaufs- und Marketingteams dabei helfen, potenzielle Kunden besser zu targetieren.
Da sich Datenanreicherungsdienste typischerweise auf die Anreicherung einzelner Datenpunkte konzentrieren, können sie auf die Bereitstellung von Informationen auf Branchenebene beschränkt sein. Wenn Sie umfassendere Einblicke benötigen, die LinkedIn-Daten mit anderen Quellen kombinieren, bieten Drittanbieter-Datenanbieter umfangreichere, gezielte Optionen.

Anwendungsbereiche von LinkedIn-Datensätzen

Rekrutierung und Talentbeschaffung

LinkedIn-Datensätze enthalten Details zu Fachkräften, wie Fähigkeiten, Berufserfahrung und Ausbildung. Sie können diese Daten verwenden, um nach Kandidaten zu suchen, Strategien zur Talentakquise anzupassen und die Arbeitgebermarke zu verbessern.

Marktforschung und Wettbewerbsanalyse

Organisationen können die auf LinkedIn zugänglichen Profildaten nutzen, um:

• Branchentrends wie aufkommende Technologien, beliebte Jobtitel und gefragte Fähigkeiten aufzudecken
• Die Leistung eines Unternehmens im Vergleich zu seinen Wettbewerbern zu benchmarken
• Potenzielle Partner oder Übernahmeziele basierend auf Faktoren wie Unternehmensgröße und Branche zu identifizieren.

Lead-Generierung

LinkedIn-Datensätze helfen Vertriebsfachleuten, die richtigen Prospects zu finden. Sie können diese Daten auch verwenden, um maßgeschneiderte Outreach-Strategien zu erstellen.

Vertriebsfachleute können den Hintergrund, die Kontakte und Interessen eines Prospects analysieren. Dies hilft ihnen, personalisierte Outreach-Nachrichten zu erstellen. LinkedIn-Daten zeigen auch anstehende Veranstaltungen und Konferenzen. Vertriebsteams können diese Informationen nutzen, um ihr Netzwerk zu erweitern und neue Leads zu finden.

Best Practices für die ethische und verantwortungsvolle Nutzung von LinkedIn-Daten

Beispielsweise hat HiQ Labs, ein Datenanalyseunternehmen, öffentlich verfügbare LinkedIn-Profildaten für eine professionelle Fähigkeitsanalyse gescraped.

LinkedIn hat HiQ Labs jedoch 2019 verklagt und behauptet, dass HiQ Labs den Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) verletzt habe, indem es ohne Autorisierung auf LinkedIn-Daten zugegriffen habe. Der Ninth Circuit entschied, dass die Handlungen von HiQ Labs den CFAA nicht verletzt haben, da die Daten öffentlich zugänglich waren.

1. Die Nutzungsbedingungen von LinkedIn einhalten: LinkedIn beschreibt Datenverwendungsbeschränkungen, verbotene Anwendungsfälle und Zugriffsbeschränkungen für LinkedIn-Profile. Halten Sie sich an die Nutzungsbedingungen von LinkedIn, um sicherzustellen, dass Sie deren Richtlinien und Vorschriften einhalten.
2. Einhaltung von Datenschutzgesetzen: Es ist wichtig, regionale und branchenspezifische Vorschriften einzuhalten, wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der Europäischen Union, den California Consumer Privacy Act (CCPA) in den Vereinigten Staaten.
3. Sichere Speicherung: Sie können Zugriffskontrollen einsetzen, um zu begrenzen, wer auf Ihre gespeicherten Daten zugreifen kann, oder eine sichere Speicherinfrastruktur wie Firewalls und Intrusion-Detection-Systeme verwenden, um sie vor unbefugtem Zugriff zu schützen.
4. Daten anonymisieren: Es gibt zahlreiche Techniken zur Anonymisierung von Daten, einschließlich Datenmaskierung, Pseudonymisierung und Generalisierung. Die Datenanonymisierung entfernt oder ändert personenbezogene Daten (PII), um Organisationen dabei zu helfen, die Privatsphäre zu schützen und Datenschutzbestimmungen einzuhalten.

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

LinkedIn verbietet das Scraping in seinen Nutzungsbedingungen strikt, und dies kann zu einer Kontosperrung oder rechtlichen Konsequenzen führen. Die Nutzung von LinkedIn-Datensätzen ist eine sicherere Wahl, wenn Sie die rechtliche Konformität priorisieren und gut strukturierte Daten benötigen.

Das direkte Scrapen von Daten von LinkedIn kann aktuellere Informationen liefern. Allerdings erfordert Web-Scraping möglicherweise technisches Fachwissen, um Web-Scraper einzurichten und zu warten, und es kann im Vergleich zu vorgefertigten Datensätzen zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein.

Andererseits sparen vorgefertigte Datensätze Zeit und Ressourcen, und die Nutzung eines Datensatzes von einem seriösen Datenanbieter kann rechtliche und ethische Bedenken ausräumen. Allerdings sind vorgefertigte Datensätze 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-Datensätze: Beste Quellen für Profil- und Unternehmensdaten}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 31. März 2026}
}

Gulbahar Karatas

Branchenanalyst

Folgen auf

Gülbahar ist eine KI-Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit.

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten