LinkedIn-Datensätze: Quellen für Profil- & Unternehmensdaten

LinkedIn-Datensätze lassen sich in Profildaten und Unternehmensdaten unterteilen:

• LinkedIn-Unternehmensdaten: Grundlegende Unternehmensinformationen, detaillierte Mitarbeiterprofile, aktive Stellenausschreibungen, aufkommende Einstellungstrends und Engagement-Kennzahlen.
• LinkedIn-Profil-Daten: Öffentliche Profilinformationen, beruflicher Werdegang, Bildungshintergrund, berufliche Zertifizierungen, Netzwerkverbindungen und Nutzerprofilaktivität.

Funktionen von LinkedIn-Datensätzen: Abdeckung von Profil-, Unternehmens- & Stellenausschreibungsdaten

Es ist wichtig, die verschiedenen Arten verfügbarer LinkedIn-Daten zu kennen, wenn Sie bei einem verifizierten Anbieter kaufen oder einen bestimmten Unternehmensdatensatz suchen.

Gemeinsame Felder aller Anbieter:

Die folgenden Felder sind bei allen drei Anbietern vorhanden und wurden zur besseren Übersicht aus den obigen Tabellen entfernt:

• Felder des LinkedIn-Unternehmensdatensatzes: LinkedIn-URL, Name, Website-URL, Branche, Beschreibung, Mitarbeiterzahl, Gründungsjahr, Logo-URL, Hauptsitz (Mitarbeiterzahl), Unternehmenstyp, Finanzierungsinformationen, Überschrift, Ländercode,

Preisgestaltung der LinkedIn-Datenanbieter: Abonnement- & Kosten pro Datensatz

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

Bright Data bietet 5 LinkedIn-Datensatztypen an: LinkedIn-Personenprofile, LinkedIn-Unternehmensinformationen, LinkedIn-Stellenanzeigen, LinkedIn-Beiträge und einen angereicherten Datensatz aus LinkedIn-Profilen + Stellenanzeigen, der profil- und stellenbezogene Felder kombiniert.

Zusätzlich zum Zugriff auf Massendatensätze über seinen Marktplatz bietet Bright Data LinkedIn Scraper APIs für Profile, Beiträge, Stellen und Unternehmen an, die Nutzern eine flexiblere Option für die fortlaufende Datenextraktion bieten.

Für KI-gestützte Anwendungen stellt Bright Datas MCP eine weitere Differenzierungsebene dar, indem es die Anbindung von LinkedIn-Daten an KI-Agenten, Copiloten und interne Forschungstools erleichtert.

Preisgestaltung:

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

Das Angebot von People Data Labs (PDL) umfasst 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 außerdem einen kostenlosen Unternehmensdatensatz und APIs mit eingeschränktem Zugang (100 Credits), damit Nutzer ihre Dienste kostenlos erkunden können.

Preisgestaltung:

• Kostenlose Testversion: Beinhaltet einen kostenlosen Unternehmensdatensatz und 100 API-Credits.
• Pro-Plan: Ab $98/Monat, mit ~350 Anreicherungs-Credits.
• Preisgestaltung pro Datensatz (kreditbasiert):
  • Personenanreicherung / -suche: ~$0.28 pro Datensatz → sinkt auf ~$0.20 bei größeren Mengen.
  • Unternehmensanreicherung / -suche: ~$0.10 pro Datensatz → sinkt auf ~$0.05 bei größeren Mengen.
  • Weitere APIs (z. B. IP-Anreicherung, Personenidentifikation) haben unterschiedliche Preise pro Credit.
• Enterprise-Pläne: Individuelle Preisgestaltung für hohe Nutzungsvolumen.

Welche Daten sind im LinkedIn-Datensatz enthalten?

• LinkedIn-Profil-Datensatz: Berufserfahrungstitel, Position, aktuelles Unternehmen, Ausbildung, Verbindungen, Avatar, Fähigkeiten und Empfehlungen.
• LinkedIn-Unternehmensdatensatz: Unternehmensseite, Branchengröße, Anzahl der Follower, Website, Standort und Mitarbeiterzahlen.
• LinkedIn-Stellenausschreibungsdatensatz: Stellentitel, Veröffentlichungsdatum, Anzahl der Bewerber, Anforderungen, Unternehmen und Standort.

Hauptkategorien von LinkedIn-Datensätzen und -Datenbanken

LinkedIn-Datensätze können nach Quelle und Erhebungsmethode 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 unterliegen APIs Ratenbegrenzungen und Einschränkungen, die das Volumen und die Häufigkeit von Datenanfragen regulieren.

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

2. Offizielle proprietäre Daten:

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

3. Kommerzielle LinkedIn-Datensätze von Drittanbietern:

Datensammlungen, die aus Drittquellen stammen und mit LinkedIn-Informationen angereichert wurden.

Wie greift man auf LinkedIn-Datensätze zu?

1. LinkedIn-API:

LinkedIn bietet mehrere APIs an, die es Entwicklern ermöglichen, auf Daten der Plattform zuzugreifen und diese zu beziehen. 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 Beschaffung von LinkedIn-Daten eignet sich für groß angelegte Web-Scraping-Projekte.

3. Drittanbieter von Daten:

LinkedIn-Datenanbieter sind Unternehmen oder Plattformen, die Zugang zu LinkedIn-Datensätzen über Datensätze von Drittanbietern, APIs oder Web-Scraping-Tools anbieten. 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 Profil einzelner Kunden oder Interessenten zu erhalten. Diese Dienste können Vertriebs- und Marketingteams dabei helfen, potenzielle Kunden besser anzusprechen.
Da sich Datenanreicherungsdienste in der Regel auf die Anreicherung einzelner Datenpunkte konzentrieren, können sie auf die Bereitstellung von Informationen auf Branchenebene beschränkt sein. Wenn Sie breitere Einblicke benötigen, die LinkedIn-Daten mit anderen Quellen kombinieren, bieten Drittanbieter von Daten umfangreichere, zielgerichtetere Optionen.

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Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Anwendungen von LinkedIn-Datensätzen

Personalbeschaffung und Talentgewinnung

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

Marktforschung und Wettbewerbsanalyse

Unternehmen können die auf LinkedIn verfügbaren Berufsdaten nutzen, um:

• Branchentrends wie aufkommende Technologien, beliebte Stellentitel und gefragte Fähigkeiten aufzudecken
• 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-Datensätze 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 Ansprachenachrichten zu erstellen. LinkedIn-Daten zeigen auch bevorstehende Veranstaltungen und Konferenzen an. Vertriebsteams können diese Informationen nutzen, um ihre Netzwerke zu erweitern und neue Leads zu finden.

LinkedIn-Daten ethisch und verantwortungsbewusst nutzen

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

Der Fall verlagerte sich dann jedoch auf vertragliche Ansprüche. Im November 2022 gewann LinkedIn ein Teilurteil 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 ging aus dem Geschäft.

Die Lehre daraus ist, dass eine günstige CFAA-Position andere Risiken nicht beseitigt, darunter Vertragsverletzung, Besitzstörung, staatliche Zugangsgesetze, Urheberrecht und Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA. Dies ist ein wesentlicher Grund, warum der Bezug eines vorgefertigten Datensatzes von einem seriösen Anbieter oft risikoärmer ist als direktes Scraping.

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

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

Scraping von LinkedIn-Daten vs. Nutzung von LinkedIn-Datensätzen: Was ist besser?

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

Das direkte Scrapen 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 Datensätzen zeitaufwändig und ressourcenintensiv sein.

Auf der anderen Seite sparen vorgefertigte Datensätze Zeit und Ressourcen, und die Nutzung eines Datensatzes von einem seriösen Datenanbieter kann rechtliche und ethische Bedenken beseitigen. 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.

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Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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

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