Beste LinkedIn-Scraper: Bright Data, Apify & PhantomBuster

Wir haben die besten LinkedIn-Scraper-Tools mit 9.000 Anfragen über Beiträge, Profile und Stellenanzeigen getestet. Dieser Leitfaden deckt zwei Hauptbereiche ab:

1. Vergleich der besten LinkedIn-Daten-Scraper basierend auf Erfolgsrate, Geschwindigkeit und Preis
2. Python-Tutorial zum Extrahieren von LinkedIn-Beiträgen, Profilen, Unternehmen und Stellen.

Apify vs. Bright Data: 2026 LinkedIn-Scraper-API-Vergleich

• Apify glänzt durch fertige Scraper, die die Logik für Sie übernehmen.
• Bright Data eignet sich für Entwickler, die einen robusten Scraping-Browser oder Residential-Proxies benötigen, um ihre eigene benutzerdefinierte LinkedIn-Scraping-Infrastruktur in großem Maßstab aufzubauen.

Ergebnisse des LinkedIn-Scraping-Benchmarks

Dieses Diagramm vergleicht die täglichen Erfolgsquoten von LinkedIn-Scraper-APIs basierend auf Live-Tests, die alle 15 Minuten durchgeführt werden:

Extrahieren verifizierter E-Mails: LinkedIn-E-Mail-Scraper-Tools & Methoden

1. Proxy-basierte LinkedIn-Scraper

Proxy-basierte LinkedIn-Scraper verwenden ihre eigene Proxy-Infrastruktur, einschließlich IP-Adressen und Servern, um LinkedIn-Daten im großen Maßstab zu extrahieren. Diese APIs senden Anfragen über ein verwaltetes Proxy-Netzwerk.

Dies ist der richtige Ansatz für hochvolumiges, zuverlässiges LinkedIn-Scraping, weil:

• Schnell: Da sich der Scraper beim Scraping der Daten auf mehrere Profile stützt, kann er schneller scrapen.
• Zuverlässig: Wenn die Zielseite ein Profil oder eine IP-Adresse sperrt, wechselt der Anbieter zu einem anderen, um den Betrieb fortzusetzen.
• Sicher: Die Person, die das Scraping bestellt, muss kein eigenes Konto verwenden, sodass kein Risiko besteht, dass Ihr Profil gesperrt wird.

Bright Data bietet eine dedizierte LinkedIn Web Scraper API an, die für die strukturierte Datenextraktion von öffentlichen LinkedIn-Seiten entwickelt wurde. Die API-Suite umfasst Profile API, Post API und Company API, die jeweils auf Genauigkeit und Compliance optimiert sind. Die Plattform bietet auch LinkedIn-Datasets an, die auf bestimmte LinkedIn-Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Funktionen:

• Entdeckung: Sie können Daten von LinkedIn unter Verwendung eines bestimmten Keywords abrufen, wie z. B. Vor- und Nachname, Datumsfilter oder Jobstandort.
• Scraping in Echtzeit: Ermöglicht Benutzern, die aktuellsten Informationen auf LinkedIn zu erhalten.
• Integrierte Proxy-Unterstützung: Die LinkedIn-APIs enthalten eine integrierte Proxy-Unterstützung.

Apify bietet eine Reihe von vorgefertigten Actoren an, die speziell für das Web-Scraping auf LinkedIn entwickelt wurden. Zu den beliebten LinkedIn-Scraping-Tools gehören Job Scraper, Sales Navigator Scraper, Company Scraper, Profile Scraper, Post Scraper und Ads Scraper.

Funktionen:

• Anpassbare Actor (vorgefertigte Web-Scraper): Ein Marktplatz für LinkedIn-Scraper, die von Community-Entwicklern erstellt wurden und jeweils an spezifische Scraping-Bedürfnisse anpassbar sind.
• Automatisierung: Verknüpfen Sie mehrere Actor oder integrieren Sie sie über APIs mit externen Tools. Jeder Actor unterstützt Verbindungen zum MCP-Server, sodass Benutzer verschiedene Scraping-Actor verwalten und kommunizieren können.

Proxycurl

Proxycurl ist eine entwicklerorientierte LinkedIn-Scraping-API, die strukturierte Daten für Profile, Unternehmen, Stellen und Mitarbeiter bereitstellt. Im Gegensatz zu Browser-Automatisierungstools verwendet Proxycurl eine REST-API, um frische, normalisierte JSON-Daten für Analysen bereitzustellen.

Funktionen:

• Dedizierte LinkedIn-Profile-, Unternehmen-, Mitarbeiter- und Stellen-Endpunkte.
• Nutzungsbasierte Preisgestaltung für flexible, skalierbare Datenerfassung.
• Bietet Echtzeit- und Cache-Datenoptionen zur Kostenkontrolle.

ScraperAPI ist eine verwaltete Proxy- und Web-Scraping-Infrastruktur, die dedizierten Support für die LinkedIn-Datenextraktion umfasst. Anstatt ein vorgefertigtes LinkedIn-Dataset bereitzustellen, übernimmt es den Scraping-Prozess, einschließlich IP-Rotation, CAPTCHA-Lösung und Header-Verwaltung.

Funktionen

• Unterstützung für gleichzeitige Anfragen: Skalieren Sie Tausende von Anfragen pro Minute.
• LinkedIn-spezifische Vorlagen für Profile, Unternehmen und Stellenanzeigen.

Dripify

Dripify ist ein LinkedIn-Automatisierungstool, das Vertriebsprofis dabei hilft, Aufgaben auf der Plattform zu automatisieren. Sie bieten einen LinkedIn-Scraper an, der Benutzern den Zugriff auf LinkedIn-Leaddaten und den Export in eine CSV-Datei ermöglicht.

Funktionen:

• Lokale IP-Adresse: Bietet eine eindeutige IP-Adresse aus der lokalen Region des Benutzers, sodass Benutzer auf Websites zugreifen können, als wären sie in verschiedenen geografischen Gebieten.
• Simulation menschlichen Verhaltens: Imitiert die Aktionen eines echten Benutzers bei der Interaktion mit LinkedIn. Es fügt zufällige Zeitverzögerungen zwischen Anfragen hinzu und simuliert Benutzerklicks auf Links oder Buttons, um Ihnen zu helfen, authentischer zu wirken.

Linked Helper ist eine desktopbasierte LinkedIn-Automatisierungsplattform, die auch LinkedIn-Scraping-Funktionalität enthält. Das Tool erfordert standardmäßig keine Proxies, ermöglicht es Benutzern jedoch, Proxies pro LinkedIn-Konto manuell einzurichten.

Funktionen:

• Automatisiertes Profil-Verbinden: Besucht LinkedIn-Profile und sendet personalisierte Nachrichten.
• Daten-Scraping: Bietet einen Daten-Extraktor zum Sammeln von Daten aus LinkedIn-Profilen und aus Sales Navigator. Sie können die gesammelten Daten im CSV-Format erhalten.
• Integriertes CRM: Alle Kontakte werden in einem integrierten CRM innerhalb von Linked Helper gespeichert. Wenn Sie ein externes CRM verwenden, können Sie Daten an diese CRMs senden.

2. Cookie-basierte LinkedIn-Scraper

Cookie-basierte Tools verwenden Ihr Browser-Cookie, um Daten zu extrahieren. ¹ . Sie werden für die Datensammlung mit geringem Volumen und nicht kritischen Daten verwendet, insbesondere wenn Benutzer bereits Kunden dieser Automatisierungstools sind und keine zusätzlichen Kosten entstehen.

Diese Automatisierungstools müssen auf Ihrem Konto „handeln“, um Aufgaben in sozialen Netzwerken auszuführen:

• Wenn Sie bei LinkedIn eingeloggt sind, setzt die Website ein Sitzungs-Cookie in Ihrem Browser (das für Ihre Sitzung eindeutig ist).
• Sie müssen dieses Cookie an den LinkedIn-Scraper übergeben.
• Dann nutzt der Scraper Ihr Sitzungs-Cookie vom sozialen Netzwerk, um Verbindungsanfragen zu stellen und Daten zu sammeln. Sie können personalisierte Aufgaben auf LinkedIn automatisieren, wie das Senden von Verbindungsanfragen und das Liken von Beiträgen.

Dieser Ansatz ist:

• Langsam: Da er menschliches Verhalten emuliert, ist das Scraping langsamer als bei Tools, die ihre eigene Infrastruktur verwenden. Sie eignen sich nicht für Aufgaben zur Extraktion von Daten im großen Maßstab.
• Risikoreich: Wenn LinkedIn verdächtige Aktivitäten erkennt, könnten Sie vorübergehende Einschränkungen oder ein dauerhaftes Verbot von LinkedIn erhalten.

PhantomBuster bietet einen LinkedIn-Profil-Scraper und einen Unternehmens-Scraper an, um öffentliche Daten von der Plattform zu scrapen.

Funktionen:

• Aktualisierte LinkedIn-Daten: Sie können das LinkedIn-Scraping-Tool so einrichten, dass es wiederholt gestartet wird, um täglich Daten zu extrahieren.
• Firefox- und Chrome-Erweiterung: Der LinkedIn-Daten-Extraktor ist als Erweiterung verfügbar.
• Cloud-basiert: Läuft auf Remote-Servern, sodass Benutzer Daten von LinkedIn extrahieren können, ohne lokale Ressourcen zu verwenden.

3. Browser-Erweiterungs-LinkedIn-Scraper

Browser-Erweiterungstools funktionieren direkt im Browser. Sie können aktiviert werden, während Sie durch LinkedIn surfen. Diese Tools sind ideal für kleinere Scraping-Aufgaben. Das Risiko bei der Verwendung von Browser-Erweiterungs-Scrapern hängt vom Browser ab. Wenn der Browser aktualisiert wird oder sich ändert, können die Erweiterungstools brechen.

Snov.io

Snov.io ist eine Chrome-Erweiterungs-Vertriebs-Engagement-Plattform, die Lösungen für den gesamten Outreach-Zyklus bietet. Snov.io’s LinkedIn-E-Mail-Finder extrahiert mechanisch E-Mail-Adressen von einem LinkedIn-Profil oder einer Suchergebnis-Seite.

Es ist wichtig zu beachten, dass Snov.io kein dedizierter LinkedIn-Scraping-Tool ist; es kann nur E-Mail-Adressen scrapen. Sie können E-Mails in großen Mengen von LinkedIn-Personensuchseiten und LinkedIn Sales Navigator-Suchergebnissen sammeln.

LinkedIn-Automatisierungsanbieter wie PhantomBuster, Linked Helper und Dripify bieten vorgefertigte Skripte an. Wenn Ihre Organisation LinkedIn-Automatisierung benötigt, aber keine E-Mail-Lösung hat, kann Snov.io ausreichend sein. Der kostenlose Plan (50 Guthaben) ist großzügig.

Funktionen:

• E-Mail-Finder: Entdeckt E-Mail-Adressen basierend auf Name, Unternehmen und Domain-Eingaben. Snov.io bietet auch Chrome-Erweiterungen zur Lead-Generierung („Klicken und Sammeln“) an. Sie können E-Mails von LinkedIn und Google-Suchmaschinen extrahieren.
• E-Mail-Verifizierer: Bietet ein 7-stufiges E-Mail-Verifizierungstool an, das Adressen mit 98 % Genauigkeit verifiziert. Denken Sie daran, dass die Verifizierung Guthaben verbraucht, ein Guthaben pro Verifizierung.

FindThatLead ist eine cloudbasierte B2B-Lead-Generierungs- und E-Mail-Verifizierungsplattform. Die Plattform bietet eine Chrome-Erweiterung an, mit der Benutzer E-Mail-Adressen von LinkedIn-Profilen und Websites extrahieren können. Es ist keine kostenlose Lösung und erfordert Guthaben von Ihrem eigenen FindThatLead-Konto.

Funktionen:

• E-Mail-Finder & Verifizierer: Sie können E-Mails von LinkedIn und anderen Websites erhalten, die zusätzliche Informationen enthalten, wie Ihren Namen, Ihre E-Mail-Adresse und Ihren Berufstitel.
• E-Mail-Sender & Drip-Kampagnen: E-Mail-Sender ist ein kostenloses Tool, mit dem Sie Nachrichten für jeden Empfänger personalisieren können.

Preise:

• Startpreis (Mo): 49 $ (2000 E-Mail-Guthaben)
• Testversion: 50 E-Mail-Guthaben, einschließlich der Chrome-Erweiterung.

Evaboot

Evaboot ist ein Chrome-basiertes Automatisierungstool, das Lead-Daten direkt von LinkedIn Sales Navigator exportiert. Anstatt über Proxies zu scrapen, nutzt es Ihre eigene Sales Navigator-Sitzung, um sichtbare Lead-Daten zu sammeln und zu bereinigen. Es ist jedoch nicht für das Scraping im großen Maßstab oder die automatisierte Planung geeignet.

Funktionen

• Native Sales Navigator-Integration: Zieht Namen, Berufstitel, Firmennamen, Branchen und Standorte aus Sales Navigator-Suchergebnissen.
• Datenbereinigung: Entfernt automatisch Duplikate, defekte Links und unvollständige Profile.

Preise:

• Startet bei 49 $/Monat mit einer 7-Tage-kostenlosen Testversion.
• Bietet Pay-per-Export-Optionen für kleine Teams.

Python-Entwicklerleitfaden: LinkedIn-Scraper über Selenium & APIs

Erfahren Sie, wie Sie LinkedIn-Scraping mit Python und der Bright Data API durchführen. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie programmatisch LinkedIn-Beiträge, Profile, Stellen und Unternehmensdaten extrahieren.

Jedes Beispiel folgt demselben Muster: Sie senden die Ziel-LinkedIn-URL an die Bright Data LinkedIn Scraper API und erhalten strukturierte Daten (JSON oder CSV) zurück.

Voraussetzungen

Sie benötigen nur wenige Einrichtungsschritte, um loszulegen:

• Python 3.x ist auf Ihrem System installiert
• requests Bibliothek (pip install requests)
• Bright Data-Konto mit aktiviertem LinkedIn-Dataset

Wie man LinkedIn-Beiträge scrapet

Schritt 1: Den Scraping-Job auslösen

Senden Sie eine LinkedIn-Beitrags-URL an den Bright Data API-Endpunkt, um den Scraping-Prozess zu starten. Das gleiche Muster gilt später in diesem Leitfaden für Profil-, Stellen- und Unternehmens-Scraping.

Dieses Python-Skript sendet eine POST-Anfrage an die Bright Data LinkedIn Scraper API, um den Scraping-Job zu starten. Wir authentifizieren uns mit unserem API-Schlüssel und geben die Dataset-ID an.

Jede LinkedIn-Beitrags-URL wird als JSON-Objekt übergeben und an die API gesendet, die Proxy-Rotation, CAPTCHA-Lösung und Anforderungsvalidierung im Hintergrund übernimmt. Die API gibt eine eindeutige Snapshot-ID zurück, die Sie später verwenden, um die gescrapten LinkedIn-Daten abzurufen.

Schritt 2: Die gescrapten Daten abrufen

Verwenden Sie die vom Trigger-Job zurückgegebene Snapshot-ID. Geheimnisse und Endpunkte werden nur aus Umgebungsvariablen gelesen.

Dieses Skript ruft die gescrapten LinkedIn-Daten unter Verwendung der vom Trigger-Job zurückgegebenen Snapshot-ID ab. Es fragt die Bright Data API ab, um den Job-Status zu überprüfen, bis der Scraping-Prozess abgeschlossen ist.

Die API-Antwort kann entweder ein einzelnes JSON-Objekt (mit Status) oder mehrere JSON-Objekte im NDJSON-Format sein. Für NDJSON-Antworten parsen Sie jede Zeile und extrahieren die Beitragsdatensätze; für einzelne JSON-Antworten überprüfen Sie das Statusfeld: wenn es „building“ ist, warten Sie einige Sekunden und versuchen Sie es erneut, bis es „done“ wird. Sobald fertig, können Sie die strukturierten LinkedIn-Beitragsdaten extrahieren und anzeigen.

Wie man LinkedIn-Stellen mit Python scrapet

Erfahren Sie, wie Sie LinkedIn-Stellenanzeigen mit Python und der LinkedIn Scraper API scrapen. Sie können strukturierte Jobdaten extrahieren, einschließlich Titel, Unternehmen, Standorte, Veröffentlichungsdaten und Stellenbeschreibungen, direkt von LinkedIn-Job-URLs.

Dieser Ansatz ist ideal für die Erstellung von Jobbörsen, Rekrutierungsanalysen oder Gehaltsforschungstools.

Schritt 1: Den Scraping-Job auslösen

Das folgende Skript sendet eine POST-Anfrage an die Bright Data API, um einen LinkedIn-Job-Scraping-Auftrag zu starten. Jede Job-URL wird an das LinkedIn_jobs-Dataset übergeben, das automatisch die Proxy-Rotation und den LinkedIn-Anti-Bot-Schutz übernimmt.

Dieses Skript startet den LinkedIn-Job-Scraping-Prozess, indem es eine POST-Anfrage an die Bright Data API sendet. Wir authentifizieren uns mit unserem API-Schlüssel und geben die LinkedIn Jobs Dataset-ID an.

Die Suchkriterien definieren, welche Rollen gescrapet werden sollen. Zum Beispiel Softwareingenieure in Hybridpositionen oder Datenanalysten in Remote-Rollen in New York.

Die API gibt eine Snapshot-ID zurück, die verwendet werden kann, um die Ergebnisse abzurufen, sobald das Scraping abgeschlossen ist. Da alle Scraping-Aufgaben auf der Cloud-Infrastruktur von Bright Data ausgeführt werden, läuft der Prozess weiter, auch wenn Sie Ihr Python-Skript schließen.

Schritt 2: Warten und Ergebnisse abrufen

Warten Sie 5-10 Minuten, bis das Scraping abgeschlossen ist, und verwenden Sie dann dieses Skript, um die Daten abzurufen:

Sobald der LinkedIn-Job-Scraping-Prozess abgeschlossen ist, rufen wir die strukturierten Daten unter Verwendung der vom Trigger-Job zurückgegebenen Snapshot-ID ab. Die Antwort ist typischerweise im NDJSON-Format, wobei jede Zeile eine separate Stellenanzeige darstellt.

Wir parsen jeden Eintrag und extrahieren wichtige Informationen, einschließlich Jobtitel, Firmenname, Standort, Beschäftigungsart und Veröffentlichungsdatum. Für einzelne JSON-Antworten überprüft das Skript das Statusfeld und wartet, bis es „done“ lautet, um sicherzustellen, dass alle LinkedIn-Jobdaten vollständig verarbeitet sind. Das Skript verwendet auch .get() mit Standardwerten, um fehlende Felder elegant zu behandeln.

Wie man LinkedIn-Profilseiten scrapet

Sie möchten möglicherweise LinkedIn-Profile für mehrere legitime Anwendungsfälle scrapen. Zum Beispiel die Analyse von Mitarbeitern eines bestimmten Unternehmens, die Anreicherung einer Rekrutierungsdatenbank oder die Verarbeitung einer Liste von LinkedIn-Profil-URLs, die bei einer Networking-Veranstaltung gesammelt wurden.

Schritt 1: Den Scraping-Job auslösen

Dieses Skript sendet eine POST-Anfrage an die Bright Data API, um das Scraping der angegebenen LinkedIn-Profile zu starten. Wir authentifizieren uns mit unserem API-Token und geben die Dataset-ID an (verfügbar in Ihrem Bright Data-Dashboard unter dem LinkedIn People-Dataset).

Die Profil-URLs werden als Wörterbuchobjekte formatiert und an die API gesendet, die sie verarbeitet und eine Snapshot-ID zur späteren Abrufung der Daten zurückgibt. Der try-except-Block verarbeitet die Antwort und zeigt die Snapshot-ID oder Fehler an.

Schritt 2: Die gescrapten LinkedIn-Profil-Daten abrufen

Verwenden Sie die in Schritt 1 zurückgegebene Snapshot-ID, um die LinkedIn Scraper API abzufragen, bis der Job abgeschlossen ist, und parsen Sie dann die Antwort.

Die API kann NDJSON (ein JSON-Objekt pro Zeile) oder ein einzelnes JSON-Objekt mit einem Statusfeld zurückgeben. Ihr Skript behandelt beides: Es überprüft den Status („building“, „running“, „ready“, „done“), wartet bei Bedarf und druckt strukturierte LinkedIn-Profil-Daten, sobald sie verfügbar sind.

Wie man LinkedIn-Unternehmensdaten scrapet

Sie können einen LinkedIn-Unternehmens-Scraper verwenden, um öffentliche Unternehmensdaten zu extrahieren, einschließlich Namen, Branchen, Größen, Standorte und Mitarbeiterzahlen. Wenn Sie noch keine Unternehmens-URLs haben, können Sie sie mit einer Google Search API-Abfrage wie site:linkedin.com/company/ [industry or keyword]. generieren.

Schritt 1: Den Scraping-Job auslösen

Wir authentifizieren uns mit unserem API-Token und geben die Dataset-ID aus dem Bright Data-Dashboard an. Die LinkedIn-Unternehmens-URLs werden in das erforderliche JSON-Format konvertiert und zur Verarbeitung an die API gesendet.

Sobald die Anfrage akzeptiert ist, gibt die API eine Snapshot-ID zurück, die wir später verwenden, um die gescrapten Unternehmensdaten abzurufen. Eine grundlegende Fehlerbehandlung stellt sicher, dass das Skript entweder die Snapshot-ID anzeigt oder Fehler bei der Anfrage zur Fehlerbehebung protokolliert.

Schritt 2: Die gescrapten Daten abrufen

Sobald der Scraping-Job ausgelöst wurde, verwenden Sie die Snapshot-ID, um den Status zu überprüfen und die Daten abzurufen.

Dieses Skript ruft die gescrapten Unternehmensdaten unter Verwendung der Snapshot-ID aus dem vorherigen Schritt ab. Es fragt kontinuierlich die API ab und unterstützt mehrere Antwortformate.

Zuerst validiert es den HTTP-Statuscode, um Fehler zu erkennen. Dann versucht es, die Antwort zu parsen, die in zwei Formaten vorliegen kann: JSONL (zeilendurchtrennte JSON-Objekte) oder ein Standard-JSON-Objekt mit Statusinformationen.

Ist LinkedIn-Scraping 2026 legal?

Der IAB AI Accountability for Publishers Act hat die Vorschriften verschärft. Jetzt können Plattformen wie LinkedIn rechtliche Schritte gegen jeden ergreifen, der beim Sammeln von Daten für KI-Training oder den Einsatz im großen Maßstab die No-Crawling-Regeln in robots.txt-Dateien ignoriert.

Öffentliches Scraping wird nicht als „Hacking“ betrachtet, birgt aber jetzt ernsthafte rechtliche Risiken, wenn es gegen robots.txt-Regeln verstößt oder für invasive Profilierung verwendet wird.

Die Nutzungsbedingungen von LinkedIn verbieten den automatisierten Zugriff auf ihre Plattform ohne Erlaubnis.²
Allerdings kann das Sammeln von öffentlich verfügbaren Informationen von LinkedIn-Seiten (nicht hinter einer Anmeldung) in bestimmten Gerichtsbarkeiten zulässig sein.

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.

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Methodik des LinkedIn-Scraper-Benchmarks

Der Benchmark sendet regelmäßig Anfragen an vordefinierte LinkedIn-Profile und Unternehmensseiten, um die Konsistenz und Latenz der Datenabrufe zu messen. Insgesamt werden 100 Profil-URLs und 100 Unternehmens-URLs in festen Intervallen angefordert, und die Ergebnisse werden täglich aggregiert.

Anfragen werden alle 15 Minuten mit einem Timeout von 60 Sekunden ausgeführt, um eine regelmäßige Stichprobenentnahme zu gewährleisten und gleichzeitig die Rate-Limiting durch LinkedIn zu minimieren.

Eine Anfrage gilt als erfolgreich, wenn die Antwort LinkedIn-spezifische Felder wie „linkedin_id“, „headline“, „company_name“ oder „industry“ enthält. Der Erfolg wird in zwei Schritten validiert:

1. Zuerst durch Scannen nach diesen Identifikatoren,
2. Und dann erneutes Überprüfen auf teilweise formatierte Inhalte, wenn keine direkte Übereinstimmung gefunden wird. Dieser duale Prozess reduziert falsch-negative Ergebnisse, die durch geringfügige Layout- oder Formatierungsänderungen verursacht werden.

In unserem Benchmark haben wir die folgenden dedizierten APIs verwendet, die speziell für die Extraktion von Daten von LinkedIn entwickelt wurden. Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich die Scraping-APIs-Benchmark-Methodik an.

* ist zur Referenz aufgeführt, wurde aber nicht in unserem LinkedIn-Scraping-Benchmark verwendet.

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

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

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Beste LinkedIn-Scraper: Bright Data, Apify & PhantomBuster}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 10. Juni 2026}
}

Referenzlinks

1.

User Agreement | LinkedIn

2.

User Agreement | LinkedIn

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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Recherchiert von

Gulbahar Karatas

Branchenanalyst

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

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