Die besten LinkedIn Scraper

Wir haben vier LinkedIn-Scraping-APIs mit 4.000 Anfragen getestet und jedem Anbieter dieselben 1.000 LinkedIn-Post-URLs geschickt. Für jede Anfrage haben wir Erfolgsquote, Abschlusszeit und die Anzahl der zurückgegebenen geparsten Metadatenfelder gemessen.

Vergleich der LinkedIn-Scraper-APIs

LinkedIn-Scraping-Benchmark

Lesen Sie unsere Methodik für Details zum LinkedIn-Benchmark.

• Erfolgsquote: Bright Data, Oxylabs und Decodo haben jeweils 70 % der 1.000 LinkedIn-Post-Anfragen abgeschlossen, daher trennt die Erfolgsquote die ersten drei nicht. Nimble schloss 64 % ab.
• Geschwindigkeit: Bright Data benötigte im Durchschnitt 7 Sekunden pro Anfrage, am schnellsten der vier Anbieter. Nimble benötigte im Durchschnitt 10 Sekunden, Oxylabs 11 und Decodo 12.
• Geparste Daten: Bright Data war der einzige Anbieter, der strukturiertes JSON zurückgab, mit 39 Metadatenfeldern pro LinkedIn-Post. Oxylabs, Decodo und Nimble gaben rohes HTML zurück.

Das folgende Diagramm zeigt die tägliche Erfolgsquote jeder LinkedIn-Scraper-API, gemessen durch Live-Tests, die alle 15 Minuten durchgeführt werden:

Welche Daten Sie von LinkedIn scrapen können

Bright Data war der einzige Anbieter in unserem LinkedIn-Scraping-Benchmark, der strukturiertes JSON zurückgab. Oxylabs, Decodo und Nimble gaben rohes HTML zurück, daher hatten sie keine geparsten Felder zu zählen. Die folgende Tabelle gruppiert jedes Feld, das Bright Data für einen LinkedIn-Post zurückgab, nach Kategorie:

Neben Posts erfassen Bright Datas LinkedIn-Scraper-APIs Profile, Unternehmensseiten und Stellenangebote. Jeder Seitentyp hat seinen eigenen Endpunkt und Feldsatz. Beispielfelder:

• Profile: name, position, about, experience, education, current_company, followers, connections, languages und honors_and_awards.
• Unternehmensseiten: name, about, industries, specialties, company_size, employees_in_linkedin, headquarters, locations, website und alumni_information.
• Stellenangebote: job_title, company_name, job_location, job_summary, job_seniority_level, job_employment_type, job_function, job_num_applicants, base_salary und apply_link.

LinkedIn-Scraper-APIs

Bright Data bietet zehn Scraper-APIs für LinkedIn, die vier Inhaltstypen abdecken:

• Personenprofile: Erfassung per URL sowie eine Personensuche, die Profile anhand von Vor- und Nachnamen findet.
• Unternehmensinformationen: Erfassung per URL.
• Stellenangebote: Erfassung per Job-URL, Suche nach Stichwort oder Suche nach Unternehmens-URL.
• Posts: Erfassung per URL oder Suche nach Unternehmens-URL, Profil-URL oder Artikel-URL.

Bright Data bietet außerdem vier sofort einsatzbereite datasets im Dataset-Marktplatz an:

• LinkedIn-Personenprofile: zur Verfolgung von Talentbewegungen, Kandidatensuche, Lead-Generierung und Research zu alternativen Investments.
• LinkedIn-Unternehmensinformationen: für Wettbewerbsanalyse, CRM-Anreicherung und Ökosystem-Mapping.
• LinkedIn-Stellenangebote: Jobtitel, Unternehmensnamen, Standorte und Bewerbungsdetails für Arbeitsmarktanalysen und Recruiting-Strategie.
• LinkedIn-Posts: Post-Text, Hashtags, Engagement-Kennzahlen, Bilder und Videos für Content-Trendanalysen und Engagement-Forschung.

Wir haben Bright Datas „LinkedIn posts, collect by URL“-API getestet. Die API gab pro LinkedIn-Post durchschnittlich 39 geparste JSON-Felder zurück, während Oxylabs, Decodo und Nimble rohes HTML ohne geparste Felder zurückgaben. Bright Data benötigte im Durchschnitt 7 Sekunden pro Anfrage, am schnellsten im Benchmark, gegenüber 10 bis 12 Sekunden bei den anderen drei Anbietern. Seine Erfolgsquote von 70 % entsprach Oxylabs und Decodo.
Warum: Es gibt insgesamt vier Anbieter im Benchmark. Der Ausdruck „The other four vendors“ widerspricht der Einleitung.

Wir haben Oxylabs über seine Web-Scraper-API im Realtime-Modus aufgerufen, mit der universellen Quelle und aktiviertem HTML-Rendering. Die API gibt die gerenderte HTML-Seite ohne geparste Felder zurück, daher müssen die LinkedIn-Post-Daten mit CSS-Selektoren extrahiert werden.

Auf LinkedIn erreichte Oxylabs eine Erfolgsquote von 70 % und benötigte im Durchschnitt 11 Sekunden pro Anfrage.

Für Decodo verwendeten wir die Scraper-API mit Headless-Rendering und dem Premium-Proxy-Pool. Die Antwort ist die Seite selbst und nicht geparste Felder, daher müssen die Post-Daten aus dem Markup herausgezogen werden. Die LinkedIn-Erfolgsquote von Decodo betrug 70 %, wobei die Anfragen durchschnittlich 12 Sekunden dauerten.

Nimble lief über seine Web-API mit aktiviertem Rendering und HTML als Ausgabeformat. Das Lesen eines Posts bedeutet daher das Parsen der zurückgegebenen Seite. Nimble schloss 64 % der LinkedIn-Anfragen ab und benötigte im Durchschnitt 10 Sekunden pro Anfrage.

Sitzungsbasierte LinkedIn-Automatisierungstools

PhantomBuster, Linked Helper und Dripify laufen auf Ihrem eigenen LinkedIn-Konto statt auf einer dedizierten Scraping-Infrastruktur. Diese Tools eignen sich für die Erfassung kleiner Mengen und unkritische Datenerhebungen, besonders wenn Sie bereits für eines bezahlen und separate Scraping-Kosten vermeiden möchten.

Jedes Tool verbindet sich anders mit Ihrem LinkedIn-Konto:

• PhantomBuster liest das Sitzungs-Cookie, das LinkedIn beim Einloggen setzt, und führt die Automatisierung dann aus seiner eigenen Cloud aus.
• Linked Helper läuft als Desktop-App und steuert die bereits auf Ihrem Rechner geöffnete LinkedIn-Sitzung.
• Dripify übernimmt Ihre LinkedIn-Anmeldedaten und läuft aus seiner Cloud.

Alle drei Tools haben zwei Kompromisse:

• Langsam: Sitzungsbasierte Tools ahmen menschliches Verhalten nach, daher laufen sie langsamer als Tools auf dedizierter Scraping-Infrastruktur und eignen sich nicht für die Extraktion in großem Maßstab.
• Kontorisiko: Wenn LinkedIn die Aktivität markiert, kann das verbundene Konto vorübergehenden Einschränkungen oder einer dauerhaften Sperrung unterliegen.

PhantomBuster ist eine Cloud-Automatisierungsplattform, deren LinkedIn Profile Scraper und LinkedIn Company Scraper öffentliche Daten aus LinkedIn-Profilen und Unternehmensseiten erfassen. PhantomBuster bezeichnet jede Automatisierung als Phantom.

Funktionen:

• Geplante Durchläufe: Phantoms können so eingerichtet werden, dass sie wiederkehrend starten – von einmal täglich bis mehrmals während der Arbeitszeit.
• Browser-Erweiterung: verfügbar für Chrome und Firefox. Die Erweiterung verbindet Ihre LinkedIn-Sitzung mit einem Klick; sie ist nicht der Ort, an dem die Automatisierungen ausgeführt werden.
• Cloud-basiert: Phantoms werden auf den Servern von PhantomBuster ausgeführt, sodass die Datenerfassung Ihren eigenen Rechner nicht blockiert.

Der Profile Scraper von PhantomBuster ruft Daten über API-Aufrufe ab, statt die Profilseite zu öffnen. Dadurch registriert LinkedIn keinen Profilaufruf, und der Scraper gibt nur die letzten zwei Positionen im beruflichen Werdegang eines Profils zurück. Der Profile Scraper erfasst keine Empfehlungen.

Linked Helper ist eine Desktop-Plattform für LinkedIn-Automatisierung mit integriertem Scraping. Linked Helper-Kampagnen laufen auf Ihrem eigenen Computer. Ein kostenpflichtiger Cloud-Speicher-Tarif speichert die Daten auf den Servern von Linked Helper, während die Automatisierung weiterhin auf Ihrem Computer läuft.

Funktionen:

• Automatisiertes Verbinden von Profilen: besucht Profile und sendet personalisierte Einladungen – mit Spintax, benutzerdefinierten Variablen und Wenn-Dann-Sonst-Bedingungen.
• Datenscraping: extrahiert aus LinkedIn, Sales Navigator und Recruiter, mit CSV-Export. Beim Erfassen eines Profils werden Basisfelder zurückgegeben; beim Besuch werden Berufserfahrung, Kenntnisse und der Rest zurückgegeben.
• Integriertes CRM: ein Plug-in, das Sie aktivieren und das jedes Profil und Unternehmen speichert, das Linked Helper verarbeitet hat – mit Tags und Notizen. Direkte Integrationen decken HubSpot, Salesforce, Pipedrive und Zoho ab, und Webhooks erreichen den Rest über Zapier, Make oder n8n.

Linked Helper benötigt keinen Proxy, wenn Sie Ihr eigenes LinkedIn-Konto von Ihrem eigenen Computer aus betreiben. Linked Helper empfiehlt einen dedizierten Proxy pro Konto, sobald Sie auf einen VPS umziehen, länderübergreifend arbeiten oder Kundenkonten verwalten.

Dripify

Dripify ist ein cloudbasiertes LinkedIn-Outreach-Automatisierungstool für Vertriebsteams, Recruiter und Gründer. Der Scraper von Dripify sammelt Lead-Daten und exportiert sie als CSV. Über LinkedIn hinaus bietet Dripify auch Multichannel-Sequenzen, E-Mail-Automatisierung und Datenanreicherung.

Funktionen:

• Lokale IP-Adresse: weist Ihrem Konto eine dedizierte IP aus Ihrer eigenen Region zu, sodass LinkedIn Aktivitäten von einem Standort sieht, der mit Ihrem tatsächlichen Standort übereinstimmt.
• Simulation menschlichen Verhaltens: Seitenaufrufe und Schaltflächenklicks mit zufälligen Verzögerungen dazwischen sowie tägliche Aktionslimits, die Sie anpassen können.

Der CSV-Export von Dripify ist ab dem Pro-Tarif verfügbar. Der Basic-Tarif enthält ihn nicht.

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

E-Mail-Finder- und Erweiterungstools

Snov.io, FindThatLead und Evaboot laufen im Browser und erfassen E-Mail-Adressen und Lead-Daten anstelle vollständiger LinkedIn-Datensätze. Diese Tools eignen sich für kleine Lead-Listen; ein Browser-Update oder eine Änderung des LinkedIn-Layouts kann jedoch dazu führen, dass sie nicht mehr funktionieren.

Snov.io

Snov.io ist eine Plattform für Lead-Generierung und Outreach, deren Chrome-Erweiterung automatisch E-Mail-Adressen aus LinkedIn zieht. Sie funktioniert auf Profilseiten, in den Suchergebnissen von LinkedIn und Sales Navigator sowie auf Eventseiten – einzeln oder in großen Mengen.

Snov.io erfasst von LinkedIn nur E-Mail-Adressen und passt daher zu Teams, die bereits LinkedIn-Automatisierung betreiben und E-Mails zu ihren Leads hinzufügen müssen.

Funktionen:

• E-Mail-Finder: findet Adressen anhand von Name, Unternehmen und Domain. Die Chrome-Erweiterung zieht sie aus LinkedIn und aus den Suchergebnissen von Google.
• E-Mail-Verifizierer: eine siebenstufige Prüfung, die Syntax, unsinnige Zeichenfolgen, Domain, MX-Eintrag, SMTP, Postfach-Existenz und Catch-all abdeckt. Snov.io gibt eine Genauigkeit von 98 %+ an. Dies ist die eigene Angabe des Anbieters und wurde nicht unabhängig geprüft.

FindThatLead ist eine cloudbasierte B2B-Plattform für Lead-Generierung und E-Mail-Verifizierung. Die Chrome-Erweiterung von FindThatLead extrahiert E-Mail-Adressen aus LinkedIn-Profilen und anderen Websites, und Suchvorgänge greifen auf Ihr FindThatLead-Guthaben zurück.

Funktionen:

• E-Mail-Finder und -Verifizierer: gibt die Adresse zusammen mit Name, Rolle, Telefonnummer und Social-Media-Profilen sowie Unternehmensdaten wie Standort und Technologien zurück. Ein Credit wird nur bei einem erfolgreichen Treffer verbraucht.
• E-Mail-Versand und Drip-Kampagnen: Der Versand verbraucht keine E-Mail-Credits, aber Ihr Tarif begrenzt das tägliche Versandvolumen und die Anzahl der Sequenzen.

Evaboot

Evaboot ist eine Chrome-Erweiterung, die Lead-Daten aus LinkedIn Sales Navigator exportiert und E-Mails für diese Leads findet. Evaboot läuft mit Ihrer eigenen Sales-Navigator-Sitzung und erfordert daher einen aktiven kostenpflichtigen Sales-Navigator-Sitzplatz.

Funktionen:

• Native Sales-Navigator-Integration: exportiert 39 Spalten pro Lead, darunter Namen, Jobtitel, Unternehmensnamen, Branchen, Standorte, Überschrift, Zusammenfassung, Anzahl der Kontakte und Unternehmensgröße.
• Datenbereinigung: normalisiert Namen, Jobtitel und Unternehmensnamen und entfernt Emojis und Anreden.
• Lead-Filterung: prüft, ob jeder Lead tatsächlich den Filtern entspricht, mit denen Sie in Sales Navigator gesucht haben, und markiert diejenigen, die nicht passen.
• E-Mail-Finder und -Verifizierer: findet professionelle E-Mails und prüft die Zustellbarkeit.

Methodik des LinkedIn-Scraper-Benchmarks

Wir haben vier Anbieter mit 1.000 LinkedIn-Post-URLs getestet.

Jede URL wurde einmal pro Anbieter angefragt, eine URL pro Anfrage. Die Anfragen wurden nicht gebündelt, wodurch die Antwortzeit einer einzelnen URL zugeordnet werden kann, und sie liefen sequenziell von einem einzigen Cloud-Server.

Die Antworten wurden in einem separaten Durchgang gespeichert und bewertet, statt während des Laufs beurteilt zu werden. Dadurch erfordert eine Parsing-Korrektur keine neuen Anfragen, und jede unten genannte Zahl kann aus den gespeicherten Antworten erneut abgeleitet werden.

Eine Antwort gilt als erfolgreich, wenn sie die Daten des Posts enthält. HTTP 404 zählt als Erfolg, da die Seite nicht mehr existiert und der Anbieter dies korrekt gemeldet hat. Jeder Status außerhalb von 200 bis 399 ist ein Fehler. Mehrere APIs antworten mit 200, während die abgerufene Seite 403 zurückgab; daher lesen wir diesen inneren Status separat und wenden dieselbe Regel darauf an.

Für Anbieter, die JSON zurückgeben, müssen mindestens zwei der dokumentierten Felder des Anbieters mit einem Wert des erwarteten Typs ankommen. Zwei statt einem, weil ein Anbieter, der die Eingabe-URL einfach zurückspiegelt, sonst mit einem einzigen Feld bestehen würde. Für Anbieter, die HTML zurückgeben, muss mindestens einer der für LinkedIn-Posts geschriebenen CSS-Selektoren übereinstimmen. Die Selektoren wurden vor dem Lauf anhand der erfassten Antworten geschrieben und verifiziert.

Gelöschte Posts werden von den Anbieterbewertungen ausgeschlossen. Anbieter formulieren einen toten Link unterschiedlich: Die meisten geben den eigenen Hinweis von LinkedIn zurück, andere melden einen internen Crawl-Fehler. Sobald zwei oder mehr Anbieter unabhängig voneinander melden, dass eine URL nicht verfügbar ist, werden die übrigen Anbieter nicht dafür bestraft, dass sie keinen Inhalt dazu zurückgeben.

Metadaten werden als strukturierte JSON-Felder gezählt, daher spiegelt die Anzahl wider, was ein Anbieter bereits geparst zurückgibt. Anbieter, die rohes HTML zurückgeben, überlassen das Parsing Ihnen und werden bei dieser Kennzahl nicht bewertet.

Die Abschlusszeit ist der Durchschnitt nur über gültige Antworten. Ein Anbieter, der schnell fehlschlägt, sollte nicht als schneller Anbieter gelten.

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 Şipi, Nazlı},
  title  = {{Die besten LinkedIn Scraper}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 2. September 2026}
}

Änderungsprotokoll

18 Aktualisierungen

Alle18Allgemein14Methodik4

202620252024

1. 2. Sep

   Abschnitt "What data you can scrape from LinkedIn" mit Feldern nach Seitentyp hinzugefügt.

2. 2. Sep

   Die Methodik des LinkedIn-Scraper-Benchmarks wurde durch einen Vier-Anbieter-Test mit 1.000 Post-URLs ersetzt.

3. 10. Jun

   Entfernt wurde der Proxycurl-Eintrag aus dem Abschnitt zu proxybasierten LinkedIn-Scrapern.

4. 9. Feb

   Ein Abschnitt, der Apify und Bright Data vergleicht, wurde dem Vorwort hinzugefügt.

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

Sedat ist eine Führungskraft im Bereich Technologie und Informationssicherheit mit 20 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung, Netzwerkinfrastruktur und Cybersicherheit. Sedat:
- Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsguru mit umfassender Expertise in Programmiersprachen und Serverarchitekturen.
- Ist Beiratsmitglied bei einer VC, die in frühphasige Technologieunternehmen investiert, und bei Ödeal, einer regionalen digitalen Zahlungsplattform, die 125.000 Händler bedient.
- Hat die technologische Infrastruktur und Cybersicherheit von sieben nationalen Wahlen geleitet und wurde von globalen Technologieführern wie Twitter in die Hall of Fame für Cybersicherheit aufgenommen.

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Recherchiert von

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über frühere Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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