Die besten LinkedIn-Scraper: Bright Data, Apify & PhantomBuster

Wir haben die besten LinkedIn-Scraper-Tools anhand von 9.000 Anfragen an Beiträge, Profile und Stellenanzeigen verglichen . Dieser Leitfaden behandelt zwei Hauptbereiche:

1. Vergleich der besten LinkedIn-Datenscraper basierend auf Erfolgsquote, Geschwindigkeit und Preis
2. Python-Tutorial zum Extrahieren von LinkedIn-Beiträgen, Profilen, Unternehmen und Stellenanzeigen.

Apify vs. Bright Data: Vergleich der LinkedIn-Scraper-APIs 2026

• Apify zeichnet sich durch sofort einsatzbereite Scraper aus, die die Logik für Sie übernehmen.
• Bright Data eignet sich für Entwickler, die einen robusten Scraping-Browser oder Residential Proxies benötigen, um ihre eigene, maßgeschneiderte LinkedIn-Scraping-Infrastruktur in großem Umfang aufzubauen.

LinkedIn-Scraping-Benchmark-Ergebnisse

Diese Grafik vergleicht die täglichen Erfolgsraten von LinkedIn-Scraper-APIs basierend auf Live-Tests, die alle 15 Minuten durchgeführt wurden:

Verifizierte E-Mails extrahieren: LinkedIn-E-Mail-Scraper-Tools und -Methoden

1. Proxy-basierte LinkedIn-Scraper

Proxybasierte LinkedIn-Scraper nutzen ihre eigene Proxy-Infrastruktur, einschließlich IP-Adressen und Servern, um LinkedIn-Daten in großem Umfang zu extrahieren. Diese APIs senden Anfragen über ein verwaltetes Proxy-Netzwerk .

Dies ist der richtige Ansatz für das zuverlässige Scraping großer Mengen von LinkedIn-Profilen, denn:

• Schnell: Da der Scraper beim Daten-Scraping auf mehrere Profile zurückgreift, kann er schneller scrapen.
• Zuverlässig : Wenn die Zielwebsite ein Profil oder eine IP-Adresse sperrt, wechselt der Anbieter zu einer anderen, um den Betrieb fortzusetzen.
• Sicher : Die Person, die das Scraping in Auftrag gibt, muss nicht ihren eigenen Account verwenden, daher besteht kein Risiko, dass Ihr Profil gesperrt wird.

Bright Data bietet eine spezielle LinkedIn Web Scraper API zur Extraktion strukturierter Daten von öffentlichen LinkedIn-Seiten. Die API-Suite umfasst die Profiles API, die Post API und die Company API, die jeweils für Genauigkeit und Compliance optimiert sind. Die Plattform bietet außerdem LinkedIn-Datensätze, die auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnitten sind.

Merkmale:

• Discovery: Sie können Daten von LinkedIn mithilfe eines bestimmten Schlüsselworts abrufen, z. B. Vor- und Nachname, Datumsfilter oder Standort der Arbeitsstelle.
• Echtzeit-Scraping: Ermöglicht Nutzern, die aktuellsten Informationen auf LinkedIn abzurufen.
• Integrierte Proxy-Unterstützung: Die LinkedIn-APIs beinhalten eine integrierte Proxy-Unterstützung.

Apify bietet eine Reihe vorgefertigter Akteure, 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.

Merkmale:

• Anpassbare Akteure (Vorgefertigte Web-Scraper): Ein Marktplatz für LinkedIn-Scraper, die von Community-Entwicklern erstellt wurden und jeweils an spezifische Scraping-Anforderungen anpassbar sind.
• Automatisierung : Mehrere Akteure können verknüpft oder externe Tools über APIs integriert werden. Jeder Akteur unterstützt Verbindungen zum MCP-Server, sodass Benutzer verschiedene Scraping-Akteure verwalten und mit ihnen kommunizieren können.

Proxycurl

Proxycurl ist eine entwicklerorientierte LinkedIn-Scraping-API, die strukturierte Daten zu Profilen, Unternehmen, Stellenanzeigen und Mitarbeitern bereitstellt. Im Gegensatz zu Browser-Automatisierungstools verwendet Proxycurl eine REST-API, um aktuelle, normalisierte JSON-Daten für die Analyse zu liefern.

Merkmale:

• Eigene LinkedIn-Profil-, Firmen-, 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 mit dedizierter Unterstützung für die Datenextraktion von LinkedIn. Anstatt einen vorgefertigten LinkedIn-Datensatz bereitzustellen, übernimmt sie den gesamten Scraping-Prozess, einschließlich IP-Rotation, CAPTCHA-Lösung und Header-Management.

Merkmale

• Unterstützung gleichzeitiger Anfragen : Skalierung von Tausenden von Anfragen pro Minute.
• LinkedIn-spezifische Vorlagen für Profile, Unternehmen und Stellenanzeigen.

Dripify

Dripify ist ein LinkedIn-Automatisierungstool, das Vertriebsmitarbeitern hilft, Aufgaben auf der Plattform zu automatisieren. Es bietet einen LinkedIn-Scraper, mit dem Benutzer auf LinkedIn-Leaddaten zugreifen und diese in eine CSV-Datei exportieren können.

Merkmale:

• Lokale IP-Adresse: Stellt eine eindeutige IP-Adresse aus der Region des Benutzers bereit, sodass Benutzer auf Websites zugreifen können, als ob sie sich in verschiedenen geografischen Gebieten befänden.
• Simulation menschlichen Verhaltens: Ahmt die Aktionen eines echten Nutzers bei der Interaktion mit LinkedIn nach. Es fügt zufällige Zeitverzögerungen zwischen Anfragen ein und simuliert Nutzerklicks auf Links oder Schaltflächen, damit Sie authentischer wirken.

Linked Helper ist eine Desktop-basierte LinkedIn-Automatisierungsplattform mit integrierter Scraping-Funktion. Das Tool benötigt standardmäßig keine Proxys, ermöglicht Nutzern aber die manuelle Einrichtung von Proxys für jedes LinkedIn-Konto.

Merkmale:

• Automatisierte Profilverbindung : Besucht LinkedIn-Profile und versendet personalisierte Nachrichten.
• Data Scraping: Bietet einen Datenextraktor zum Sammeln von Daten aus LinkedIn-Profilen und dem Sales Navigator. Die gesammelten Daten können im CSV-Format abgerufen werden.
• Integriertes CRM: Alle Kontakte werden in einem in Linked Helper integrierten CRM gespeichert. Wenn Sie ein externes CRM verwenden, können Sie Daten an dieses CRM senden.

2. Cookie-basierte LinkedIn-Scraper

Cookie-basierte Tools nutzen Ihren Browser-Cookie, um Daten zu extrahieren. ¹ Sie werden für die Erfassung von Daten in geringem Umfang und bei unkritischen Daten verwendet, insbesondere wenn die Benutzer bereits Kunden dieser Automatisierungstools sind und ihnen keine zusätzlichen Kosten entstehen.

Diese Automatisierungstools müssen auf Ihre Eingaben „aktivieren“, um Aufgaben in sozialen Netzwerken auszuführen:

• Wenn Sie bei LinkedIn angemeldet sind, setzt die Website einen Session-Cookie in Ihrem Browser (der nur für Ihre Sitzung gilt).
• Sie müssen diesen Cookie an den LinkedIn-Scraper weitergeben.
• Der Scraper nutzt dann Ihren Session-Cookie des sozialen Netzwerks, um Kontaktanfragen zu stellen und Daten zu sammeln. Sie können personalisierte Aufgaben auf LinkedIn automatisieren, wie das Senden von Kontaktanfragen und das Liken von Beiträgen.

Dieser Ansatz ist:

• Langsam: Da es menschliches Verhalten nachahmt, ist das Web-Scraping langsamer als mit Tools, die ihre eigene Infrastruktur nutzen. Sie eignen sich nicht für die Extraktion großer Datenmengen.
• Risiko: Wenn LinkedIn verdächtige Aktivitäten feststellt, könnten vorübergehende Einschränkungen oder eine dauerhafte Sperrung Ihres LinkedIn-Kontos drohen.

PhantomBuster bietet einen LinkedIn-Profil-Scraper und einen Unternehmens-Scraper zum Extrahieren öffentlicher Daten von der Plattform.

Merkmale:

• 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-Datenextraktor ist als Erweiterung verfügbar.
• Cloudbasiert: Läuft auf Remote-Servern und ermöglicht es Benutzern, Daten von LinkedIn zu extrahieren, ohne lokale Ressourcen zu verwenden.

3. Browser-Erweiterungen für LinkedIn-Scraper

Browsererweiterungen funktionieren direkt im Browser. Sie können während des Besuchs von LinkedIn aktiviert werden. Diese Tools eignen sich ideal für kleinere Datenextraktionsaufgaben. Das Risiko der Verwendung von Browsererweiterungen hängt vom jeweiligen Browser ab. Bei Browser-Updates oder -Änderungen können die Erweiterungen nicht mehr funktionieren.

Snov.io

Snov.io ist eine Chrome-Erweiterung für die Vertriebskommunikation, die Lösungen für den gesamten Akquise-Prozess bietet. Der LinkedIn Email Finder von Snov.io extrahiert automatisch E-Mail-Adressen aus LinkedIn-Profilen oder Suchergebnissen.

Wichtig ist, dass Snov.io kein spezialisiertes LinkedIn-Scraping-Tool ist; es kann lediglich E-Mail-Adressen extrahieren. Sie können E-Mail-Adressen in großen Mengen über die LinkedIn-Personensuche und die Suchergebnisse des LinkedIn Sales Navigator sammeln.

LinkedIn-Automatisierungsanbieter wie PhantomBuster, Linked Helper und Dripify stellen vorgefertigte Skripte bereit. Benötigt Ihr Unternehmen LinkedIn-Automatisierung, verfügt aber nicht über eine E-Mail-Lösung, könnte Snov.io ausreichend sein. Der kostenlose Tarif (50 Credits) ist großzügig bemessen.

Merkmale:

• E-Mail-Finder: Findet E-Mail-Adressen anhand von Name, Firma und Domain. Snov.io bietet außerdem Chrome-Erweiterungen zur Leadgenerierung („Click-and-Collect“). Sie können E-Mail-Adressen von LinkedIn und Suchmaschinen extrahieren.
• E-Mail-Verifizierung: Bietet ein 7-stufiges E-Mail-Verifizierungstool mit einer Genauigkeit von 98 %. Bitte beachten Sie, dass die Verifizierung Credits verbraucht (ein Credit pro Verifizierung).

FindThatLead ist eine cloudbasierte B2B-Plattform zur Leadgenerierung und E-Mail-Verifizierung. Die Plattform bietet eine Chrome-Erweiterung, mit der Nutzer E-Mail-Adressen aus LinkedIn-Profilen und von Websites extrahieren können. Die Nutzung ist kostenpflichtig und erfordert Guthaben aus Ihrem FindThatLead-Konto.

Merkmale:

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

Preisgestaltung:

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

Evaboot

Evaboot ist ein Chrome-basiertes Automatisierungstool, das Lead-Daten direkt aus LinkedIn Sales Navigator exportiert. Anstatt Daten über Proxys zu extrahieren, nutzt es Ihre eigene Sales-Navigator-Sitzung, um sichtbare Lead-Daten zu erfassen und aufzubereiten. Es eignet sich jedoch nicht für das Scraping großer Datenmengen oder die automatisierte Terminplanung.

Merkmale

• Native Sales Navigator-Integration: Ruft Namen, Berufsbezeichnungen, Firmennamen, Branchen und Standorte aus den Suchergebnissen von Sales Navigator ab.
• Datenbereinigung: Entfernt automatisch Duplikate, defekte Links und unvollständige Profile.

Preisgestaltung:

• Ab 49 $/Monat mit 7-tägiger kostenloser Testphase.
• Bietet für kleine Teams Pay-per-Export-Optionen an.

Python-Entwicklerleitfaden: LinkedIn-Scraper mit Selenium und APIs

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

Jedes Beispiel folgt dem gleichen Muster: Sie senden die Ziel-LinkedIn-URL an die LinkedIn Scraper API von Bright Data und erhalten im Gegenzug strukturierte Daten (JSON oder CSV).

Voraussetzungen

Für den Einstieg sind nur wenige Einrichtungsschritte erforderlich:

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

Wie man LinkedIn-Beiträge ausliest

Schritt 1: Starten Sie den Scraping-Vorgang.

Senden Sie die URL eines LinkedIn-Beitrags an den API-Endpunkt Bright Data, um den Scraping-Prozess zu starten. Das gleiche Vorgehen gilt später in diesem Leitfaden auch für das Scraping von Profilen, Stellenanzeigen und Unternehmensdaten.

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

Jede LinkedIn-Beitrags-URL wird als JSON-Objekt an die API übergeben, die im Hintergrund Proxy-Rotation, CAPTCHA-Lösung und Anfragevalidierung übernimmt. Die API gibt eine eindeutige Snapshot-ID zurück, mit der Sie später die extrahierten LinkedIn-Daten abrufen können.

Schritt 2: Abrufen der gesammelten Daten

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

Dieses Skript ruft die extrahierten LinkedIn-Daten mithilfe der vom Trigger-Job zurückgegebenen Snapshot-ID ab. Es fragt die API Bright Data ab, um den Jobstatus zu überprüfen, bis der Extraktionsprozess abgeschlossen ist.

Die API-Antwort kann entweder ein einzelnes JSON-Objekt (mit Status) oder mehrere JSON-Objekte im NDJSON-Format sein. Bei NDJSON-Antworten analysieren Sie jede Zeile und extrahieren die Beiträge. Bei einzelnen JSON-Antworten prüfen Sie das Statusfeld: Steht dort „building“, warten Sie einige Sekunden und wiederholen Sie den Vorgang, bis der Status „done“ lautet. Anschließend können Sie die strukturierten LinkedIn-Beitragsdaten extrahieren und anzeigen.

Wie man LinkedIn-Stellenanzeigen mit Python ausliest

Lernen Sie, wie Sie mit Python und der LinkedIn Scraper API Stellenanzeigen von LinkedIn extrahieren. Sie können strukturierte Stelleninformationen wie Titel, Unternehmen, Standorte, Veröffentlichungsdatum und Stellenbeschreibung direkt aus den LinkedIn-Stellen-URLs extrahieren.

Dieser Ansatz eignet sich ideal für die Erstellung von Jobbörsen, Tools zur Rekrutierungsanalyse oder Gehaltsrecherchen.

Schritt 1: Starten Sie den Scraping-Vorgang.

Das untenstehende Skript sendet eine POST-Anfrage an die API von Bright Data, um das Scrapen von LinkedIn-Stellenanzeigen zu starten. Jede Stellenanzeige-URL wird an das LinkedIn_jobs-Dataset übergeben, das die Proxy-Rotation und den Bot-Schutz von LinkedIn automatisch übernimmt.

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

Die Suchkriterien definieren, welche Rollen erfasst werden sollen. Zum Beispiel Softwareentwickler in hybriden Positionen oder Datenanalysten in Remote-Positionen in ganz New York.

Die API gibt eine Snapshot-ID zurück, mit der die Ergebnisse nach Abschluss des Web-Scrapings abgerufen werden können. Da alle Scraping-Aufgaben auf der Cloud-Infrastruktur von Bright Data ausgeführt werden, läuft der Prozess auch dann weiter, 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 mithilfe der vom Trigger-Job zurückgegebenen Snapshot-ID ab. Die Antwort liegt typischerweise im NDJSON-Format vor, wobei jede Zeile eine separate Stellenanzeige repräsentiert.

Wir analysieren jeden Eintrag und extrahieren wichtige Informationen wie Berufsbezeichnung, Firmenname, Standort, Beschäftigungsart und Veröffentlichungsdatum. Bei einzelnen JSON-Antworten prüft das Skript das Statusfeld und wartet, bis es den Wert „done“ hat, um sicherzustellen, dass alle LinkedIn-Stellendaten vollständig verarbeitet werden. Das Skript verwendet außerdem die Methode `.get()` mit Standardwerten, um fehlende Felder korrekt zu behandeln.

Wie man LinkedIn-Profilseiten ausliest

Es gibt verschiedene legitime Anwendungsfälle für das Scraping von LinkedIn-Profilen. Beispiele hierfür sind die Analyse von Mitarbeitern eines bestimmten Unternehmens, die Anreicherung einer Rekrutierungsdatenbank oder die Verarbeitung einer Liste von LinkedIn-Profil-URLs, die bei einer Netzwerkveranstaltung gesammelt wurden.

Schritt 1: Starten Sie den Scraping-Vorgang.

Dieses Skript sendet eine POST-Anfrage an die API von Bright Data, um die angegebenen LinkedIn-Profile zu extrahieren. Wir authentifizieren uns mit unserem API-Token und geben die Datensatz-ID an (verfügbar in Ihrem Bright Data-Dashboard unter dem LinkedIn-Personen-Datensatz).

Die Profil-URLs werden als Dictionary-Objekte formatiert und an die API gesendet. Diese verarbeitet sie und gibt eine Snapshot-ID zurück, mit der die Daten später abgerufen werden können. Der try-except-Block verarbeitet die Antwort und zeigt die Snapshot-ID oder eventuelle Fehler an.

Schritt 2: Abrufen der extrahierten LinkedIn-Profildaten

Verwenden Sie die in Schritt 1 zurückgegebene Snapshot-ID, um die LinkedIn Scraper API so lange abzufragen, bis der Vorgang abgeschlossen ist, und analysieren Sie anschließend die Antwort.

Die API kann entweder NDJSON (ein JSON-Objekt pro Zeile) oder ein einzelnes JSON-Objekt mit einem Statusfeld zurückgeben. Ihr Skript verarbeitet beides: Es prüft den Status („building“, „running“, „ready“, „done“), wartet bei Bedarf und gibt strukturierte LinkedIn-Profildaten aus, sobald diese verfügbar sind.

Wie man LinkedIn-Unternehmensdaten extrahiert

Sie können einen LinkedIn-Unternehmens-Scraper verwenden, um öffentlich zugängliche Unternehmensdaten wie Namen, Branchen, Größen, Standorte und Mitarbeiterzahlen zu extrahieren. Falls Sie noch keine Unternehmens-URLs besitzen, können Sie diese mithilfe einer API-Abfrage wie z. B. site:linkedin.com/company/ generieren.

Schritt 1: Starten Sie den Scraping-Vorgang.

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

Sobald die Anfrage akzeptiert wurde, gibt die API eine Snapshot-ID zurück, die wir später zum Abrufen der extrahierten Unternehmensdaten verwenden. Eine einfache Fehlerbehandlung stellt sicher, dass das Skript entweder die Snapshot-ID anzeigt oder etwaige Probleme bei der Anfrage zur Fehlerbehebung protokolliert.

Schritt 2: Abrufen der gesammelten Daten

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

Dieses Skript ruft die extrahierten Unternehmensdaten mithilfe der Snapshot-ID aus dem vorherigen Schritt ab. Es fragt die API kontinuierlich ab und unterstützt verschiedene Antwortformate.

Zunächst prüft es den HTTP-Statuscode auf Fehler. Anschließend versucht es, die Antwort zu analysieren, die in zwei Formaten vorliegen kann: JSONL (durch Zeilenumbrüche getrennte JSON-Objekte) oder ein Standard-JSON-Objekt mit Statusinformationen.

Ist das Auslesen von LinkedIn-Daten im Jahr 2026 legal?

Der IAB AI Accountability for Publishers Act hat die Vorschriften verschärft. Plattformen wie LinkedIn können nun rechtliche Schritte gegen jeden einleiten, der die Regeln zum Verbot des Crawlings in robots.txt-Dateien ignoriert, wenn er Daten für das KI-Training oder die großflächige Nutzung sammelt.

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

Die Nutzungsbedingungen von LinkedIn verbieten den automatisierten Zugriff auf die Plattform ohne Genehmigung. ²
Das Sammeln öffentlich zugänglicher Informationen von LinkedIn-Seiten (ohne Anmeldung) kann jedoch in bestimmten Rechtsordnungen zulässig sein.

Benchmark-Methodik für LinkedIn-Scraper

Der Benchmark sendet regelmäßig Anfragen an vordefinierte LinkedIn-Profile und Unternehmensseiten, um die Konsistenz und Latenz des Datenabrufs zu messen. Insgesamt werden 100 Profil-URLs und 100 Unternehmens-URLs in festen Intervallen abgefragt, und die Ergebnisse werden täglich zusammengeführt.

Die Anfragen werden alle 15 Minuten mit einem Timeout von 60 Sekunden ausgeführt, um eine regelmäßige Stichprobenentnahme zu gewährleisten und gleichzeitig die Ratenbegrenzung 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. Zunächst durch Scannen nach diesen Kennungen,
2. Anschließend wird erneut geprüft, ob es sich um teilweise formatierte Inhalte handelt, falls keine direkte Übereinstimmung gefunden wird. Dieses zweistufige Verfahren reduziert falsch-negative Ergebnisse, die durch geringfügige Layout- oder Formatierungsänderungen verursacht werden.

In unserem Benchmark verwendeten wir die folgenden dedizierten APIs, die speziell für die Datenextraktion von LinkedIn entwickelt wurden. Weitere Informationen finden Sie in unserer Benchmark-Methodik für das Scraping von APIs .

* : wird nur als Referenz aufgeführt, wurde aber in unserem LinkedIn-Scraping-Benchmark nicht verwendet.

FAQs

Referenzlinks

1.

How Account Connections Work in PhantomBuster – PhantomBuster

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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