Die besten LinkedIn-Scraper

Wir haben mit vier LinkedIn-Scraping-APIs einen Benchmark mit 4.000 Anfragen durchgeführt, wobei wir jedem Anbieter dieselben 1.000 LinkedIn-Post-URLs gesendet haben. Für jede Anfrage haben wir Erfolgsrate, Fertigstellungszeit und die Anzahl der zurückgegebenen geparsten Metadatenfelder gemessen.

LinkedIn-Scraper API Vergleich

LinkedIn-Scraping-Benchmark

Lesen Sie unsere Methodik für Details zum LinkedIn-Benchmark.

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

Welche Daten Sie von LinkedIn scrapen können

Bright Data war der einzige Anbieter im LinkedIn-Scraping-Benchmark, der strukturiertes JSON zurückgab. Die anderen drei lieferten rohes HTML, daher gab es auf ihrer Seite keine Felder zu zählen. Wir sammelten jedes Feld, das Bright Data für einen LinkedIn-Beitrag zurückgab, und gruppierten sie nach Kategorie:

Beiträge sind eine von mehreren LinkedIn-Seitentypen, die Sie sammeln können. Profile, Unternehmensseiten und Stellenanzeigen haben jeweils ihren eigenen Endpunkt und ihren eigenen Feldsatz:

• 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.
• Stellenanzeigen: 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

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

• Personenprofile: Sammlung per URL sowie eine Personensuche, die Profile nach Vor- und Nachnamen findet.
• Unternehmensinformationen: Sammlung per URL.
• Stellenanzeigen: Sammlung per Job-URL, Entdeckung per Stichwort oder Entdeckung per Unternehmens-URL.
• Beiträge: Sammlung per URL oder Entdeckung per Unternehmens-URL, Profil-URL oder Artikel-URL.

Bright Data bietet außerdem vier gebrauchsfertige Datasets in seinem Dataset Marktplatz an:

• LinkedIn-Personenprofile: zur Verfolgung von Talentbewegungen, Kandidatensuche, Lead-Generierung und Research für alternative Investments.
• LinkedIn-Unternehmensinformationen: für Wettbewerbsanalyse, CRM-Anreicherung und Ökosystem-Mapping.
• LinkedIn-Stellenanzeigen: Jobtitel, Firmennamen, Standorte und Bewerbungsdetails für Arbeitsmarktanalyse und Rekrutierungsstrategie.
• LinkedIn-Beiträge: Beitragstext, Hashtags, Engagement-Kennzahlen, Bilder und Videos für Content-Trendanalyse und Engagement-Forschung.

Wir haben die „LinkedIn posts, collect by URL“-API einem Benchmark unterzogen. Metadaten werden als strukturierte JSON-Felder gezählt, sodass nur Anbieter, die geparste Daten zurückgeben, dabei punkten. Bright Data gab im Durchschnitt 39 Felder pro Beitrag zurück. Die anderen vier Anbieter liefern rohes HTML und keine geparsten Felder. Bright Data war auch am schnellsten und benötigte im Durchschnitt 7 Sekunden, gegenüber 10 bis 12 Sekunden bei den anderen. Die Erfolgsquote von 70 % erreichte sowohl Oxylabs als auch Decodo.

Oxylabs wurde über seine Web-Scraper-API im Echtzeitmodus aufgerufen, mit aktivierter universeller Quelle und HTML-Rendering. Sie liefert die gerenderte Seite zurück, sodass die LinkedIn-Beitragsdaten mithilfe von CSS-Selektoren aus dem HTML extrahiert werden.

Auf LinkedIn erreichte Oxylabs eine Erfolgsquote von 70 % und benötigte durchschnittlich 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 Beitragsdaten aus dem Markup extrahiert werden. Decodos LinkedIn-Erfolgsquote betrug 70 %, wobei Anfragen durchschnittlich 12 Sekunden dauerten.

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

Sitzungsbasierte LinkedIn-Automatisierungstools

Diese Tools steuern Ihr eigenes LinkedIn-Konto, anstatt auf eigener Scraping-Infrastruktur zu laufen. Sie eignen sich für die Sammlung kleiner Mengen und unkritischer Daten, insbesondere wenn Sie bereits für das Tool bezahlen und keine separaten Scraping-Kosten hinzufügen möchten.

Wie sie sich mit Ihrem Konto verbinden, unterscheidet sich:

• PhantomBuster liest das Sitzungs-Cookie, das LinkedIn beim Anmelden 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 nimmt Ihre LinkedIn-Anmeldedaten entgegen und läuft aus seiner Cloud.

Die Kompromisse sind in allen drei Fällen dieselben:

• Langsam: Da sie menschliches Verhalten emulieren, sind sie langsamer als Tools, die auf dedizierter Scraping-Infrastruktur laufen, und ungeeignet für Extraktion in großem Maßstab.
• Riskant: Wenn LinkedIn die Aktivität markiert, drohen vorübergehende Einschränkungen oder eine dauerhafte Sperrung des verbundenen Kontos.

PhantomBuster bietet einen LinkedIn-Profil-Scraper und einen Unternehmens-Scraper für öffentliche Daten auf der Plattform.

Funktionen:

• Geplante Läufe: Phantoms können so eingestellt werden, dass sie wiederkehrend gestartet werden, von einmal täglich bis mehrmals innerhalb der Arbeitszeiten.
• 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 Datensammlung Ihren eigenen Rechner nicht blockiert.

Zwei Einschränkungen sollten Sie kennen, bevor Sie sich dafür entscheiden: Der Profil-Scraper zieht Daten über API-Aufrufe statt die Seite zu öffnen, daher wird kein Profilaufruf registriert und es werden nur die letzten beiden Rollen zurückgegeben. Empfehlungen werden nicht erfasst.

Linked Helper ist eine Desktop-Plattform für LinkedIn-Automatisierung mit integriertem Scraping. Kampagnen werden auf Ihrem eigenen Computer ausgeführt. Es wird auch ein Cloud-Speicher-Tarif angeboten, bei dem die Daten auf den Servern von Linked Helper liegen, während die Automatisierung weiterhin lokal läuft.

Funktionen:

• Automatisierte Profil-Kontaktaufnahme: 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. Das Sammeln eines Profils liefert Basisfelder; das Besuchen liefert Berufserfahrung, Fähigkeiten und den Rest.
• Integriertes CRM: ein Plug-in, das Sie aktivieren und das jedes Profil und Unternehmen speichert, das Tool berührt hat, mit Tags und Notizen. Direkte Integrationen umfassen HubSpot, Salesforce, Pipedrive und Zoho, und Webhooks erreichen den Rest über Zapier, Make oder n8n.

Proxys sind optional. Wenn Sie Ihr eigenes Konto von Ihrem eigenen Computer aus betreiben, benötigen Sie keinen. Ein dedizierter Proxy pro Konto wird empfohlen, sobald Sie auf einen VPS umziehen, länderübergreifend arbeiten oder Kundenkonten verwalten.

Dripify

Dripify automatisiert LinkedIn-Outreach für Vertriebsteams, Personalvermittler und Gründer. Sein Scraper sammelt Lead-Daten und exportiert sie als CSV. Das Produkt hat sich inzwischen über LinkedIn hinaus auf Multichannel-Sequenzen, E-Mail-Automatisierung und Datenanreicherung ausgeweitet.

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 Aufenthaltsort übereinstimmt.
• Simulation menschlichen Verhaltens: Seitenaufrufe und Schaltflächenklicks mit zufälligen Verzögerungen dazwischen sowie tägliche Aktionslimits, die Sie einstellen können.

Beachten Sie, dass der CSV-Export erst ab dem Pro-Tarif verfügbar ist und nicht im Basic-Tarif enthalten ist.

E-Mail-Finder- und Erweiterungstools

Diese laufen im Browser und zielen auf E-Mail- und Lead-Erfassung ab, nicht auf umfassendes Scraping. Sie eignen sich für kleine Aufgaben und versagen, wenn sich der Browser oder das Seitenlayout ändert.

Snov.io

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

Es ist kein dediziertes LinkedIn-Scraping-Tool. Was es sammelt, sind E-Mail-Adressen, daher passt es zu einer Organisation, die bereits über LinkedIn-Automatisierung verfügt und die E-Mail-Ebene benötigt.

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, Unsinn, Domain, MX-Eintrag, SMTP, Postfach-Existenz und Catch-all abdeckt. Snov.io meldet eine Genauigkeit von 98 %+, was eine eigene Angabe und keine geprüfte Zahl ist. Die Verifizierung kostet einen Credit pro Adresse.

FindThatLead ist eine cloudbasierte B2B-Plattform für Lead-Generierung und E-Mail-Verifizierung. Seine Chrome-Erweiterung extrahiert E-Mail-Adressen aus LinkedIn-Profilen und von jeder Website und greift dabei auf Ihr eigenes FindThatLead-Guthaben zurück.

Funktionen:

• E-Mail-Finder und -Verifizierer: liefert die Adresse zusammen mit Name, Rolle, Telefon und Social-Media-Profilen sowie Unternehmensdaten wie Standort und Technologien. Ein Credit wird nur bei einem erfolgreichen Treffer verbraucht.
• E-Mail-Sender und Drip-Kampagnen: Das Senden verbraucht keine E-Mail-Credits, aber das tägliche Sendevolumen und die Anzahl der Sequenzen sind durch Ihren Tarif begrenzt.

Evaboot

Evaboot ist eine Chrome-Erweiterung, die Lead-Daten aus LinkedIn Sales Navigator exportiert und E-Mails für diese Leads findet. Sie läuft auf Ihrer eigenen Sales Navigator-Sitzung, daher ist ein aktiver bezahlter Sitzplatz erforderlich.

Funktionen:

• Native Sales Navigator-Integration: exportiert Namen, Jobtitel, Firmennamen, Branchen und Standorte sowie Überschrift, Zusammenfassung, Kontaktanzahl und Unternehmensgröße über 39 Spalten hinweg.
• Datenbereinigung: normalisiert Namen, Jobtitel und Firmennamen und entfernt Emojis und Ehrentitel.
• Lead-Filterung: prüft, ob jeder Lead tatsächlich den Sales Navigator-Filtern entspricht, mit denen Sie gesucht haben, und markiert diejenigen, die es nicht tun.
• E-Mail-Finder und -Verifizierer: findet professionelle E-Mails und prüft die Zustellbarkeit.

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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LinkedIn-Scraper Benchmark-Methodik

Wir haben vier Anbieter mit 1.000 LinkedIn-Beitrags-URLs einem Benchmark unterzogen.

Jede URL wurde einmal pro Anbieter angefordert, eine URL pro Anfrage. Die Anfragen wurden nicht gebündelt, was die Antwortzeit einer einzelnen URL zuordenbar macht, und sie liefen sequenziell von einem einzigen Cloud-Server aus.

Die Antworten wurden in einem separaten Durchgang gespeichert und bewertet, anstatt während des Laufs beurteilt zu werden. Dadurch muss eine Parsing-Korrektur keinen neuen Satz von Anfragen erfordern, und es bedeutet, dass jede unten stehende Zahl aus den gespeicherten Antworten erneut abgeleitet werden kann.

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

Für Anbieter, die JSON zurückgeben, müssen mindestens zwei der vom Anbieter selbst dokumentierten Felder mit einem Wert des erwarteten Typs eintreffen. Zwei und nicht eines, da ein Anbieter, der die Eingabe-URL einfach zurückschickt, sonst mit einem einzigen Feld bestehen würde. Für Anbieter, die HTML zurückgeben, muss mindestens einer der für LinkedIn-Beiträge geschriebenen CSS-Selektoren übereinstimmen. Die Selektoren wurden vor dem Lauf geschrieben und anhand erfasster Antworten verifiziert.

Gelöschte Beiträge 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 eine URL als nicht verfügbar melden, werden die übrigen Anbieter nicht dafür bestraft, dass sie von dieser URL keinen Inhalt liefern.

Metadaten werden als strukturierte JSON-Felder gezählt, sodass die Zahl widerspiegelt, was ein Anbieter bereits geparst zurückgibt. Anbieter, die rohes HTML zurückgeben, überlassen das Parsen Ihnen und werden bei diesem Maß nicht bewertet.

Die Fertigstellungszeit ist der Durchschnitt nur über gültige Antworten. Ein Anbieter, der schnell scheitert, sollte nicht als schneller Anbieter gelesen werden.

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 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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