Benchmark

Los mejores scrapers de LinkedIn

con

actualizado el 2 de sept. de 2026

Hemos evaluado las mejores herramientas de scraping de LinkedIn usando 9.000 solicitudes en publicaciones, perfiles y ofertas de empleo. Esta guía cubre dos áreas principales:

Comparación de los principales scrapers de datos de LinkedIn
Tutorial de Python para extraer publicaciones, perfiles, empresas y empleos de LinkedIn.

Proveedor

Enfoque

Bright Data

Solución API dedicada, a gran escala y de bajo coste

Apify

Gama líder en el mercado de APIs de scraping (enfoque impulsado por la comunidad)

Linked Helper

Aplicación de escritorio para usuarios individuales

Comparación de API de scraper de LinkedIn

Scrapers de LinkedIn	Tipo	Propósito	Precio inicial/mes	Prueba gratuita
Bright Data	Basado en proxy	Plataforma de recopilación de datos	$1,5 / 1K solicitudes	Gratis 5k registros al mes
Apify	Basado en cookies Basado en proxy	Plataforma de recopilación de datos	$30	3 días
Nimbleway	Basado en proxy	Plataforma de recopilación de datos	$150	7 días
Dripify	Basado en proxy	Plataforma de automatización de LinkedIn	$39	7 días
Linked Helper	Basado en proxy	Plataforma de automatización de LinkedIn	$15	14 días
PhantomBuster	Basado en cookies	Plataforma de automatización de LinkedIn	69€	14 días
Snov.io	Extensión de navegador	Plataforma de automatización de LinkedIn	$39	50 créditos, 100 destinatarios de correo electrónico
FindThatLead	Extensión de navegador	Plataforma de automatización de LinkedIn	49€	50 créditos

Resultados del benchmark de scraping de LinkedIn

Este gráfico compara las tasas de éxito diarias de las APIs de scraping de LinkedIn basándose en pruebas en vivo realizadas cada 15 minutos:

API y scrapers de LinkedIn basados en proxy

Los scrapers de LinkedIn basados en proxy utilizan su propia infraestructura de proxy, incluidas direcciones IP y servidores, para extraer datos de LinkedIn a gran escala. Estas APIs envían solicitudes a través de una red de proxy gestionada.

Este es el enfoque adecuado para el scraping de LinkedIn de gran volumen y fiable porque:

Rápido: Dado que el scraper depende de múltiples perfiles al extraer los datos, puede hacer scraping más rápido.
Fiable: si el sitio web de destino bloquea un perfil o una dirección IP, el proveedor cambia a otro para continuar las operaciones.
Seguro: la persona que solicita el scraping no necesita usar su propia cuenta, por lo que no hay riesgo de que su perfil sea bloqueado.

Bright Data

Bright Data ofrece una API dedicada de LinkedIn Web Scraper diseñada para la extracción de datos estructurados de páginas públicas de LinkedIn. La suite de API incluye la API de perfiles, la API de publicaciones y la API de empresas, cada una optimizada para la precisión y el cumplimiento. La plataforma también ofrece datasets de LinkedIn adaptados a casos de uso específicos de LinkedIn.

Características:

Descubrimiento: puedes obtener datos de LinkedIn usando una palabra clave específica, como nombre y apellidos, filtros de fecha o ubicación del empleo.
Scraping en tiempo real: permite a los usuarios obtener la información más actual disponible en LinkedIn.
Soporte de proxy integrado: las APIs de LinkedIn incluyen soporte de proxy integrado.

Apify

Apify ofrece una gama de Actors preconstruidos adaptados para el scraping web en LinkedIn. Entre las herramientas populares de scraping de LinkedIn se incluyen Job Scraper, Sales Navigator Scraper, Company Scraper, Profile Scraper, Post Scraper y Ads Scraper.

Características:

Actors personalizables (scrapers web preconstruidos): un mercado de scrapers de LinkedIn creados por desarrolladores de la comunidad, cada uno adaptable a necesidades de scraping específicas.
Automatización: enlaza múltiples Actors o intégralo con herramientas externas mediante APIs. Cada Actor admite conexiones al servidor MCP, lo que permite a los usuarios gestionar y comunicarse con varios Actors de scraping.

Nimble

ScraperAPI es una infraestructura gestionada de proxy y scraping web que incluye soporte dedicado para la extracción de datos de LinkedIn. En lugar de ofrecer un dataset de LinkedIn preconstruido, se encarga del proceso de scraping, incluida la rotación de IP, la resolución de CAPTCHA y la gestión de cabeceras.

Características

Soporte de solicitudes concurrentes: escala miles de solicitudes por minuto.
Plantillas específicas de LinkedIn para perfiles, empresas y páginas de empleo.

Herramientas de automatización de LinkedIn basadas en cookies

Las herramientas basadas en cookies utilizan la cookie de tu navegador para extraer datos. Se utilizan para la recopilación de datos de bajo volumen y no crítica, especialmente si los usuarios son clientes de estas herramientas de automatización y no incurrirán en costes adicionales.

Estas herramientas de automatización necesitan «actuar» en tu cuenta para realizar tareas en las redes sociales:

LinkedIn establece una cookie de sesión cuando inicias sesión.
Le pasas esa cookie a la herramienta.
La herramienta usa la cookie para recopilar datos y realizar acciones como solicitudes de conexión.

Este enfoque es:

Lento: dado que emula el comportamiento humano, el scraping es más lento que con herramientas que usan su propia infraestructura. No son adecuadas para tareas de extracción de datos a gran escala.
Arriesgado: si LinkedIn detecta actividad sospechosa, podrías enfrentarte a restricciones temporales o a un bloqueo permanente de LinkedIn.

Phantombuster

PhantomBuster ofrece un scraper de perfiles de LinkedIn y un scraper de empresas para extraer datos públicos de la plataforma.

Características:

Datos actualizados de LinkedIn: puedes configurar la herramienta de scraping de LinkedIn para que se ejecute repetidamente y extraiga datos a diario.
Extensión para Firefox y Chrome: el extractor de datos de LinkedIn está disponible como extensión.
Basado en la nube: se ejecuta en servidores remotos, lo que permite a los usuarios extraer datos de LinkedIn sin usar recursos locales.

Linked Helper

Linked Helper es una plataforma de automatización de LinkedIn basada en escritorio que también incluye funcionalidad de scraping de LinkedIn. La herramienta no requiere proxies por defecto, pero permite a los usuarios configurar proxies manualmente por cuenta de LinkedIn.

Características:

Conexión automatizada de perfiles: visita perfiles de LinkedIn y envía mensajes personalizados.
Scraping de datos: ofrece un extractor de datos para recopilar datos de perfiles de LinkedIn y de Sales Navigator. Puedes obtener los datos recopilados en formato CSV.
CRM integrado: todos los contactos se almacenan en un CRM integrado en Linked Helper. Si usas un CRM externo, puedes enviar datos a esos CRM.

Dripify

Dripify es una herramienta de automatización de LinkedIn que ayuda a los profesionales de ventas a automatizar tareas en la plataforma. Ofrece un scraper de LinkedIn que permite a los usuarios acceder a los datos de leads de LinkedIn y exportarlos a un archivo CSV.

Características:

Dirección IP local: proporciona una dirección IP única de la región local del usuario, lo que permite a los usuarios acceder a sitios web como si estuvieran ubicados en diferentes áreas geográficas.
Simulación del comportamiento humano: imita las acciones de un usuario real al interactuar con LinkedIn. Añade retardos de tiempo aleatorios entre solicitudes y simula clics del usuario en enlaces o botones para que parezcas un usuario auténtico.

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Automatizar un proceso

Herramientas de búsqueda de correo electrónico y extensiones

Estas se ejecutan dentro del navegador y se centran en la captura de correos electrónicos y leads en lugar del scraping a gran escala. Son adecuadas para tareas pequeñas y se rompen si el navegador o el diseño de la página cambian.

Snov.io

Snov.io es una plataforma de interacción de ventas con extensión de Chrome que ofrece soluciones a lo largo del ciclo de contacto. El LinkedIn Email Finder de Snov.io extrae mecánicamente direcciones de correo electrónico de un perfil de LinkedIn o de una página de resultados de búsqueda.

Es vital señalar que Snov.io no es una herramienta de scraping de LinkedIn dedicada; puede extraer direcciones de correo electrónico. Puedes recopilar correos electrónicos en masa desde las páginas de búsqueda de personas de LinkedIn y los resultados de búsqueda de LinkedIn Sales Navigator.

Proveedores de automatización de LinkedIn como PhantomBuster, Linked Helper y Dripify ofrecen scripts predefinidos. Si tu organización requiere automatización de LinkedIn pero carece de una solución de correo electrónico, Snov.io puede ser suficiente. El plan gratis (50 créditos) es generoso.

Características:

Email Finder: descubre direcciones de correo electrónico a partir de nombre, empresa y dominio. Snov.io también ofrece extensiones de Chrome para generar leads («click-and-collect»). Puedes extraer correos electrónicos de LinkedIn y de los motores de búsqueda de Google.
Email Verifier: ofrece una herramienta de verificación de correo electrónico de 7 niveles, que verifica direcciones con una precisión del 98 %. Ten en cuenta que la verificación consume créditos, un crédito por verificación.

findthatlead

FindThatLead es una plataforma de generación de leads y verificación de correo electrónico B2B basada en la nube. La plataforma ofrece una extensión de Chrome que permite a los usuarios extraer direcciones de correo electrónico de perfiles y sitios web de LinkedIn. No es una solución gratis y requiere créditos de tu propia cuenta de FindThatLead.

Características:

Email Finder & Verifier: puedes recibir correos electrónicos de LinkedIn y otros sitios web que incluyen información adicional, como tu nombre, dirección de correo electrónico y puesto de trabajo.
Email Sender & Drip Campaigns: Email Sender es una herramienta gratis que te permite personalizar los mensajes para cada destinatario.

Precios:

Precio inicial (mes): $49 (2000 créditos de correo electrónico)
Prueba: 50 créditos de correo electrónico, incluida la extensión de Chrome.

Evaboot

Evaboot es una herramienta de automatización basada en Chrome que exporta datos de leads directamente desde LinkedIn Sales Navigator. En lugar de hacer scraping a través de proxies, aprovecha tu propia sesión de Sales Navigator para recopilar y limpiar los datos de leads visibles. Pero no es adecuada para el scraping a gran escala ni para la programación automatizada.

Características

Integración nativa con Sales Navigator: extrae nombres, puestos de trabajo, nombres de empresa, industrias y ubicaciones de los resultados de búsqueda de Sales Navigator.
Limpieza de datos: elimina automáticamente duplicados, enlaces rotos y perfiles incompletos.

Precios:

Empieza en $49/mes con una prueba gratis de 7 días.
Ofrece opciones de pago por exportación para equipos pequeños.

Tutorial de Python: extrae datos de LinkedIn con una API de scraper

Cada ejemplo sigue el mismo patrón: envías la URL de LinkedIn objetivo a la API de LinkedIn Scraper de Bright Data y recibes datos estructurados (JSON o CSV) a cambio.

Requisitos previos

Necesitas algunos pasos de configuración para empezar:

Python 3.x está instalado en tu sistema
la biblioteca requests (pip install requests)
cuenta de Bright Data con el dataset de LinkedIn habilitado

Cómo hacer scraping de publicaciones de LinkedIn

Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

Envía una URL de publicación de LinkedIn al endpoint de la API de Bright Data para iniciar el proceso de scraping. El mismo patrón se aplica más adelante en esta guía al scraping de perfiles, empleos y empresas.

1import requests
2import json
3import os
4
5# Hidden secrets read from environment variables
6url = os.environ.get("BRIGHTDATA_TRIGGER_ENDPOINT", "BRIGHT_DATA_TRIGGER_ENDPOINT")
7API_KEY = os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
8DATASET_ID = os.environ.get("BRIGHTDATA_DATASET_ID", "YOUR_DATASET_ID")
9
10headers = {
11    "Authorization": "Bearer " + API_KEY,
12    "Content-Type": "application/json",
13}
14
15params = {
16    "dataset_id": DATASET_ID,
17    "include_errors": "true",
18}
19
20linkedin_urls = [
21    "https://www.linkedin.com/posts/example-post-1",
22    "https://www.linkedin.com_posts/example-post-2",
23    "https://www.linkedin.com/posts/example-post-3",
24]
25
26data = [{"url": url} for url in linkedin_urls]
27
28response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
29
30try:
31    result = response.json()
32    print(json.dumps(result, indent=4))
33except json.JSONDecodeError:
34    print("Could not get valid JSON response:", response.text)

Este script de Python envía una solicitud POST a la API de LinkedIn Scraper de Bright Data para iniciar el trabajo de scraping. Nos autenticamos con nuestra clave de API y especificamos el ID del dataset. “

Cada URL de publicación de LinkedIn se pasa como un objeto JSON y se envía a la API, que gestiona la rotación de proxy, la resolución de CAPTCHA y la validación de solicitudes en segundo plano. La API devuelve un ID de snapshot único, que usarás más tarde para recuperar los datos extraídos de LinkedIn.

Paso 2: Recuperar los datos extraídos

Usa el ID de snapshot devuelto por el trabajo de activación. Los secretos y endpoints se leen de las variables de entorno.

1# retrieve_snapshot.py
2import requests
3import time
4import json
5import os
6
7snapshot_id = os.environ.get("BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ID", "YOUR_SNAPSHOT_ID")
8url = f"{os.environ.get('BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ENDPOINT', 'BRIGHT_DATA_SNAPSHOT_ENDPOINT')}/{snapshot_id}"
9headers = {
10    "Authorization": "Bearer " + os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
11}
12
13while True:
14    response = requests.get(url, headers=headers)
15    raw_text = response.text.strip()
16
17    try:
18        data = json.loads(raw_text)
19    except json.JSONDecodeError:
20        print("Multiple JSON objects detected. Processing line by line...")
21        for line in raw_text.splitlines():
22            try:
23                item = json.loads(line)
24                post_text = item.get("post_text", "[Not available]")
25                num_likes = item.get("num_likes", "[Not available]")
26                num_comments = item.get("num_comments", "[Not available]")
27
28                print("Post Text:", post_text)
29                print("Likes:", num_likes)
30                print("Comments:", num_comments)
31                print("-" * 40)
32            except Exception as e:
33                print("Skipped invalid line:", e)
34        break
35
36    status = data.get("status")
37
38    if status == "building":
39        print("Data is being processed... Waiting.")
40        time.sleep(5)
41        continue
42    elif status == "done":
43        print("Data is ready!")
44        for item in data.get("items", []):
45            print("Post Text:", item.get("post_text", "[Not available]"))
46            print("Likes:", item.get("num_likes", "[Not available]"))
47            print("Comments:", item.get("num_comments", "[Not available]"))
48            print("-" * 40)
49        break
50    else:
51        print("Unexpected status:", status)
52        break

Este script recupera los datos extraídos de LinkedIn mediante el ID de snapshot devuelto por el trabajo de activación. Consulta la API de Bright Data para comprobar el estado del trabajo hasta que finalice el proceso de scraping.

La respuesta de la API puede ser un único objeto JSON (con estado) o múltiples objetos JSON en formato NDJSON. Para las respuestas NDJSON, analiza cada línea y extrae los registros de publicaciones; para las respuestas JSON únicas, comprueba el campo de estado: si es «building», espera unos segundos y reintenta hasta que sea «done». Una vez finalizado, puedes extraer y mostrar los datos estructurados de publicaciones de LinkedIn.

Cómo hacer scraping de empleos de LinkedIn con Python

Aprende a hacer scraping de ofertas de empleo de LinkedIn con Python y la API de LinkedIn Scraper. Puedes extraer datos estructurados de empleos, incluidos títulos, empresas, ubicaciones, fechas de publicación y descripciones de empleo, directamente desde las URLs de empleos de LinkedIn.

Este enfoque es ideal para crear portales de empleo, análisis de reclutamiento o herramientas de investigación salarial.

Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

El siguiente script envía una solicitud POST a la API de Bright Data para iniciar una tarea de scraping de empleos de LinkedIn. Cada URL de empleo se pasa al dataset LinkedIn_jobs, que gestiona automáticamente la rotación de proxy y la protección antibot de LinkedIn.

1# trigger_jobs.py
2import requests
3import json
4import os
5
6# Hidden secrets read from environment variables
7url = os.environ.get("BRIGHTDATA_TRIGGER_ENDPOINT", "BRIGHT_DATA_TRIGGER_ENDPOINT")
8API_KEY = os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
9DATASET_ID = os.environ.get("BRIGHTDATA_DATASET_ID", "YOUR_DATASET_ID")
10
11headers = {
12    "Authorization": "Bearer " + API_KEY,
13    "Content-Type": "application/json",
14}
15
16params = {
17    "dataset_id": DATASET_ID,
18    "include_errors": "true",
19    "type": "discover_new",
20    "discover_by": "keyword",
21}
22
23data = [
24    {
25        "location": "New York",
26        "keyword": "software engineer",
27        "country": "US",
28        "job_type": "Full-time",
29        "remote": "Hybrid",
30        "company": "",
31        "location_radius": ""
32    },
33    {
34        "location": "New York",
35        "keyword": "data analyst",
36        "country": "US",
37        "job_type": "Full-time",
38        "remote": "Remote",
39        "company": "",
40        "location_radius": ""
41    },
42]
43
44response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
45result = response.json()
46print(f"Snapshot ID: {result['snapshot_id']}")

Este script inicia el proceso de scraping de empleos de LinkedIn enviando una solicitud POST a la API de Bright Data. Nos autenticamos con nuestra clave de API y especificamos el ID del dataset de LinkedIn Jobs.

Los criterios de búsqueda definen qué puestos extraer. Por ejemplo, ingenieros de software en puestos híbridos o analistas de datos en roles remotos en Nueva York.

La API devuelve un ID de snapshot que se puede usar para recuperar los resultados una vez completado el scraping. Como todas las tareas de scraping se ejecutan en la infraestructura en la nube de Bright Data, el proceso continúa incluso si cierras tu script de Python.

Paso 2: Esperar y recuperar los resultados

Espera de 5 a 10 minutos a que se complete el scraping y, a continuación, usa este script para recuperar los datos:

1# retrieve_jobs.py
2import requests
3import json
4import os
5
6snapshot_id = os.environ.get("BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ID", "YOUR_SNAPSHOT_ID")
7
8url = f"{os.environ.get('BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ENDPOINT', 'BRIGHT_DATA_SNAPSHOT_ENDPOINT')}/{snapshot_id}?format=json"
9headers = {
10    "Authorization": "Bearer " + os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
11}
12
13response = requests.get(url, headers=headers)
14
15if response.status_code == 200:
16    lines = response.text.strip().splitlines()
17    first_line = json.loads(lines[0])
18
19    print(f"✓ Total jobs found: {len(first_line)}\n")
20    print("First 10 job listings:\n")
21    print("="*80)
22
23    for idx, job in enumerate(first_line[:10], 1):
24        if isinstance(job, dict):
25            print(f"\n[{idx}]")
26            print(f" Position: {job.get('job_title', 'N/A')}")
27            print(f" Company:  {job.get('company_name', 'N/A')}")
28            print(f" Location: {job.get('job_location', 'N/A')}")
29            print(f" Job Type: {job.get('job_employment_type', 'N/A')}")
30            print(f" Seniority: {job.get('job_seniority_level', 'N/A')}")
31            print(f" Link:     {job.get('url', 'N/A')}")
32            print("-"*80)
33
34    print(f"\n✓ First 10 displayed (total {len(first_line)} records available)")
35else:
36    print(f"Error: {response.status_code}")

Una vez que el proceso de scraping de empleos de LinkedIn finaliza, recuperamos los datos estructurados utilizando el ID de snapshot devuelto por el trabajo de activación. La respuesta suele estar en formato NDJSON, donde cada línea representa una oferta de empleo independiente.

Analizamos cada entrada y extraemos la información clave, incluyendo el título del empleo, el nombre de la empresa, la ubicación, el tipo de empleo y la fecha de publicación. Para las respuestas JSON únicas, el script comprueba el campo de estado y espera hasta que sea «done», lo que garantiza que todos los datos de empleos de LinkedIn se hayan procesado por completo. El script también usa .get() con valores predeterminados para gestionar de forma elegante cualquier campo faltante.

Cómo hacer scraping de páginas de perfil de LinkedIn

Es posible que quieras hacer scraping de perfiles de LinkedIn para varios casos de uso legítimos. Por ejemplo, analizar a los empleados de una empresa concreta, enriquecer una base de datos de reclutamiento o procesar una lista de URLs de perfiles de LinkedIn recopiladas en un evento de networking.

Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

1# trigger_profiles.py
2import requests
3import json
4import os
5
6# Hidden secrets read from environment variables
7api_url = os.environ.get("BRIGHTDATA_TRIGGER_ENDPOINT", "BRIGHT_DATA_TRIGGER_ENDPOINT")
8API_KEY = os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
9DATASET_ID = os.environ.get("BRIGHTDATA_DATASET_ID", "YOUR_DATASET_ID")
10
11headers = {
12    "Authorization": "Bearer " + API_KEY,
13    "Content-Type": "application/json",
14}
15
16params = {
17    "dataset_id": DATASET_ID,  # Get this from your Bright Data dashboard
18    "include_errors": "true",
19}
20
21profile_urls = [
22    "https://www.linkedin.com/in/example-profile-1/",
23    "https://www.linkedin.com/in/example-profile-2/",
24    "https://www.linkedin.com/in/example-profile-3/"
25]
26
27data = [{"url": profile_url} for profile_url in profile_urls]
28
29response = requests.post(api_url, headers=headers, params=params, json=data)
30
31try:
32    result = response.json()
33    print(json.dumps(result, indent=4))
34except json.JSONDecodeError:
35    print("Could not get valid JSON response:")
36    print(response.text)

Este script envía una solicitud POST a la API de Bright Data para empezar a hacer scraping de los perfiles de LinkedIn indicados. Nos autenticamos con nuestro token de API y proporcionamos el ID del dataset (disponible en el panel de Bright Data en el dataset LinkedIn People).

Las URLs de perfil se formatean como objetos de diccionario y se envían a la API, que los procesa y devuelve un ID de snapshot para recuperar los datos más adelante. El bloque try-except gestiona la respuesta y muestra el ID de snapshot o cualquier error.

Paso 2: Recuperar los datos extraídos de perfiles de LinkedIn

Usa el ID de snapshot devuelto en el paso 1 para consultar la API de LinkedIn Scraper hasta que finalice el trabajo y, a continuación, analiza la respuesta.

1import requests
2import time
3import json
4
5snapshot_id = "YOUR_SNAPSHOT_ID"
6url = f"BRIGHT_DATA_SNAPSHOT_ENDPOINT/{snapshot_id}"
7
8headers = {
9    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY_HERE"
10}
11
12while True:
13    response = requests.get(url, headers=headers)
14    raw_text = response.text.strip()
15
16    print(f"Status Code: {response.status_code}\n")
17
18    if response.status_code != 200:
19        print("Error:", raw_text)
20        break
21
22    try:
23        data = json.loads(raw_text)
24    except json.JSONDecodeError:
25        print("Processing JSONL format (multiple JSON objects)...\n")
26
27        for line in raw_text.splitlines():
28            line = line.strip()
29            if not line:
30                continue
31
32            try:
33                item = json.loads(line)
34
35                profile_id = item.get("id", "[Not available]")
36                name = item.get("name", "[Not available]")
37                country_code = item.get("country_code", "[Not available]")
38                about = item.get("about", "[Not available]")
39                experience = item.get("experience", []) or []
40                current_company = item.get("current_company", {}) or {}
41
42                print("=" * 60)
43                print(f"ID: {profile_id}")
44                print(f"Name: {name}")
45                print(f"Country Code: {country_code}")
46
47                if about and about != "[Not available]":
48                    print(f"About: {about[:150]}..." if len(about) > 150 else f"About: {about}")
49                else:
50                    print("About: [Not available]")
51
52                if current_company:
53                    company_name = current_company.get("name", "[Not available]")
54                    company_title = current_company.get("title", "[Not available]")
55                    print(f"Current Company: {company_name}")
56                    if company_title != "[Not available]":
57                        print(f" Title: {company_title}")
58
59                print(f"Total Experience: {len(experience)} positions")
60
61                if experience and len(experience) > 0:
62                    print("\nExperience:")
63                    for idx, exp in enumerate(experience[:3], 1):
64                        exp_title = exp.get("title", "N/A")
65                        exp_company = exp.get("company_name", "N/A")
66                        print(f" {idx}. {exp_title} at {exp_company}")
67
68            except json.JSONDecodeError as e:
69                print(f"JSON parse error: {e}")
70            except Exception as e:
71                print(f"Error processing line: {e}")
72
73        print("\n" + "=" * 60)
74        print("All profiles processed successfully!")
75        break
76
77    status = data.get("status")
78
79    if status in ["building", "running"]:
80        print(f"Status: {status} - Waiting 5 seconds...")
81        time.sleep(5)
82        continue
83
84    elif status in ["ready", "done"]:
85        print("Data is ready! Processing items...\n")
86
87        for item in data.get("items", []):
88            profile_id = item.get("id", "[Not available]")
89            name = item.get("name", "[Not available]")
90            country_code = item.get("country_code", "[Not available]")
91            about = item.get("about", "[Not available]")
92            experience = item.get("experience", []) or []
93            current_company = item.get("current_company", {}) or {}
94
95            print("=" * 60)
96            print(f"ID: {profile_id}")
97            print(f"Name: {name}")
98            print(f"Country Code: {country_code}")
99            print(f"About: {about[:100]}..." if about != "[Not available]" else "About: [Not available]")
100            print(f"Current Company: {current_company.get('name', '[Not available]')}")
101            print(f"Total Experience: {len(experience)} positions")
102
103        break
104
105    else:
106        print(f"Unexpected status: {status}")
107        break

La API puede devolver NDJSON (un objeto JSON por línea) o un único objeto JSON con un campo de estado. Tu script gestiona ambos: comprueba el estado («building», «running», «ready», «done»), espera cuando es necesario e imprime los datos estructurados del perfil de LinkedIn una vez disponibles.

Cómo hacer scraping de datos de empresas de LinkedIn

Puedes usar un scraper de empresas de LinkedIn para extraer datos públicos de empresas, incluidos nombres, industrias, tamaños, ubicaciones y número de empleados. Si no tienes URLs de empresas, puedes generarlas usando una consulta de la API de búsqueda de Google como site:linkedin.com/company/ [industry or keyword].

Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

1# trigger_companies.py
2import requests
3import json
4import os
5
6# Hidden secrets read from environment variables
7url = os.environ.get("BRIGHTDATA_TRIGGER_ENDPOINT", "BRIGHT_DATA_TRIGGER_ENDPOINT")
8API_KEY = os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
9DATASET_ID = os.environ.get("BRIGHTDATA_DATASET_ID", "YOUR_DATASET_ID")
10
11headers = {
12    "Authorization": "Bearer " + API_KEY,
13    "Content-Type": "application/json",
14}
15
16params = {
17    "dataset_id": DATASET_ID,  # Get this from your Bright Data dashboard
18    "include_errors": "true",
19}
20
21company_urls = [
22    "https://www.linkedin.com/company/example-company-1",
23    "https://www.linkedin.com/company/example-company-2",
24    "https://www.linkedin.com/company/example-company-3",
25]
26
27data = [{"url": company_url} for company_url in company_urls]
28
29response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=data)
30
31print("Status Code:", response.status_code)
32print("\nResponse:")
33
34try:
35    result = response.json()
36    print(json.dumps(result, indent=4))
37except json.JSONDecodeError:
38    print("Could not get valid JSON response:")
39    print(response.text)

Nos autenticamos con nuestro token de API e incluimos el ID del dataset del panel de Bright Data. Las URLs de empresas de LinkedIn se convierten al formato JSON requerido y se envían a la API para su procesamiento.

Una vez aceptada la solicitud, la API devuelve un ID de snapshot que usaremos más tarde para recuperar los datos de empresa extraídos. La gestión básica de errores garantiza que el script muestre el ID de snapshot o registre cualquier problema de solicitud para depuración.

Paso 2: Recuperar los datos extraídos

Una vez que se inicia el trabajo de scraping, usa el ID de snapshot para comprobar el estado y recuperar los datos.

1# retrieve_companies.py
2import requests
3import time
4import json
5import os
6
7snapshot_id = os.environ.get("BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ID", "YOUR_SNAPSHOT_ID")
8url = f"{os.environ.get('BRIGHTDATA_SNAPSHOT_ENDPOINT', 'BRIGHT_DATA_SNAPSHOT_ENDPOINT')}/{snapshot_id}"
9headers = {
10    "Authorization": "Bearer " + os.environ.get("BRIGHTDATA_API_KEY", "YOUR_API_KEY_HERE")
11}
12
13while True:
14    response = requests.get(url, headers=headers)
15    raw_text = response.text.strip()
16
17    print(f"Status Code: {response.status_code}\n")
18
19    if response.status_code != 200:
20        print("Error:", raw_text)
21        break
22
23    try:
24        data = json.loads(raw_text)
25    except json.JSONDecodeError:
26        print("Processing JSONL format (multiple JSON objects)...\n")
27
28        for line in raw_text.splitlines():
29            line = line.strip()
30            if not line:
31                continue
32
33            try:
34                item = json.loads(line)
35
36                company_id = item.get("id", "[Not available]")
37                name = item.get("name", "[Not available]")
38                website = item.get("website", "[Not available]")
39                country_code = item.get("country_code", "[Not available]")
40                company_size = item.get("company_size", "[Not available]")
41                employees_in_linkedin = item.get("employees_in_linkedin", "[Not available]")
42                followers = item.get("followers", "[Not available]")
43                about = item.get("about", "[Not available]")
44                specialties = item.get("specialties", "[Not available]")
45                organization_type = item.get("organization_type", "[Not available]")
46
47                print("=" * 60)
48                print(f"ID: {company_id}")
49                print(f"Name: {name}")
50                print(f"Website: {website}")
51                print(f"Country: {country_code}")
52                print(f"Company Size: {company_size}")
53                print(f"Employees on LinkedIn: {employees_in_linkedin}")
54                print(f"Followers: {followers}")
55                print(f"Organization Type: {organization_type}")
56                if specialties and specialties != "[Not available]":
57                    print(f"Specialties: {specialties}")
58                if about and about != "[Not available]":
59                    print(f"About: {about[:150]}..." if len(about) > 150 else f"About: {about}")
60
61            except json.JSONDecodeError as e:
62                print(f"⚠ JSON parse error: {e}")
63            except Exception as e:
64                print(f"⚠ Error processing line: {e}")
65
66        print("\n" + "=" * 60)
67        print("✓ All companies processed successfully!")
68        break
69
70    status = data.get("status")
71
72    if status in ["building", "running"]:
73        print(f"Status: {status} - Waiting 5 seconds...")
74        time.sleep(5)
75        continue
76    elif status in ["ready", "done"]:
77        print("Data is ready! Processing items...\n")
78        for item in data.get("items", []):
79            company_id = item.get("id", "[Not available]")
80            name = item.get("name", "[Not available]")
81            website = item.get("website", "[Not available]")
82            country_code = item.get("country_code", "[Not available]")
83            company_size = item.get("company_size", "[Not available]")
84            employees_in_linkedin = item.get("employees_in_linkedin", "[Not available]")
85            followers = item.get("followers", "[Not available]")
86            about = item.get("about", "[Not available]")
87            specialties = item.get("specialties", "[Not available]")
88            organization_type = item.get("organization_type", "[Not available]")
89
90            print("=" * 60)
91            print(f"ID: {company_id}")
92            print(f"Name: {name}")
93            print(f"Website: {website}")
94            print(f"Country: {country_code}")
95            print(f"Company Size: {company_size}")
96            print(f"Employees on LinkedIn: {employees_in_linkedin}")
97            print(f"Followers: {followers}")
98            print(f"Organization Type: {organization_type}")
99            print(f"About: {about[:100]}..." if about != "[Not available]" else "About: [Not available]")
100
101        break
102    else:
103        print(f"Unexpected status: {status}")
104        break

Este script obtiene los datos de empresa extraídos usando el ID de snapshot del paso anterior. Consulta continuamente la API y admite varios formatos de respuesta.

Primero, valida el código de estado HTTP para detectar cualquier error. Luego intenta analizar la respuesta, que puede venir en dos formatos: JSONL (objetos JSON delimitados por saltos de línea) o un objeto JSON estándar con información de estado.

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¿Es legal el scraping de LinkedIn en 2026?

La IAB IA Accountability for Publishers Act ha endurecido la normativa. Ahora, plataformas como LinkedIn pueden emprender acciones legales contra cualquiera que ignore las reglas de no rastreo en los archivos robots.txt al recopilar datos para el entrenamiento de IA o para uso a gran escala.

El scraping público no se considera «hackeo», pero ahora conlleva graves riesgos legales si infringe las reglas de robots.txt o se utiliza para la elaboración de perfiles invasivos.

Las condiciones del servicio de LinkedIn prohíben el acceso automatizado a su plataforma sin permiso.¹
No obstante, la recopilación de información disponible públicamente en páginas de LinkedIn (que no estén detrás de un inicio de sesión) puede ser admisible en ciertas jurisdicciones.

Metodología del benchmark de scraping de LinkedIn

El benchmark envía periódicamente solicitudes a perfiles de LinkedIn y páginas de empresa predefinidos para medir la consistencia y la latencia de la recuperación de datos. Se solicitan un total de 100 URLs de perfil y 100 URLs de empresa a intervalos fijos, y los resultados se agregan a diario.

Las solicitudes se ejecutan cada 15 minutos con un tiempo de espera de 60 segundos para garantizar un muestreo regular y, al mismo tiempo, minimizar la limitación de frecuencia de LinkedIn.

Una solicitud se considera correcta si la respuesta incluye campos específicos de LinkedIn como «linkedin_id», «headline», «company_name» o «industry». El éxito se valida en dos pasos:

Primero escaneando estos identificadores,
Y, a continuación, volviendo a comprobar si hay contenido con formato parcial si no se encuentra una coincidencia directa. Este doble proceso reduce los falsos negativos causados por cambios menores de diseño o formato.

En nuestro benchmark, utilizamos las siguientes APIs dedicadas, diseñadas explícitamente para extraer datos de LinkedIn. Para obtener más información, consulta la metodología del benchmark de APIs de scraping.

Tipo de página	Bright Data	Apify
Publicación de LinkedIn	LinkedIn posts-collect by URL	supreme_coder/linkedin-post*
Perfil de LinkedIn	LinkedIn people-collect by URL	dev_fusion/Linkedin-Profile-Scraper

* se incluye como referencia, pero no se utilizó en nuestro benchmark de scraping de LinkedIn.

Preguntas frecuentes

Un scraper de LinkedIn es una herramienta o script que extrae automáticamente información disponible públicamente de perfiles, ofertas de empleo o páginas de empresa de LinkedIn. Estas herramientas están diseñadas para rastrear datos de LinkedIn como nombres, títulos, nombres de empresas y ubicaciones, normalmente mediante APIs o scripts automatizados.

Puedes extraer datos visibles públicamente, como nombres de perfil, nombres de empresa, puestos de trabajo, sectores y texto de publicaciones. Evita recopilar información privada o sensible (por ejemplo, correos electrónicos o números de teléfono) y sigue siempre las condiciones del servicio de LinkedIn y las directrices éticas de scraping web.

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

Sedat Dogan and Nazlı Şipi (2026) - "Los mejores scrapers de LinkedIn". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 2 de Septiembre de 2026, de: https://aimultiple.com/linkedin-scrapers [Recurso en línea]

Dogan, S., & Şipi, N. (2026, 2 de Septiembre). Los mejores scrapers de LinkedIn. AIMultiple. https://aimultiple.com/linkedin-scrapers

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{Los mejores scrapers de LinkedIn}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 2 de Septiembre de 2026}
}

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Registro de cambios

18 actualizaciones

20262 de Sep
Se añadió una sección "What data you can scrape from LinkedIn" con campos por tipo de página.
2 de Sep
Se reemplazó la metodología del benchmark de scrapers de LinkedIn por una prueba de cuatro proveedores con 1000 URL de publicaciones.
10 de Jun
Eliminada la entrada de Proxycurl de la sección de scrapers de LinkedIn basados en proxy.
9 de Feb
Se añadió una sección comparando Apify y Bright Data a la introducción.
202525 de Nov
Se añadió un gráfico a la sección "Resultados de la evaluación comparativa de las API de raspado de LinkedIn".
24 de Oct
Se añadieron ejemplos de código de Evaboot y Python al artículo.
4 de Ago
Añadido NetNut B2B Data Scraper API a la lista de raspadores de LinkedIn.
24 de Abr
Actualizada la sección 'Mejores herramientas de scraping de LinkedIn'.
2 de Abr
Se añadió Apify como producto en la sección Precios de las mejores herramientas de scraping de LinkedIn.
27 de Feb
Se eliminó la sección de Metodología de Evaluación Comparativa.
17 de Feb
Eliminado Zyte de la lista de herramientas de scraping de LinkedIn.
9 de Ene
Se añadió Zyte a la lista de herramientas de scraping de LinkedIn.
2 de Ene
Se añadieron tres casos de uso empresarial de datos de LinkedIn al artículo.
202412 de Dic
Eliminada la sección "Las 6 mejores herramientas de scraping de LinkedIn".
10 de Oct
Se eliminó la sección de Metodología de Evaluación Comparativa.
10 de Oct
Se añadió una sección de Metodología de Evaluación Comparativa.
23 de Sep
Actualizada la descripción de Bright Data en la tabla resumen.
23 de Sep
Se amplió la sección de metodología con detalles sobre los scrapers comparados y los parámetros de prueba.

Enlaces de referencia

User Agreement | LinkedIn

Sedat Dogan

CTO

Sedat es un líder en tecnología y seguridad de la información con 20 años de experiencia en desarrollo de software, infraestructura de redes y ciberseguridad. Sedat:
- Tiene 20 años de experiencia como hacker de sombrero blanco y gurú del desarrollo, con amplia experiencia en lenguajes de programación y arquitecturas de servidores.
- Es asesor de la junta directiva en un capital de riesgo que invierte en empresas tecnológicas en etapas tempranas y en Ödeal, una plataforma regional de pagos digitales que atiende a 125.000 comercios.
- Ha dirigido la infraestructura tecnológica y la ciberseguridad de siete elecciones nacionales y ha sido reconocido en el Salón de la Fama de la ciberseguridad por líderes tecnológicos globales, incluido Twitter.

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Investigado por

Nazlı Şipi

Investigadora de IA

Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó transformando datasets complejos en información procesable.

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Snov.io

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Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

Paso 2: Esperar y recuperar los resultados

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Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

Paso 2: Recuperar los datos extraídos de perfiles de LinkedIn

Cómo hacer scraping de datos de empresas de LinkedIn

Paso 1: Iniciar el trabajo de scraping

Paso 2: Recuperar los datos extraídos

¿Es legal el scraping de LinkedIn en 2026?

Metodología del benchmark de scraping de LinkedIn

Preguntas frecuentes

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Apify

Nimble

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Linked Helper

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