LinkedIn Datasets: données de profil et d'entreprise

Les datasets LinkedIn peuvent être classés en données de profil et données d’entreprise :

• Données d’entreprise LinkedIn : Informations de base sur l’entreprise, profils détaillés des employés, offres d’emploi actives, tendances émergentes en matière de recrutement et indicateurs d’engagement.
• Données de profil LinkedIn : Informations de profil public, historique professionnel, parcours éducatif, certifications professionnelles, réseaux de connexions et activité du profil utilisateur.

Caractéristiques des datasets LinkedIn : couverture des données de profil, d’entreprise et d’offres d’emploi

Il est important de connaître les différents types de données LinkedIn disponibles lors de l’achat auprès d’un fournisseur vérifié ou de la recherche d’un dataset d’entreprise spécifique.

Champs communs à tous les fournisseurs :

Les champs suivants sont présents chez les trois fournisseurs et ont été retirés des tableaux ci-dessus pour plus de clarté :

• Champs du dataset d’entreprise LinkedIn : URL LinkedIn, Nom, URL du site web, Secteur, Description, Nombre d’employés, Année de création, URL du logo, Siège social (nombre d’employés), Type d’entreprise, Informations de financement, Titre, Code pays,

Tarification des fournisseurs de données LinkedIn : abonnement et coûts par enregistrement

Meilleurs fournisseurs de données LinkedIn : où acheter des données LinkedIn ?

Bright Data propose 5 types de datasets LinkedIn : profils de personnes LinkedIn, informations d’entreprise LinkedIn, offres d’emploi LinkedIn, publications LinkedIn et un dataset enrichi profils LinkedIn + offres d’emploi qui combine des champs liés aux profils et aux emplois.

En plus de l’accès à des datasets en volume via sa marketplace, Bright Data propose des LinkedIn Scraper APIs pour les profils, les publications, les emplois et les entreprises, offrant aux utilisateurs une option plus flexible pour l’extraction continue de données.

Pour les applications basées sur l’IA, Bright Data MCP ajoute une autre couche de différenciation en facilitant la connexion des données LinkedIn à des agents IA, des copilotes et des outils de recherche internes.

Tarification :

• Achat unique (marketplace) : À partir de $250 pour 100K enregistrements
• Formules personnalisables : Disponibles en fonction de la portée des données, des champs et des exigences de livraison

People Data Labs (PDL) propose notamment des APIs telles que la Company Search API et la Company Enrichment API.

Les datasets incluent des attributs tels que l’année de création, le secteur, le domaine du site web et l’URL LinkedIn. PDL propose également un gratuit dataset d’entreprise et des APIs à accès limité (100 crédits) pour permettre aux utilisateurs d’explorer leurs services sans frais.

Tarification :

• Essai gratuit : Comprend un gratuit dataset d’entreprise et 100 API crédits.
• Formule Pro : À partir de $98/mois, avec ~350 crédits d’enrichissement.
• Tarification par enregistrement (basée sur des crédits) :
  • Enrichissement / Recherche de personne : ~$0,28 par enregistrement → passe à ~$0,20 à grande échelle.
  • Enrichissement / Recherche d’entreprise : ~$0,10 par enregistrement → jusqu’à ~$0,05 à grande échelle.
  • Autres APIs (par ex., IP Enrichment, Person Identify) ont des tarifs par crédit différents.
• Formules Enterprise : Tarification personnalisée pour une utilisation à volume élevé.

Quelles données sont incluses dans le dataset LinkedIn ?

• Dataset de profils LinkedIn : Intitulé de l’expérience professionnelle, poste, entreprise actuelle, formation, connexions, avatar, compétences et recommandations.
• Dataset d’entreprises LinkedIn : Page d’entreprise, taille du secteur, nombre d’abonnés, site web, localisation et effectifs.
• Dataset d’offres d’emploi LinkedIn : Intitulé du poste, date de publication, nombre de candidats, exigences, entreprise et localisation.

Principales catégories de datasets et bases de données LinkedIn

Les datasets LinkedIn peuvent être classés selon la source et la méthode de collecte. Les principaux types de datasets LinkedIn incluent :

1. Datasets LinkedIn publics (API et scraping) :

Les APIs LinkedIn offrent un moyen plus fiable d’accéder aux données LinkedIn. Cependant, les APIs imposent des limites de débit et des restrictions qui régulent le volume et la fréquence des demandes de données.

Le web scraping permet aux utilisateurs de collecter des points de données spécifiques adaptés à leurs besoins particuliers. Cependant, le web scraping peut enfreindre les conditions d’utilisation de LinkedIn et les réglementations sur la confidentialité des données (par ex., le RGPD).

2. Données propriétaires officielles :

Les données sont disponibles via ses produits et services premium, tels que Sales Navigator et LinkedIn Talent Insights. Les datasets propriétaires offrent aux entreprises et aux recruteurs un accès exclusif à certains points de données qui peuvent ne pas être disponibles dans les datasets publics.

3. Datasets LinkedIn commerciaux 3rd parties :

Collections de données obtenues à partir de sources tierces et complétées par des informations LinkedIn.

Comment accéder aux datasets LinkedIn ?

1. LinkedIn API :

LinkedIn fournit plusieurs APIs qui permettent aux développeurs d’accéder aux données de la plateforme et de les obtenir. Certaines des APIs de LinkedIn incluent :

• LinkedIn Company API : l’API Company fournit généralement des données d’entreprise, et non des données de profil de membre.
• LinkedIn Profile API : l’API Profile fournit généralement des données de profil de membre, et non des données d’entreprise.

2. Web scraping :

Les techniques de web scraping peuvent être utilisées pour accéder aux données LinkedIn publiquement accessibles et les extraire. Cette méthode d’obtention de données LinkedIn convient aux projets de web scraping à grande échelle. 

3. Fournisseurs de données tiers :

Les fournisseurs de données LinkedIn sont des entreprises ou des plateformes qui proposent un accès aux datasets LinkedIn via des jeux de données tiers, des APIs ou des outils de web scraping. Certaines entreprises se spécialisent dans la fourniture de datasets LinkedIn adaptés à des cas d’utilisation ou à des secteurs spécifiques.

4. Services d’enrichissement de données :

Intégrez les données LinkedIn à d’autres sources de données pour fournir un profil client ou prospect individuel plus complet. Ces services peuvent aider les équipes commerciales et marketing à mieux cibler les clients potentiels.
Étant donné que les services d’enrichissement de données se concentrent généralement sur l’enrichissement de points de données individuels, ils peuvent se limiter à fournir des informations au niveau sectoriel. Si vous avez besoin d’analyses plus larges combinant les données LinkedIn avec d’autres sources, les fournisseurs de données tiers offrent des options plus étendues et ciblées.

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Applications des datasets LinkedIn

Recrutement et sourcing de talents

Les datasets LinkedIn incluent des détails sur les professionnels, tels que les compétences, l’expérience professionnelle et la formation. Vous pouvez utiliser ces données pour rechercher des candidats, ajuster les stratégies d’acquisition de talents et améliorer la marque employeur.

Étude de marché et analyse de la concurrence

Les organisations peuvent utiliser les données professionnelles accessibles sur LinkedIn pour :

• Révéler les tendances du secteur telles que les technologies émergentes, les intitulés de poste populaires et les compétences recherchées
• Comparer les performances d’une entreprise à celles de ses concurrents
• Identifier des partenaires potentiels ou des cibles d’acquisition en fonction de facteurs tels que la taille de l’entreprise et le secteur.

Génération de leads

Les datasets LinkedIn aident les professionnels de la vente à trouver les bons prospects. Ils peuvent également utiliser ces données pour créer des stratégies de prospection personnalisées.

Les professionnels de la vente peuvent analyser le parcours, les connexions et les centres d’intérêt d’un prospect. Cela les aide à créer des messages de prospection personnalisés. Les données LinkedIn indiquent également les événements et conférences à venir. Les équipes commerciales peuvent utiliser ces informations pour élargir leurs réseaux et trouver de nouveaux leads.

Utiliser les données LinkedIn de manière éthique et responsable

L’affaire hiQ Labs c. LinkedIn est la référence la plus citée en matière de scraping de profils publics, mais elle est souvent mal interprétée. hiQ a collecté par scraping des profils LinkedIn publics pour des produits d’analyse des compétences, et en 2019 (réaffirmé en 2022), la cour d’appel du neuvième circuit a jugé que la CFAA ne s’appliquait pas à la collecte de données publiquement accessibles, ce qui a été largement rapporté comme une victoire pour les scrapers.

Mais l’affaire s’est ensuite déplacée vers des demandes contractuelles. En novembre 2022, LinkedIn a obtenu un jugement sommaire pour violation de son accord d’utilisation, et en décembre 2022, les parties ont conclu un accord : hiQ a accepté d’arrêter le scraping, de détruire toutes les données collectées et de payer 500 000 $. hiQ a cessé ses activités.

La leçon est qu’une position favorable au regard de la CFAA n’élimine pas les autres risques, notamment la violation de contrat, l’atteinte aux biens mobiliers, les lois étatiques sur l’accès, le droit d’auteur et les règles de protection des données comme le RGPD et la CCPA. C’est une raison clé pour laquelle l’obtention d’un dataset préconstruit auprès d’un fournisseur réputé est souvent moins risquée que le scraping direct.

Quelques pratiques permettent d’utiliser les données LinkedIn de manière responsable :

1. Respectez les conditions d’utilisation de LinkedIn : elles ont un poids contractuel indépendant, comme le montre l’affaire hiQ.
2. Respectez les lois sur la protection des données telles que le RGPD et la CCPA, qui s’appliquent aux données personnelles quelle que soit la manière dont elles ont été obtenues.
3. Stockez les données en toute sécurité à l’aide de contrôles d’accès et d’une infrastructure telle que des pare-feu et des systèmes de détection d’intrusion.
4. Anonymisez lorsque c’est possible par masquage, pseudonymisation ou généralisation afin de supprimer les PII.

Scraping des données LinkedIn ou utilisation de datasets LinkedIn : quelle est la meilleure approche ?

LinkedIn interdit strictement le scraping dans ses conditions d’utilisation, et cette pratique peut entraîner la suspension de compte ou des conséquences juridiques. L’utilisation de datasets LinkedIn est un choix plus sûr si vous privilégiez la conformité légale et avez besoin de données bien structurées.

Le scraping direct des données de LinkedIn peut fournir des informations plus à jour. Cependant, le web scraping peut nécessiter une expertise technique pour mettre en place et maintenir des scrapers, et il peut être long et gourmand en ressources par rapport aux datasets préconstruits.

D’un autre côté, les datasets préconstruits font gagner du temps et des ressources, et l’utilisation d’un dataset provenant d’un fournisseur de données réputé peut éliminer les préoccupations juridiques et éthiques. Cependant, les datasets préconstruits peuvent ne pas être adaptés à des exigences spécifiques.

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Journal des modifications

11 mises à jour

1. 202618 Juil

   Élargissement des types de jeux de données LinkedIn de Bright Data pour inclure les posts et un jeu de données enrichi profils-plus-emplois.

2. 31 Mar

   Section Bright Data élargie avec les API LinkedIn Scraper, la prise en charge MCP, le filtrage avancé et la tarification révisée des offres personnalisables.

3. 23 Mar

   Coresignal a été retiré de la liste des produits.

4. 25 Fév

   Ajout des données d'e-mail LinkedIn à la description du produit de Bright Data.

5. 202522 Sep

   Mise à jour des données de tarification pour Bright Data, Coresignal et People Data Labs.

6. 5 Sep

   Supprimé Bright Data de la section Tarification.

7. 2 Sep

   Ajout des détails de tarification pour Bright Data, Coresignal et People Data Labs.

8. 20243 Déc

   Oxylabs a été retiré de la liste des fournisseurs de données tiers.

9. 11 Oct

   L'introduction a été enrichie d'une liste de fournisseurs de jeux de données LinkedIn et de leurs tarifs.

10. 24 Sep

    Coresignal a été ajouté à la section « Top 4 des fournisseurs de jeux de données LinkedIn ».

11. 20238 Mai

    Coresignal a été retiré de la liste des fournisseurs de jeux de données LinkedIn.

Gulbahar Karatas

Analyste sectorielle

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Gülbahar est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

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