Ensembles de données LinkedIn: Sources pour les données de profil et d'entreprise

Les ensembles de données 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 ensembles de données 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 ensemble de données 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 par souci de clarté :

• Champs de l'ensemble de données d'entreprise LinkedIn : LinkedIn URL, Name, Website URL, Industry, Description, Employee count, Founded year, Logo URL, Headquarters (employee count), Company type, Funding info, Headline, Country code,

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

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

Bright Data fournit 5 types d'ensembles de données LinkedIn : profils de personnes LinkedIn, informations sur les entreprises LinkedIn, offres d'emploi LinkedIn, publications LinkedIn et un ensemble de données enrichi profils LinkedIn + offres d'emploi qui combine les champs de profil et liés à l'emploi.

En plus de l'accès aux ensembles de données en vrac via sa place de marché, Bright Data propose des LinkedIn Scraper API 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's MCP ajoute une autre couche de différenciation en facilitant la connexion des données LinkedIn aux agents IA, copilotes et outils de recherche internes.

Tarification :

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

People Data Labs (PDL) propose des API telles que l'API Company Search et l'API Company Enrichment.

Les ensembles de données incluent des attributs tels que l'année de fondation, le secteur d'activité, le domaine du site web et l'URL LinkedIn. PDL fournit également un ensemble de données d'entreprise gratuit et des API à accès limité (100 crédits) pour que les utilisateurs puissent explorer leurs services sans frais.

Tarification :

• Essai gratuit : Comprend un ensemble de données d'entreprise gratuit et 100 crédits API.
• Plan Pro : À partir de $98/mois, avec ~350 crédits d'enrichissement.
• Tarification par enregistrement (basée sur les crédits) :
  • Enrichissement/Recherche de personne : ~$0.28 par enregistrement → baisse à ~$0.20 à grande échelle.
  • Enrichissement/Recherche d'entreprise : ~$0.10 par enregistrement → baisse à ~$0.05 à grande échelle.
  • Autres API (par exemple, IP Enrichment, Person Identify) ont des tarifs par crédit différents.
• Plans Entreprise : Tarification personnalisée pour une utilisation à haut volume.

Quelles données sont incluses dans l'ensemble de données LinkedIn ?

• Ensemble de données de profil LinkedIn : Titre de l'expérience professionnelle, poste, entreprise actuelle, formation, connexions, avatar, compétences et recommandations.
• Ensemble de données d'entreprise LinkedIn : Page entreprise, taille du secteur, nombre d'abonnés, site web, emplacement et effectifs.
• Ensemble de données d'offres d'emploi LinkedIn : Titre du poste, date de publication, nombre de candidats, exigences, entreprise et emplacement.

Catégories clés des ensembles de données et bases de données LinkedIn

Les ensembles de données LinkedIn peuvent être classés par source et méthode de collecte. Les principaux types d'ensembles de données LinkedIn comprennent :

1. Ensembles de données LinkedIn publics (API et scraping) :

Les API LinkedIn offrent un moyen plus fiable d'accéder aux données LinkedIn. Cependant, les API ont 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 violer les conditions d'utilisation de LinkedIn et les réglementations sur la confidentialité des données (par exemple, 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 ensembles de données propriétaires offrent aux entreprises et aux recruteurs un accès exclusif à certains points de données qui peuvent ne pas être disponibles via les ensembles de données publics.

3. Ensembles de données LinkedIn commerciaux 3rd party :

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

Comment accéder aux ensembles de données LinkedIn ?

1. API LinkedIn :

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

• API LinkedIn Company : L'API Company fournit généralement des données d'entreprise, pas des données de profil de membre.
• API LinkedIn Profile : L'API Profile fournit généralement des données de profil de membre, pas des données d'entreprise.

2. Web scraping :

Les techniques de web scraping peuvent être utilisées pour accéder et extraire des données LinkedIn accessibles au public. Cette méthode d'obtention de données LinkedIn est adaptée 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 offrent un accès aux ensembles de données LinkedIn via des ensembles de données tiers, des API ou des outils de web scraping. Certaines entreprises se spécialisent dans la fourniture d'ensembles de données LinkedIn adaptés à des cas d'utilisation ou des secteurs spécifiques.

4. Services d'enrichissement de données :

Intègrent les données LinkedIn avec d'autres sources de données pour fournir un profil client ou prospect individuel plus complet. Ces services peuvent aider les équipes de vente et de 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 être limités à fournir des informations au niveau du secteur. Si vous avez besoin d'informations 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 ensembles de données LinkedIn

Recrutement et sourcing de talents

Les ensembles de données 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 comme les technologies émergentes, les titres 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 d'activité.

Génération de leads

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

Les professionnels de la vente peuvent analyser le parcours, les connexions et les intérêts d'un prospect. Cela les aide à créer des messages de sensibilisation personnalisés. Les données LinkedIn montrent également les événements et conférences à venir. Les équipes de vente 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 sur le scraping de profils publics, mais elle est souvent mal interprétée. hiQ a scrapé des profils LinkedIn publics pour des produits d'analyse de compétences, et en 2019 (réaffirmé en 2022), la Ninth Circuit a jugé que le CFAA ne s'appliquait pas à la collecte de données accessibles au public, largement rapporté comme une victoire pour les scrapers.

Mais l'affaire s'est ensuite orientée vers des réclamations 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 scrapées et de payer $500,000. hiQ a cessé ses activités.

La leçon est qu'une position favorable au regard du CFAA n'élimine pas les autres risques, y compris la violation de contrat, l'atteinte aux biens mobiliers, les lois étatiques sur l'accès, les droits d'auteur et les règles de protection des données comme le RGPD et le CCPA. C'est une raison clé pour laquelle se procurer un ensemble de données préconstruit auprès d'un fournisseur réputé est souvent moins risqué que de scraper directement.

Quelques pratiques permettent une utilisation responsable des données LinkedIn :

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 le CCPA, qui s'appliquent aux données personnelles quelle que soit la manière dont elles ont été obtenues.
3. Stockez les données en toute sécurité en utilisant des contrôles d'accès et une infrastructure tels que des pare-feu et des systèmes de détection d'intrusion.
4. Anonymisez lorsque c'est possible par masquage, pseudonymisation ou généralisation pour supprimer les PII.

Scraper les données LinkedIn vs utiliser des ensembles de données LinkedIn : quelle est la meilleure option ?

LinkedIn interdit strictement le scraping dans ses conditions d'utilisation, et le faire peut entraîner la suspension du compte ou des conséquences juridiques. Utiliser des ensembles de données LinkedIn est un choix plus sûr si vous privilégiez la conformité juridique et avez besoin de données bien structurées.

Scraper des données directement depuis LinkedIn peut fournir des informations plus à jour. Cependant, le web scraping peut nécessiter une expertise technique pour configurer et maintenir des scrapers web, et cela peut prendre du temps et être gourmand en ressources par rapport aux ensembles de données préconstruits.

D'un autre côté, les ensembles de données préconstruits permettent d'économiser du temps et des ressources, et utiliser un ensemble de données d'un fournisseur de données réputé peut éliminer les préoccupations juridiques et éthiques. Cependant, les ensembles de données préconstruits peuvent ne pas être adaptés à des exigences spécifiques.

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Gulbahar Karatas

Analyste sectorielle

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Gülbahar est une 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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