Dataset di LinkedIn: Le migliori fonti per i dati sui profili e sulle aziende

I dataset di LinkedIn possono essere suddivisi in dati sui profili e dati sulle aziende:

• Dati sulle aziende di LinkedIn: Informazioni di base sull'azienda, profili dettagliati dei dipendenti, offerte di lavoro attive, tendenze emergenti nell'assunzione e metriche di coinvolgimento.
• Dati sui profili di LinkedIn: Informazioni pubbliche sul profilo, storia lavorativa, background educativo, certificazioni professionali, reti di connessioni e attività del profilo utente.

Caratteristiche del dataset di LinkedIn: Copertura dei dati su profili, aziende e offerte di lavoro

È importante conoscere i diversi tipi di dati di LinkedIn disponibili quando si acquista da un fornitore verificato o si cerca un dataset aziendale specifico.

Campi comuni tra tutti i fornitori:

I seguenti campi sono presenti in tutti e tre i fornitori e sono stati rimossi dalle tabelle sopra per chiarezza:

• Campi del dataset aziendale di LinkedIn: URL di LinkedIn, Nome, URL del sito web, Settore, Descrizione, Numero di dipendenti, Anno di fondazione, URL del logo, Sede centrale (numero di dipendenti), Tipo di azienda, Informazioni sul finanziamento, Titolo, Codice paese,

Prezzi dei fornitori di dati di LinkedIn: Abbonamento e costi per record

I migliori fornitori di dati di LinkedIn: Dove acquistare i dati di LinkedIn?

Bright Data offre 5 tipi di dataset di LinkedIn: profili persone di LinkedIn, informazioni aziendali di LinkedIn, offerte di lavoro di LinkedIn, post di LinkedIn e un dataset arricchito di profili LinkedIn + offerte di lavoro che combina campi relativi a profili e offerte di lavoro.

Oltre all'accesso ai dataset in blocco tramite il suo marketplace, Bright Data offre API di LinkedIn Scraper per profili, post, offerte di lavoro e aziende, offrendo agli utenti un'opzione più flessibile per l'estrazione continua dei dati.

Per le applicazioni basate sull'IA, Bright Data's MCP aggiunge un ulteriore livello di differenziazione rendendo più semplice collegare i dati di LinkedIn ad agenti AI, copiloti e strumenti di ricerca interni.

Prezzi:

• Acquisto una tantum (marketplace): A partire da 250 $ per 100K record
• Piani personalizzabili: Disponibili in base all'ambito dei dati, ai campi e ai requisiti di consegna

Le offerte di People Data Labs (PDL) includono API come la Company Search API e la Company Enrichment API.

I dataset includono attributi come anno di fondazione, settore, dominio del sito web e URL di LinkedIn. PDL offre anche un dataset aziendale gratuito e API ad accesso limitato (100 crediti) per consentire agli utenti di esplorare i propri servizi gratuitamente.

Prezzi:

• Prova gratuita: Include un dataset aziendale gratuito e 100 crediti API.
• Piano Pro: A partire da 98 $/mese, con ~350 crediti di arricchimento.
• Prezzi per record (basati su crediti):
  • Arricchimento/Ricerca Persona: ~0,28 $ per record → scende a ~0,20 $ su larga scala.
  • Arricchimento/Ricerca Azienda: ~0,10 $ per record → scende a ~0,05 $ su larga scala.
  • Altre API (ad es. IP Enrichment, Person Identify) hanno tariffe diverse per credito.
• Piani Enterprise: Prezzi personalizzati per utilizzi ad alto volume.

Quali dati sono inclusi nel dataset di LinkedIn?

• Dataset profilo LinkedIn: Titolo dell'esperienza lavorativa, posizione, azienda attuale, istruzione, connessioni, avatar, competenze e raccomandazioni.
• Dataset aziendale LinkedIn: Pagina aziendale, dimensione del settore, numero di follower, sito web, posizione e numero di dipendenti.
• Dataset offerte di lavoro LinkedIn: Titolo dell'offerta di lavoro, data di pubblicazione, numero di candidati, requisiti, azienda e posizione.

Categorie principali di dataset e database di LinkedIn

I dataset di LinkedIn possono essere classificati per fonte e metodo di raccolta. I principali tipi di dataset di LinkedIn includono:

1. Dataset pubblici di LinkedIn (API e scraping):

Le API di LinkedIn offrono un modo più affidabile per accedere ai dati di LinkedIn. Tuttavia, le API hanno limiti di velocità e restrizioni che regolano il volume e la frequenza delle richieste di dati.

Web scraping consente agli utenti di raccogliere punti dati specifici adattati ai loro requisiti specifici. Tuttavia, lo scraping web può violare i termini di servizio di LinkedIn e le normative sulla privacy dei dati (ad es. GDPR).

2. Dati proprietari ufficiali:

I dati sono disponibili attraverso i suoi prodotti e servizi premium, come Sales Navigator e LinkedIn Talent Insights. I dataset proprietari offrono alle aziende e ai reclutatori un accesso esclusivo a determinati punti dati che potrebbero non essere disponibili tramite dataset pubblici.

3. Dataset commerciali di terze parti di LinkedIn:

Raccolte di dati ottenute da fonti di terze parti e integrate con informazioni di LinkedIn.

Scopri altri nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati nella Ricerca Google.

Aggiungi come fonte preferita

Come accedere ai dataset di LinkedIn?

1. API di LinkedIn:

LinkedIn offre diverse API che consentono agli sviluppatori di accedere e ottenere dati dalla piattaforma. Alcune delle API di LinkedIn includono:

• API Azienda di LinkedIn: L'API Azienda fornisce tipicamente dati aziendali, non dati del profilo del membro.
• API Profilo di LinkedIn: L'API Profilo fornisce tipicamente dati del profilo del membro, non dati aziendali.

2. Web scraping:

Le tecniche di web scraping possono essere utilizzate per accedere ed estrarre dati di LinkedIn pubblicamente accessibili. Questo metodo per ottenere dati di LinkedIn è adatto per progetti di web scraping su larga scala.

3. Fornitori di dati di terze parti:

I fornitori di dati di LinkedIn sono aziende o piattaforme che offrono l'accesso ai dataset di LinkedIn tramite set di dati di terze parti, API o strumenti di web scraping. Alcune aziende sono specializzate nella fornitura di dataset di LinkedIn personalizzati per casi d'uso o settori specifici.

4. Servizi di arricchimento dei dati:

Integrare i dati di LinkedIn con altre fonti di dati per fornire un profilo individuale del cliente o del prospect più completo. Questi servizi possono aiutare i team di vendita e marketing a indirizzare meglio i potenziali clienti.
Dato che i servizi di arricchimento dei dati si concentrano tipicamente sull'arricchimento di punti dati individuali, potrebbero essere limitati alla fornitura di informazioni a livello di settore. Se sono necessarie informazioni più ampie che combinano i dati di LinkedIn con altre fonti, i fornitori di dati di terze parti offrono opzioni più estese e mirate.

Applicazioni dei dataset di LinkedIn

Reclutamento e sourcing dei talenti

I dataset di LinkedIn includono dettagli sui professionisti, come competenze, esperienza lavorativa e istruzione. Puoi utilizzare questi dati per cercare candidati, adattare le strategie di acquisizione dei talenti e migliorare il employer branding.

Ricerca di mercato e analisi della concorrenza

Le organizzazioni possono utilizzare i dati professionali accessibili su LinkedIn per:

• Rivelare le tendenze del settore come tecnologie emergenti, titoli di lavoro popolari e competenze richieste
• Confrontare le prestazioni di un'azienda con quelle dei suoi concorrenti
• Identificare potenziali partner o obiettivi di acquisizione in base a fattori come dimensione e settore dell'azienda.

Lead generation

I dataset di LinkedIn aiutano i professionisti delle vendite a trovare i prospect giusti. Possono anche utilizzare questi dati per creare strategie di outreach personalizzate.

I professionisti delle vendite possono analizzare il background, le connessioni e gli interessi di un prospect. Questo li aiuta a creare messaggi di outreach personalizzati. I dati di LinkedIn mostrano anche eventi e conferenze imminenti. I team di vendita possono utilizzare queste informazioni per espandere le loro reti e trovare nuovi lead.

Migliori pratiche per l'uso etico e responsabile dei dati di LinkedIn

Ad esempio, HiQ Labs, un'azienda di analisi dei dati, ha effettuato lo scraping di dati di profilo di LinkedIn pubblicamente disponibili per un'analisi delle competenze professionali.

Tuttavia, LinkedIn ha citato in giudizio HiQ Labs nel 2019, sostenendo che HiQ Labs aveva violato il Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) accedendo ai dati di LinkedIn senza autorizzazione. La Ninth Circuit ha stabilito che le azioni di HiQ Labs non violavano il CFAA perché i dati erano pubblicamente accessibili.

1. Segui i termini di servizio di LinkedIn: LinkedIn delinea le limitazioni sull'uso dei dati, i casi d'uso vietati e le restrizioni di accesso per i profili di LinkedIn. Attieniti ai termini di servizio di LinkedIn per assicurarti di rispettare le loro linee guida e politiche.
2. Conformità alle leggi sulla protezione dei dati: È essenziale rispettare le normative regionali e specifiche del settore, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) nell'Unione europea, il California Consumer Privacy Act (CCPA) negli Stati Uniti.
3. Archiviazione sicura: Puoi adottare controlli di accesso per limitare chi può accedere ai dati archiviati o utilizzare un'infrastruttura di archiviazione sicura, come firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni, per proteggerli da accessi non autorizzati.
4. Anonimizza i dati: Esistono numerose tecniche per l'anonymizzazione dei dati, tra cui mascheramento dei dati, pseudonimizzazione e generalizzazione. L'anonymizzazione dei dati rimuove o altera le informazioni di identificazione personale (PII) per aiutare le organizzazioni a proteggere la privacy e rispettare le normative sulla protezione dei dati.

Scraping dei dati di LinkedIn vs utilizzo dei dataset di LinkedIn: quale è meglio?

LinkedIn vieta rigorosamente lo scraping nei suoi termini di servizio e farlo potrebbe comportare la sospensione dell'account o conseguenze legali. Utilizzare i dataset di LinkedIn è una scelta più sicura se dai priorità alla conformità legale e hai bisogno di dati ben strutturati.

Lo scraping dei dati direttamente da LinkedIn può fornire informazioni più aggiornate. Tuttavia, lo scraping web potrebbe richiedere competenze tecniche per configurare e mantenere gli scraper web e può essere dispendioso in termini di tempo e risorse rispetto ai dataset predefiniti.

D'altra parte, i dataset predefiniti risparmiano tempo e risorse, e l'uso di un dataset da un fornitore di dati affidabile può eliminare preoccupazioni legali ed etiche. Tuttavia, i dataset predefiniti potrebbero non essere adattati a requisiti specifici.

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Dataset di LinkedIn: Le migliori fonti per i dati sui profili e sulle aziende}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 31 Marzo 2026}
}

Gulbahar Karatas

Analista di settore

Segui

Gülbahar è un analista di settore di AIMultiple specializzato nella raccolta di dati web, nelle applicazioni dei dati web e nella sicurezza delle applicazioni.

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento