Dataset LinkedIn: Fonti per dati di profili e aziende

I dataset LinkedIn possono essere suddivisi in dati di profilo e dati aziendali:

• Dati aziendali LinkedIn: Informazioni aziendali di base, profili dettagliati dei dipendenti, annunci di lavoro attivi, tendenze emergenti nelle assunzioni e metriche di coinvolgimento.
• Dati di profilo LinkedIn: Informazioni pubbliche del profilo, storia lavorativa, background formativi, certificazioni professionali, reti di contatti e attività del profilo utente.

Caratteristiche dei dataset LinkedIn: copertura di profili, aziende e annunci di lavoro

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

Campi comuni a tutti i fornitori:

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

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

Prezzi dei fornitori di dati LinkedIn: abbonamenti e costi a record

Migliori fornitori di dati LinkedIn: dove acquistare dati LinkedIn?

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

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

Per applicazioni basate sull'IA, Bright Data’s MCP aggiunge un ulteriore elemento di differenziazione, semplificando la connessione dei dati LinkedIn ad agenti IA, 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

People Data Labs (PDL) offre 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 LinkedIn. PDL fornisce anche un dataset aziendale gratuito e API ad accesso limitato (100 crediti) per consentire agli utenti di esplorare i loro servizi senza alcun costo.

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 a record (basati su crediti):
  • Arricchimento / Ricerca persona: ~$0.28 a record → scende a ~$0.20 su larga scala.
  • Arricchimento / Ricerca azienda: ~$0.10 a record → scende a ~$0.05 su larga scala.
  • Altre API (es., IP Enrichment, Person Identify) hanno tariffe per credito differenti.
• Piani Enterprise: Prezzi personalizzati per volumi elevati.

Quali dati sono inclusi nel dataset LinkedIn?

• Dataset profili LinkedIn: Titolo esperienza lavorativa, posizione, azienda attuale, istruzione, connessioni, avatar, competenze e conferme.
• Dataset aziendale LinkedIn: Pagina aziendale, dimensioni settore, numero di follower, sito web, sede e conteggio dipendenti.
• Dataset annunci di lavoro LinkedIn: Titolo di lavoro, data di pubblicazione, numero di candidati, requisiti, azienda e sede.

Categorie chiave di dataset e database LinkedIn

I dataset LinkedIn possono essere classificati in base alla fonte e al metodo di raccolta. Le principali tipologie di dataset LinkedIn includono:

1. Dataset LinkedIn pubblici (API e scraping):

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

Il web scraping consente agli utenti di raccogliere punti dati specifici adatti ai loro requisiti particolari. Tuttavia, il web scraping potrebbe 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 forniscono ad aziende e reclutatori un accesso esclusivo a determinati punti dati che potrebbero non essere disponibili tramite dataset pubblici.

3. Dataset LinkedIn commerciali di terze parti:

Raccolte di dati ottenuti da fonti di terze parti e integrati con informazioni LinkedIn.

Come accedere ai dataset LinkedIn?

1. API di LinkedIn:

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

• API Azienda LinkedIn: La Company API fornisce in genere dati aziendali, non dati dei profili dei membri.
• API Profilo LinkedIn: La Profile API fornisce in genere dati del profilo dei membri, non dati aziendali.

2. Web scraping:

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

3. Fornitori di dati terzi:

I fornitori di dati LinkedIn sono aziende o piattaforme che offrono accesso a dataset LinkedIn attraverso dataset di terze parti, API o strumenti di web scraping. Alcune aziende sono specializzate nella fornitura di dataset LinkedIn su misura per casi d'uso o settori specifici.

4. Servizi di arricchimento dati:

Integra i dati LinkedIn con altre fonti di dati per fornire un profilo cliente o potenziale cliente più completo. Questi servizi possono aiutare i team di vendita e marketing a indirizzare meglio i potenziali clienti.
Poiché i servizi di arricchimento dati si concentrano in genere sull'arricchimento di singoli punti dati, potrebbero essere limitati a fornire informazioni a livello di settore. Se hai bisogno di approfondimenti più ampi che combinano i dati LinkedIn con altre fonti, i fornitori di dati terzi offrono opzioni più estese e mirate.

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

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Applicazioni dei dataset LinkedIn

Reclutamento e ricerca talenti

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

Ricerche 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 più richieste
• Confrontare le prestazioni di un'azienda con quelle dei suoi concorrenti
• Identificare potenziali partner o obiettivi di acquisizione in base a fattori come dimensioni aziendali e settore.

Generazione di contatti

I dataset LinkedIn aiutano i professionisti delle vendite a trovare i potenziali clienti giusti. Possono anche utilizzare questi dati per creare strategie di contatto su misura.

I professionisti delle vendite possono analizzare il background, le connessioni e gli interessi di un potenziale cliente. Questo li aiuta a creare messaggi di contatto personalizzati. I dati LinkedIn mostrano anche eventi e conferenze in arrivo. I team di vendita possono utilizzare queste informazioni per ampliare le proprie reti e trovare nuovi contatti.

Usare i dati LinkedIn in modo etico e responsabile

Il caso hiQ Labs contro LinkedIn è il riferimento più citato sullo scraping di profili pubblici, ma spesso viene interpretato erroneamente. hiQ raschiava profili pubblici LinkedIn per prodotti di analisi delle competenze e nel 2019 (confermato nel 2022) la Corte d'Appello del Nono Circuito ha stabilito che il CFAA non si applica alla raccolta di dati pubblicamente accessibili, ampiamente riportato come una vittoria per gli scraper.

Ma il caso si è poi spostato su rivendicazioni contrattuali. A novembre 2022, LinkedIn ha ottenuto un giudizio sommario per violazione del suo contratto d'uso e a dicembre 2022 le parti hanno raggiunto un accordo: hiQ ha accettato di cessare lo scraping, distruggere tutti i dati raschiati e pagare $500.000. hiQ ha cessato l'attività.

La lezione è che una posizione favorevole rispetto al CFAA non elimina altre esposizioni, tra cui violazione del contratto, interferenza illecita con beni mobili, leggi statali sull'accesso, diritto d'autore e norme sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA. Questo è un motivo fondamentale per cui approvvigionarsi di un dataset già pronto da un fornitore affidabile è spesso meno rischioso dello scraping diretto.

Alcune pratiche mantengono responsabile l'uso dei dati LinkedIn:

1. Rispettare i termini di servizio di LinkedIn: hanno un peso contrattuale indipendente, come dimostrato dal caso hiQ.
2. Conformarsi alle leggi sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA, che si applicano ai dati personali indipendentemente da come sono stati ottenuti.
3. Archiviare i dati in modo sicuro utilizzando controlli di accesso e infrastrutture come firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni.
4. Anonimizzare dove possibile tramite mascheratura, pseudonimizzazione o generalizzazione per rimuovere i PII.

Scraping dei dati LinkedIn vs. utilizzo di dataset LinkedIn: quale scelta è migliore?

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

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

D'altra parte, i dataset già pronti fanno risparmiare tempo e risorse e l'utilizzo di un dataset da un fornitore affidabile può eliminare preoccupazioni legali ed etiche. Tuttavia, i dataset già pronti potrebbero non essere adattati a requisiti specifici.

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Gulbahar Karatas

Analista del settore

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Gülbahar è un'analista del settore di AIMultiple focalizzata sulla raccolta di dati web, sulle applicazioni dei dati web e sulla sicurezza delle applicazioni.

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