Dataset LinkedIn: dati di profili e aziende

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

• Dati aziendali LinkedIn: Informazioni aziendali di base, profili dettagliati dei dipendenti, offerte di lavoro attive, tendenze di assunzione emergenti e metriche di coinvolgimento.
• Dati del profilo LinkedIn: Informazioni pubbliche del profilo, storico lavorativo, formazione, certificazioni professionali, reti di collegamenti e attività del profilo utente.

Caratteristiche dei dataset LinkedIn: copertura dei dati di profili, aziende e offerte 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 aziendali LinkedIn: LinkedIn URL, Name, Website URL, Industry, Description, Employee count, Founded year, Logo URL, Headquarters (employee count), Company type, Funding info, Headline, Country code,

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

Migliori fornitori di dati LinkedIn: dove acquistare dati LinkedIn?

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

Oltre all'accesso a dataset in blocco tramite il suo marketplace, Bright Data offre LinkedIn Scraper APIs 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 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 alla portata dei dati, ai campi e ai requisiti di consegna

People Data Labs (PDL) offre APIs 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 inoltre un gratuito dataset aziendale e APIs ad accesso limitato (100 crediti) per consentire agli utenti di esplorare i propri servizi senza costi.

Prezzi:

• Prova gratuita: Include un gratuito dataset aziendale e 100 API crediti.
• Piano Pro: A partire da $98/mese, con ~350 crediti di arricchimento.
• Prezzo per record (a 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 APIs (ad es. IP Enrichment, Person Identify) hanno tariffe per credito diverse.
• Piani Enterprise: Prezzi personalizzati per volumi elevati.

Quali dati sono inclusi nel dataset LinkedIn?

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

Categorie principali di dataset e database LinkedIn

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

1. Dataset LinkedIn pubblici (API e scraping):

Le APIs di LinkedIn offrono un modo più affidabile per accedere ai dati LinkedIn. Tuttavia, le APIs 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 alle loro esigenze specifiche. Tuttavia, il web scraping 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 tramite i suoi prodotti e servizi premium, come Sales Navigator e LinkedIn Talent Insights. I dataset proprietari offrono ad aziende e reclutatori accesso esclusivo a determinati punti dati che potrebbero non essere disponibili nei dataset pubblici.

3. Dataset LinkedIn commerciali di 3rd parti

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

Come accedere ai dataset LinkedIn?

1. LinkedIn API:

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

• LinkedIn Company API: La Company API fornisce in genere dati aziendali, non dati del profilo dei membri.
• LinkedIn Profile API: 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 di terze parti:

I fornitori di dati LinkedIn sono aziende o piattaforme che offrono accesso ai dataset LinkedIn tramite set di dati di terze parti, APIs o strumenti di web scraping. Alcune aziende sono specializzate nella fornitura di dataset LinkedIn personalizzati 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 più completo. Questi servizi possono aiutare i team di vendita e marketing a targetizzare meglio i potenziali clienti.
Poiché i servizi di arricchimento dati si concentrano in genere sull'arricchimento di singoli punti dati, potrebbero limitarsi a fornire informazioni a livello di settore. Se hai bisogno di insight più ampi che combinino i dati LinkedIn con altre fonti, i fornitori di dati di terze parti offrono opzioni più estese e mirate.

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Applicazioni dei dataset LinkedIn

Reclutamento e ricerca di talenti

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

Ricerche di mercato e analisi della concorrenza

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

• Evidenziare le tendenze del settore come tecnologie emergenti, titoli professionali più richiesti e competenze più domandate
• Confrontare le prestazioni di un'azienda con quelle dei concorrenti
• Identificare potenziali partner o obiettivi di acquisizione in base a fattori quali dimensioni aziendali e settore.

Generazione di lead

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

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

Usare i dati LinkedIn in modo etico e responsabile

Il caso hiQ Labs contro LinkedIn è il riferimento più citato sullo scraping dei profili pubblici, ma viene spesso interpretato male. hiQ ha estratto profili pubblici di 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 applicava alla raccolta di dati pubblicamente accessibili, cosa ampiamente riportata come una vittoria per gli scraper.

Ma il caso si è poi spostato sulle rivendicazioni contrattuali. Nel novembre 2022 LinkedIn ha ottenuto un giudizio sommario per violazione del suo contratto d'uso e nel dicembre 2022 le parti hanno raggiunto un accordo: hiQ ha accettato di interrompere lo scraping, distruggere tutti i dati estratti e pagare $500.000. hiQ è uscita dal mercato.

La lezione è che una posizione favorevole sul CFAA non elimina altre esposizioni, tra cui violazione del contratto, violazione di beni mobili, leggi statali sull'accesso, copyright e norme sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA. Questo è un motivo chiave per cui procurarsi un dataset predefinito da un fornitore affidabile è spesso meno rischioso rispetto allo scraping diretto.

Alcune pratiche mantengono responsabile l'uso dei dati LinkedIn:

1. Rispetta i termini di servizio di LinkedIn: hanno un peso contrattuale autonomo, come dimostra il caso hiQ.
2. Rispetta le leggi sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA, che si applicano ai dati personali indipendentemente da come sono stati ottenuti.
3. Archivia i dati in modo sicuro utilizzando controlli di accesso e infrastrutture come firewall e sistemi di rilevamento delle intrusioni.
4. Anonimizza dove possibile tramite mascheramento, pseudonimizzazione o generalizzazione per eliminare i PII.

Fare scraping dei dati LinkedIn o utilizzare dataset LinkedIn: quale è meglio?

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

Estrarre dati direttamente 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 predefiniti.

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

Cita questa ricerca

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Registro delle modifiche

11 aggiornamenti

1. 202618 Lug

   Ampliati i tipi di dataset LinkedIn di Bright Data con post e un dataset arricchito profili-più-offerte di lavoro.

2. 31 Mar

   Ampliata la sezione Bright Data con le API LinkedIn Scraper, il supporto MCP, il filtraggio avanzato e i prezzi rivisti dei piani personalizzabili.

3. 23 Mar

   Rimosso Coresignal dall'elenco prodotti.

4. 25 Feb

   Aggiunti i dati e-mail di LinkedIn alla descrizione del prodotto di Bright Data.

5. 202522 Set

   Aggiornati i dati sui prezzi per Bright Data, Coresignal e People Data Labs.

6. 5 Set

   Rimosso Bright Data da Prezzi.

7. 2 Set

   Aggiunti i dettagli sui prezzi per Bright Data, Coresignal e People Data Labs.

8. 20243 Dic

   Rimosso Oxylabs dall'elenco dei fornitori di dati di terze parti.

9. 11 Ott

   Espansa l'introduzione con un elenco di fornitori di set di dati LinkedIn e i loro prezzi.

10. 24 Set

    Aggiunto Coresignal alla sezione "I 4 principali fornitori di set di dati LinkedIn".

11. 20238 Mag

    Rimosso Coresignal dall'elenco dei fornitori di set di dati LinkedIn.

Gulbahar Karatas

Analista di settore

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

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