Dataset LinkedIn: dati di profilo e azienda

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 emergenti nelle assunzioni e metriche di coinvolgimento.
• Dati di profilo LinkedIn: Informazioni di profilo pubbliche, storico lavorativo, formazione, certificazioni professionali, reti di collegamenti e attività del profilo utente.

Caratteristiche dei dataset LinkedIn: copertura dei dati di profilo, azienda 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 del dataset aziendale LinkedIn: URL LinkedIn, Nome, URL sito web, Settore, Descrizione, Numero dipendenti, Anno di fondazione, URL logo, Sede principale (numero dipendenti), Tipo di azienda, Informazioni sui finanziamenti, Titolo, Codice paese,

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

Migliori fornitori di dati LinkedIn: dove acquistare dati LinkedIn?

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

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 applicazioni basate su IA, Bright Data’s MCP aggiunge un ulteriore livello di differenziazione rendendo più semplice collegare i 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 a ambito dei dati, campi e 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 LinkedIn. PDL fornisce inoltre un dataset aziendale gratuito e ad accesso limitato API (100 crediti) per consentire agli utenti di esplorare i propri servizi senza costi.

Prezzi:

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

Quali dati sono inclusi nel dataset LinkedIn?

• Dataset di profili LinkedIn: Titolo dell'esperienza lavorativa, posizione, azienda attuale, istruzione, collegamenti, avatar, competenze e approvazioni.
• Dataset aziendale LinkedIn: Pagina aziendale, dimensioni del settore, numero di follower, sito web, sede e numero di dipendenti.
• Dataset delle offerte di lavoro LinkedIn: Titolo di lavoro, 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 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.

Web scraping consente agli utenti di raccogliere specifici punti dati adattati alle loro esigenze. 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 tramite i suoi prodotti e servizi premium, come Sales Navigator e LinkedIn Talent Insights. I dataset proprietari offrono ad aziende e reclutatori un accesso esclusivo a determinati punti dati che potrebbero non essere disponibili tramite i 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 API che consentono agli sviluppatori di accedere e ottenere dati dalla piattaforma. Alcune delle API 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:

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, API o strumenti di web scraping. Alcune aziende sono specializzate nel fornire dataset LinkedIn personalizzati per specifici casi d'uso o settori.

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 raggiungere 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 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 utilizzare questi dati per cercare candidati, adattare le strategie di acquisizione dei talenti e migliorare il employer branding.

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 richieste
• Benchmark delle prestazioni di un'azienda rispetto ai suoi concorrenti
• Identificare potenziali partner o obiettivi di acquisizione in base a fattori come 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 utilizzare queste informazioni per espandere 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 di profili pubblici, ma viene spesso interpretato male. hiQ ha effettuato lo scraping di profili LinkedIn pubblici per prodotti di analisi delle competenze e nel 2019 (confermato nel 2022) la Ninth Circuit ha stabilito che il CFAA non si applicava alla raccolta di dati pubblicamente accessibili, una decisione ampiamente riportata come una vittoria per chi pratica scraping.

Ma il caso si è poi spostato su rivendicazioni contrattuali. Nel novembre 2022, LinkedIn ha ottenuto un giudizio sommario per violazione del proprio accordo con gli utenti e nel dicembre 2022 le parti hanno raggiunto un accordo: hiQ ha accettato di interrompere lo scraping, distruggere tutti i dati raccolti e pagare $500.000. hiQ ha cessato l'attività.

La lezione è che una posizione favorevole al CFAA non elimina altre esposizioni, tra cui violazione del contratto, trespass to chattels, leggi statali sull'accesso, diritto d'autore e norme sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA. Questo è un motivo chiave per cui l'approvvigionamento di un dataset pre-costruito 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 mascheratura, pseudonimizzazione o generalizzazione per eliminare le PII.

Scraping dei dati LinkedIn o utilizzo dei dataset LinkedIn: quale è meglio?

LinkedIn vieta espressamente lo scraping nei suoi termini di servizio e farlo potrebbe 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.

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

D'altra parte, i dataset pre-costruiti fanno risparmiare tempo e risorse e l'utilizzo di un dataset da un fornitore di dati affidabile può eliminare preoccupazioni legali ed etiche. Tuttavia, i dataset pre-costruiti 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 AIMultiple focalizzata sulla raccolta di dati web, sulle applicazioni dei dati web e sulla sicurezza delle applicazioni.

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