I migliori scraper di LinkedIn: Bright Data, Apify e PhantomBuster

Abbiamo analizzato i migliori strumenti di scraping di LinkedIn utilizzando 9.000 richieste su post, profili e offerte di lavoro. Questa guida copre due aree principali:

1. Confronto tra i migliori strumenti di estrazione dati da LinkedIn in base a tasso di successo, velocità e prezzo.
2. Tutorial in Python per estrarre post, profili, aziende e offerte di lavoro da LinkedIn.

Apify vs. Bright Data: confronto tra le API di scraping di LinkedIn nel 2026

• Apify eccelle negli scraper preconfigurati che gestiscono la logica al posto tuo.
• Bright Data è adatto agli sviluppatori che necessitano di un browser di scraping robusto o di proxy residenziali per costruire la propria infrastruttura di scraping LinkedIn personalizzata su larga scala.

Risultati del benchmark di scraping di LinkedIn

Questo grafico confronta i tassi di successo giornalieri delle API di scraping di LinkedIn, basati su test reali condotti ogni 15 minuti:

Estrazione di indirizzi email verificati: strumenti e metodi per l'estrazione di email da LinkedIn

1. Strumenti di scraping di LinkedIn basati su proxy

Gli scraper di LinkedIn basati su proxy utilizzano la propria infrastruttura proxy, inclusi indirizzi IP e server, per estrarre dati da LinkedIn su larga scala. Queste API inviano le richieste attraverso una rete proxy gestita .

Questo è l'approccio giusto per un'estrazione dati affidabile e ad alto volume da LinkedIn perché:

• Veloce: poiché lo scraper si basa su più profili durante l'estrazione dei dati, può estrarre i dati più velocemente
• Affidabile : se il sito web di destinazione blocca un profilo o un indirizzo IP, il provider passa a un altro per continuare le operazioni.
• Sicuro : la persona che ordina lo scraping non ha bisogno di utilizzare il proprio account, quindi non c'è rischio che il tuo profilo venga bannato.

Bright Data fornisce un'API dedicata per lo scraping web di LinkedIn, progettata per l'estrazione di dati strutturati dalle pagine pubbliche di LinkedIn. La suite di API include l'API per i profili, l'API per i post e l'API aziendale, ciascuna ottimizzata per accuratezza e conformità. La piattaforma offre anche set di dati di LinkedIn personalizzati per casi d'uso specifici di LinkedIn.

Caratteristiche:

• Scoperta: è possibile ottenere dati da LinkedIn utilizzando una parola chiave specifica, come nome e cognome, filtri per data o luogo di lavoro.
• Estrazione dati in tempo reale: consente agli utenti di ottenere le informazioni più aggiornate disponibili su LinkedIn.
• Supporto proxy integrato: le API di LinkedIn includono il supporto proxy integrato.

Apify offre una gamma di Actor preconfigurati, pensati appositamente per il web scraping su LinkedIn. Tra i più diffusi strumenti di scraping per LinkedIn figurano Job Scraper, Sales Navigator Scraper, Company Scraper, Profile Scraper, Post Scraper e Ads Scraper.

Caratteristiche:

• Attori personalizzabili (Web scraper predefiniti): un marketplace di scraper di LinkedIn creati dagli sviluppatori della community, ognuno adattabile a specifiche esigenze di scraping.
• Automazione : collega più attori o integra con strumenti esterni tramite API. Ogni attore supporta le connessioni al server MCP, consentendo agli utenti di gestire e comunicare con diversi attori di scraping.

Proxycurl

Proxycurl è un'API di scraping di LinkedIn orientata agli sviluppatori che fornisce dati strutturati per profili, aziende, offerte di lavoro e dipendenti. A differenza degli strumenti di automazione del browser, Proxycurl utilizza un'API REST per restituire dati JSON aggiornati e normalizzati, pronti per l'analisi.

Caratteristiche:

• Endpoint dedicati per Profilo LinkedIn, Azienda, Dipendente e Offerta di Lavoro.
• Prezzi basati sull'utilizzo per una raccolta dati flessibile e scalabile.
• Offre opzioni di dati in tempo reale e memorizzati nella cache per il controllo dei costi.

ScraperAPI è un'infrastruttura di proxy gestito e web scraping che include un supporto dedicato per l'estrazione dei dati da LinkedIn. Invece di fornire un dataset LinkedIn predefinito, gestisce l'intero processo di scraping, inclusa la rotazione degli indirizzi IP, la risoluzione dei CAPTCHA e la gestione delle intestazioni.

Caratteristiche

• Supporto per richieste simultanee : gestisci migliaia di richieste al minuto.
• Modelli specifici di LinkedIn per profili, aziende e pagine di lavoro.

Gocciolare

Dripify è uno strumento di automazione per LinkedIn che aiuta i professionisti delle vendite ad automatizzare le attività sulla piattaforma. Offre uno scraper per LinkedIn che consente agli utenti di accedere ai dati dei lead di LinkedIn ed esportarli in un file CSV.

Caratteristiche:

• Indirizzo IP locale: Fornisce un indirizzo IP univoco della regione locale dell'utente, consentendogli di accedere ai siti web come se si trovasse in aree geografiche diverse.
• Simulazione del comportamento umano: imita le azioni di un utente reale durante l'interazione con LinkedIn. Aggiunge ritardi casuali tra le richieste e simula i clic dell'utente su link o pulsanti per aiutarti ad apparire più simile a un utente autentico.

Linked Helper è una piattaforma desktop per l'automazione di LinkedIn che include anche funzionalità di scraping dei dati di LinkedIn. Lo strumento non richiede proxy per impostazione predefinita, ma consente agli utenti di configurarli manualmente per ogni account LinkedIn.

Caratteristiche:

• Connessione automatica dei profili : visita i profili LinkedIn e invia messaggi personalizzati.
• Estrazione dati: offre uno strumento di estrazione dati per raccogliere informazioni dai profili LinkedIn e da Sales Navigator. I dati raccolti possono essere ottenuti in formato CSV.
• CRM integrato: tutti i contatti vengono memorizzati in un CRM integrato all'interno di Linked Helper. Se utilizzi un CRM esterno, puoi inviare i dati a tale CRM.

2. Strumenti di scraping di LinkedIn basati sui cookie

Gli strumenti basati sui cookie utilizzano i cookie del tuo browser per estrarre dati. ¹ Sono utilizzati per la raccolta di dati a basso volume e non critici, soprattutto se gli utenti sono già clienti di questi strumenti di automazione e non dovranno sostenere costi aggiuntivi.

Questi strumenti di automazione devono "agire" su di te per eseguire attività sui social network:

• Quando accedi a LinkedIn, il sito web imposta un cookie di sessione nel tuo browser (che è univoco per la tua sessione).
• È necessario passare questo cookie allo scraper di LinkedIn.
• Successivamente, lo scraper sfrutta il cookie di sessione del social network per effettuare richieste di connessione e raccogliere dati. È possibile automatizzare attività personalizzate su LinkedIn, come l'invio di richieste di connessione e l'inserimento di "Mi piace" nei post.

Questo approccio è:

• Lento: poiché emula il comportamento umano, lo scraping è più lento rispetto agli strumenti che utilizzano infrastrutture proprie. Non è adatto per attività di estrazione dati su larga scala.
• Rischioso: se LinkedIn rileva attività sospette, potresti subire restrizioni temporanee o un ban permanente dalla piattaforma.

PhantomBuster offre uno strumento per estrarre dati dai profili LinkedIn e uno per le aziende, consentendo di raccogliere informazioni pubbliche dalla piattaforma.

Caratteristiche:

• Dati LinkedIn aggiornati: è possibile configurare lo strumento di scraping di LinkedIn per l'esecuzione ripetuta e l'estrazione giornaliera dei dati.
• Estensione per Firefox e Chrome: l'estrattore di dati di LinkedIn è disponibile come estensione.
• Basato su cloud: funziona su server remoti, consentendo agli utenti di estrarre dati da LinkedIn senza utilizzare risorse locali.

3. Estensioni del browser per lo scraping di LinkedIn

Gli strumenti di estensione del browser funzionano direttamente all'interno del browser stesso. Possono essere attivati ​​mentre si naviga su LinkedIn. Questi strumenti sono ideali per attività di scraping di piccole dimensioni. Il rischio derivante dall'utilizzo di estensioni per il browser è legato al browser stesso. Se il browser viene aggiornato o modificato, gli strumenti di estensione potrebbero smettere di funzionare.

Snov.io

Snov.io è un'estensione per Chrome che offre una piattaforma di coinvolgimento dei clienti e soluzioni per l'intero ciclo di contatto con i clienti. La funzione LinkedIn Email Finder di Snov.io estrae automaticamente gli indirizzi email da un profilo LinkedIn o da una pagina dei risultati di ricerca.

È fondamentale notare che Snov.io non è uno strumento specifico per l'estrazione di dati da LinkedIn; può estrarre solo indirizzi email. È possibile raccogliere indirizzi email in blocco dalle pagine di ricerca di LinkedIn People Search e dai risultati di ricerca di LinkedIn Sales Navigator.

Fornitori di automazione per LinkedIn come PhantomBuster, Linked Helper e Dripify offrono script predefiniti. Se la tua organizzazione necessita di automazione per LinkedIn ma non dispone di una soluzione per l'email marketing, Snov.io potrebbe essere sufficiente. Il piano gratuito (50 crediti) è molto generoso.

Caratteristiche:

• Ricerca email: individua indirizzi email in base a nome, azienda e dominio. Snov.io offre anche estensioni per Chrome per generare lead ("click-and-collect"). È possibile estrarre email da LinkedIn e dai motori di ricerca Google.
• Verificatore di email: offre uno strumento di verifica email a 7 livelli, con una precisione del 98%. Tieni presente che la verifica consuma crediti, uno per ogni verifica.

FindThatLead è una piattaforma cloud per la generazione di lead B2B e la verifica degli indirizzi email. La piattaforma offre un'estensione per Chrome che consente agli utenti di estrarre indirizzi email da profili LinkedIn e siti web. Non è una soluzione gratuita e richiede crediti dal proprio account FindThatLead.

Caratteristiche:

• Ricerca e verifica email: puoi ricevere email da LinkedIn e da altri siti web che includono informazioni aggiuntive, come il tuo nome, indirizzo email e qualifica professionale.
• Email Sender e campagne di email marketing automatizzate: Email Sender è uno strumento gratuito che consente di personalizzare i messaggi per ogni destinatario.

Prezzi:

• Prezzo iniziale (mensile): $49 (2000 crediti e-mail)
• Prova gratuita: 50 crediti email, inclusa l'estensione per Chrome.

Evaboot

Evaboot è uno strumento di automazione basato su Chrome che esporta i dati dei lead direttamente da LinkedIn Sales Navigator. Invece di utilizzare proxy per lo scraping, sfrutta la tua sessione di Sales Navigator per raccogliere e pulire i dati dei lead visibili. Tuttavia, non è adatto per lo scraping su larga scala o per la pianificazione automatizzata.

Caratteristiche

• Integrazione nativa con Sales Navigator: estrae nomi, qualifiche professionali, nomi di aziende, settori e località dai risultati di ricerca di Sales Navigator.
• Pulizia dei dati: rimuove automaticamente i duplicati, i link non funzionanti e i profili incompleti.

Prezzi:

• A partire da 49 dollari al mese con una prova gratuita di 7 giorni.
• Offre opzioni di pagamento a consumo per i piccoli team.

Guida per sviluppatori Python: scraper di LinkedIn tramite Selenium e API

Scopri come effettuare lo scraping di LinkedIn utilizzando Python e l'API Bright Data. Questo tutorial mostra come estrarre programmaticamente post, profili, offerte di lavoro e dati aziendali da LinkedIn.

Ciascun esempio segue lo stesso schema: si invia l'URL di destinazione di LinkedIn all'API di scraping di LinkedIn di Bright Data e si ricevono in cambio dati strutturati (in formato JSON o CSV).

Prerequisiti

Per iniziare bastano pochi semplici passaggi:

• Python 3.x è installato sul tuo sistema
• libreria requests (installare requests tramite pip)
• Account Bright Data con il dataset LinkedIn abilitato

Come estrarre dati dai post di LinkedIn

Passaggio 1: Avviare il processo di raschiatura

Invia l'URL di un post di LinkedIn all'endpoint API Bright Data per avviare il processo di scraping. Lo stesso schema si applica allo scraping di profili, offerte di lavoro e aziende più avanti in questa guida.

Questo script Python invia una richiesta POST all'API di scraping di LinkedIn Bright Data per avviare il processo di scraping. Ci autentichiamo utilizzando la nostra chiave API e specifichiamo l'ID del dataset.

Ogni URL di un post di LinkedIn viene passato come oggetto JSON e inviato all'API, che gestisce in background la rotazione dei proxy, la risoluzione dei CAPTCHA e la convalida delle richieste. L'API restituisce un ID univoco dello snapshot, che verrà utilizzato in seguito per recuperare i dati di LinkedIn estratti.

Passaggio 2: Recuperare i dati estratti

Utilizzare l'ID dello snapshot restituito dal job di attivazione. I segreti e gli endpoint vengono letti solo dalle variabili d'ambiente.

Questo script recupera i dati di LinkedIn estratti utilizzando l'ID dello snapshot restituito dal processo di attivazione. Interroga l'API Bright Data per verificare lo stato del processo fino al completamento dell'estrazione.

La risposta dell'API può essere un singolo oggetto JSON (con stato) o più oggetti JSON in formato NDJSON. Per le risposte NDJSON, analizza ogni riga ed estrai i record dei post; per le risposte JSON singole, controlla il campo "stato": se è "in costruzione", attendi qualche secondo e riprova finché non diventa "completato". Una volta terminato, puoi estrarre e visualizzare i dati strutturati dei post di LinkedIn.

Come estrarre offerte di lavoro da LinkedIn con Python

Scopri come estrarre dati dalle offerte di lavoro su LinkedIn utilizzando Python e l'API LinkedIn Scraper. Puoi estrarre dati strutturati sulle offerte di lavoro, inclusi titoli, aziende, località, date di pubblicazione e descrizioni, direttamente dagli URL delle offerte di lavoro su LinkedIn.

Questo approccio è ideale per la creazione di bacheche di annunci di lavoro, analisi del reclutamento o strumenti di ricerca salariale.

Passaggio 1: Avviare il processo di raschiatura

Lo script seguente invia una richiesta POST all'API di Bright Data per avviare un'attività di scraping di offerte di lavoro su LinkedIn. Ogni URL di offerta di lavoro viene passato al dataset LinkedIn_jobs, che gestisce automaticamente la rotazione dei proxy e la protezione anti-bot di LinkedIn.

Questo script avvia il processo di scraping delle offerte di lavoro di LinkedIn inviando una richiesta POST all'API Bright Data. L'autenticazione avviene tramite la nostra chiave API e specifichiamo l'ID del dataset LinkedIn Jobs.

I criteri di ricerca definiscono quali ruoli analizzare. Ad esempio, ingegneri del software con posizioni ibride o analisti di dati con ruoli da remoto in tutta New York.

L'API restituisce un ID snapshot che può essere utilizzato per recuperare i risultati una volta completata l'estrazione dei dati. Poiché tutte le attività di estrazione dati vengono eseguite sull'infrastruttura cloud di Bright Data, il processo continua anche se si chiude lo script Python.

Passaggio 2: Attendi e recupera i risultati

Attendi 5-10 minuti affinché lo scraping sia completato, quindi utilizza questo script per recuperare i dati:

Una volta completato il processo di scraping delle offerte di lavoro su LinkedIn, recuperiamo i dati strutturati utilizzando l'ID dello snapshot restituito dal processo di attivazione. La risposta è in genere in formato NDJSON, dove ogni riga rappresenta un'offerta di lavoro separata.

Analizziamo ogni voce ed estraiamo le informazioni chiave, tra cui la qualifica professionale, il nome dell'azienda, la località, il tipo di impiego e la data di pubblicazione. Per le risposte JSON singole, lo script controlla il campo "stato" e attende che sia uguale a "fatto", garantendo che tutti i dati relativi alle offerte di lavoro di LinkedIn siano stati elaborati completamente. Lo script utilizza anche il metodo .get() con valori predefiniti per gestire correttamente eventuali campi mancanti.

Come estrarre dati dalle pagine del profilo LinkedIn

Potresti voler estrarre dati dai profili LinkedIn per diversi scopi legittimi. Ad esempio, analizzare i dipendenti di una specifica azienda, arricchire un database di reclutamento o elaborare un elenco di URL di profili LinkedIn raccolti durante un evento di networking.

Passaggio 1: Avviare il processo di raschiatura

Questo script invia una richiesta POST all'API di Bright Data per iniziare lo scraping dei profili LinkedIn specificati. L'autenticazione avviene tramite il nostro token API e forniamo l'ID del dataset (disponibile nella dashboard di Bright Data nella sezione "LinkedIn People").

Gli URL del profilo vengono formattati come oggetti dizionario e inviati all'API, che li elabora e restituisce un ID snapshot per il successivo recupero dei dati. Il blocco try-except gestisce la risposta e visualizza l'ID snapshot o eventuali errori.

Passaggio 2: Recuperare i dati del profilo LinkedIn estratti

Utilizza l'ID dello snapshot restituito nel passaggio 1 per interrogare l'API di LinkedIn Scraper fino al completamento dell'operazione, quindi analizza la risposta.

L'API può restituire NDJSON (un oggetto JSON per riga) o un singolo oggetto JSON con un campo di stato. Il tuo script gestisce entrambi: controlla lo stato ("in costruzione", "in esecuzione", "pronto", "completato"), attende quando necessario e stampa i dati strutturati del profilo LinkedIn non appena disponibili.

Come estrarre i dati aziendali da LinkedIn

È possibile utilizzare uno scraper aziendale di LinkedIn per estrarre dati aziendali pubblici, inclusi nomi, settori, dimensioni, sedi e numero di dipendenti. Se non si dispone già degli URL aziendali, è possibile generarli utilizzando una query dell'API di ricerca come site:linkedin.com/company/ [industry or keyword].

Passaggio 1: Avviare il processo di raschiatura

L'autenticazione avviene tramite il nostro token API e include l'ID del dataset dalla dashboard Bright Data. Gli URL aziendali di LinkedIn vengono convertiti nel formato JSON richiesto e inviati all'API per l'elaborazione.

Una volta accettata la richiesta, l'API restituisce un ID snapshot che utilizzeremo in seguito per recuperare i dati aziendali estratti. Una gestione degli errori di base garantisce che lo script visualizzi l'ID snapshot o registri eventuali problemi relativi alla richiesta per consentirne il debug.

Passaggio 2: Recuperare i dati estratti

Una volta avviato il processo di scraping, utilizzare l'ID dello snapshot per verificarne lo stato e recuperare i dati.

Questo script recupera i dati aziendali estratti utilizzando l'ID dello snapshot ottenuto nel passaggio precedente. Interroga continuamente l'API e supporta diversi formati di risposta.

Innanzitutto, convalida il codice di stato HTTP per rilevare eventuali errori. Successivamente, tenta di analizzare la risposta, che può presentarsi in due formati: JSONL (oggetti JSON delimitati da nuove righe) o un oggetto JSON standard con informazioni sullo stato.

Nel 2026, sarà legale utilizzare lo scraping di LinkedIn?

L'IAB AI Accountability for Publishers Act ha inasprito le normative. Ora, piattaforme come LinkedIn possono intraprendere azioni legali contro chiunque ignori le regole di divieto di indicizzazione contenute nei file robots.txt durante la raccolta di dati per l'addestramento dell'IA o per un utilizzo su larga scala.

L'estrazione di dati pubblici non è considerata "hacking", ma ora comporta seri rischi legali se viola le regole del file robots.txt o se viene utilizzata per la profilazione invasiva.

I termini di servizio di LinkedIn vietano l'accesso automatizzato alla sua piattaforma senza autorizzazione. ²
Tuttavia, la raccolta di informazioni pubblicamente disponibili dalle pagine LinkedIn (non protette da login) potrebbe essere consentita in alcune giurisdizioni.

Metodologia di benchmark per lo scraper di LinkedIn

Il benchmark invia periodicamente richieste a profili LinkedIn e pagine aziendali predefiniti per misurare la coerenza e la latenza del recupero dei dati. Vengono richiesti a intervalli fissi un totale di 100 URL di profili e 100 URL di aziende, e i risultati vengono aggregati giornalmente.

Le richieste vengono eseguite ogni 15 minuti con un timeout di 60 secondi per garantire un campionamento regolare e ridurre al minimo le limitazioni imposte da LinkedIn.

Una richiesta si considera andata a buon fine se la risposta include campi specifici di LinkedIn come "linkedin_id", "headline", "company_name" o "industry". Il successo viene convalidato in due fasi:

1. Innanzitutto, eseguendo la scansione di questi identificatori,
2. Successivamente, si procede a un ulteriore controllo per verificare la presenza di contenuti parzialmente formattati qualora non venga trovata una corrispondenza diretta. Questo doppio processo riduce i falsi negativi causati da piccole modifiche di layout o formattazione.

Nel nostro benchmark, abbiamo utilizzato le seguenti API dedicate, progettate specificamente per estrarre dati da LinkedIn. Per saperne di più, consulta la nostra metodologia di benchmark per le API di scraping .

* : è elencato a titolo di riferimento, ma non è stato utilizzato nel nostro benchmark di scraping di LinkedIn.

FAQ

Collegamenti di riferimento

1.

How Account Connections Work in PhantomBuster – PhantomBuster

2.

User Agreement | LinkedIn

Sedat Dogan

CTO

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Sedat è un leader nel settore della tecnologia e della sicurezza informatica, con esperienza nello sviluppo software, nella raccolta di dati web e nella sicurezza informatica. Sedat: - Ha 20 anni di esperienza come hacker etico e guru dello sviluppo, con una vasta competenza nei linguaggi di programmazione e nelle architetture server. - È consulente di dirigenti di alto livello e membri del consiglio di amministrazione di aziende con operazioni tecnologiche ad alto traffico e di importanza critica, come le infrastrutture di pagamento. - Possiede una solida competenza commerciale oltre alla sua competenza tecnica.

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Ricercato da

Gulbahar Karatas

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

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