I migliori scraper di LinkedIn

Abbiamo confrontato quattro API di scraping di LinkedIn con 4.000 richieste, inviando a ciascun fornitore gli stessi 1.000 URL di post di LinkedIn. Per ogni richiesta abbiamo misurato il tasso di successo, il tempo di completamento e il numero di campi di metadati analizzati restituiti.

Confronto delle API degli scraper di LinkedIn

Benchmark dello scraping di LinkedIn

Leggi la nostra metodologia per i dettagli sul benchmark di LinkedIn.

• Tasso di successo: Bright Data, Oxylabs e Decodo hanno completato ciascuno il 70% delle 1.000 richieste di post di LinkedIn, quindi il tasso di successo non distingue i primi tre. Nimble ha completato il 64%.
• Velocità: Bright Data ha registrato una media di 7 secondi per richiesta, il più veloce dei quattro provider. Nimble ha registrato una media di 10 secondi, Oxylabs 11 e Decodo 12.
• Dati analizzati: Bright Data è stato l'unico provider a restituire JSON strutturato, con 39 campi di metadati per post di LinkedIn. Oxylabs, Decodo e Nimble hanno restituito HTML grezzo.

Il grafico seguente mostra il tasso di successo giornaliero di ciascuna API di scraper di LinkedIn, misurato tramite test dal vivo eseguiti ogni 15 minuti:

Quali dati puoi estrarre da LinkedIn

Bright Data è stato l'unico provider nel nostro benchmark di scraping di LinkedIn a restituire JSON strutturato. Oxylabs, Decodo e Nimble hanno restituito HTML grezzo, quindi non avevano campi analizzati da contare. La tabella seguente raggruppa per categoria tutti i campi restituiti da Bright Data per un post di LinkedIn:

Oltre ai post, le API dello scraper di LinkedIn di Bright Data raccolgono profili, pagine aziendali e offerte di lavoro. Ogni tipo di pagina ha il proprio endpoint e un set di campi. Campi di esempio:

• Profili: name, position, about, experience, education, current_company, followers, connections, languages e honors_and_awards.
• Pagine aziendali: name, about, industries, specialties, company_size, employees_in_linkedin, headquarters, locations, website e alumni_information.
• Offerte di lavoro: job_title, company_name, job_location, job_summary, job_seniority_level, job_employment_type, job_function, job_num_applicants, base_salary e apply_link.

API degli scraper di LinkedIn

Bright Data offre dieci API per lo scraping di LinkedIn, che coprono quattro tipi di contenuti:

• Profili di persone: raccolta tramite URL, più una ricerca di persone che individua i profili per nome e cognome.
• Informazioni aziendali: raccolta tramite URL.
• Offerte di lavoro: raccolta tramite URL del lavoro, individuazione per parola chiave o tramite URL aziendale.
• Post: raccolta tramite URL, oppure individuazione tramite URL aziendale, URL del profilo o URL dell'articolo.

Bright Data fornisce inoltre quattro dataset pronti all'uso nel suo Marketplace Dataset:

• Profili di persone di LinkedIn: per monitorare i movimenti dei talenti, individuare candidati, generare lead e per la ricerca sugli investimenti alternativi.
• Informazioni aziendali di LinkedIn: per analisi competitiva, arricchimento CRM e mappatura dell'ecosistema.
• Offerte di lavoro di LinkedIn: titoli di lavoro, nomi di aziende, sedi e dettagli sulle candidature, per l'analisi del mercato del lavoro e la strategia di recruiting.
• Post di LinkedIn: testo del post, hashtag, metriche di engagement, immagini e video, per l'analisi delle tendenze dei contenuti e la ricerca sul coinvolgimento.

Abbiamo confrontato l'API “LinkedIn posts, collect by URL” di Bright Data. L'API ha restituito in media 39 campi JSON analizzati per post di LinkedIn, mentre Oxylabs, Decodo e Nimble hanno restituito HTML grezzo senza campi analizzati. Bright Data ha registrato una media di 7 secondi per richiesta, il più veloce nel benchmark, contro i 10–12 secondi degli altri tre provider. Il suo tasso di successo del 70% è stato pari a quello di Oxylabs e Decodo.
Perché: nel benchmark ci sono in totale quattro fornitori. L'espressione “The other four vendors” contraddice l'introduzione.

Abbiamo chiamato Oxylabs tramite la sua API Web Scraper in modalità Realtime, con la sorgente universale e il rendering HTML abilitati. L'API restituisce la pagina HTML renderizzata senza campi analizzati, quindi i dati dei post di LinkedIn devono essere estratti con selettori CSS.

Su LinkedIn, Oxylabs ha raggiunto un tasso di successo del 70% e una media di 11 secondi per richiesta.

Per Decodo abbiamo utilizzato l'API Scraper con rendering headless e il pool di proxy premium. La risposta è la pagina stessa anziché campi analizzati, quindi i dati del post devono essere estratti dal markup. Il tasso di successo su LinkedIn di Decodo è stato del 70%, con richieste che hanno registrato una media di 12 secondi.

Nimble è stato eseguito tramite la sua API Web con rendering attivo e HTML come formato di output. Leggere un post significa quindi analizzare la pagina restituita. Nimble ha completato il 64% delle richieste LinkedIn, con una media di 10 secondi ciascuna.

Strumenti di automazione LinkedIn basati su sessione

PhantomBuster, Linked Helper e Dripify vengono eseguiti sul tuo account LinkedIn personale anziché su un'infrastruttura di scraping dedicata. Questi strumenti sono adatti a raccolte di basso volume e non critiche, soprattutto se paghi già per uno di essi e vuoi evitare un costo di scraping separato.

Ogni strumento si collega al tuo account LinkedIn in modo diverso:

• PhantomBuster legge il cookie di sessione impostato da LinkedIn al momento dell'accesso, quindi esegue l'automazione dal proprio cloud.
• Linked Helper viene eseguito come app desktop e controlla la sessione LinkedIn già aperta sul tuo computer.
• Dripify acquisisce le tue credenziali LinkedIn e viene eseguito dal proprio cloud.

Tutti e tre gli strumenti presentano due compromessi:

• Lenti: gli strumenti basati su sessione emulano il comportamento umano, quindi sono più lenti degli strumenti su infrastruttura di scraping dedicata e non sono adatti all'estrazione su larga scala.
• Rischio per l'account: se LinkedIn segnala l'attività, l'account collegato può subire restrizioni temporanee o un divieto permanente.

PhantomBuster è una piattaforma di automazione cloud i cui strumenti LinkedIn Profile Scraper e LinkedIn Company Scraper raccolgono dati pubblici da profili e pagine aziendali di LinkedIn. PhantomBuster chiama ogni automazione Phantom.

Caratteristiche:

• Esecuzioni pianificate: i Phantom possono essere impostati per essere avviati in modo ricorrente, da una volta al giorno a più volte durante l'orario lavorativo.
• Estensione per browser: disponibile sia per Chrome sia per Firefox. L'estensione collega la tua sessione LinkedIn con un clic; non è il luogo in cui vengono eseguite le automazioni.
• Basato su cloud: i Phantom vengono eseguiti sui server di PhantomBuster, quindi la raccolta non impegna il tuo computer.

Lo strumento Profile Scraper di PhantomBuster estrae i dati tramite chiamate API invece di aprire la pagina del profilo. Di conseguenza, LinkedIn non registra alcuna visualizzazione del profilo e lo scraper restituisce solo gli ultimi due ruoli nella cronologia lavorativa di un profilo. Il Profile Scraper non raccoglie gli endorsement.

Linked Helper è una piattaforma desktop di automazione per LinkedIn con scraping integrato. Le campagne di Linked Helper vengono eseguite sul tuo computer. Un livello a pagamento di archiviazione cloud conserva i dati sui server di Linked Helper, mentre l'automazione continua a essere eseguita sul tuo computer.

Caratteristiche:

• Collegamento automatico dei profili: visita i profili e invia inviti personalizzati, con spintax, variabili personalizzate e condizioni if-then-else.
• Scraping dei dati: estrae da LinkedIn, Sales Navigator e Recruiter, con esportazione CSV. La raccolta di un profilo restituisce i campi di base; la visita restituisce la cronologia lavorativa, le competenze e il resto.
• CRM integrato: un plug-in da abilitare, che archivia ogni profilo e azienda elaborati da Linked Helper, con tag e note. Le integrazioni dirette coprono HubSpot, Salesforce, Pipedrive e Zoho, mentre i webhook raggiungono il resto tramite Zapier, Make o n8n.

Linked Helper non richiede alcun proxy quando utilizzi il tuo account LinkedIn dal tuo computer. Linked Helper consiglia un proxy dedicato per account una volta che passi a un VPS, lavori in più paesi o gestisci account di clienti.

Dripify

Dripify è uno strumento di automazione dell'outreach LinkedIn basato su cloud per team di vendita, recruiter e fondatori. Lo scraper di Dripify raccoglie dati sui lead e li esporta in CSV. Oltre a LinkedIn, Dripify offre anche sequenze multicanale, automazione delle email e arricchimento dei dati.

Caratteristiche:

• Indirizzo IP locale: assegna al tuo account un IP dedicato della tua regione, così LinkedIn rileva l'attività da una posizione coerente con quella in cui ti trovi realmente.
• Simulazione del comportamento umano: visualizzazioni di pagine e clic sui pulsanti con ritardi casuali tra loro, oltre a limiti giornalieri di azioni regolabili.

L'esportazione CSV di Dripify è disponibile dal piano Pro in su. Il piano Basic non la include.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

Strumenti di ricerca email ed estensioni

Snov.io, FindThatLead ed Evaboot vengono eseguiti nel browser e raccolgono indirizzi email e dati sui lead anziché record completi di LinkedIn. Questi strumenti sono adatti a piccoli elenchi di lead, e un aggiornamento del browser o una modifica del layout di LinkedIn può impedirne il funzionamento.

Snov.io

Snov.io è una piattaforma di lead generation e outreach la cui estensione Chrome estrae automaticamente gli indirizzi email da LinkedIn. Funziona sulle pagine dei profili, sui risultati di ricerca di LinkedIn e Sales Navigator e sulle pagine degli eventi, uno alla volta o in blocco.

Snov.io raccoglie solo indirizzi email da LinkedIn, quindi è adatto ai team che già eseguono automazioni LinkedIn e hanno bisogno di aggiungere email ai propri lead.

Caratteristiche:

• Email Finder: individua gli indirizzi a partire da nome, azienda e dominio. L'estensione Chrome li estrae da LinkedIn e dai risultati di ricerca di Google.
• Email Verifier: un controllo in sette passaggi che copre sintassi, testo senza senso, dominio, record MX, SMTP, esistenza della casella di posta e catch-all. Snov.io dichiara un'accuratezza superiore al 98%. Si tratta di un dato fornito dal fornitore e non è stato verificato in modo indipendente.

FindThatLead è una piattaforma cloud di lead generation B2B e verifica delle email. L'estensione Chrome di FindThatLead estrae indirizzi email dai profili LinkedIn e da altri siti web, e le ricerche attingono al saldo crediti di FindThatLead.

Caratteristiche:

• Email Finder e Verifier: restituisce l'indirizzo insieme a nome, ruolo, telefono e profili social, oltre a dati a livello aziendale come sede e tecnologie. Un credito viene consumato solo in caso di corrispondenza riuscita.
• Email Sender e campagne drip: l'invio non consuma crediti email, ma il tuo piano limita il volume giornaliero di invio e il numero di sequenze.

Evaboot

Evaboot è un'estensione Chrome che esporta i dati sui lead da LinkedIn Sales Navigator e trova le email per tali lead. Evaboot viene eseguito sulla tua sessione Sales Navigator, quindi richiede un posto attivo a pagamento su Sales Navigator.

Caratteristiche:

• Integrazione nativa con Sales Navigator: esporta 39 colonne per lead, tra cui nomi, titoli di lavoro, nomi di aziende, settori, sedi, headline, riepilogo, numero di connessioni e dimensioni dell'azienda.
• Pulizia dei dati: normalizza nomi, titoli di lavoro e nomi di aziende, rimuovendo emoji e titoli onorifici.
• Filtraggio dei lead: verifica se ogni lead corrisponde realmente ai filtri di Sales Navigator utilizzati nella ricerca e segnala quelli che non corrispondono.
• Email finder e verifier: trova email professionali e ne verifica la recapibilità.

Metodologia del benchmark degli scraper di LinkedIn

Abbiamo confrontato quattro provider su 1.000 URL di post di LinkedIn.

Ogni URL è stato richiesto una volta per ciascun provider, un URL per richiesta. Le richieste non sono state raggruppate, il che mantiene il tempo di risposta attribuibile a un singolo URL, e sono state eseguite in sequenza da un unico server cloud.

Le risposte sono state archiviate e valutate in una fase separata anziché giudicate durante l'esecuzione. Ciò evita che una correzione dell'analisi richieda un nuovo set di richieste e significa che ogni numero riportato di seguito può essere ricalcolato dalle risposte salvate.

Una risposta è considerata riuscita quando contiene i dati del post. Un HTTP 404 è considerato un successo, poiché la pagina non esiste più e il provider lo ha segnalato correttamente. Qualsiasi stato al di fuori dell'intervallo da 200 a 399 è un fallimento. Diverse API rispondono 200 mentre la pagina recuperata ha restituito 403, quindi leggiamo quello stato interno separatamente e applichiamo la stessa regola.

Per i provider che restituiscono JSON, almeno due dei campi documentati del provider devono arrivare con un valore del tipo previsto. Due anziché uno, perché un provider che restituisce l'URL di input passerebbe altrimenti con un solo campo. Per i provider che restituiscono HTML, almeno uno dei selettori CSS scritti per i post di LinkedIn deve corrispondere. I selettori sono stati scritti e verificati rispetto alle risposte acquisite prima dell'esecuzione.

I post eliminati sono esclusi dai punteggi dei provider. I provider formulano un link non più attivo in modo diverso: la maggior parte restituisce l'avviso di LinkedIn, altri segnalano un errore interno di scansione. Una volta che due o più provider segnalano in modo indipendente un URL come non disponibile, gli altri provider non vengono penalizzati per non aver restituito contenuti da esso.

I metadati vengono conteggiati come campi JSON strutturati, quindi il conteggio riflette ciò che un provider restituisce già analizzato. I provider che restituiscono HTML grezzo lasciano a te l'analisi e non vengono valutati su questa misura.

Il tempo di completamento è la media solo tra le risposte valide. Un provider che fallisce rapidamente non deve risultare un provider veloce.

Cita questo benchmark

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

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{I migliori scraper di LinkedIn}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 2 settembre 2026}
}

Registro delle modifiche

18 aggiornamenti

Tutte18Generale14Metodologia4

202620252024

1. 2 set

   Aggiunta una sezione "What data you can scrape from LinkedIn" con i campi per tipo di pagina.

2. 2 set

   La metodologia del benchmark degli scraper LinkedIn è stata sostituita con un test su quattro provider su 1.000 URL di post.

3. 10 giu

   Rimossa la voce Proxycurl dalla sezione degli scraper LinkedIn basati su proxy.

4. 9 feb

   Aggiunta una sezione che confronta Apify e Bright Data all'introduzione.

Sedat Dogan

CTO

Segui

Sedat è un leader tecnologico e della sicurezza informatica con 20 anni di esperienza nello sviluppo software, nelle infrastrutture di rete e nella cybersecurity. Sedat:
- Ha 20 anni di esperienza come hacker white-hat e guru dello sviluppo, con una vasta competenza nei linguaggi di programmazione e nelle architetture dei server.
- È consulente del consiglio di amministrazione presso una società di venture capital che investe in aziende tecnologiche in fase iniziale e presso Ödeal, una piattaforma di pagamento digitale regionale che serve 125.000 commercianti.
- Ha guidato l'infrastruttura tecnologica e la cybersecurity di sette elezioni nazionali ed è stato riconosciuto nella Hall of Fame della cybersecurity da leader tecnologici globali tra cui Twitter.

Visualizza il profilo completo

Ricercato da

Nazlı Şipi

Ricercatrice IA

Segui

Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedente esperienza nell'analisi dei dati in diversi settori, dove ha lavorato per trasformare dataset complessi in informazioni operative.

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