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 per scraper di LinkedIn

Benchmark sullo scraping di LinkedIn

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

Questo grafico confronta i tassi di successo giornalieri delle API per scraper di LinkedIn sulla base di test live condotti ogni 15 minuti:

Quali dati puoi estrarre da LinkedIn

Bright Data è stato l'unico fornitore nel benchmark sullo scraping di LinkedIn a restituire JSON strutturato. Gli altri tre hanno restituito HTML grezzo, quindi non c'erano campi da contare dalla loro parte. Abbiamo raccolto ogni campo restituito da Bright Data per un post di LinkedIn e li abbiamo raggruppati per categoria:

I post sono uno dei diversi tipi di pagina LinkedIn che puoi raccogliere. Profili, pagine aziendali e offerte di lavoro hanno ciascuno il proprio endpoint e il proprio insieme di campi:

• 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.

Scraper di LinkedIn

Bright Data offre dieci API per scraper di LinkedIn, che coprono quattro tipi di contenuto:

• 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 per URL aziendale.
• Post: raccolta tramite URL oppure individuazione per URL aziendale, URL del profilo o URL dell'articolo.

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

• Profili di persone LinkedIn: per monitorare i movimenti di talenti, reperire candidati, generare lead e ricerche su investimenti alternativi.
• Informazioni aziendali LinkedIn: per analisi competitiva, arricchimento CRM e mappatura dell'ecosistema.
• Offerte di lavoro LinkedIn: titoli di lavoro, nomi aziendali, sedi e dettagli di candidatura, per analisi del mercato del lavoro e strategia di reclutamento.
• Post LinkedIn: testo del post, hashtag, metriche di coinvolgimento, immagini e video, per analisi delle tendenze dei contenuti e ricerche sul coinvolgimento.

Abbiamo confrontato l'API “LinkedIn posts, collect by URL”. I metadati vengono conteggiati come campi JSON strutturati, quindi solo i fornitori che restituiscono dati analizzati ottengono punteggio su questo aspetto. Bright Data ha restituito in media 39 campi per post. Gli altri quattro fornitori restituiscono HTML grezzo e nessun campo analizzato. Bright Data è stato anche il più veloce, completando in media 7 secondi contro i 10–12 degli altri. Il suo tasso di successo del 70% ha eguagliato Oxylabs e Decodo.

Oxylabs è stato chiamato tramite la sua API Web Scraper in modalità tempo reale, con la sorgente universale e il rendering HTML abilitati. Restituisce la pagina renderizzata, quindi i dati dei post di LinkedIn vengono estratti dall'HTML tramite 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 piuttosto che i campi analizzati, quindi i dati dei post devono essere estratti dal markup. Il tasso di successo su LinkedIn di Decodo è stato del 70%, con richieste in 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

Questi strumenti pilotano il tuo account LinkedIn personale anziché girare su una propria infrastruttura di scraping. Sono adatti a raccolte a basso volume e non critiche, soprattutto se paghi già per lo strumento e preferisci non aggiungere un costo di scraping separato.

Il modo in cui si collegano al tuo account è diverso:

• PhantomBuster legge il cookie di sessione che LinkedIn imposta quando accedi, quindi esegue l'automazione dal proprio cloud.
• Linked Helper funziona come app desktop e guida la sessione LinkedIn già aperta sul tuo computer.
• Dripify prende le tue credenziali LinkedIn e viene eseguito dal proprio cloud.

I compromessi sono gli stessi in tutti e tre i casi:

• Lenti: poiché emulano il comportamento umano, sono più lenti degli strumenti che girano su un'infrastruttura di scraping dedicata e non sono adatti all'estrazione su larga scala.
• Rischiosi: se LinkedIn segnala l'attività, rischi restrizioni temporanee o un ban permanente sull'account collegato.

PhantomBuster offre uno scraper per profili LinkedIn e uno scraper per aziende per i dati pubblici sulla piattaforma.

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 del browser: disponibile sia per Chrome che per Firefox. L'estensione collega la sessione LinkedIn in un clic; non è lì che vengono eseguite le automazioni.
• Basato su cloud: i Phantom vengono eseguiti sui server di PhantomBuster, quindi la raccolta non impegna il tuo computer.

Due limiti da conoscere prima di sceglierlo: il Profile Scraper estrae i dati tramite chiamate API anziché aprire la pagina, quindi non viene registrata alcuna visualizzazione del profilo e vengono restituiti solo gli ultimi due ruoli. Le approvazioni non vengono raccolte.

Linked Helper è una piattaforma desktop di automazione LinkedIn con scraping integrato. Le campagne vengono eseguite sul tuo computer. Viene offerto anche un livello di archiviazione cloud, in cui i dati risiedono sui server di Linked Helper mentre l'automazione viene ancora eseguita localmente.

Caratteristiche:

• Connessione automatica 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; visitandolo restituisce la cronologia lavorativa, le competenze e il resto.
• CRM integrato: un plug-in che puoi abilitare, che archivia ogni profilo e azienda toccati dallo strumento, con tag e note. Le integrazioni dirette coprono HubSpot, Salesforce, Pipedrive e Zoho, mentre i webhook raggiungono il resto tramite Zapier, Make o n8n.

I proxy sono opzionali. Eseguire il tuo account dal tuo computer non ne richiede alcuno. Si consiglia un proxy dedicato per account quando passi a un VPS, lavori in più paesi o gestisci account di clienti.

Dripify

Dripify automatizza le attività di outreach su LinkedIn per team di vendita, reclutatori e fondatori. Il suo scraper raccoglie dati sui lead e li esporta in CSV. Il prodotto si è poi ampliato oltre LinkedIn verso 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 vede l'attività da una posizione coerente con dove 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 che puoi regolare.

Nota che l'esportazione CSV inizia dal piano Pro e non è disponibile su Basic.

Strumenti per la ricerca email e le estensioni

Questi vengono eseguiti all'interno del browser e si concentrano sulla cattura di email e lead piuttosto che sullo scraping su larga scala. Sono adatti a piccole attività e si interrompono quando il browser o il layout della pagina cambiano.

Snov.io

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

Non è uno strumento di scraping dedicato a LinkedIn. Ciò che raccoglie sono indirizzi email, quindi è adatto a un'organizzazione che dispone già di automazione LinkedIn e ha bisogno del livello email.

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 fasi che copre sintassi, testo senza senso, dominio, record MX, SMTP, esistenza della casella di posta e catch-all. Snov.io dichiara un'accuratezza del 98%+, che è un dato proprio piuttosto che verificato. La verifica costa un credito per indirizzo.

FindThatLead è una piattaforma B2B cloud-based per la generazione di lead e la verifica delle email. La sua estensione Chrome estrae indirizzi email dai profili LinkedIn e da qualsiasi sito web, attingendo al saldo crediti del tuo account FindThatLead.

Caratteristiche:

• Email Finder e Verifier: restituisce l'indirizzo insieme a nome, ruolo, telefono e profili social, oltre a dati aziendali come posizione e tecnologie. Un credito viene speso solo in caso di corrispondenza riuscita.
• Email Sender e campagne drip: l'invio non consuma crediti email, sebbene il volume di invio giornaliero e il numero di sequenze siano limitati dal tuo piano.

Evaboot

Evaboot è un'estensione Chrome che esporta i dati dei lead da LinkedIn Sales Navigator e trova le email per quei lead. Funziona sulla tua sessione Sales Navigator, quindi è richiesto un posto attivo a pagamento.

Caratteristiche:

• Integrazione nativa con Sales Navigator: esporta nomi, titoli di lavoro, nomi aziendali, settori e sedi, insieme a titolo professionale, riepilogo, numero di collegamenti e dimensione aziendale, su 39 colonne.
• Pulizia dei dati: normalizza nomi, titoli di lavoro e nomi aziendali, rimuovendo emoji e titoli onorifici.
• Filtro dei lead: verifica se ciascun lead corrisponde davvero ai filtri di Sales Navigator con cui hai cercato e segnala quelli che non corrispondono.
• Ricerca e verifica email: trova email professionali e verifica la consegnabilità.

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Metodologia del benchmark degli scraper di LinkedIn

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

Ogni URL è stato richiesto una volta per ciascun fornitore, 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. Questo evita che una correzione del parsing richieda una nuova serie di richieste e significa che ogni numero qui sotto può essere ricalcolato dalle risposte salvate.

Una risposta viene considerata riuscita quando contiene i dati del post. Lo status HTTP 404 conta come successo, poiché la pagina non c'è più e il fornitore lo ha segnalato correttamente. Qualsiasi status al di fuori dell'intervallo da 200 a 399 è un fallimento. Diverse API rispondono 200 mentre la pagina richiesta ha restituito 403, quindi leggiamo lo status interno separatamente e applichiamo la stessa regola.

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

I post eliminati sono esclusi dai punteggi dei fornitori. I fornitori esprimono in modo diverso un link non più attivo: la maggior parte restituisce l'avviso di LinkedIn, altri segnalano un errore interno di scansione. Una volta che due o più fornitori segnalano indipendentemente un URL come non disponibile, i restanti fornitori 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 fornitore restituisce già analizzato. I fornitori che restituiscono HTML grezzo lasciano a te il parsing e non vengono valutati su questa misura.

Il tempo di completamento è la media solo tra le risposte valide. Un fornitore che fallisce rapidamente non deve essere interpretato come un fornitore veloce.

FAQ

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,
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  note   = {AIMultiple. Consultato il 2 settembre 2026}
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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

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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.

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Ricercato da

Nazlı Şipi

Ricercatrice IA

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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.

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