LinkedIn Datasets: dados de perfil e de empresa

Os datasets do LinkedIn podem ser categorizados em dados de perfil e dados de empresa:

• Dados de empresas do LinkedIn: informações básicas da empresa, perfis detalhados de funcionários, vagas ativas, tendências emergentes de contratação e métricas de engajamento.
• Dados de perfis do LinkedIn: informações de perfil público, histórico profissional, formação acadêmica, certificações profissionais, redes de conexões e atividade de perfil do usuário.

Recursos dos datasets do LinkedIn: cobertura de dados de perfil, empresa e vagas de emprego

É importante conhecer os diferentes tipos de dados do LinkedIn disponíveis ao comprar de um fornecedor verificado ou ao buscar um dataset específico de uma empresa.

Campos comuns a todos os fornecedores:

Os campos a seguir estão presentes em todos os três fornecedores e foram removidos das tabelas acima para maior clareza:

• Campos do dataset de empresas do LinkedIn: URL do LinkedIn, Nome, URL do site, Setor, Descrição, Número de funcionários, Ano de fundação, URL do logotipo, Sede (número de funcionários), Tipo de empresa, Informações de financiamento, Título, Código do país,

Preços dos provedores de dados do LinkedIn: custos de assinatura e por registro

Melhores fornecedores de dados do LinkedIn: onde comprar dados do LinkedIn?

Bright Data fornece 5 tipos de datasets do LinkedIn: perfis de pessoas do LinkedIn, informações de empresas do LinkedIn, vagas de emprego do LinkedIn, publicações do LinkedIn e um dataset enriquecido de perfis e vagas do LinkedIn que combina campos relacionados a perfil e emprego.

Além do acesso a datasets em massa por meio de seu marketplace, a Bright Data oferece LinkedIn Scraper APIs para perfis, publicações, vagas e empresas, proporcionando aos usuários uma opção mais flexível para extração contínua de dados.

Para aplicações baseadas em IA, o Bright Data’s MCP adiciona outra camada de diferenciação, facilitando a conexão de dados do LinkedIn a agentes de IA, copilotos e ferramentas internas de pesquisa.

Preços:

• Compra única (marketplace): a partir de $250 por 100K registros
• Planos personalizáveis: disponíveis com base no escopo dos dados, campos e requisitos de entrega

As ofertas da People Data Labs (PDL) incluem APIs como a API de busca de empresas e a API de enriquecimento de empresas.

Os datasets incluem atributos como ano de fundação, setor, domínio do site e URL do LinkedIn. A PDL também fornece um dataset de empresas gratuito e APIs de acesso limitado (100 créditos) para que os usuários explorem seus serviços sem custo.

Preços:

• Teste grátis: inclui um dataset de empresas gratuito e 100 créditos de API.
• Plano Pro: a partir de $98/mês, com ~350 créditos de enriquecimento.
• Preços por registro (baseados em créditos):
  • Enriquecimento / Busca de pessoa: ~$0,28 por registro → cai para ~$0,20 em escala.
  • Enriquecimento / Busca de empresa: ~$0,10 por registro → cai para ~$0,05 em escala.
  • Outras APIs (por exemplo, IP Enrichment, Person Identify) têm taxas diferentes por crédito.
• Planos Enterprise: preços personalizados para uso de alto volume.

Quais dados estão incluídos no dataset do LinkedIn?

• Dataset de perfil do LinkedIn: título da experiência profissional, cargo, empresa atual, formação acadêmica, conexões, avatar, competências e recomendações.
• Dataset de empresas do LinkedIn: página da empresa, tamanho do setor, nº de seguidores, site, localização e número de funcionários.
• Dataset de vagas de emprego do LinkedIn: cargo, data de publicação, número de candidatos, requisitos, empresa e localização.

Principais categorias de datasets e bancos de dados do LinkedIn

Os datasets do LinkedIn podem ser categorizados por fonte e método de coleta. Os principais tipos de datasets do LinkedIn incluem:

1. Datasets públicos do LinkedIn (API e scraping):

As APIs do LinkedIn oferecem uma forma mais confiável de acessar dados do LinkedIn. No entanto, as APIs têm limites de taxa e restrições que regulam o volume e a frequência das solicitações de dados.

Raspagem web permite que os usuários coletem pontos de dados específicos adaptados às suas necessidades específicas. No entanto, a raspagem web pode violar os termos de serviço do LinkedIn e as regulamentações de privacidade de dados (por exemplo, GDPR).

2. Dados proprietários oficiais:

Os dados estão disponíveis por meio de seus produtos e serviços premium, como Sales Navigator e LinkedIn Talent Insights. Os datasets proprietários oferecem às empresas e recrutadores acesso exclusivo a certos pontos de dados que podem não estar disponíveis nos datasets públicos.

3. Datasets comerciais do LinkedIn de 3rd partes:

Coleções de dados obtidas de fontes de terceiros e complementadas com informações do LinkedIn.

Como acessar datasets do LinkedIn?

1. API do LinkedIn:

O LinkedIn fornece várias APIs que permitem que os desenvolvedores acessem e obtenham dados da plataforma. Algumas das APIs do LinkedIn incluem:

• API de empresas do LinkedIn: a API de empresas normalmente fornece dados de empresas, não dados de perfis de membros.
• API de perfis do LinkedIn: a API de perfis normalmente fornece dados de perfis de membros, não dados de empresas.

2. Raspagem web:

As técnicas de raspagem web podem ser usadas para acessar e extrair dados publicamente acessíveis do LinkedIn. Esse método de obtenção de dados do LinkedIn é adequado para projetos de raspagem web em grande escala.

3. Fornecedores de dados de terceiros:

Os fornecedores de dados do LinkedIn são empresas ou plataformas que oferecem acesso a datasets do LinkedIn por meio de conjuntos de dados de terceiros, APIs ou ferramentas de raspagem web. Algumas empresas se especializam em fornecer datasets do LinkedIn sob medida para casos de uso ou setores específicos.

4. Serviços de enriquecimento de dados:

Integre os dados do LinkedIn com outras fontes de dados para fornecer um perfil individual mais abrangente de clientes ou prospects. Esses serviços podem ajudar as equipes de vendas e marketing a direcionar melhor os clientes em potencial.
Como os serviços de enriquecimento de dados normalmente se concentram no enriquecimento de pontos de dados individuais, eles podem se limitar a fornecer informações em nível de setor. Se você precisar de insights mais amplos que combinem dados do LinkedIn com outras fontes, os fornecedores de dados terceirizados oferecem opções mais extensas e direcionadas.

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Adicionar como fonte preferencial

Aplicações dos datasets do LinkedIn

Recrutamento e busca de talentos

Os datasets do LinkedIn incluem detalhes sobre profissionais, como competências, experiência profissional e formação acadêmica. Você pode usar esses dados para procurar candidatos, ajustar estratégias de aquisição de talentos e melhorar a marca do empregador.

Pesquisa de mercado e análise da concorrência

As organizações podem usar os dados profissionais acessíveis no LinkedIn para:

• Revelar tendências do setor, como tecnologias emergentes, cargos populares e competências em alta
• Fazer benchmark do desempenho de uma empresa em relação aos seus concorrentes
• Identificar possíveis parceiros ou alvos de aquisição com base em fatores como tamanho da empresa e setor.

Geração de leads

Os datasets do LinkedIn ajudam os profissionais de vendas a encontrar os prospects certos. Eles também podem usar esses dados para criar estratégias de prospecção personalizadas.

Os profissionais de vendas podem analisar o histórico, as conexões e os interesses de um prospect. Isso os ajuda a criar mensagens de prospecção personalizadas. Os dados do LinkedIn também mostram eventos e conferências futuros. As equipes de vendas podem usar essas informações para expandir suas redes e encontrar novos leads.

Use os dados do LinkedIn de forma ética e responsável

O caso hiQ Labs v. LinkedIn é a referência mais citada sobre a raspagem de perfis públicos, mas costuma ser mal interpretado. A hiQ raspou perfis públicos do LinkedIn para produtos de análise de habilidades e, em 2019 (reafirmado em 2022), o Ninth Circuit considerou que a CFAA não se aplicava à coleta de dados publicamente acessíveis, o que foi amplamente noticiado como uma vitória para os raspadores.

Mas o caso então passou a envolver alegações contratuais. Em novembro de 2022, o LinkedIn obteve um julgamento sumário por violação de seu contrato de usuário e, em dezembro de 2022, as partes fizeram um acordo: a hiQ concordou em interromper a raspagem, destruir todos os dados raspados e pagar $500.000. A hiQ encerrou as atividades.

A lição é que uma posição favorável na CFAA não elimina outras exposições, incluindo violação de contrato, invasão de bens móveis, leis estaduais de acesso, direitos autorais e regras de proteção de dados como GDPR e CCPA. Esse é um motivo importante pelo qual obter um dataset pré-construído de um fornecedor respeitável costuma ser menos arriscado do que fazer raspagem diretamente.

Algumas práticas ajudam a manter o uso dos dados do LinkedIn responsável:

1. Siga os termos de serviço do LinkedIn: eles têm peso contratual independente, como mostra o caso hiQ.
2. Cumpra as leis de proteção de dados, como GDPR e CCPA, que se aplicam a dados pessoais independentemente de como foram obtidos.
3. Armazene os dados com segurança usando controles de acesso e infraestrutura, como firewalls e sistemas de detecção de intrusão.
4. Anonimize sempre que possível por meio de mascaramento, pseudonimização ou generalização para remover PII.

Raspar dados do LinkedIn vs. usar datasets do LinkedIn: o que é melhor?

O LinkedIn proíbe estritamente a raspagem em seus termos de serviço, e fazê-la pode resultar na suspensão da conta ou em consequências legais. Usar datasets do LinkedIn é uma escolha mais segura se você prioriza a conformidade legal e exige dados bem estruturados.

Raspar dados diretamente do LinkedIn pode fornecer informações mais atualizadas. No entanto, a raspagem web pode exigir conhecimento técnico para configurar e manter os raspadores, além de poder consumir tempo e recursos em comparação com datasets prontos.

Por outro lado, os datasets prontos economizam tempo e recursos, e usar um dataset de um fornecedor de dados respeitável pode eliminar preocupações legais e éticas. No entanto, os datasets prontos podem não ser adaptados a requisitos específicos.

Cite esta pesquisa

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Registro de alterações

11 atualizações

1. 202618 Jul

   Ampliados os tipos de conjuntos de dados do LinkedIn da Bright Data para incluir posts e um conjunto enriquecido de perfis mais vagas.

2. 31 Mar

   Ampliada a seção da Bright Data com APIs LinkedIn Scraper, suporte a MCP, filtragem avançada e preços revisados de planos personalizáveis.

3. 23 Mar

   Coresignal removido da lista de produtos.

4. 25 Fev

   Adicionados dados de e-mail do LinkedIn à descrição do produto da Bright Data.

5. 202522 Set

   Atualizados os dados de preços para Bright Data, Coresignal e People Data Labs.

6. 5 Set

   Removido Bright Data de Preços.

7. 2 Set

   Adicionados detalhes de preços para Bright Data, Coresignal e People Data Labs.

8. 20243 Dez

   Removido Oxylabs da lista de provedores de dados de terceiros.

9. 11 Out

   Expandida a introdução com uma lista de provedores de conjuntos de dados do LinkedIn e seus preços.

10. 24 Set

    Adicionado Coresignal à seção "Os 4 principais provedores de conjuntos de dados do LinkedIn".

11. 20238 Mai

    Removido Coresignal da lista de provedores de conjuntos de dados do LinkedIn.

Gulbahar Karatas

Analista do Setor

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Gülbahar é analista do setor da AIMultiple com foco em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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