LinkedIn Datasets: Dados de Perfis e Empresas
Os datasets do LinkedIn podem ser categorizados em dados de perfis e dados de empresas:
- Dados de empresas do LinkedIn: Informações básicas da empresa, perfis detalhados de funcionários, vagas de emprego ativas, tendências emergentes de contratação e métricas de engajamento.
- Dados de perfis do LinkedIn: Informações de perfis públicos, histórico profissional, formação acadêmica, certificações profissionais, redes de conexões e atividade de perfis de usuários.
Recursos dos datasets do LinkedIn: cobertura de dados de perfis, empresas 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 em 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: LinkedIn URL, Name, Website URL, Industry, Description, Employee count, Founded year, Logo URL, Headquarters (employee count), Company type, Funding info, Headline, Country code,
Preços dos fornecedores de dados do LinkedIn: assinatura e custos 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 do LinkedIn + vagas de emprego que combina campos relacionados a perfis e vagas.
Além do acesso a datasets em massa por meio de seu marketplace, 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 com IA, o Bright Data’s MCP adiciona outra camada de diferenciação ao facilitar a conexão dos 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: Disponível conforme o escopo dos dados, os campos e os requisitos de entrega
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Visite o siteAs ofertas da People Data Labs (PDL) incluem APIs como a Company Search API e a Company Enrichment API.
Os datasets incluem atributos como ano de fundação, setor, domínio do site e URL do LinkedIn. A PDL também oferece um dataset gratuito de empresas e APIs de acesso limitado (100 créditos) para que os usuários explorem seus serviços sem custo.
Preços:
- Teste gratuito: Inclui um dataset gratuito de empresas e 100 API créditos.
- Plano Pro: A partir de $98/mês, com ~350 créditos de enriquecimento.
- Preços por registro (baseados em créditos):
- Enriquecimento de Pessoas / Busca: ~$0.28 por registro → cai para ~$0.20 em escala.
- Enriquecimento de Empresas / Busca: ~$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 perfis do LinkedIn: cargo da experiência profissional, posição, 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 contagem de funcionários.
- Dataset de vagas de emprego do LinkedIn: cargo, data da publicação, número de candidatos, requisitos, empresa e localização.
Principais categorias de datasets e bases de dados do LinkedIn
Os datasets do LinkedIn podem ser categorizados por origem 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 aos seus requisitos específicos. No entanto, a raspagem web pode violar os termos de serviço do LinkedIn e regulamentos de privacidade de dados (por exemplo, o GDPR).
2. Dados proprietários oficiais:
Os dados estão disponíveis por meio de seus produtos e serviços premium, como o Sales Navigator e o LinkedIn Talent Insights. Datasets proprietários oferecem a empresas e recrutadores acesso exclusivo a determinados pontos de dados que podem não estar disponíveis por meio de 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 oferece 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:
Técnicas de raspagem web podem ser usadas para acessar e extrair dados do LinkedIn publicamente acessíveis. Este método para obter dados do LinkedIn é adequado para projetos de raspagem web em grande escala.
3. Fornecedores de dados de terceiros:
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 personalizados para casos de uso ou setores específicos.
4. Serviços de enriquecimento de dados:
Integre dados do LinkedIn com outras fontes de dados para fornecer um perfil mais abrangente de clientes individuais ou potenciais. Esses serviços podem ajudar as equipes de vendas e marketing a segmentar melhor os clientes potenciais.
Como os serviços de enriquecimento de dados normalmente se concentram em enriquecer pontos de dados individuais, eles podem se limitar a fornecer informações de nível setorial. Se você precisar de insights mais amplos que combinem dados do LinkedIn com outras fontes, os fornecedores de dados de terceiros oferecem opções mais extensas e direcionadas.
Adicionar como fonte preferencialAplicações dos Datasets do LinkedIn
Recrutamento e sourcing de talentos
Os datasets do LinkedIn incluem detalhes sobre profissionais, como competências, experiência profissional e formação acadêmica. Você pode usar esses dados para buscar candidatos, ajustar estratégias de aquisição de talentos e melhorar a marca empregadora.
Pesquisa de mercado e análise de concorrentes
As organizações podem usar os dados profissionais acessíveis no LinkedIn para:
- Revelar tendências do setor, como tecnologias emergentes, cargos populares e competências em demanda
- Comparar o desempenho de uma empresa com o de seus concorrentes
- Identificar parceiros potenciais 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 clientes potenciais certos. Eles também podem usar esses dados para criar estratégias de prospecção personalizadas.
Os profissionais de vendas podem analisar a experiência, as conexões e os interesses de um cliente potencial. 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 raspagem de perfis públicos, mas costuma ser mal interpretado. A hiQ fez raspagem de perfis públicos do LinkedIn para produtos de análise de habilidades e, em 2019 (reafirmado em 2022), o Tribunal de Apelações do Nono Circuito decidiu que a CFAA não se aplicava à coleta de dados publicamente acessíveis, o que foi amplamente divulgado como uma vitória para os raspadores.
Mas o caso mudou então para alegações contratuais. Em novembro de 2022, o LinkedIn obteve uma decisão sumária por violação do seu acordo de usuário e, em dezembro de 2022, as partes fizeram um acordo: a hiQ concordou em parar de fazer raspagem, destruir todos os dados raspados e pagar $500.000. A hiQ encerrou suas atividades.
A lição é que uma posição favorável na CFAA não elimina outras exposições, incluindo violação de contrato, violação de bens móveis, leis estaduais de acesso, direitos autorais e regras de proteção de dados como o GDPR e a CCPA. Essa é uma razão fundamental pela qual adquirir um dataset pré-construído de um fornecedor respeitável costuma ser menos arriscado do que fazer raspagem diretamente.
Algumas práticas mantêm o uso de dados do LinkedIn responsável:
- Siga os termos de serviço do LinkedIn: eles têm peso contratual independente, como mostra o caso hiQ.
- Cumpra as leis de proteção de dados, como o GDPR e a CCPA, que se aplicam aos dados pessoais independentemente de como foram obtidos.
- Armazene dados com segurança usando controles de acesso e infraestrutura, como firewalls e sistemas de detecção de intrusões.
- Anonimize sempre que possível por meio de mascaramento, pseudonimização ou generalização para remover PII.
Raspagem de dados do LinkedIn vs. utilização de datasets do LinkedIn: o que é melhor?
O LinkedIn proíbe estritamente a raspagem em seus termos de serviço, e fazê-la pode resultar em suspensão da conta ou consequências legais. Usar datasets do LinkedIn é uma escolha mais segura se você prioriza conformidade legal e precisa de 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 scrapers, e pode ser demorada e intensiva em recursos em comparação com datasets pré-construídos.
Por outro lado, datasets pré-construídos economizam tempo e recursos, e usar um dataset de um fornecedor de dados respeitável pode eliminar preocupações legais e éticas. No entanto, datasets pré-construídos podem não ser adaptados a requisitos específicos.
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