LinkedIn Datasets: Fontes para Dados de Perfil e Empresa

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

• Dados de empresa do LinkedIn: Informações básicas da empresa, perfis detalhados de funcionários, ofertas de emprego ativas, tendências de contratação emergentes e métricas de envolvimento.
• Dados de perfil do LinkedIn: Informações de perfil público, histórico de emprego, formação académica, certificações profissionais, redes de contactos e atividade do perfil do utilizador.

Características dos datasets do LinkedIn: Cobertura de dados de perfil, empresa e ofertas de emprego

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

Campos comuns a todos os fornecedores:

Os seguintes campos 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 Website, Setor, Descrição, Número de funcionários, Ano de fundação, URL do logótipo, Sede (número de funcionários), Tipo de empresa, Informações de financiamento, Título, Código do país,

Preços dos fornecedores de dados do LinkedIn: Custos de subscrição e por registo

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

A Bright Data fornece 5 tipos de datasets do LinkedIn: perfis de pessoas do LinkedIn, informações de empresas do LinkedIn, listas de empregos do LinkedIn, publicações do LinkedIn e um dataset enriquecido de perfis do LinkedIn + listas de empregos que combina campos relacionados com perfil e emprego.

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

Para aplicações baseadas em IA, o MCP da Bright Data 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 registos
• Planos personalizáveis: Disponíveis com base no âmbito dos dados, campos e requisitos de entrega

As ofertas da People Data Labs (PDL) incluem APIs como a API de Pesquisa de Empresas e a API de Enriquecimento de Empresas.

Os datasets incluem atributos como ano de fundação, setor, domínio do website e URL do LinkedIn. A PDL também fornece um dataset de empresa grátis e APIs de acesso limitado (100 créditos) para que os utilizadores possam explorar os seus serviços sem custos.

Preços:

• Avaliação gratuita: Inclui um dataset de empresa grátis e 100 créditos de API.
• Plano Pro: A partir de $98/mês, com ~350 créditos de enriquecimento.
• Preços por registo (baseados em créditos):
  • Enriquecimento / Pesquisa de Pessoa: ~$0.28 por registo → reduz para ~$0.20 em escala.
  • Enriquecimento / Pesquisa de Empresa: ~$0.10 por registo → desce para ~$0.05 em escala.
  • Outras APIs (ex.: Enriquecimento de IP, Identificação de Pessoa) têm taxas por crédito diferentes.
• Planos Enterprise: Preços personalizados para utilização de alto volume.

Que dados estão incluídos no dataset do LinkedIn?

• Dataset de perfil do LinkedIn: Cargo da experiência profissional, posição, empresa atual, formação académica, contactos, avatar, competências e recomendações.
• Dataset de empresa do LinkedIn: Página da empresa, dimensão do setor, número de seguidores, website, localização e contagens de funcionários.
• Dataset de ofertas de emprego do LinkedIn: Cargo, data de publicação, número de candidatos, requisitos, empresa e localização.

Categorias principais de datasets e bases de dados do LinkedIn

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

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

As APIs do LinkedIn fornecem uma forma mais fiável de aceder aos dados do LinkedIn. No entanto, as APIs têm limites de taxa e restrições que regulam o volume e a frequência dos pedidos de dados.

O Web scraping permite aos utilizadores recolher pontos de dados específicos adaptados aos seus requisitos. No entanto, o web scraping pode violar os termos de serviço do LinkedIn e os regulamentos de privacidade de dados (ex.: RGPD).

2. Dados proprietários oficiais:

Os dados estão disponíveis através dos seus produtos e serviços premium, como o Sales Navigator e o LinkedIn Talent Insights. Os datasets proprietários fornecem às empresas e recrutadores acesso exclusivo a determinados pontos de dados que podem não estar disponíveis em datasets públicos.

3. Datasets comerciais do LinkedIn de 3ªs partes:

Coleções de dados obtidos de fontes de terceiros e complementados com informações do LinkedIn.

Como aceder a datasets do LinkedIn?

1. API do LinkedIn:

O LinkedIn fornece várias APIs que permitem aos programadores aceder e obter dados da plataforma. Algumas das APIs do LinkedIn incluem:

• API de Empresa do LinkedIn: A API de Empresa normalmente fornece dados da empresa, não dados de perfil de membro.
• API de Perfil do LinkedIn: A API de Perfil normalmente fornece dados de perfil de membro, não dados da empresa.

2. Web scraping:

Técnicas de web scraping podem ser usadas para aceder e extrair dados publicamente acessíveis do LinkedIn. Este método de obtenção de dados do LinkedIn é adequado para projetos de web scraping em grande escala.

3. Fornecedores de dados terceiros:

Os fornecedores de dados do LinkedIn são empresas ou plataformas que oferecem acesso a datasets do LinkedIn através de conjuntos de dados de terceiros, APIs ou ferramentas de web scraping. Algumas empresas especializam-se em fornecer datasets do LinkedIn personalizados para casos de uso ou setores específicos.

4. Serviços de enriquecimento de dados:

Integram dados do LinkedIn com outras fontes de dados para fornecer um perfil mais abrangente do cliente ou potencial cliente individual. Estes serviços podem ajudar as equipas de vendas e marketing a direcionar melhor os clientes potenciais.
Dado que os serviços de enriquecimento de dados se concentram normalmente em enriquecer pontos de dados individuais, podem estar limitados a fornecer informações a nível setorial. Se necessitar de insights mais amplos que combinem dados do LinkedIn com outras fontes, os fornecedores de dados terceiros oferecem opções mais extensas e direcionadas.

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Adicionar como fonte preferencial

Aplicações dos Datasets do LinkedIn

Recrutamento e captação de talentos

Os datasets do LinkedIn incluem detalhes sobre profissionais, como competências, experiência profissional e formação académica. Pode usar estes 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 demanda
• Comparar o desempenho de uma empresa com os seus concorrentes
• Identificar potenciais parceiros ou alvos de aquisição com base em fatores como dimensão da empresa e setor.

Geração de leads

Os datasets do LinkedIn ajudam os profissionais de vendas a encontrar os potenciais clientes certos. Também podem usar estes dados para criar estratégias de contacto personalizadas.

Os profissionais de vendas podem analisar o histórico, conexões e interesses de um potencial cliente. Isto ajuda-os a criar mensagens de contacto personalizadas. Os dados do LinkedIn também mostram eventos e conferências futuras. As equipas de vendas podem usar estas informações para expandir as 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 scraping de perfis públicos, mas é frequentemente mal interpretado. A hiQ fez scraping de perfis públicos do LinkedIn para produtos de análise de competências e, em 2019 (reafirmado em 2022), o Tribunal do Nono Circuito considerou que o CFAA não se aplicava à recolha de dados publicamente acessíveis, amplamente noticiado como uma vitória para os scrapers.

Mas o caso mudou depois para reivindicações contratuais. Em novembro de 2022, o LinkedIn obteve um julgamento sumário por violação do seu acordo de utilizador e, em dezembro de 2022, as partes chegaram a um acordo: a hiQ concordou em parar o scraping, destruir todos os dados obtidos por scraping e pagar $500.000. A hiQ fechou as portas.

A lição é que uma posição favorável ao abrigo do CFAA não elimina outras exposições, incluindo violação de contrato, violação de propriedade, leis de acesso estaduais, direitos de autor e regras de proteção de dados como o RGPD e a CCPA. Esta é uma razão fundamental pela qual a aquisição de um dataset pré-construído de um fornecedor respeitável é frequentemente de menor risco do que o scraping direto.

Algumas práticas mantêm o uso de dados do LinkedIn responsável:

1. Siga os termos de serviço do LinkedIn: têm peso contratual independente, como o caso hiQ demonstra.
2. Cumpra as leis de proteção de dados, como o RGPD e a CCPA, que se aplicam aos dados pessoais independentemente da forma como foram obtidos.
3. Armazene dados de forma segura usando controlos de acesso e infraestrutura como firewalls e sistemas de deteção de intrusão.
4. Anonimize sempre que possível através de mascaramento, pseudonimização ou generalização para remover informações de identificação pessoal.

Scraping de dados do LinkedIn vs. utilização de datasets do LinkedIn: o que é melhor?

O LinkedIn proíbe estritamente o scraping nos seus termos de serviço e fazê-lo pode resultar na suspensão da conta ou em consequências legais. Usar datasets do LinkedIn é uma escolha mais segura se priorizar a conformidade legal e necessitar de dados bem estruturados.

O scraping de dados diretamente do LinkedIn pode fornecer informações mais atualizadas. No entanto, o web scraping pode exigir conhecimentos técnicos para configurar e manter scrapers web, e pode ser demorado e intensivo em recursos em comparação com datasets pré-construídos.

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

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Gulbahar Karatas

Analista da Indústria

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Gülbahar é uma analista de indústria da AIMultiple focada em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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