LinkedIn Dataset'leri: Profil ve Şirket Verileri için Kaynaklar

LinkedIn dataset'leri, profil verisi ve şirket verisi olarak kategorize edilebilir:

• LinkedIn şirket verisi: Temel şirket bilgileri, ayrıntılı çalışan profilleri, aktif iş ilanları, ortaya çıkan işe alım trendleri ve etkileşim metrikleri.
• LinkedIn profil verisi: Herkese açık profil bilgileri, iş geçmişi, eğitim geçmişi, profesyonel sertifikalar, bağlantı ağları ve kullanıcı profil etkinliği.

LinkedIn dataset özellikleri: Profil, şirket ve iş ilanı veri kapsamı

Doğrulanmış bir sağlayıcıdan satın alırken veya belirli bir şirket dataset'i ararken mevcut LinkedIn verisi türlerini bilmek önemlidir.

Tüm sağlayıcılarda ortak alanlar:

Aşağıdaki alanlar üç sağlayıcının hepsinde bulunur ve netlik sağlamak amacıyla yukarıdaki tablolardan çıkarılmıştır:

• LinkedIn şirket dataset alanları: LinkedIn URL, İsim, Web Sitesi URL'si, Sektör, Açıklama, Çalışan Sayısı, Kuruluş Yılı, Logo URL'si, Genel Merkez (çalışan sayısı), Şirket Türü, Finansman Bilgisi, Manşet, Ülke kodu,

LinkedIn veri sağlayıcı fiyatlandırması: Abonelik ve kayıt başına maliyetler

En iyi LinkedIn veri sağlayıcıları: LinkedIn verileri nereden alınır?

Bright Data, 5 LinkedIn dataset türü sunar: LinkedIn kişi profilleri, LinkedIn şirket bilgileri, LinkedIn iş ilanları, LinkedIn gönderileri ve profil ile iş ilanı alanlarını birleştiren zenginleştirilmiş bir LinkedIn profilleri + iş ilanları dataset'i.

Veri pazar yeri aracılığıyla toplu dataset erişimine ek olarak, Bright Data, profiller, gönderiler, işler ve şirketler için LinkedIn Scraper API's sunarak kullanıcılara sürekli veri çıkarma için daha esnek bir seçenek sağlar.

Yapay zeka destekli uygulamalar için, Bright Data'ın MCP'si, LinkedIn verilerini AI ajanlarına, yardımcı pilotlara ve iç araştırma araçlarına bağlamayı kolaylaştırarak başka bir farklılaşma katmanı ekler.

Fiyatlandırma:

• Tek seferlik satın alma (pazar yeri): $250 ile 100K kayıt için
• Özelleştirilebilir planlar: Veri kapsamına, alanlara ve teslimat gereksinimlerine göre mevcut

People Data Labs (PDL) sunumları, Şirket Arama API'si ve Şirket Zenginleştirme API'si gibi API'leri içerir.

Dataset'ler, kuruluş yılı, sektör, web sitesi alan adı ve LinkedIn URL'si gibi öznitelikleri içerir. PDL ayrıca, kullanıcıların hizmetlerini ücretsiz keşfetmeleri için ücretsiz bir şirket dataset'i ve sınırlı erişimli API'ler (100 kredi) sunar.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Bir ücretsiz şirket dataset'i ve 100 API kredisi içerir.
• Pro Planı: Aylık $98'den başlayan fiyatla, ~350 zenginleştirme kredisi ile.
• Kayıt başına (kredi tabanlı) fiyatlandırma:
  • Kişi Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0.28 → ölçeklendikçe ~$0.20'a düşer.
  • Şirket Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0.10 → ölçeklendikçe ~$0.05'a düşer.
  • Diğer API'ler (ör. IP Zenginleştirme, Kişi Tanımlama) farklı kredi başına ücretlere sahiptir.
• Kurumsal planlar: Yüksek hacimli kullanım için özel fiyatlandırma.

LinkedIn dataset'ine hangi veriler dahildir?

• LinkedIn profil dataset'i: İş deneyimi unvanı, pozisyon, mevcut şirket, eğitim, bağlantılar, avatar, beceriler ve onaylar.
• LinkedIn şirket dataset'i: Şirket sayfası, sektör büyüklüğü, takipçi sayısı, web sitesi, konum ve çalışan sayıları.
• LinkedIn iş ilanı dataset'i: İş unvanı, yayınlanma tarihi, başvuru sayısı, gereksinimler, şirket ve konum.

LinkedIn dataset'leri ve veritabanlarının ana kategorileri

LinkedIn dataset'leri, kaynağa ve toplama yöntemine göre kategorize edilebilir. Başlıca LinkedIn dataset türleri şunlardır:

1. Herkese Açık LinkedIn Dataset'leri (API ve scraping):

LinkedIn API'leri, LinkedIn verilerine daha güvenilir bir erişim yolu sunar. Ancak, API'ler, veri isteklerinin hacmini ve sıklığını düzenleyen hız limitleri ve kısıtlamalara sahiptir.

Web scraping, kullanıcıların kendi özel gereksinimlerine göre belirli veri noktalarını toplamasına olanak tanır. Ancak, web scraping, LinkedIn'in hizmet şartlarını ve veri gizliliği düzenlemelerini (ör. GDPR) ihlal edebilir.

2. Resmi özel mülk veri:

Veri, Sales Navigator ve LinkedIn Talent Insights gibi premium ürünler ve hizmetler aracılığıyla kullanılabilir. Özel mülk dataset'ler, işletmelere ve işe alım uzmanlarına, herkese açık dataset'lerde mevcut olmayabilecek belirli veri noktalarına özel erişim sağlar.

3. Ticari 3rd parti LinkedIn dataset'leri:

Üçüncü taraf kaynaklardan elde edilen ve LinkedIn bilgileriyle tamamlanan veri koleksiyonları.

LinkedIn dataset'lerine nasıl erişilir?

1. LinkedIn API:

LinkedIn, geliştiricilerin platformdan veri erişmesini ve almasını sağlayan birkaç API sunar. LinkedIn'in API'lerinden bazıları şunlardır:

• LinkedIn Şirket API'si: Şirket API'si genellikle üye profil verisi değil, şirket verisi sağlar.
• LinkedIn Profil API'si: Profil API'si genellikle şirket verisi değil, üye profil verisi sağlar.

2. Web scraping:

Web scraping teknikleri, herkese açık LinkedIn verilerine erişmek ve bunları çekmek için kullanılabilir. Bu LinkedIn verisi elde etme yöntemi, büyük ölçekli web scraping projeleri için uygundur.

3. Üçüncü taraf veri sağlayıcıları:

LinkedIn veri sağlayıcıları, üçüncü taraf veri kümeleri, API'ler veya web scraping araçları aracılığıyla LinkedIn dataset'lerine erişim sunan şirketler veya platformlardır. Bazı şirketler, belirli kullanım durumları veya sektörler için özelleştirilmiş LinkedIn dataset'leri sağlamada uzmanlaşmıştır.

4. Veri zenginleştirme hizmetleri:

LinkedIn verilerini diğer veri kaynaklarıyla entegre ederek daha kapsamlı bir bireysel müşteri veya potansiyel müşteri profili sunar. Bu hizmetler, satış ve pazarlama ekiplerinin potansiyel müşterileri daha iyi hedeflemesine yardımcı olabilir.
Veri zenginleştirme hizmetleri genellikle bireysel veri noktalarını zenginleştirmeye odaklandığından, sektör düzeyinde bilgi sağlamakla sınırlı olabilir. LinkedIn verilerini diğer kaynaklarla birleştiren daha geniş içgörülere ihtiyacınız varsa, üçüncü taraf veri sağlayıcıları daha kapsamlı, hedefli seçenekler sunar.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

LinkedIn Dataset'lerinin Uygulamaları

İşe alım ve yetenek bulma

LinkedIn dataset'leri, beceriler, iş deneyimi ve eğitim gibi profesyonellere ilişkin ayrıntıları içerir. Bu verileri, aday aramak, yetenek edinme stratejilerini uyarlamak ve işveren markasını geliştirmek için kullanabilirsiniz.

Pazar araştırması ve rakip analizi

Kuruluşlar, LinkedIn'de erişilebilen profesyonel verileri şunlar için kullanabilir:

• Yeni teknolojiler, popüler iş unvanları ve talep gören beceriler gibi sektör trendlerini ortaya çıkarmak
• Bir şirketin rakiplerine karşı performansını karşılaştırmak
• Şirket büyüklüğü ve sektör gibi faktörlere dayanarak potansiyel ortakları veya satın alma hedeflerini belirlemek.

Potansiyel müşteri oluşturma

LinkedIn dataset'leri, satış profesyonellerinin doğru potansiyel müşterileri bulmasına yardımcı olur. Ayrıca, kişiye özel erişim stratejileri oluşturmak için bu verileri kullanabilirler.

Satış profesyonelleri, bir potansiyel müşterinin geçmişini, bağlantılarını ve ilgi alanlarını analiz edebilir. Bu, kişiselleştirilmiş erişim mesajları oluşturmalarına yardımcı olur. LinkedIn verileri ayrıca yaklaşan etkinlikleri ve konferansları gösterir. Satış ekipleri, bu bilgileri ağlarını genişletmek ve yeni potansiyel müşteriler bulmak için kullanabilir.

LinkedIn verilerini etik ve sorumlu bir şekilde kullanın

hiQ Labs - LinkedIn davası, herkese açık profilleri kazımaya ilişkin en çok atıfta bulunulan referanstır, ancak genellikle yanlış yorumlanır. hiQ, yetenek analizi ürünleri için herkese açık LinkedIn profillerini kazıdı ve 2019'da (2022'de yeniden onaylandı) Dokuzuncu Daire, CFAA'nın herkese açık verileri toplamak için geçerli olmadığına karar verdi, bu da kazıyıcılar için bir zafer olarak geniş çapta rapor edildi.

Ancak dava daha sonra sözleşme iddialarına kaydı. Kasım 2022'de LinkedIn, kullanıcı sözleşmesinin ihlali nedeniyle özet karar kazandı ve Aralık 2022'de taraflar anlaştı: hiQ, kazımayı durdurmayı, kazınmış tüm verileri imha etmeyi ve $500,000 ödemeyi kabul etti. hiQ iflas etti.

Buradan çıkarılacak ders, olumlu bir CFAA pozisyonunun, sözleşme ihlali, taşınır mallara tecavüz, eyalet erişim yasaları, telif hakkı ve GDPR ile CCPA gibi veri koruma kuralları dahil olmak üzere diğer riskleri ortadan kaldırmadığıdır. Bu, saygın bir sağlayıcıdan önceden oluşturulmuş bir dataset satın almanın genellikle doğrudan kazımaktan daha düşük riskli olmasının önemli bir nedenidir.

LinkedIn verilerinin sorumlu bir şekilde kullanılmasını sağlayan birkaç uygulama:

1. LinkedIn'in hizmet şartlarına uyun: hiQ davasının gösterdiği gibi, bağımsız sözleşmesel ağırlık taşırlar.
2. GDPR ve CCPA gibi veri koruma yasalarına uyun, bunlar veriler nasıl elde edilmiş olursa olsun kişisel veriler için geçerlidir.
3. Güvenlik duvarları ve saldırı tespit sistemleri gibi erişim kontrolleri ve altyapı kullanarak verileri güvenli bir şekilde saklayın.
4. Mümkün olduğunda maskeleme, takma adlandırma veya genelleştirme yoluyla PII'yi çıkararak anonimleştirin.

LinkedIn verilerini kazımak mı yoksa LinkedIn dataset'lerini kullanmak mı: hangisi daha iyi?

LinkedIn, hizmet şartlarında kazımayı kesinlikle yasaklar ve bunu yapmak hesabın askıya alınmasına veya yasal sonuçlara yol açabilir. Yasal uyumluluğa öncelik veriyorsanız ve iyi yapılandırılmış verilere ihtiyacınız varsa, LinkedIn dataset'lerini kullanmak daha güvenli bir seçimdir.

Verileri doğrudan LinkedIn'den kazımak daha güncel bilgiler sağlayabilir. Ancak, web scraping, web kazıyıcıları kurmak ve sürdürmek için teknik uzmanlık gerektirebilir ve önceden oluşturulmuş dataset'lere kıyasla zaman alıcı ve kaynak yoğun olabilir.

Öte yandan, önceden oluşturulmuş dataset'ler zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlar ve saygın bir veri sağlayıcıdan dataset kullanmak yasal ve etik endişeleri ortadan kaldırabilir. Ancak, önceden oluşturulmuş dataset'ler belirli gereksinimlere göre uyarlanmamış olabilir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{LinkedIn Dataset'leri: Profil ve Şirket Verileri için Kaynaklar}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Temmuz 2026}
}

Gulbahar Karatas

Endüstri Analisti

Takip Et

Gülbahar, AIMultiple'ta web verisi toplama, web verisi uygulamaları ve uygulama güvenliği konularına odaklanmış bir endüstri analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder