LinkedIn Dataset'leri: Profil ve Şirket Verileri

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

• LinkedIn şirket verileri: Temel şirket bilgileri, ayrıntılı çalışan profilleri, aktif iş ilanları, ortaya çıkan işe alım trendleri ve etkileşim metrikleri.
• LinkedIn profil verileri: Herkese açık profil bilgileri, istihdam geçmişi, eğitim geçmişi, mesleki 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 farklı LinkedIn verisi türlerini bilmek önemlidir.

Tüm sağlayıcılarda ortak alanlar:

Aşağıdaki alanlar her üç sağlayıcıda bulunur ve netlik açısından yukarıdaki tablolardan çıkarılmıştır:

• LinkedIn şirket dataset alanları: LinkedIn URL, Ad, Web Sitesi URL'si, Sektör, Açıklama, Çalışan sayısı, Kuruluş yılı, Logo URL, Genel Merkez (çalışan sayısı), Şirket türü, Fonlama bilgisi, Başlık, Ülke kodu,

LinkedIn veri sağlayıcı fiyatlandırması: Abonelik ve kayıt başına maliyetler

En iyi LinkedIn veri sağlayıcıları: LinkedIn verileri nereden satın alınır?

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

Pazar yeri üzerinden toplu dataset erişimine ek olarak, Bright Data, profiller, gönderiler, işler ve şirketler için LinkedIn Scraper API'leri sunarak kullanıcılara sürekli veri çekimi için daha esnek bir seçenek sağlar.

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

Fiyatlandırma:

• Tek seferlik satın alma (pazar yeri): $250'den başlayan fiyatlarla 100K kayıt için
• Özelleştirilebilir planlar: Veri kapsamı, alanlar ve teslimat gereksinimlerine göre mevcuttur

People Data Labs (PDL) teklifleri; 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 bir ücretsiz 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 Plan: $98/ay ile, ~350 zenginleştirme kredisi.
• Kayıt başına (kredi bazlı) fiyatlandırma:
  • Kişi Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0,28 → ölçekte ~$0,20'ye düşer.
  • Şirket Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0,10 → ölçekte ~$0,05'ye düşer.
  • Diğer API'ler (ör. IP Enrichment, Person Identify) 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, başvuran sayısı, gereksinimler, şirket ve konum.

LinkedIn dataset'leri ve veritabanlarının temel kategorileri

LinkedIn dataset'leri, kaynak 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 erişmek için daha güvenilir bir yol sunar. Ancak, API'ler, veri taleplerinin hacmini ve sıklığını düzenleyen oran sınırlarına ve kısıtlamalara sahiptir.

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

2. Resmi özel veriler:

Veriler; Sales Navigator ve LinkedIn Talent Insights gibi premium ürünler ve hizmetler aracılığıyla sunulur. Özel dataset'ler, işletmelere ve işe alım uzmanlarına, herkese açık dataset'lerde bulunmayabilecek belirli veri noktalarına özel erişim sağlar.

3. Ticari 3rd taraf LinkedIn dataset'leri:

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

LinkedIn dataset'lerine nasıl erişilir?

1. LinkedIn API'si:

LinkedIn, geliştiricilerin platformdan verilere erişmesine ve veri elde etmesine olanak tanıyan çeşitli API'ler sunar. LinkedIn’in bazı API'leri şunlardır:

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

2. Web scraping:

Web scraping teknikleri, herkese açık LinkedIn verilerine erişmek ve bunları çekmek için kullanılabilir. LinkedIn verisi elde etmeye yönelik bu yöntem, büyük ölçekli web scraping projeleri için uygundur.

3. Üçüncü taraf veri sağlayıcıları:

LinkedIn veri sağlayıcıları; üçüncü taraf veri setleri, API'ler veya web scraping araçları aracılığıyla LinkedIn dataset'lerine erişim sunan şirketler veya platformlardır. Bazı şirketler, belirli kullanım durumları veya sektörler için özel olarak hazırlanmış LinkedIn dataset'leri sağlama konusunda uzmanlaşmıştır.

4. Veri zenginleştirme hizmetleri:

LinkedIn verilerini diğer veri kaynaklarıyla entegre ederek daha kapsamlı bir bireysel müşteri veya potansiyel müşteri profili sağlar. 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.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

LinkedIn Dataset'lerinin Uygulamaları

İşe alım ve yetenek kazanımı

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

Pazar araştırması ve rakip analizi

Kuruluşlar, LinkedIn'de erişilebilen profesyonel verileri şu amaçlarla kullanabilir:

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

Müşteri adayı oluşturma

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

Satış profesyonelleri, potansiyel bir 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, ağlarını genişletmek ve yeni müşteri adayları bulmak için bu bilgileri kullanabilir.

LinkedIn verilerini etik ve sorumlu bir şekilde kullanın

hiQ Labs v. LinkedIn davası, herkese açık profillerin kazınması konusunda en çok atıf yapılan referanstır, ancak sıklıkla yanlış yorumlanır. hiQ, beceri analizi ürünleri için herkese açık LinkedIn profillerini kazıdı ve 2019'da (2022'de yeniden teyit edildi) Dokuzuncu Daire, CFAA'nın herkese açık erişilebilir verilerin toplanması için geçerli olmadığına karar verdi; bu durum, kazıyıcılar için bir zafer olarak geniş şekilde rapor edildi.

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

Alınacak ders şudur: Olumlu bir CFAA kararı; sözleşme ihlali, taşınır mallara izinsiz müdahale, eyalet erişim yasaları, telif hakkı ve GDPR ile CCPA gibi veri koruma kuralları da dahil olmak üzere diğer riskleri ortadan kaldırmaz. Saygın bir sağlayıcıdan önceden oluşturulmuş bir dataset edinmenin genellikle doğrudan kazımadan daha düşük riskli olmasının kilit nedeni budur.

Birkaç uygulama, LinkedIn verilerinin sorumlu kullanımını sağlar:

1. LinkedIn’in hizmet şartlarına uyun: hiQ davasının gösterdiği gibi, bunlar bağımsız sözleşmesel ağırlık taşır.
2. Veri koruma yasalarına uyun; GDPR ve CCPA gibi bu yasalar, nasıl elde edilmiş olursa olsun kişisel verilere uygulanır.
3. Verileri güvenli bir şekilde saklayın; güvenlik duvarları ve saldırı tespit sistemleri gibi erişim kontrolleri ve altyapı kullanın.
4. Mümkün olduğunda anonimleştirin; PII'yi çıkarmak için maskeleme, takma ad kullanma veya genelleştirme yöntemlerini kullanın.

LinkedIn verilerini kazımak vs. LinkedIn dataset'lerini kullanmak: hangisi daha iyi?

LinkedIn, hizmet şartlarında kazımayı kesin olarak yasaklar ve bunu yapmak hesap askıya alma veya hukuki sonuçlara yol açabilir. Yasal uyumluluğa öncelik veriyor ve iyi yapılandırılmış veriler istiyorsanız, LinkedIn dataset'lerini kullanmak daha güvenli bir seçimdir.

LinkedIn'den doğrudan veri kazımak daha güncel bilgiler sağlayabilir. Ancak web scraping, web scraper'ları 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 sağlayıcısından dataset kullanmak yasal ve etik kaygıları 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}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Temmuz 2026}
}

Değişiklik günlüğü

11 güncelleme

1. 202618 Tem

   Bright Data'nın LinkedIn veri kümesi türleri gönderiler ve zenginleştirilmiş profil-artı-iş ilanı veri kümesini içerecek şekilde genişletildi.

2. 31 Mar

   Bright Data bölümü LinkedIn Scraper API'leri, MCP desteği, gelişmiş filtreleme ve güncellenen özelleştirilebilir plan fiyatlandırmasıyla genişletildi.

3. 23 Mar

   Ürün listesinden Coresignal kaldırıldı.

4. 25 Şub

   Bright Data'nın ürün açıklamasına LinkedIn E-posta verileri eklendi.

5. 202522 Eyl

   Bright Data, Coresignal ve People Data Labs'ın fiyatlandırma verileri güncellendi.

6. 5 Eyl

   Fiyatlandırma bölümünden Bright Data kaldırıldı.

7. 2 Eyl

   Bright Data, Coresignal ve People Data Labs için fiyatlandırma detayları eklendi.

8. 20243 Ara

   Oxylabs üçüncü taraf veri sağlayıcıları listesinden kaldırıldı.

9. 11 Eki

   Giriş bölümü, LinkedIn veri kümesi sağlayıcıları ve fiyatlandırmaları listesiyle genişletildi.

10. 24 Eyl

    Coresignal, "En İyi 4 LinkedIn veri kümesi sağlayıcısı" bölümüne eklendi.

11. 20238 May

    Coresignal, LinkedIn veri kümesi sağlayıcıları listesinden kaldırıldı.

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, web verisi toplama, web verisinin uygulamaları ve uygulama güvenliğine odaklanmış bir AIMultiple sektör 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