2026'da LinkedIn Veri Kümeleri: Profil ve Şirket Verileri İçin En İyi Kaynaklar

LinkedIn veri kümeleri profil verileri ve şirket verileri olmak üzere iki kategoriye ayrılabilir:

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

LinkedIn veri setinin özellikleri: Profil, şirket ve iş ilanı verilerini kapsar.

Doğrulanmış bir sağlayıcıdan satın alma yaparken veya belirli bir şirket veri setini ararken, mevcut farklı LinkedIn veri türlerini bilmek önemlidir.

Tüm sağlayıcılarda ortak olan alanlar:

Aşağıdaki alanlar her üç sağlayıcıda da mevcuttur ve daha anlaşılır olması için yukarıdaki tablolardan kaldırılmıştır:

• LinkedIn şirket veri seti alanları : LinkedIn URL'si, Ad, Web sitesi URL'si, Sektör, Açıklama, Çalışan sayısı, Kuruluş yılı, Logo URL'si, Genel Merkez (çalışan sayısı), Şirket türü, Finansman bilgileri, Başlık, Ülke kodu,

LinkedIn veri sağlayıcısı fiyatlandırması: Abonelik ve kayıt başına maliyetler

En iyi LinkedIn veri sağlayıcıları: LinkedIn verilerini nereden satın alabilirim?

Bright Data, LinkedIn profil veri kümeleri, LinkedIn şirket veri kümeleri ve iş ilanları dahil olmak üzere LinkedIn veri kümesi çözümleri sunmaktadır. Pazaryeri, LinkedIn e-posta verileri de dahil olmak üzere toplu LinkedIn verisi satın almak için güvenilir bir platformdur.

Bright Data'ın "özel veri seti talep et" özelliği ile kullanıcılar, kendi özel gereksinimlerine göre uyarlanmış veri setleri sipariş edebilirler. Fiyatlandırma, işlem maliyetlerine ve şeffaf kayıt maliyetlerine (kayıt başına) dayanmaktadır. Platform, gelişmiş filtreleme yeteneklerini destekleyerek kullanıcıların kullanım durumlarına göre sonuçları daraltmalarına ve ilgili verileri daha verimli bir şekilde almalarına yardımcı olur.

Bright Data, pazar yeri aracılığıyla toplu veri setlerine erişimin yanı sıra, profiller, gönderiler, iş ilanları ve şirketler için LinkedIn Veri Çekme API'leri sunarak kullanıcılara sürekli veri çıkarma için daha esnek bir seçenek sağlar.

Yapay zekâ destekli uygulamalar için, Bright Data'ın MCP'si, LinkedIn verilerini yapay zekâ ajanlarına, yardımcı pilotlara ve dahili araştırma araçlarına bağlamayı kolaylaştırarak farklılaşmaya yeni bir boyut katıyor.

Fiyatlandırma:

• Tek seferlik satın alma (pazar yeri): 100.000 kayıt için 250 dolardan başlayan fiyatlarla.
• Özelleştirilebilir planlar: Veri kapsamına, alanlara ve teslimat gereksinimlerine göre mevcuttur.

People Data Labs (PDL) tarafından sunulan hizmetler arasında Şirket Arama API'si ve Şirket Zenginleştirme API'si gibi API'ler yer almaktadır.

Veri setleri, kuruluş yılı, sektör, web sitesi alan adı ve LinkedIn URL'si gibi özellikler içermektedir. PDL ayrıca, kullanıcıların hizmetlerini ücretsiz olarak keşfetmeleri için ücretsiz bir şirket veri seti ve sınırlı erişimli API'ler (100 kredi) sunmaktadır.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: Ücretsiz bir şirket veri seti ve 100 API kredisi içerir.
• Profesyonel Plan: Aylık 98$ 'dan başlayan fiyatlarla, yaklaşık 350 ek eğitim kredisi içerir.
• Kayıt başına (kredi bazlı) fiyatlandırma:
  • Kişi Zenginleştirme / Arama: Kayıt başına yaklaşık 0,28 ABD doları → ölçeklendikçe yaklaşık 0,20 ABD dolarına düşüyor.
  • Şirket Bilgilerini Geliştirme / Arama: Kayıt başına yaklaşık 0,10 ABD doları → ölçek büyüdükçe yaklaşık 0,05 ABD dolarına düşüyor.
  • Diğer API'lerin (örneğin, IP Zenginleştirme, Kişi Tanımlama) kredi başına ücretleri farklıdır.
• Kurumsal planlar: Yüksek kullanım hacmi için özel fiyatlandırma.

LinkedIn veri setinde hangi veriler yer almaktadır?

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

LinkedIn veri kümeleri ve veritabanlarının temel kategorileri

LinkedIn veri kümeleri kaynak ve toplama yöntemine göre kategorize edilebilir. LinkedIn veri kümelerinin başlıca türleri şunlardır:

1. Herkese Açık LinkedIn Veri Kümeleri (API ve veri kazıma):

LinkedIn API'leri, LinkedIn verilerine erişmenin daha güvenilir bir yolunu sunar. Bununla birlikte, API'lerin veri isteklerinin hacmini ve sıklığını düzenleyen hız sınırları ve kısıtlamaları vardır.

Web kazıma, kullanıcıların kendi özel gereksinimlerine göre uyarlanmış belirli veri noktalarını toplamasına olanak tanır. Bununla birlikte, web kazıma LinkedIn'in hizmet şartlarını ve veri gizliliği düzenlemelerini (örneğin, GDPR) ihlal edebilir .

2. Resmi tescilli veriler:

Veriler, Sales Navigator ve LinkedIn Talent Insights gibi premium ürün ve hizmetleri aracılığıyla sunulmaktadır. Tescilli veri kümeleri, işletmelere ve işe alım uzmanlarına, kamuya açık veri kümelerinde bulunmayan belirli veri noktalarına özel erişim sağlar.

3. Ticari üçüncü taraf LinkedIn veri kümeleri:

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

LinkedIn veri setlerine nasıl erişebilirim?

1. LinkedIn API:

LinkedIn, geliştiricilerin platformdan verilere erişmesine ve bunları elde etmesine olanak tanıyan çeşitli API'ler sunmaktadır. LinkedIn'in API'lerinden bazıları şunlardır:

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

2. Web kazıma:

Web kazıma teknikleri, herkese açık LinkedIn verilerine erişmek ve bunları çıkarmak için kullanılabilir. LinkedIn verilerini elde etmeye yönelik bu yöntem , büyük ölçekli web kazıma projeleri için uygundur.

3. Üçüncü taraf veri sağlayıcıları:

LinkedIn veri sağlayıcıları, üçüncü taraf veri kümeleri, API'ler veya web kazıma araçları aracılığıyla LinkedIn veri kümelerine erişim sağlayan şirketler veya platformlardır. Bazı şirketler, belirli kullanım durumları veya sektörler için özel olarak hazırlanmış LinkedIn veri kümeleri sağlama konusunda uzmanlaşmıştır.

4. Veri zenginleştirme hizmetleri:

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

LinkedIn Veri Kümelerinin Uygulamaları

İşe alım ve yetenek bulma

LinkedIn veri setleri, profesyoneller hakkında beceriler, iş deneyimi ve eğitim gibi ayrıntılı bilgiler içerir. Bu verileri aday aramak, yetenek edinme stratejilerini ayarlamak ve işveren markasını geliştirmek 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 çıkarın.
• Bir şirketin performansını rakipleriyle karşılaştırarak kıyaslama yapmak.
• Şirket büyüklüğü ve sektör gibi faktörlere dayanarak potansiyel ortakları veya satın alma hedeflerini belirleyin.

Potansiyel müşteri oluşturma

LinkedIn veri setleri, satış profesyonellerinin doğru potansiyel müşterileri bulmasına yardımcı olur. Ayrıca bu verileri, kişiselleştirilmiş iletişim stratejileri oluşturmak için de kullanabilirler.

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

LinkedIn verilerini etik ve sorumlu bir şekilde kullanmanın en iyi uygulamaları

Örneğin, veri analizi şirketi HiQ Labs, profesyonel beceri analizi için herkese açık LinkedIn profil verilerini topladı.

Ancak LinkedIn, 2019'da HiQ Labs'e karşı, HiQ Labs'in LinkedIn verilerine yetkisiz erişim sağlayarak Bilgisayar Dolandırıcılığı ve Kötüye Kullanım Yasası'nı (CFAA) ihlal ettiği iddiasıyla dava açtı. Dokuzuncu Bölge Mahkemesi, verilerin kamuya açık olması nedeniyle HiQ Labs'in eylemlerinin CFAA'yı ihlal etmediğine karar verdi.

1. LinkedIn'in hizmet şartlarına uyun: LinkedIn, LinkedIn profilleri için veri kullanım sınırlamalarını, yasaklanmış kullanım durumlarını ve erişim kısıtlamalarını belirtir. LinkedIn'in yönergelerine ve politikalarına uyduğunuzdan emin olmak için LinkedIn'in hizmet şartlarına riayet edin.
2. Veri koruma yasalarına uyum: Avrupa Birliği'ndeki Genel Veri Koruma Yönetmeliği (GDPR) ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA) gibi bölgesel ve sektöre özgü düzenlemelere uymak şarttır.
3. Güvenli depolama: Depolanan verilerinize kimlerin erişebileceğini sınırlamak için erişim kontrolleri kullanabilir veya yetkisiz erişime karşı korumak için güvenlik duvarları ve izinsiz giriş tespit sistemleri gibi güvenli depolama altyapısı kullanabilirsiniz.
4. Verileri anonimleştirme: Verileri anonimleştirmek için veri maskeleme, takma adlandırma ve genelleme gibi çok sayıda teknik mevcuttur. Veri anonimleştirme, kuruluşların gizliliği korumasına ve veri koruma düzenlemelerine uymasına yardımcı olmak için kişisel olarak tanımlanabilir bilgileri (PII) kaldırır veya değiştirir.

LinkedIn verilerini kazımak mı yoksa LinkedIn veri kümelerini kullanmak mı daha iyi?

LinkedIn, hizmet şartlarında veri kazımayı kesinlikle yasaklamaktadır ve bunu yapmak hesabınızın askıya alınmasına veya yasal sonuçlara yol açabilir. Yasal uyumluluğa öncelik veriyorsanız ve iyi yapılandırılmış verilere ihtiyacınız varsa, LinkedIn veri kümelerini kullanmak daha güvenli bir seçenektir.

LinkedIn'den doğrudan veri çekmek daha güncel bilgiler sağlayabilir. Bununla birlikte, web kazıma işlemi, web kazıyıcılarını kurmak ve sürdürmek için teknik uzmanlık gerektirebilir ve önceden oluşturulmuş veri kümelerine kıyasla zaman alıcı ve kaynak yoğun olabilir.

Öte yandan, önceden oluşturulmuş veri kümeleri zaman ve kaynak tasarrufu sağlar ve saygın bir veri sağlayıcısından veri kümesi kullanmak yasal ve etik endişeleri ortadan kaldırabilir. Bununla birlikte, önceden oluşturulmuş veri kümeleri belirli gereksinimlere göre uyarlanmamış olabilir.

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, AIMultiple'da web veri toplama, web verilerinin uygulamaları ve uygulama güvenliği konularına odaklanan bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder