LinkedIn Veri Kümeleri: Profil & Şirket Verileri

LinkedIn veri kümeleri, 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, çalışma geçmişi, eğitim geçmişi, mesleki sertifikalar, bağlantı ağları ve kullanıcı profili etkinliği.

LinkedIn veri kümesi özellikleri: Profil, şirket ve iş ilanı verisi kapsamı

Doğrulanmış bir sağlayıcıdan satın alırken veya belirli bir şirket veri kümesi ararken mevcut farklı LinkedIn verisi türlerini bilmek önemlidir.

Tüm sağlayıcılarda ortak alanlar:

Aşağıdaki alanlar üç sağlayıcının tamamında bulunur ve netlik için yukarıdaki tablolardan çıkarılmıştır:

• LinkedIn şirket veri kümesi alanları: LinkedIn URL'si, Ad, Web Sitesi URL'si, Sektör, Açıklama, Çalışan Sayısı, Kuruluş Yılı, Logo URL'si, 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 verisi nereden satın alınır?

Bright Data, 5 LinkedIn veri kümesi türü sağlar: LinkedIn kişi profilleri, LinkedIn şirket bilgileri, LinkedIn iş ilanları, LinkedIn gönderileri ve profil ile işle ilgili alanları birleştiren zenginleştirilmiş LinkedIn profilleri + iş ilanları veri kümesi.

Toplu veri kümesi erişimine ek olarak, Bright Data; profiller, gönderiler, işler ve şirketler için LinkedIn Scraper API'leri sunar ve kullanıcılara sürekli veri çekme 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 bir farklılaşma katmanı daha ekler.

Fiyatlandırma:

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

People Data Labs (PDL) teklifleri arasında API'ler yer alır; örneğin Şirket Arama API'si ve Şirket Zenginleştirme API'si.

Veri kümeleri; kuruluş yılı, sektör, web sitesi alan adı ve LinkedIn URL'si gibi özellikleri içerir. PDL ayrıca kullanıcıların hizmetlerini ücretsiz keşfetmesi için ücretsiz bir şirket veri kümesi ve sınırlı erişimli API'ler (100 kredi) sağlar.

Fiyatlandırma:

• Ücretsiz deneme: ücretsiz bir şirket veri kümesi ve 100 API kredisi içerir.
• Pro Plan: $98/ay fiyatından başlar, ~350 zenginleştirme kredisi içerir.
• Kayıt başına (kredi bazlı) fiyatlandırma:
  • Kişi Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0.28 → ölçekte ~$0.20 seviyesine düşer.
  • Şirket Zenginleştirme / Arama: kayıt başına ~$0.10 → ölçekte ~$0.05 seviyesine düşer.
  • Diğer API'ler (ör. IP Zenginleştirme, Kişi Tanıma) farklı kredi başına ücretlere sahiptir.
• Kurumsal planlar: Yüksek hacimli kullanım için özel fiyatlandırma.

LinkedIn veri kümesine hangi veriler dahildir?

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

LinkedIn veri kümelerinin ve veritabanlarının temel kategorileri

LinkedIn veri kümeleri, kaynağa ve toplama yöntemine göre kategorize edilebilir. Başlıca LinkedIn veri kümesi türleri şunlardır:

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

LinkedIn API'leri, LinkedIn verilerine erişmenin daha güvenilir bir yolunu sunar. Ancak API'ler, veri taleplerinin hacmini ve sıklığını düzenleyen hız sınırlarına ve kısıtlamalara sahiptir.

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

2. Resmi özel veriler:

Veriler, Sales Navigator ve LinkedIn Talent Insights gibi premium ürün ve hizmetler aracılığıyla sunulur. Özel veri kümeleri; işletmelere ve işe alım uzmanlarına, herkese açık veri kümelerinde bulunmayabilecek belirli veri noktalarına özel erişim sağlar.

3. Ticari 3rd taraf LinkedIn veri kümeleri:

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

LinkedIn veri kümelerine 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 verilerini değil, şirket verilerini sağlar.
• LinkedIn Profil API'si: Profil API'si genellikle şirket verilerini değil, üye profili verilerini sağlar.

2. Web kazıma:

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

3. Üçüncü taraf veri sağlayıcıları:

LinkedIn veri sağlayıcıları; üçüncü taraf veri setleri, API'ler veya web kazıma araçları aracılığıyla LinkedIn veri kümelerine erişim sunan şirketler veya platformlardır. Bazı şirketler, belirli kullanım senaryoları 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 sağlar. Bu hizmetler, satış ve pazarlama ekiplerinin potansiyel müşterileri daha iyi hedeflemesine yardımcı olabilir.
Veri zenginleştirme hizmetleri genellikle tek veri noktalarını zenginleştirmeye odaklandığından, yalnızca sektör düzeyinde bilgi sağlamakla sınırlı olabilir. LinkedIn verilerini diğer kaynaklarla birleştiren daha geniş içgörülere ihtiyaç duyarsanız, üçüncü taraf veri sağlayıcıları daha kapsamlı ve 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 Veri Kümelerinin Uygulamaları

İşe alım ve yetenek bulma

LinkedIn veri kümeleri; beceriler, iş deneyimi ve eğitim gibi profesyonellere ilişkin ayrıntıları içerir. Bu verileri aday aramak, yetenek kazanım stratejilerini ayarlamak ve işveren markasını geliştirmek için kullanabilirsiniz.

Pazar araştırması ve rakip analizi

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

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

Potansiyel müşteri yaratma

LinkedIn veri kümeleri, satış profesyonellerinin doğru potansiyel müşterileri bulmasına yardımcı olur. Bu verileri, kişiye özel erişim stratejileri oluşturmak için de kullanabilirler.

Satış profesyonelleri, potansiyel müşterinin geçmişini, bağlantılarını ve ilgi alanlarını analiz edebilir. Bu, kişiselleştirilmiş erişim 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 şekilde kullanın

hiQ Labs - 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 kazımış ve 2019'da (2022'de yeniden teyit edilerek) Dokuzuncu Temyiz Mahkemesi, CFAA'nın herkese açık verilerin toplanması için geçerli olmadığına hükmetmiştir; bu durum kazıyıcılar için bir zafer olarak geniş çapta rapor edilmiştir.

Ancak dava daha sonra sözleşme taleplerine kaydı. Kasım 2022'de LinkedIn, kullanıcı sözleşmesinin ihlali nedeniyle özet karar kazandı ve Aralık 2022'de taraflar anlaştı: hiQ, kazımayı durdurmayı, kazınan tüm verileri imha etmeyi ve $500.000 ödemeyi kabul etti. hiQ faaliyetlerini sonlandırdı.

Çıkarılacak ders, olumlu bir CFAA konumunun; sözleşme ihlali, taşınır mal hakkına tecavüz, eyalet erişim yasaları, telif hakkı ve GDPR ile CCPA gibi veri koruma kuralları dahil olmak üzere diğer riskleri ortadan kaldırmadığıdır. Saygın bir sağlayıcıdan hazır bir veri kümesi edinmenin çoğu zaman doğrudan kazımaktan daha düşük riskli olmasının temel nedeni budur.

Birkaç uygulama, LinkedIn verilerinin sorumlu kullanılmasını sağlar:

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

LinkedIn verilerini kazımak mı, LinkedIn veri kümelerini kullanmak mı: hangisi daha iyi?

LinkedIn, hizmet şartlarında kazımayı kesin bir şekilde yasaklar ve bunu yapmak hesabın askıya alınmasına veya yasal sonuçlara yol açabilir. Yasal uyumluluğa öncelik veriyorsanız ve iyi yapılandırılmış verilere ihtiyaç duyuyorsanız LinkedIn veri kümelerini kullanmak daha güvenli bir seçimdir.

LinkedIn'den doğrudan veri kazımak daha güncel bilgiler sağlayabilir. Ancak web kazıma, web kazıyıcıları kurmak ve sürdürmek için teknik uzmanlık gerektirebilir ve hazır veri kümelerine kıyasla zaman alıcı ve kaynak yoğun olabilir.

Öte yandan hazır veri kümeleri zamandan ve kaynaktan tasarruf sağlar; saygın bir veri sağlayıcıdan alınan veri kümesini kullanmak yasal ve etik endişeleri ortadan kaldırabilir. Ancak hazır veri kümeleri 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 Veri Kümeleri: Profil & Şirket Verileri}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Temmuz 2026}
}

Gulbahar Karatas

Sektör Analisti

Takip Et

Gülbahar, web veri toplama, web verisi uygulamaları ve uygulama güvenliğine odaklanan 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