Premium
Hizmetler
Premium

En İyi LinkedIn Scraper'ları

Sedat Dogan
Sedat Dogan
Güncellenme tarihi: 8 Eki 2026

Dört kazıma API'yi 6.000 LinkedIn isteğiyle kıyasladık; her sağlayıcıya aynı 1.500 URL'yi gönderdik: 500 profil, 500 şirket sayfası ve 500 gönderi. Her istek için başarı oranını, tamamlanma süresini ve döndürülen ayrıştırılmış meta veri alanı sayısını ölçtük.

LinkedIn kazıma kıyaslaması

Grafik Yükleniyor

LinkedIn kıyaslamasıyla ilgili ayrıntılar için metodolojimizi okuyun.

LinkedIn scraper API fiyatlandırması

Ekibimiz, iş süreçlerinizden birini yapay zeka ajanlarıyla ücretsiz olarak otomatikleştirsin.
Bir süreci otomatikleştir

LinkedIn'den kazıyabileceğiniz veriler

Bright Data, LinkedIn kazıma kıyaslamamızda yapılandırılmış JSON döndüren tek sağlayıcıydı. Oxylabs, Decodo ve Nimble ham HTML döndürdü; bu nedenle sayılacak ayrıştırılmış alanları yoktu. Aşağıdaki tablolar, Bright Data’nın LinkedIn gönderileri, profilleri ve şirket sayfaları için döndürdüğü her alanı kategoriye göre gruplandırıyor.

LinkedIn gönderileri (39 alan):

LinkedIn profilleri (44 alan):

Bazı profil alanları profillerin yalnızca bir kısmında görünür: diller, veri bulunan profillerin %35'inde; patentler ise %3'ünde.

LinkedIn şirket sayfaları (34 alan):

Bright Data’nın LinkedIn scraper API'leri ayrıca iş ilanlarını toplar.

Örnek alanlar: job_title, company_name, job_location, job_summary, job_seniority_level, job_employment_type, job_function, job_num_applicants, base_salary ve apply_link.

LinkedIn scraper API'leri

Bright Data, LinkedIn için dört içerik türünü kapsayan on scraper API'si sunar:

  • Kişi profilleri: URL ile toplama; ayrıca profilleri ad ve soyadına göre keşfeden kişi arama.
  • Şirket bilgileri: URL ile toplama.
  • İş ilanları: iş URL'si ile toplama, anahtar kelime ile keşfetme veya şirket URL'si ile keşfetme.
  • Gönderiler: URL ile toplama veya şirket URL'si, profil URL'si ya da makale URL'si ile keşfetme.

Bright Data ayrıca Dataset Marketplace'inde kullanıma hazır dört dataset sunar:

  • LinkedIn kişi profilleri: yetenek hareketlerini izleme, aday bulma, potansiyel müşteri oluşturma ve alternatif yatırım araştırması için.
  • LinkedIn şirket bilgileri: rekabet analizi, CRM zenginleştirme ve ekosistem haritalama için.
  • LinkedIn iş ilanları: iş unvanları, şirket adları, konumlar ve başvuru ayrıntıları; iş piyasası analizi ve işe alım stratejisi için.
  • LinkedIn gönderileri: gönderi metni, hashtag'ler, etkileşim metrikleri, görseller ve video; içerik trend analizi ve etkileşim araştırması için.

Üç Bright Data Web Scraper API'sini kullandık: “LinkedIn kişi profilleri, URL ile toplama”, “LinkedIn şirket bilgileri, URL ile toplama” ve “LinkedIn gönderileri, URL ile toplama”.

Bright Data, %97,7 ile en yüksek LinkedIn başarı oranına sahipti; bu oran profillerde %98,8, şirket sayfalarında %99,4 ve gönderilerde %95,0 oldu.

Bright Data, JSON döndüren tek sağlayıcıydı; ortalama olarak profil başına 29.5 alan, şirket sayfası başına 31.9 alan ve gönderi başına 39 alan döndürdü. Profiller istek başına 27,9 saniye, şirket sayfaları 7,5 saniye ve gönderiler 8,0 saniye sürdü.

Oxylabs'i Web Scraper API'si aracılığıyla çağırdık; bu API artık Realtime modunda evrensel kaynak ve JavaScript render ile Web API olarak adlandırılıyor. API, render edilmiş HTML sayfasını döndürür; bu nedenle verilerin CSS seçicileriyle ayıklanması gerekir.

Oxylabs bunların %99,2'sinde başarılı oldu. Profillerde ve şirket sayfalarında LinkedIn, içerik yerine oturum açma sayfasını gösterdi: 500 profilin 434'ünde ve 500 şirket sayfasının 399'unda. Bu durum Oxylabs'i profillerde %12,0, şirket sayfalarında %20,2 ve tüm LinkedIn sayfaları genelinde %43,8 başarı oranında bıraktı; istek başına ortalama 25,7 saniye sürdü.

Decodo için, headless render ve premium proxy havuzuyla Web Scraping API'sinin genel endpoint'ini kullandık. Yanıt, ayrıştırılmış alanlar yerine sayfanın kendisidir; bu nedenle veriler işaretlemeden çıkarılmalıdır.

Decodo gönderilerin %99,6'sında başarılı oldu. 500 profil isteğinin 433'üne ve 500 şirket sayfası isteğinin 223'üne “Hedefi kazıyamadık” hatasıyla yanıt verdi. Başarı oranı profillerde %11,8, şirket sayfalarında %55,0 ve genel olarak %55,5 oldu. Başarılı profil istekleri ortalama 80,4 saniye sürerken, gönderiler için bu süre 26,4 saniyeydi.

Decodo, bu Scraper API'sini /scrape ile /search, /crawl ve /map'i tek bir anahtar altında toplayan Web Data API'sine taşıdı.

Nimble, tarayıcı render ve çıktı formatı olarak HTML ile Extract API'si üzerinden çalıştı. Nimble'ın Social API'si LinkedIn verilerini JSON olarak döndürüyor; ancak hesabımızda etkin değildi (HTTP 403), bu nedenle her LinkedIn sayfası Extract API'si üzerinden geçti.

Nimble, her LinkedIn sayfa türünde en hızlı sağlayıcıydı ve istek başına ortalama 6,4 saniye sürdü. Gönderilerin %96,0'sinde, şirket sayfalarının %92,2'sinde ve profillerin %74,4'ünde başarılı oldu. Profil hatalarının çoğu LinkedIn'in kendisinden kaynaklandı: 66 profil LinkedIn'in 999 engelleme durumunu döndürdü ve 50 profil oturum açma sayfasını gösterdi.

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

LinkedIn scraper kıyaslama metodolojisi

LinkedIn sonuçlarını; Instagram, Facebook, TikTok, X ve LinkedIn genelinde 6.500 sayfada 7 kazıma sağlayıcısını test eden daha geniş sosyal medya kazıma kıyaslamamızdan topladık. Bu dataset'i yalnızca LinkedIn ile sınırladığımızda sağlayıcı başına 1.500 sayfa kalıyor: 500 profil, 500 şirket sayfası ve 500 gönderi.

URL'leri nasıl seçtiğimizi, her sağlayıcı için hangi endpoint'i kullandığımızı ve başarılı bir yanıtın arkasındaki durum, alan ve değer kontrollerini kapsayan eksiksiz metodolojiyi sosyal medya kazıma kıyaslamasında bulabilirsiniz.

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

Sedat Dogan and Nazlı Şipi (2026) - "En İyi LinkedIn Scraper'ları". AIMultiple.com adresinde çevrimiçi yayımlanmıştır. Erişim tarihi: 8 Ekim 2026, kaynak: https://aimultiple.com/linkedin-scrapers [Çevrimiçi Kaynak]

Dogan, S., & Şipi, N. (2026, 8 Ekim). En İyi LinkedIn Scraper'ları. AIMultiple. https://aimultiple.com/linkedin-scrapers

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Şipi, Nazlı},
  title  = {{En İyi LinkedIn Scraper'ları}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-scrapers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 8 Ekim 2026}
}
Tüm verileri indir

7.6 bin veri noktasının sonuçları ve zaman damgaları. Bu makaledeki grafik ve tablolarda gösterilen özet verileri, 7 CSV dosyası ve bir README içeren ZIP dosyası olarak indirin.

Son güncelleme: 3 Kasım 2026
İndir

Arkasındaki ayrıntılı veriyi ister misiniz? Premium'a katılın

Değişiklik günlüğü

18 güncelleme
  1. LinkedIn'den hangi verilerin kazınabileceğini sayfa türüne göre ayrıntılandıran bir bölüm eklendi.

  2. LinkedIn scraper karşılaştırma metodolojisi, 1.000 gönderi URL'sinde dört sağlayıcı testiyle değiştirildi.

  3. Proxycurl kaydı, proxy tabanlı LinkedIn kazıyıcıları bölümünden kaldırıldı.

  4. Girişe Apify ve Bright Data'yı karşılaştıran bir bölüm eklendi.

Sedat Dogan
Sedat Dogan
CTO
Sedat, yazılım geliştirme, ağ altyapısı ve siber güvenlik alanlarında 20 yıllık deneyime sahip bir teknoloji ve bilgi güvenliği lideridir. Sedat:
- Programlama dilleri ve sunucu mimarileri konusunda kapsamlı uzmanlığa sahip, 20 yıllık deneyime sahip bir beyaz şapkalı hacker ve geliştirme gurusudur.
- Erken aşama teknoloji şirketlerine yatırım yapan bir VC'de ve 125.000 işletmeye hizmet veren bölgesel bir dijital ödeme platformu olan Ödeal'da yönetim kurulu danışmanıdır.
- Yedi ulusal seçimin teknoloji altyapısını ve siber güvenliğini yönetmiş ve Twitter dahil küresel teknoloji liderleri tarafından siber güvenlik Onur Listesi'nde tanınmıştır.
Tam Profili Görüntüle
Araştıran
Nazlı Şipi
Nazlı Şipi
Yapay Zeka Araştırmacısı
Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.
Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

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

0/450