En 2025, el web scraping en LinkedIn es una solución eficaz para recopilar datos valiosos pour le recrutement, la prospection et l’analyse du marché.
¿Le interesa, pero no sabe cómo funciona? ¿Qué herramienta debe utilizar? En este artículo le invitamos a descubrir cómo hacer web scrap en LinkedIn en 2025.
Los diferentes métodos de scraping en LinkedIn
El web scraping implica extraer datos automáticamente de un sitio web. Descubra los fundamentos y el funcionamiento de esta técnica con nuestro guía completa del web scraping.
Para web scraping en LinkedInHay varios métodos posibles:
1. Utilización de herramientas de web scraping
Una serie de herramientas y funciones especializadas le permitenautomatizar la extracción de datos depuis LinkedIn. Vous n’aurez donc pas besoin de coder une seule ligne !
Tanto si eres un profesional como un principiante, las herramientas de raspado son una forma estupenda de sacar el máximo partido a tu álbum de recortes. una solución sencilla y eficaz para extraer y recuperar rápidamente información a gran escala de la plataforma LinkedIn.
Entre los mejores herramientas de scraping para LinkedInSon tres:
- 🚀 Datos brillantes
- 🐙 Octoparse
- 🧩 ScraperAPI
Datos brillantes
Bright Data es una una solución completa y profesional que ofrece un amplia gama de herramientas pour le scraping de LinkedIn et l’extraction de données : proxies rotatifs, navigateur de scraping, API avancées…
- ✅ Ventajas : gestión avanzada de sesiones, proxies rotatorios de alto rendimiento, adecuados para grandes volúmenes
- ❌ Desventajas : precios elevados, herramientas complejas para principiantes
- 🤔 ¿A quién va dirigido? Grandes empresas, extracción de datos a gran escala
👉 Descubre nuestra revisión completa de Bright Data.
Octoparse
Octoparse es un herramienta de raspado sin código de arrastrar y soltar. Permite a los usuarios sin conocimientos técnicos configurar robots de raspado para LinkedIn a través de una interfaz gráfica intuitiva.
A continuación, podrás extraer los datos de LinkedIn y recuperarlos en unos pocos clics.
- ✅ Ventajas : interfaz sencilla, raspado de la nube de LinkedIn, gestión automática de captchas
- ❌ Desventajas : herramientas limitadas para planes gratuitos, rendimiento variable en grandes volúmenes
- 🤔 ¿A quién va dirigido? PYME, comercializadores, reclutadores
👉 Descubre nuestra opinión completa sobre Octoparse.
ScraperAPI
ScraperAPI es una API simple que gestiona proxies, agentes de usuario y renderización de JavaScript. La plataforma es ideal para desarrolladores que deseen integrar el scraping de LinkedIn en sus aplicaciones.
- ✅ Ventajas : API robusta, herramienta lista para usar, compatible con JavaScript
- ❌ Desventajas : nécessite des compétences en dev pour l’extraction de données et l’intégration
- 🤔 ¿A quién va dirigido? Desarrolladores, automatización de pipelines de scraping
👉 Descubre nuestra opinión completa sobre ScraperAPI.
Cada una de estas herramientas de scraping para LinkedIn responde a perfiles y necesidades específicas.
➡️ ¿Buscas una comparación más exhaustiva que te ayude a decidir qué herramienta utilizar para tu proyecto de raspado de datos de LinkedIn? Visita nuestro artículo sobre las mejores herramientas de scraping en 2025.
2. Uso de extensiones de navegador para el web scraping en LinkedIn
¿No sabes nada de código? Visite extensiones de navegador son una solución sencilla para empezar a desguazar LinkedIn. Usted puede en unos pocos clics en Chrome o Firefox. Una vez instalada, puedes extraer información directamente desde la interfaz de LinkedIn.
Entre las extensiones más populares se encuentran Instant Data Scraper, DataMiner y Web Scraper.io. Más información en nuestro artículo sobre extensiones de raspado web.
Sin embargo, las extensiones del navegador tienen sus limitaciones: a menudo son sensibles a Cambios en la interfaz de LinkedIn y pueden dejar de funcionar de la noche a la mañana. Además, ofrecen poca personalización et gèrent mal l’extraction de données à grande échelle.
✅ Ventajas :
- Muy fácil de usar
- Bajo coste, a menudo gratuito
❌ Desventajas:
- Alto riesgo de obstrucción
- Poco fiable a largo plazo
- Límites de volumen y personalización
3. Optar por soluciones "caseras" con Python
C’est la solution idéale pour les utilisateurs techniques ! Codifique su propio rascador LinkedIn vous permet d’avoir un outil 100 % personnalisé et d’avoir le contrôle total sur le processus.
Gracias a bibliotecas o marcos de raspado, vous pourrez créer des scripts capables de s’adapter aux spécificités de LinkedIn et gérer des volumes bien plus importants.
He aquí algunas herramientas que serán de uso generalizado en 2025:
- ➡️ BeautifulSoup (Python) : permet d’analyser et extraire les données d’un contenu HTML ou XML.
👉 Te lo contamos todo en nuestra guía de web scraping con BeautifulSoup (Python).
- ➡️ Scrapy (Python) : un marco sólido para gestionar proyectos complejos de scraping.
- ➡️ Selenium (multilingüe) : automatiza la navegación en LinkedIn como un usuario real, útil para eludir ciertas protecciones.
- ➡️ Playwright (Python, Node.js, .NET, Java) : una alternativa moderna a Selenium, más rápida y fiable para determinados usos.
Estas bibliotecas son muy apreciadas por los desarrolladores por su potencia y flexibilidad.
✅ Ventajas :
- Máxima flexibilidad
- Adaptado a las necesidades específicas
- Control total del raspado
❌ Desventajas:
- Conocimientos esenciales de programación
- Complejidad en la gestión de proxies y anulaciones de seguridad
¿Cómo se raspa LinkedIn en 2025?
Hoy en día, para rascador LinkedInnecesita las herramientas adecuadas, pero también un buenos conocimientos técnicos cómo funciona LinkedIn.
Voici comment se déroule le processus de scraping et d’extraction :
Requisitos técnicos
- Usted debe comprensión de las estructuras HTML/CSS de LinkedIn
- Hay que utilizar proxies rotativos y varios User-Agents
- Piensa en ralentizar las solicitudes para evitar ser bloqueado por LinkedIn
- No olvides incluir la gestión de errores y captchas
Las etapas de un proyecto de scraping en LinkedIn
👉 1. empezar con definir el objetivo y la información a la que se quiere llegar : Usuarios y perfiles de LinkedIn, empresa, clientes potenciales...
- ➡️ Scrapear perfiles públicos en LinkedIn: extraer nombre, cargo, empresa, etc.
- ➡️ Raspe los resultados de búsqueda (LinkedIn/Sales Navigator) para crear listas de clientes potenciales cualificados
- ➡️ Navegue por las páginas de las empresas: tamaño, sector, ofertas de empleo, etc.
👉 2. Siguiente, choisissez plateforme ou l’outil adaptée en función de su presupuesto, su nivel técnico y la envergadura del proyecto.
👉 3. Entonces probar y ajustar el rascador : vérifiez que l’extraction des données est toujours possible, même après des changements de page LinkedIn.
👉 4. Procédez ensuite à la mise en place d’une Rotación de direcciones IP y tiempos de espera. Este paso es esencial para evitar ser bloqueado por LinkedIn.
👉 5. Almacenar y organizar la información en bases de datos o archivos CSV o JSON.
👉 6. Terminar por limpieza de datos : puede, por ejemplo, eliminar duplicados, corregir errores, etc.
¿Por qué el web scraping en LinkedIn?
la web scraping en LinkedIn le permite extraer y recuperar información crucial para :
- 💼 Reclutamiento y contratación : Identifique perfiles cualificados en LinkedIn, analice competencias y detecte talentos en el mercado laboral.
- 📈 Desarrollo empresarial : Creación de bases de clientes potenciales e investigación de posibles clientes, socios y clientes.
- 📊 Análisis e inteligencia estratégica : Investigación de la competencia, inteligencia sectorial, análisis de tendencias y tecnologías emergentes.
- 🔄 Gestión de la información recogida : Mejora del CRM y actualización de las bases de datos con información actualizada sobre los perfiles.
- 🎤 Marketing e influencia : Repérage d’experts et d’influenceurs pour des collaborations ou des événements.
preguntas frecuentes
¿Cómo elijo la herramienta de scraping de LinkedIn que mejor se adapta a mis necesidades?
➡️ Es necesario extraer de grandes volúmenes de datos sur LinkedIn ? Le mieux est de vous tourner vers des solutions professionnelles comme Bright Data qui proposent des outils et fonctionnalités pensés pour le scraping LinkedIn et l’extraction de données à grande échelle sur la plateforme.
Mais il est aussi important de choisir l’outil en fonction de sus competencias técnicas. Par exemple : si vous n’y connaissez rien en programmation, mieux vaut opter pour un outil no-code comme Octoparse.
Enfin, n’oubliez pas de tener en cuenta el presupuesto Cuanto más avanzadas son las herramientas, más altos son los precios.
¿Es legal el web scraping de LinkedIn en 2025?
➡️ Le raspado de datos públicos est toléré, même si les conditions générales d’utilisation de LinkedIn l’interdisent. Il faut éviter la collecte d’informations privées, pero también cumplir la legislación local (RGPD).
¿Qué datos puedo extraer legal y éticamente de LinkedIn?
➡️ D’un point de vue légal et éthique, vous ne pouvez donc scraper que les información públicamente visiblesin autenticación y no sensible en LinkedIn.
¿Puedo utilizar datos extraídos de LinkedIn para la captación en frío?
➡️ Oui, c’est tout à fait possible, à condition de cumplir el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). También debe informar a los posibles clientes de la fuente de sus datos (LinkedIn).
¿Cuáles son las alternativas a la extracción directa de datos de LinkedIn?
➡️ Estas no son las alternativas a raspado directo de LinkedIn que faltan. Estos incluyen :
- 👉 El uso de APIs de terceros como PhantomBuster o TexAu.
- 👉 Explotar las bases de datos B2B
- 👉 El uso de plataformas como Apollo.io
Herramientas sin código, API y funciones de alto rendimiento o secuencias de comandos personalizadas: no faltan herramientas y soluciones de scraping de alto rendimiento para web scraping en LinkedIn en 2025.
¿Has probado alguna de estas herramientas o has desarrollado tu propio rascador de LinkedIn? Comparte tu opinión o haz tus preguntas en los comentarios.
Español