Nel 2025, il web scraping su LinkedIn rappresenta una soluzione efficace per raccogliere dati preziosi pour le recrutement, la prospection et l’analyse du marché.
Siete interessati, ma non sapete come funziona? Quale strumento dovreste utilizzare? In questo articolo vi invitiamo a scoprire come fare web scraping su LinkedIn nel 2025.
I diversi metodi di scraping su LinkedIn
Il web scraping comporta estrarre i dati automaticamente da un sito web. Scoprite le basi e il funzionamento di questa tecnica con il nostro Guida completa allo scraping del web.
Per web scraping su LinkedInEsistono diversi metodi possibili:
1. Utilizzo di strumenti di web scraping
Una serie di strumenti e funzioni specializzate consentono diautomatizzare l'estrazione dei dati depuis LinkedIn. Vous n’aurez donc pas besoin de coder une seule ligne !
Che siate professionisti o principianti, gli strumenti di raschiatura sono un ottimo modo per ottenere il massimo dal vostro scrapbook. una soluzione semplice ed efficace per estrarre e recuperare rapidamente informazioni su larga scala dalla piattaforma LinkedIn.
Tra le I migliori strumenti di scraping per LinkedInSono tre:
- 🚀 Dati luminosi
- 🐙 Octoparse
- 🧩 RaschiettoAPI
Dati luminosi
Bright Data è un una soluzione completa e professionale che offre un ampia gamma di strumenti pour le scraping de LinkedIn et l’extraction de données : proxies rotatifs, navigateur de scraping, API avancées…
- ✅ Vantaggi: gestione avanzata delle sessioni, proxy rotanti ad alte prestazioni, adatti a grandi volumi
- ❌ Svantaggi : prezzi elevati, strumenti complessi per i principianti
- 🤔 A chi è rivolto? Grandi aziende, scraping di dati su larga scala
👉 Scoprite il nostro recensione completa di Bright Data.
Octoparse
Octoparse è un strumento di scraping drag-and-drop senza codice. Consente agli utenti non tecnici di configurare robot di scraping per LinkedIn tramite un'interfaccia grafica intuitiva.
È quindi possibile estrarre i dati di LinkedIn e recuperarli in pochi clic!
- ✅ Vantaggi: Interfaccia semplice, scraping del cloud di LinkedIn, gestione automatica dei captcha
- ❌ Svantaggi : strumenti limitati per i piani gratuiti, prestazioni variabili su grandi volumi
- 🤔 A chi è rivolto? PMI, marketer, reclutatori
👉 Scoprite il nostro opinione completa su Octoparse.
ScraperAPI
ScraperAPI è un API semplice che gestisce i proxy, gli user agent e il rendering di JavaScript. La piattaforma è ideale per gli sviluppatori che desiderano integrare lo scraping di LinkedIn nelle loro applicazioni.
- ✅ Vantaggi: API robusta, strumento pronto per l'uso, compatibile con JavaScript
- ❌ Svantaggi : nécessite des compétences en dev pour l’extraction de données et l’intégration
- 🤔 A chi è rivolto? Sviluppatori, automazione delle pipeline di scraping
👉 Scoprite il nostro opinione completa su ScraperAPI.
Ciascuno di questi strumenti di scraping per LinkedIn risponde a profili ed esigenze specifiche.
➡️ Cercate un confronto più completo che vi aiuti a decidere quale strumento utilizzare per il vostro progetto di data scraping di LinkedIn? Visitate il nostro articolo su i migliori strumenti di scraping nel 2025.
2. Utilizzo delle estensioni del browser per il web scraping su LinkedIn
Non sapete affatto come funziona il codice? Visitare estensioni del browser sono una soluzione semplice per iniziare a rottamare LinkedIn. È possibile in pochi minuti. clic in Chrome o Firefox. Una volta installato, è possibile estrarre le informazioni direttamente dall'interfaccia di LinkedIn.
Le estensioni più diffuse includono Instant Data Scraper, DataMiner e Web Scraper.io. Per saperne di più, consultate il nostro articolo su estensioni per il web scraping.
Le estensioni del browser hanno tuttavia i loro limiti: sono spesso sensibili a Modifiche all'interfaccia di LinkedIn e possono cessare di funzionare da un giorno all'altro. Inoltre, offrono poca personalizzazione et gèrent mal l’extraction de données à grande échelle.
✅ Vantaggi :
- Molto facile da usare
- Basso costo, spesso gratuito
Svantaggi:
- Alto rischio di ostruzione
- Inaffidabile a lungo termine
- Limiti di volume e di personalizzazione
3. Optare per soluzioni "fatte in casa" con Python
C’est la solution idéale pour les utilisateurs techniques ! Codificare il proprio scraper LinkedIn vous permet d’avoir un outil 100 % personnalisé et d’avoir le contrôle total sur le processus.
Grazie a librerie o framework di scraping, vous pourrez créer des scripts capables de s’adapter aux spécificités de LinkedIn et gérer des volumes bien plus importants.
Ecco alcuni strumenti che saranno ampiamente utilizzati nel 2025:
- ➡️ BeautifulSoup (Python) : permet d’analyser et extraire les données d’un contenu HTML ou XML.
👉 Vi raccontiamo tutto nella nostra guida a web scraping avec BeautifulSoup (Python).
- ➡️ Scrapy (Python) : una struttura robusta per la gestione di progetti di scraping complessi.
- ➡️ Selenium (multilingue) : automatizza la navigazione su LinkedIn come un vero utente, utile per aggirare alcune protezioni.
- ➡️ Playwright (Python, Node.js, .NET, Java) : un'alternativa moderna a Selenium, più veloce e più affidabile per alcuni usi.
Queste librerie sono molto popolari tra gli sviluppatori grazie alla loro potenza e flessibilità.
✅ Vantaggi :
- Massima flessibilità
- Adattato alle esigenze specifiche
- Controllo completo della raschiatura
Svantaggi:
- Competenze di programmazione essenziali
- Complessità nella gestione di proxy e bypass di sicurezza
Come si effettua lo scraping di LinkedIn nel 2025?
Oggi, per raschietto LinkedInè necessario avere gli strumenti giusti, ma anche una buona comprensione tecnica come funziona LinkedIn.
Voici comment se déroule le processus de scraping et d’extraction :
Requisiti tecnici
- Si deve comprensione delle strutture HTML/CSS da LinkedIn
- Bisogna utilizzo di proxy rotanti e vari User-Agent
- Pensate a rallentare le richieste per evitare di essere bloccati da LinkedIn
- N’oubliez pas de includere la gestione degli errori e captchas
Le fasi di un progetto di scraping di LinkedIn
👉 1. iniziare con definire l'obiettivo e le informazioni mirate : Utenti e profili di LinkedIn, azienda, potenziali clienti...
- ➡️ Scrape i profili pubblici su LinkedIn: estrarre nome, posizione, azienda, ecc.
- ➡️ Scrape dei risultati di ricerca (LinkedIn/Sales Navigator) per creare elenchi di potenziali clienti qualificati.
- ➡️ Sfogliate le pagine delle aziende: dimensioni, settore, offerte di lavoro, ecc.
👉 2. Il prossimo, choisissez plateforme ou l’outil adaptée a seconda del vostro budget, del vostro livello tecnico e della portata del progetto.
👉 3. Allora prova e regolazione del raschiatore : 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 Rotazione degli indirizzi IP e tempi di attesa. Questo passo è essenziale per evitare di essere bloccati da LinkedIn.
👉 5. Memorizzare e organizzare le informazioni in database o file CSV o JSON.
👉 6. Terminare con pulizia dei dati : è possibile, ad esempio, eliminare i duplicati, correggere gli errori, ecc.
Perché il web scraping su LinkedIn?
il web scraping su LinkedIn consente di estrarre e recuperare informazioni cruciali per :
- 💼 Reclutamento e sourcing : Identificare profili LinkedIn qualificati, analizzare le competenze e individuare i talenti sul mercato del lavoro.
- 📈 Sviluppo del business : Creazione di basi di lead mirate e ricerca di potenziali prospect, partner e clienti.
- 📊 Analisi e intelligence strategica : Ricerca sui concorrenti, intelligence di settore, analisi delle tendenze e delle tecnologie emergenti.
- 🔄 Gestione delle informazioni raccolte : Potenziamento del CRM e aggiornamento dei database con informazioni aggiornate sui profili.
- 🎤 Marketing e influenza : Repérage d’experts et d’influenceurs pour des collaborations ou des événements.
Domande frequenti
Come scegliere lo strumento di scraping di LinkedIn più adatto alle proprie esigenze?
➡️ È necessario estrarre da grandi volumi di dati 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 le vostre competenze tecniche. 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 tenere conto del bilancio Più avanzati sono gli strumenti, più alte sono le tariffe.
Il web scraping di LinkedIn è legale nel 2025?
➡️ Le scraping di dati pubblici est toléré, même si les conditions générales d’utilisation de LinkedIn l’interdisent. Il faut éviter la collecte d’informations privées, ma anche rispettare la legislazione locale (RGPD).
Quali dati posso raccogliere legalmente ed eticamente da LinkedIn?
➡️ D’un point de vue légal et éthique, vous ne pouvez donc scraper que les informazioni visibili al pubblicosenza autenticazione e non sensibile su LinkedIn.
Posso utilizzare i dati estratti da LinkedIn per fare cold outreach?
➡️ Oui, c’est tout à fait possible, à condition de rispettare il Regolamento generale sulla protezione dei dati (RGPD). Dovete anche informare i potenziali clienti della fonte dei vostri dati (LinkedIn).
Quali sono le alternative allo scraping diretto dei dati da LinkedIn?
➡️ Queste non sono le alternative a scraping diretto di LinkedIn che mancano. Questi includono :
- 👉 L'uso di API di terze parti come PhantomBuster o TexAu
- 👉 Sfruttare i database B2B
- 👉 L'utilizzo di piattaforme come Apollo.io
Strumenti no-code, API e funzioni ad alte prestazioni o script personalizzati: non c'è carenza di strumenti e soluzioni di scraping ad alte prestazioni per web scraping su LinkedIn nel 2025.
Avete provato uno di questi strumenti o avete sviluppato un vostro scraper per LinkedIn? Condividete il vostro feedback o ponete le vostre domande nei commenti!
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