Em 2025, a recolha de dados da Web no LinkedIn é uma solução eficaz para recolher dados valiosos para o recrutamento, a prospecção e a análise do mercado.
Está interessado, mas não sabe como funciona? Que ferramenta deve utilizar? Neste artigo, convidamo-lo a descobrir como fazer web scrap no LinkedIn em 2025.
Os diferentes métodos de scraping no LinkedIn
A raspagem da Web envolve extrair dados automaticamente de um sítio Web. Descubra os princípios básicos e como esta técnica funciona com o nosso guia completo para a recolha de dados da web.
Por recolha de dados da Web no LinkedInExistem vários métodos possíveis:
1. Utilizar ferramentas de recolha de dados da Web
Uma série de ferramentas e funções especializadas permitem-lheautomatizar a extração de dados a partir do LinkedIn. Assim, não precisará de codificar uma única linha!
Quer seja um profissional ou um principiante, as ferramentas de raspagem são uma óptima forma de tirar o máximo partido do seu livro de recortes. uma solução simples e eficaz para extrair e recuperar rapidamente informações em grande escala da plataforma LinkedIn.
Entre os melhores ferramentas de recolha de dados para o LinkedInSão três:
- 🚀 Dados brilhantes
- 🐙 Octoparse
- 🧩 ScraperAPI
Dados brilhantes
A Bright Data é uma uma solução completa e profissional que oferece um vasta gama de ferramentas para scraping do LinkedIn e extração de dados: proxies rotativos, navegador de scraping, APIs avançadas...
- ✅ Vantagens: gestão avançada de sessões, proxies rotativos de elevado desempenho, adequados para grandes volumes
- ❌ Desvantagens : preços elevados, ferramentas complexas para principiantes
- 🤔 A quem se destina? Grandes empresas, extração de dados em grande escala
👉 Descubra a nossa análise completa da Bright Data.
Octoparse
Octoparse é um ferramenta de raspagem de código sem arrastar e largar. Permite a utilizadores não técnicos configurar robôs de raspagem para o LinkedIn através de uma interface gráfica intuitiva.
Pode então extrair os dados do LinkedIn e recuperá-los com apenas alguns cliques!
- ✅ Vantagens: interface simples, recolha de dados na nuvem do LinkedIn, gestão automática de captcha
- ❌ Desvantagens : ferramentas limitadas para planos gratuitos, desempenho variável em grandes volumes
- 🤔 A quem se destina? PME, profissionais de marketing, recrutadores
👉 Descubra a nossa parecer completo sobre Octoparse.
API do raspador
A ScraperAPI é uma API simples que gere proxies, agentes de utilizador e renderização de JavaScript. A plataforma é ideal para programadores que pretendam integrar o LinkedIn scraping nas suas aplicações.
- ✅ Vantagens: API robusta, ferramenta pronta a utilizar, compatível com JavaScript
- ❌ Desvantagens : requer competências em desenvolvimento para extração de dados e integração
- 🤔 A quem se destina? Programadores, automatização de condutas de recolha de dados
👉 Descubra a nossa opinião completa sobre o ScraperAPI.
Cada uma destas ferramentas de recolha de dados para o LinkedIn responde a perfis e necessidades específicos.
➡️ Procura uma comparação mais abrangente para o ajudar a decidir qual a ferramenta a utilizar no seu projeto de recolha de dados do LinkedIn? Visite nosso artigo sobre as melhores ferramentas de raspagem em 2025.
2. Utilizar extensões do browser para recolha de dados da Web no LinkedIn
Não sabe programar nada? Visite extensões do browser são uma solução simples para começar a eliminar o LinkedIn. Pode instalado em poucos cliques no Chrome ou no Firefox. Uma vez instalado, pode extrair informações diretamente da interface do LinkedIn.
As extensões mais populares incluem o Instant Data Scraper, o DataMiner e o Web Scraper.io. Saiba mais no nosso artigo sobre extensões de raspagem da Web.
No entanto, as extensões de browser têm as suas limitações: são frequentemente sensíveis a Alterações na interface do LinkedIn e podem deixar de funcionar de um dia para o outro. Para além disso, oferecem pouca personalização e gerem mal a extração de dados em grande escala.
Vantagens :
- Muito fácil de utilizar
- Baixo custo, muitas vezes gratuito
Desvantagens:
- Risco elevado de entupimento
- Pouco fiável a longo prazo
- Limites de volume e de personalização
3. Optar por soluções "caseiras" com Python
É a solução ideal para utilizadores técnicos! Codifique o seu próprio raspador O LinkedIn permite que você tenha uma ferramenta 100% personalizada e controle total sobre o processo.
Graças a bibliotecas ou estruturas de recolha de dados, poderá criar scripts capazes de se adaptar às especificidades do LinkedIn e gerir volumes muito maiores.
Eis algumas ferramentas que serão muito utilizadas em 2025:
- ➡️ BeautifulSoup (Python) : permite analisar e extrair dados de um conteúdo HTML ou XML.
👉 Contamos-lhe tudo sobre isso no nosso guia para web scraping com BeautifulSoup (Python).
- ➡️ Scrapy (Python) : uma estrutura robusta para gerir projectos de raspagem complexos.
- ➡️ Selénio (multi-idioma) : automatiza a navegação no LinkedIn como um utilizador real, útil para contornar certas protecções.
- ➡️ Dramaturgo (Python, Node.js, .NET, Java) : uma alternativa moderna ao Selenium, mais rápida e mais fiável para determinadas utilizações.
Estas bibliotecas são muito apreciadas pelos programadores pela sua potência e flexibilidade.
Vantagens :
- Máxima flexibilidade
- Adaptado a necessidades específicas
- Controlo total da raspagem
Desvantagens:
- Competências de programação essenciais
- Complexidade na gestão de proxies e desvios de segurança
Como é que se faz scraping do LinkedIn em 2025?
Atualmente, para raspador LinkedIné preciso ter as ferramentas certas, mas também é preciso um bons conhecimentos técnicos como funciona o LinkedIn.
Eis como funciona o processo de scraping e extração:
Requisitos técnicos
- Você tem que compreensão das estruturas HTML/CSS do LinkedIn
- É necessário utilizar proxies rotativos e vários User-Agents
- Pensar sobre abrandar os pedidos para evitar ser bloqueado pelo LinkedIn
- Não se esqueça de incluir a gestão de erros e captchas
As etapas de um projeto de scraping do LinkedIn
👉 1. começar com definir o objetivo e as informações visadas : Utilizadores e perfis do LinkedIn, empresa, perspectivas, potenciais clientes...
- ➡️ Extrair perfis públicos no LinkedIn: extrair nome, cargo, empresa, etc.
- ➡️ Recolha de resultados de pesquisa (LinkedIn/Sales Navigator) para criar listas de potenciais clientes qualificados
- ➡️ Navegar nas páginas das empresas: dimensão, sector, ofertas de emprego, etc.
👉 2. A seguir, escolha a plataforma ou a ferramenta adequada em função do seu orçamento, do seu nível técnico e da dimensão do projeto.
👉 3. Então testar e regular o raspador : verifique se a extração de dados ainda é possível, mesmo após alterações na página do LinkedIn.
👉 4. Em seguida, proceda à implementação de uma Rotação de endereços IP e tempos de espera. Este passo é essencial para evitar ser bloqueado pelo LinkedIn.
👉 5. Armazenar e organizar informações em bases de dados ou ficheiros CSV ou JSON.
👉 6. Terminar em limpeza de dados : pode, por exemplo, eliminar duplicados, corrigir erros, etc.
Porquê a recolha de dados da Web no LinkedIn?
a recolha de dados da Web no LinkedIn permite-lhe extrair e recuperar informações cruciais para o :
- 💼 Recrutamento e seleção : Identificar perfis qualificados no LinkedIn, analisar competências e detetar talentos no mercado de trabalho.
- 📈 Desenvolvimento das actividades : Criação de bases de leads direcionadas e pesquisa de potenciais prospectos, parceiros e clientes.
- 📊 Análise e informação estratégica : Pesquisa da concorrência, informações sobre o sector, análise de tendências e tecnologias emergentes.
- 🔄 Gestão das informações recolhidas : Melhorar o CRM e atualizar as bases de dados com informações de perfil actualizadas.
- 🎤 Marketing e influência : Identificação de especialistas e influenciadores para colaborações ou eventos.
Perguntas frequentes
Como é que escolho a ferramenta de recolha de dados do LinkedIn adequada às minhas necessidades?
➡️ É necessário extrair de grandes volumes de dados no LinkedIn? O melhor é recorrer a soluções profissionais como a Bright Data, que oferecem ferramentas e funcionalidades concebidas para o scraping do LinkedIn e a extração de dados em grande escala na plataforma.
Mas também é importante escolher a ferramenta de acordo com as suas competências técnicas. Por exemplo: se não tem conhecimentos de programação, é melhor optar por uma ferramenta sem código, como o Octoparse.
Por fim, não se esqueça de ter em conta o orçamento Quanto mais avançadas forem as ferramentas, mais elevados serão os preços.
O LinkedIn web scraping é legal em 2025?
➡️ Le recolha de dados públicos é tolerado, mesmo que os termos e condições gerais de utilização do LinkedIn o proíbam. É necessário evitar a recolha de informações privadas, mas também respeitar a legislação local (RGPD).
Que dados posso legal e eticamente extrair do LinkedIn?
➡️ Do ponto de vista legal e ético, só pode, portanto, extrair os informações publicamente visíveissem autenticação e não sensíveis no LinkedIn.
Posso utilizar dados extraídos do LinkedIn para contactos diretos?
➡️ Sim, é perfeitamente possível, desde que cumprir o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). Deve também informar os potenciais clientes sobre a origem dos seus dados (LinkedIn).
Quais são as alternativas à recolha direta de dados do LinkedIn?
➡️ Estas não são as alternativas para recolha direta de dados do LinkedIn que estão em falta. Estes incluem :
- A utilização de APIs de terceiros, como PhantomBuster ou TexAu
- Explorar as bases de dados B2B
- A utilização de plataformas como o Apollo.io
Ferramentas sem código, APIs e funções de elevado desempenho ou scripts personalizados - não faltam ferramentas e soluções de raspagem de elevado desempenho para raspagem da Web no LinkedIn em 2025.
Já testou uma destas ferramentas ou desenvolveu o seu próprio raspador do LinkedIn? Partilhe a sua opinião ou faça as suas perguntas nos comentários!
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