



你需要从 LinkedIn 获得高质量的潜在客户信息,但手动收集数据既慢又繁琐。
更糟糕的是,使用廉价、不可靠的工具会使您的整个帐户面临被限制的风险。
你总是担心你的主要客户来源会消失。这种担忧并非空穴来风。
脆弱的 刮削工具 容易损坏,迫使你浪费时间清理,并冒着账号被封禁的风险。
为什么要为了一个糟糕的工具而冒着毁掉整个潜在客户开发策略的风险呢?
本文揭示了 2025 年 7 款最佳 LinkedIn 数据抓取工具。我们从安全性、数据质量和强大的 AI 功能等方面对它们进行了测试。
通过阅读本文,您将找到一款可靠的工具,它既能保护您的帐户安全,又能提供您所需的高质量、大容量数据。
准备好启动你的领航引擎了吗?
哪款LinkedIn数据抓取工具最好?
选择合适的刮削工具并不容易。
你需要一款功能强大的软件来处理复杂的反机器人保护。
您还需要一款每次都能提供清晰、结构化数据的工具。
别再浪费时间测试不同的方案了。
我们对排名前 7 的平台进行了排名,以帮助您选择最适合您的大规模专业数据需求的平台。
1. Apify (⭐️4.6)
Apify 是一个用于构建和运行网络爬虫的全栈平台。
它提供了数千个预构建的“Actor”来处理抓取任务,可以将任何网站变成一个实时、随时可用的 API。

我们的观点

想亲身体验 Apify 的强大功能吗?我们的平台在一个月内就抓取了超过 250 万个网页,处理了超过 500 TB 的数据。准备好开始了吗?
主要优势
- 大型市场: Apify Store 拥有超过 5,000 个即用型抓取工具和自动化工具,称为 Actors。
- 极致可扩展性: 它专为企业级任务而设计,可以处理数百万页的大规模抓取。
- 对开发者友好: 提供开源 SDK,并支持 Python 和 JavaScript 自定义代码。
- 高级排班: 自动执行抓取任务,使其在特定时间或间隔运行,无需任何手动操作。
定价
所有计划都将是 按年计费.
- 自由的: 每月0美元,另加按需付费。
- 起动机: 每月 35 美元 + 按需付费。
- 规模: 每月 179 美元 + 按需付费。
- 商业: 每月 899 美元 + 按需付费。

优点
缺点
2. ScrapingBee (⭐️4.4)
ScrapingBee 是一个网页抓取 API,它可以帮你处理最困难的部分。
它可以处理代理轮换、无头浏览和应对拦截器,让您可以专注于获取所需数据。

我们的观点

获取 数据 您需要从超过 98% 的网页中获取所需信息。ScrapingBee 强大的网页抓取 API 提供 JavaScript 渲染、Google 搜索 API,并且能够在动态网站上以高达 99.5% 的准确率提取结构化数据。
主要优势
- 为您处理一切: 它可以自动管理代理轮换和 JavaScript 渲染。
- 简易API: 只需一次简单的 API 调用,即可获得干净的数据。
- 99.9% 正常运行时间: 该平台以其高可靠性和稳定的性能而闻名。
- 详尽的文档: 提供清晰全面的文档,并附有多种语言的代码示例,方便用户快速上手。
定价
所有计划都将是 按年计费.
- 自由职业者: 每月49美元。
- 创业公司: 每月99美元。
- 商业: 每月249美元。
- 商业+: 每月599美元。

优点
缺点
3.浏览人工智能 (⭐️4.2)
这是一个无需编写代码的工具,可让您将任何网站变成数据源。
你可以用它监控网站的变化,只需点击一下即可提取特定信息。

我们的观点

想节省时间并获取所需数据吗?浏览 AI 可以处理数百万个网站。看看网页抓取原来如此简单。
主要优势
- 无需编写代码: 它的点击式界面让任何人都能在几分钟内构建数据抓取工具。
- 人工智能驱动的适应性: 该工具能够自动适应网站布局的变化,确保您的数据始终保持一致。
- 7000 多个集成: 轻松将抓取的数据连接到 Google Sheets、Airtable 和 Zapier 等应用程序。
- 预制机器人: 访问预置机器人库,这些机器人可以执行热门网站上的常见任务,从而节省您更多时间。
定价
所有计划都将是 按年计费.
- 自由的: $0.
- 个人的: 每月19美元。
- 专业的: 每月69美元。
- 优质的: 每月起价 500 美元。

优点
缺点
4. ScrapeGraphAI (⭐️3.8)
这个工具利用人工智能来理解网页并从简单的数据库中抓取数据。 文本 命令。
如果你想在不编写任何代码的情况下获取数据,这是一个绝佳的选择。
它速度快,而且很智能。

我们的观点

超过 350 位业内专家信赖 ScrapeGraphAI 强大的 AI 驱动型网页抓取功能。立即注册,即可在未来 48 小时内享受 20% 的效率提升。
主要优势
- 自然语言抓取: 你可以使用简单、类似人类的提示来告诉它要提取什么。
- 开源库: 开发者可以利用其强大的开源库来实现最大程度的控制。
- Markdownify 功能: 它可以将整个网页转换为简洁易读的 Markdown 文档。
- Agentic Scraper: 人工智能可以自主浏览网站并与之互动,以完成复杂的多步骤任务。
定价
所有计划都将是 按年计费.
- 自由的: 每月0美元。
- 起动机: 每月17美元。
- 生长: 每月85美元。
- 优点: 每月425美元。
- 企业: 定制定价。

优点
缺点
5. 数据抓取创建者 (⭐️3.6)
这是一个功能强大的API优先工具。
它旨在从复杂的网站获取实时、结构化数据。
它会为你处理反机器人措施和轮换代理。
您无需担心每次网站更改都需要编写单独的爬虫程序。
你发送一个 API 请求,它会返回干净的数据。
它为开发者和技术用户提供了一种灵活的按需付费选项。

我们的观点

别再为收集社交媒体数据而苦恼了。使用 Scrape Creators,即可从 Twitch 和 Pinterest 等平台获取实时数据。加入数百位用户的行列,他们已抓取了超过 600 万次请求,助您获得所需的数据洞察。
主要优势
- 专用 API: 提供专为社交媒体平台打造的预构建解决方案。
- 无需API密钥: 您可以绕过从 Twitch 等网站获取官方 API 密钥的需求。
- 按需付费: 您只需为使用的服务付费,而且您的积分永不过期。
- 丰富的 JSON 数据: API 提供清晰、结构化的 JSON 数据,省去了您进行任何额外解析的麻烦。
定价
- 免费试用: 0 美元,免费获得 100 个积分。
- 独立开发者: 10 美元 - 按需付费,5000 积分。
- 自由职业者: $47 即用即付,25k 积分。
- 商业: $497 即用即付,500k 积分。
- 企业: 自定义定价,100万+积分。

优点
缺点
6. ThorData (⭐️3.2)
该工具是一个大型的、一体化的网络数据平台。
它不仅仅是一个LinkedIn数据抓取工具。
ThorData 提供超过 6000 万个住宅代理的庞大网络。
这是避免被发现的关键。他们提供专门的API,甚至还有无需编写代码的爬虫。 建筑商.
开发者和企业利用它来自动化大规模数据收集。
他们负责所有基础设施,所以你只需要获得干净的数据。

我们的观点

使用 ThorData,体验无与伦比的安全保障。 数据 验证流程确保 99.7% 的成功率。凭借全天候 24/7 在线支持和平均 3 分钟以内的响应时间,您可以信赖其连接质量。获取超过 6000 万个 IP 地址,保障您的数据安全。
主要优势
- 海量IP池: 提供超过 6000 万个符合道德规范的住宅 IP 地址。
- 高度匿名性: 它利用高质量的代理服务器,确保您的抓取活动不被检测到。
- 按需付费: 计费方式透明;您只需为使用的流量付费,无需为失败的请求付费。
- 内置刮削器: 包含一个无需代码的网络爬虫和一个通用 API,因此对于简单的项目,您不需要单独的工具。
定价
- 免费试用: 每月0美元,30天免费试用。
- 基本的: 每月13美元。
- 标准: 每月60美元。
- 优质的: 每月110美元。
- 企业: 每月200美元。

优点
缺点
7. Zyte (⭐️3.0)
Zyte 是一款功能齐全的网络爬虫套件。
它配备了智能代理管理器,利用人工智能自动处理封禁、验证码和代理轮换。
这样你就可以专注于数据,而不是技术管理。
它是一款功能强大的解决方案,适用于数据需求量大的公司。

我们的观点

获取最可靠的网站 数据 使用 Zyte API,这款高质量的网页抓取 API 可帮助您实现项目 99.99% 的数据准确率,并立即简化您的数据提取流程。
主要优势
- 自动解锁: 别再费劲地切换代理了;Zyte API 是一个功能强大的自动化工具,可以用来处理封号。
- 无缝集成Scrapy: 如果你是一名使用 Scrapy 框架的开发者,那么 Zyte 非常适合你。
- 人工智能驱动的数据提取: 该工具可以自动识别和解析数据,从而减少对手动解析规则的需求。
- 集成式无头浏览器: 无需使用第三方无头浏览器,因为 Zyte 提供了一个针对大规模网络抓取进行优化的浏览器。
定价
- Zyte 根据网站级别和请求数量提供两种定价方案。


优点
缺点
购买 LinkedIn 数据抓取工具时应该注意什么?
选择一款企业级数据工具是一件严肃的事情。 商业.
您购买的是基础设施,而不仅仅是一个简单的扩展程序。
您的选择必须确保人工智能驱动的系统具备安全性、速度和干净的数据。 外联 或市场分析。
以下是区分最佳工具和其他工具的关键所在:
- 防检测和 IP 旋转: 该工具必须拥有庞大的旋转网络。 住宅代理这一点至关重要。每次请求都使用全新的真实用户 IP 地址,会让你的活动看起来像是真人操作。这就是 IT 部门的反封禁自动化系统。
- 人类行为模仿: 寻找那些不仅仅反应缓慢的功能。该工具应该模拟真实的鼠标移动、随机滚动速度和复杂的导航操作。可预测的模式会被屏蔽;而类人行为是安全的。
- 动态内容处理: LinkedIn页面大量使用JavaScript。一个优秀的爬虫必须能够成功渲染这些动态内容。如果无法渲染,你将错过关键数据字段,例如完整的职业经历或技能。
- 结构化数据输出: 数据不能是杂乱的文本格式。最好的工具可以自动解析原始 HTML,并输出清晰、结构化的 JSON 或 CSV 文件。这样,数据就准备好供您使用了。 客户关系管理 或立即使用 AI 副驾驶工具。
- 可扩展性和 API 访问: 你需要可靠地运行数十万个请求。API优先解决方案(例如我们推荐的方案)专为可扩展性而构建。它们允许你将数据收集直接集成到你的内部系统中。
- 数据完整性和新鲜度: 该工具应保证您请求的数据点(职位名称、地点、公司规模)能够持续获取,并且提供的数据是实时的,而不是来自过时的缓存。
LinkedIn 数据抓取工具能给你带来哪些好处?
专业的 LinkedIn 数据抓取工具可以让你大规模抓取 LinkedIn 数据,例如职位名称和 LinkedIn 个人资料 URL,用于市场研究。
这些 LinkedIn 个人资料抓取工具可以为销售和营销团队提供准确的数据和来自公开数据的宝贵见解。
将最新数据导出为 CSV 文件,以便与您的系统无缝集成。 客户关系管理 系统。
这是利用这个专业社交网络的安全、自动化方式。
买家指南
在研究最佳 LinkedIn 时 自动化工具我们评估了这些关键因素。
我们的方法论侧重于安全性、功能性和面向专业用户的企业级应用:
- 安全与合规: 我们测试了该工具的安全性,它能够模拟已登录的LinkedIn账户,且未触发任何警报。其中一个重要因素是,在收集公开数据时,该工具必须遵守数据保护法。
- 目标定位能力: 我们评估了该工具执行精准的LinkedIn搜索和处理复杂搜索结果的能力。这包括考察LinkedIn Sales Navigator、LinkedIn群组成员和公司页面的筛选条件。
- 数据质量与丰富化: 我们评估了该工具如何汇总数据并提供高质量的个人资料和员工资料。主要发现包括能够找到已验证的电子邮件地址并收集公司概况数据。
- 高级功能和集成: 我们优先考虑那些提供高级功能的工具,例如多渠道客户开发、职位列表和招聘信息抓取,以及与其他工具和云存储(例如 Google Sheets)的无缝直接集成。我们还考察了 API 密钥访问权限和对无代码抓取工具的支持。
- 可扩展性和企业应用: 我们考虑了为规模化而构建的平台,例如 明亮数据允许您从多个用户配置文件收集数据,并通过 API 访问抓取用户配置文件。这决定了该工具是适合软件工程师还是大型销售工具团队。
- 价值评估(定价和支持): 我们反对提供所有功能,包括免费计划和强大的客户支持。
- 功能完整性: 我们确保爬虫程序能够访问趋势分析所需的所有可用数据,并提供完整的联系方式数据以进行个性化推广。我们确认了其能够抓取个人资料和公司信息,也就是所谓的公司信息抓取。
总结
我们今天走了很多路。
您已经了解了 7 个专为高强度、安全的数据提取而构建的最佳 LinkedIn 数据抓取平台。
最主要的教训很明确:简单的浏览器扩展程序是有风险的。
最好的工具是企业级 API,例如 Bright Data 和 奥克西拉布斯.
他们使用庞大的、轮换的代理网络来保护您的帐户安全。
选择这些顶级工具之一,就意味着您无需再担心被封号。
您将开始获得直接传输到您系统的干净、高质量的数据。
这样可以让你的销售团队专注于销售,而不是抓取数据。
不要为了省钱而冒险使用劣质工具。
选择一个强大的平台,安全地实现业务自动化增长。
常见问题解答
我可以通过LinkedIn爬虫获取哪些类型的数据?
您可以访问几乎所有公开数据,包括职位名称、公司网站详情和行业趋势汇总。所有这些数据都非常适合用于开发潜在客户和进行市场调研。
抓取LinkedIn数据是否违反规则?
是的,提取所有数据的自动化功能违反了 LinkedIn 的服务条款。但是,法院允许抓取公开数据。使用像 Bright Data 这样信誉良好的工具,遵循最佳实践并遵守数据保护法。
如何利用抓取的数据进行推广?
爬虫工具能找到电子邮件地址吗?
是的。许多高级自动化工具都集成了 People Data Labs 等第三方服务,用于查找和验证电子邮件地址。这些工具可以丰富从个人资料页面收集的所有数据。
为什么我需要市场调研的自动化功能?
自动化功能让您能够以远超手动方式的速度收集趋势分析和市场调研所需的所有数据。这使您可以实时监控竞争对手并追踪行业趋势,从而获得即时且极具价值的洞察。













