LinkedIn 是全球最大的專業社群平台，擁有超過 9 億用戶。企業、行銷人員、研究人員和招募人員常常需要 LinkedIn 數據，以獲取產業趨勢、競爭對手分析、招募需求等方面的見解。然而，LinkedIn 並未提供便捷的方式來存取所有數據，因此，網頁抓取技術被廣泛用於數據收集。

LinkedIn 資料抓取涉及從個人資料、職位發布、公司頁面等部分提取資料。但需要注意，抓取 LinkedIn 資料必須慎重考慮法律和道德問題，因為 LinkedIn 對未經授權的資料抓取有嚴格的政策要求。

本指南將詳細介紹 LinkedIn 資料抓取的方法、可用工具、最佳實務以及法律合規性。

一、什麼是 LinkedIn 資料抓取？

LinkedIn 資料抓取指的是使用自動化工具從 LinkedIn 提取公開可用資料的過程。這些數據可能包括：

• 個人資料：姓名、職位、工作經驗、教育背景、技能、人脈等。

• 公司頁面：公司簡介、產業、規模、地點等資訊。

• 職缺：招募職缺、薪資、需求及公司資訊。

• 貼文和文章：用戶分享的內容、產業新聞、互動情況等。

抓取 LinkedIn 數據可以幫助企業和研究人員分析趨勢並做出數據驅動的決策。然而，由於 LinkedIn 明確不允許資料抓取，因此，在可能的情況下，應優先考慮使用 LinkedIn API 作為替代方案。

二、LinkedIn 資料抓取的方法

有多種技術可以用於提取 LinkedIn 數據，每種方法都有其優點和挑戰。

1、 使用 LinkedIn API

LinkedIn 提供了官方 API，允許開發人員合法存取部分資料。但 API 需要身份驗證，並且僅限於獲得批准的應用程式使用。

• 優點：合法、可靠、結構化資料。

• 缺點：存取受限，需要批准，無法取得完整的使用者個人資料資料。

2、 使用 Python 進行網頁抓取

Python 是強大的網頁抓取語言，透過 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium 等函式庫可以自動化資料擷取。

BeautifulSoup

用於解析 HTML 頁面並提取資訊。

適用於靜態 LinkedIn 頁面。

需要配合 requests 等 HTTP 請求庫使用。

Scrapy

適用於大規模資料抓取的強大框架。

處理多個請求時比 BeautifulSoup 更快。

適用於不依賴 JavaScript 渲染的頁面。

Selenium

可用於抓取動態載入的內容。

可模擬瀏覽器交互，如捲動和點擊。

速度較慢，但適用於 JavaScript 渲染的頁面。

3、 瀏覽器擴充與抓取服務

一些瀏覽器擴充功能和線上抓取工具可協助提取 LinkedIn 數據，而無需編寫程式碼。例如：

• PhantomBuster：自動執行 LinkedIn 操作，如發送連線請求和資料提取。

• TexAu：用於抓取 LinkedIn 個人資料和公司資料的自動化工具。

• Octoparse：一個無需編碼的資料擷取工具，支援 LinkedIn 抓取。

三、挑戰與反對抓取機制

LinkedIn 採用了先進的反對抓取機制，以防止未經授權的資料擷取，例如：

• 速率要求：不允許短時間內發送大量請求的 IP。

• 驗證碼（CAPTCHA）：偵測到異常活動時要求進行手動驗證。

• JavaScript 渲染：使直接從 HTML 提取資料變得困難。

• 帳號要求：對進行自動化抓取的帳號進行阻礙。

為了躲過這些規則，抓取工具通常會使用以下策略：

• 代理 IP 旋轉：防止 LinkedIn 識別單一資料請求來源。

• 請求延遲：模擬真實使用者瀏覽行為，減少短時間內的請求數量。

• User-Proxy：讓請求看起來像是來自不同的瀏覽器和裝置。

• 無頭瀏覽器：使用 Selenium 等工具模擬真實使用者操作，而不顯示瀏覽器視窗。

四、 LinkedIn 資料抓取最佳實踐

1.遵守 LinkedIn 的服務條款

LinkedIn 明確不允許未經授權的資料抓取。如果被偵測到，LinkedIn 可能會阻礙您的 IP、暫停您的帳號，甚至採取法律行動。因此，在抓取資料之前，應仔細閱讀 LinkedIn 的 服務條款 和 robots.txt 文件，以了解哪些頁面或行為受到阻礙。

2.僅抓取公開可用數據

只收集 公開可見的數據，例如公開個人資料、職位列表和公司頁面。避免抓取需要登入後才能查看的資訊。

3.避免發送過多請求

LinkedIn 會監控異常流量，短時間內發送過多請求可能會導致帳號或 IP 被阻礙。因此，建議：

實施 請求節流（throttling），隨機延遲請求時間（如 5-10 秒）。

使用 代理 IP 旋轉，分散請求來源。

阻礙每個會話的請求數量，將資料抓取分批進行。

4、 負責任地儲存和處理數據

採集到的資料應安全存儲，並僅用於合法用途。企業必須確保符合 GDPR（一般資料保護規範）等資料保護法規。

五、結論

LinkedIn 資料抓取可以提供寶貴的行業見解，但涉及 法律合規性、道德問題和技術挑戰。使用 Python（如 BeautifulSoup、Scrapy 和 Selenium）可實現自動化抓取，但 LinkedIn 的反對抓取機制需要代理 IP、CAPTCHA 解決方案和瀏覽器自動化 等策略。

為了合法、安全地獲取數據，企業應優先考慮 LinkedIn API、Sales Navigator 或第三方數據提供商，並確保符合 GDPR 等隱私法規。