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Die meisten Lead-Datenbanken sind teuer und veraltet. Viele kosten 3.000–20.000 Dollar pro Monat und liefern immer noch alte Kontakte, die nicht mehr konvertiert werden. In sich schnell verändernden Märkten verlieren solche Daten schnell an Wert.
LinkedIn-Scraping bietet eine intelligentere Option. Damit können Sie frische, öffentliche Daten von aktiven Linkedin-Nutzern zu deutlich geringeren Kosten sammeln. Wenn es richtig gemacht wird, kann Linkedin-Scraping echte Leads und sogar verifizierte E-Mails abrufen, nicht nur Profillinks.
Das Problem ist, dass die meisten Linkedin-Scraper nicht gut funktionieren. Viele werden blockiert, gehen nach Updates kaputt oder exportieren Daten von schlechter Qualität. Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, welche Linkedin-Scraping-Tools im Jahr 2026 tatsächlich funktionieren, wie Sie sie sicher nutzen und wie Sie Ihre eigene aktuelle Lead-Datenbank erstellen, ohne Geld zu verschwenden oder Ihre Konten zu riskieren.
LinkedIn Scraping bedeutet, Werkzeuge oder Automatisierung zu nutzen, um Daten von Linkedin-Profilen und -Seiten zu sammeln , anstatt sie von Hand zu kopieren. Diese Daten enthalten häufig Namen, Berufsbezeichnungen, Unternehmen, Standorte und weitere öffentliche Details. Das Ziel des Linkedin-Scrapings ist es, Zeit zu sparen und verstreute Profildaten in eine klare Liste zu verwandeln.
Zum Beispiel möchte ein Vertriebsteam vielleicht eine Liste von Marketingmanagern in New York haben. Das manuell zu machen, kann Tage dauern. Mit LinkedIn-Scraping-Tools können sie öffentliche Profile in wenigen Minuten scannen und die Daten in eine Tabelle oder ein CRM exportieren. Das hilft den Teams, sich auf die Öffentlichkeitsarbeit zu konzentrieren, anstatt den ganzen Tag auf Profile zu klicken.
LinkedIn-Scraping wird im Vertrieb, im Recruiting und in der Marktforschung weit verbreitet eingesetzt. Wenn es korrekt gemacht wird, sammelt es nur öffentlich zugängliche Informationen und respektiert Datenschutzbestimmungen sowie lokale Gesetze. Auf diese Weise wird Linkedin-Scraping zu einer praktischen Methode, um Erkenntnisse zu gewinnen und das Unternehmenswachstum effizient zu unterstützen.
| Werkzeug am besten für | , | Fertigkeitsniveau | |||
|---|---|---|---|---|---|
| Skrapp | Verkaufsteams | Verifizierte Extraktion von Geschäfts-E-Mails | Niedrig (kontaktfokussiert) | Niedrig | Anfänger |
| Octoparse KI | Operations- und Forschungsteams | No-Code-RPA-Workflows | Hoch | Sehr hoch | Dazwischenliegend |
| Evaboot | Sales Navigator-Nutzer | Reine Bleiexporte | Mittel | Niedrig | Anfänger |
| PhantomBuster | Wachstums- und Marketingteams | Cloud-Automatisierungs-Workflows | Mittel–Hoch | Hoch | Dazwischenliegend |
| Verlinkter Helfer | Personalvermittler und Vertriebsmitarbeiter | Scraping + Outreach in einem Tool | Mittel | Hoch | Dazwischenliegend |
| TexAu | Agenturen & fortgeschrittene Nutzer | Multiplattform-Automatisierung | Mittel–Hoch | Sehr hoch | Fortgeschritten |
| Captain Data | RevOps und mittelgroße Teams | Strukturierte, skalierbare Arbeitsabläufe | Hoch | Hoch | Mittler–Fortgeschritten |
| Waalaxy | Freiberufler und kleine Teams | Einfache Prospektierung | Niedrig | Mittel | Anfänger |
| Dux-Suppe | Verkaufsteams | Stabile Outreach-Kampagnen | Mittel | Mittel | Anfänger–Mittelstufe |
| Dripify | Vertriebsteams & Agenturen | Always-on-Cloud-Outreach | Mittel | Hoch | Anfänger–Mittelstufe |
| Lernen Sie Alfred kennen | Mehrkanal-Outbound-Teams | Vereinheitlichter Outreach-Posteingang | Mittel | Hoch | Dazwischenliegend |
| La Growth Machine | Agenturen & Outbound-Spezialisten | High-Repto-Mehrkanalflüsse | Mittel | Hoch | Dazwischenliegend |
| Surfe | CRM-gesteuerte Vertriebsteams | Echtzeit-CRM-Anreicherung | Niedrig–Mittel | Niedrig | Anfänger |
| Bright Data | Unternehmen & Entwickler | Großflächige Dateninfrastruktur | Sehr hoch | Gepflogenheit | Fortgeschritten |
| ZenRows | Start-ups & Agenturen (API) | Anti-Bot-Scraping-API | Hoch | Gepflogenheit | Fortgeschritten |
| Derrick | Teams mit Sheets-Basis. | Linkedin → Google Sheets | Niedrig–Mittel | Niedrig | Anfänger |
| Scrapingdog | Daten- und Analyseteams | Skalierbare Linkedin-Scraping-API | Sehr hoch | Gepflogenheit | Fortgeschritten |
Skrapp ist ein LinkedIn-Scraping-Tool, das sich auf die Entdeckung von Geschäfts-E-Mails konzentriert. Es ist nicht darauf ausgelegt, jedes Detail eines Profils abzukratzen. Stattdessen löst es ein klares Problem: Linkedin-Profile in nutzbare Kontaktdaten für ausgehende Verkäufe umzuwandeln.
Viele Teams nutzen Skrapp, nachdem sie bereits Leads von LinkedIn oder Sales Navigator haben. Das Tool hilft dann, die Lücke zwischen einem Profil und einem E-Mail-Posteingang zu überbrücken.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Skrapp eignet sich am besten für Vertriebsteams und Gründer, die bereits Linkedin für Akquise nutzen und ausgehende E-Mail-Listen aufbauen möchten, ohne Drittanbieter-Datenbanken zu kaufen.
Octoparse AI ähnelt eher der RPA-Software als einem klassischen Scraper. Es behandelt Linkedin-Scraping als einen Schritt innerhalb eines längeren Automatisierungsflusses, wie z. B. extrahieren → reinigen → speichern → wiederverwenden.
Das macht es leistungsfähig, aber auch komplexer als Plug-and-Play-Tools.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Octoparse AI eignet sich am besten für Betriebs- und Forschungsteams , die Linkedin-Scraping als Teil wiederholbarer interner Workflows und nicht nur als Lead-Export wollen.
Evaboot ist ausschließlich für Linkedin Sales Navigator-Nutzer konzipiert. Sein Hauptwert ist nicht die Geschwindigkeit, sondern die Datenqualität. Das Tool konzentriert sich darauf, Leads zu exportieren, die sauber, formatiert und einsatzbereit sind.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Evaboot eignet sich am besten für B2B-Vertriebs- und Recruiting-Teams , die stark auf Sales Navigator angewiesen sind und einsatzbereite Lead-Listen ohne zusätzliche Reinigungsschritte benötigen.
PhantomBuster ist eine cloudbasierte Automatisierungsplattform. LinkedIn-Scraping ist nur ein Teil dessen, was es tut. Der eigentliche Wert liegt darin, mehrere Aktionen zu wiederholbaren Arbeitsabläufen zu verknüpfen.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für PhantomBuster eignet sich am besten für Wachstums- und Marketingteams , die die Lead-Entdeckung wöchentlich oder täglich automatisieren wollen und nicht nur einmal scrapen.
Linked Helper ist ein desktopbasiertes Linkedin-Automatisierungstool , das Linkedin-Scraping als Teil eines umfassenderen Outreach-Systems integriert. Es konzentriert sich darauf, menschliches Verhalten zu simulieren und das Timing der Aktionen zu kontrollieren.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Linked Helper ist am besten für Personalvermittler und Vertriebsteams , die Scraping + Outreach in einer kontrollierten Desktop-Umgebung wünschen.
TexAu ist eine große Automatisierungstoolbox, die für Linkedin-Scraping und plattformübergreifende Workflows verwendet wird. Es ist für Nutzer konzipiert, die Linkedin-Daten mit anderen Tools verbinden möchten.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für TexAu eignet sich am besten für fortgeschrittene Nutzer und Agenturen , die komplexe Lead-Generierungspipelines über mehrere Plattformen hinweg aufbauen.
Captain Data ist für strukturierte, wiederholbare Linkedin-Workflows auf Team- und Unternehmensebene konzipiert.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Captain Data eignet sich am besten für RevOps- und Wachstumsteams , die konsequentes LinkedIn-Scraping in großem Maßstab mit geringem manuellem Aufwand benötigen.
Waalaxy ist ein anfängerfreundliches Linkedin-Automatisierungstool , das leichte Linkedin-Scraping-Funktionen bietet. Es zielt nicht darauf ab, große Datensätze zu scrapen. Stattdessen konzentriert es sich darauf, Nutzern zu helfen, Interessenten zu entdecken und einfache Outreach-Flows mit minimaler Einrichtung durchzuführen.
Viele Freiberufler und kleine Unternehmen entscheiden sich für Waalaxy, weil es technische Hürden beseitigt. Sie können innerhalb von Minuten mit der Prospektion beginnen, selbst wenn Sie noch nie Scraping-Tools benutzt haben.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Waalaxy ist am besten für Freiberufler, Einzelgründer und kleine Teams, die Linkedin Scraping hauptsächlich zur Unterstützung grundlegender Akquise und Outreach nutzen möchten, nicht für tiefgehende Datenanalyse.
Dux-Soup ist eines der am längsten bestehenden Linkedin-Automatisierungstools auf dem Markt. Es kombiniert LinkedIn-Scraping mit Outreach-Maßnahmen wie Profilbesuchen, Nachverfolgungen und Drip-Kampagnen.
Da es es schon seit vielen Jahren gibt, wird es von Vertriebsprofis häufig genutzt, die stabile und vorhersehbare Automatisierung modernsten Funktionen vorziehen.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Dux-Soup eignet sich am besten für Vertriebsteams und Geschäftsinhaber , die Linkedin-Scraping als Teil wiederholbarer Outreach-Kampagnen und Wertstabilität über fortschrittliche Automatisierungslogik nutzen.
Dripify ist eine cloudbasierte Linkedin-Automatisierungsplattform, die für Teams entwickelt wurde, die möchten, dass Kampagnen kontinuierlich laufen. LinkedIn-Scraping wird hier hauptsächlich verwendet, um Always-on-Outreach-Sequenzen einzuspeisen, und nicht für Massendatenexporte.
Da es in der Cloud läuft, entfällt Dripify die Notwendigkeit, einen Computer online zu halten, was ein Hauptgrund für viele Teams ist, die darauf umsteigen.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Dripify eignet sich am besten für Vertriebsteams und Agenturen , die Linkedin-Scraping nutzen, um kontinuierliche Outbound-Kampagnen zu unterstützen, besonders wenn Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit wichtiger sind als das Rohdatenvolumen.
Meet Alfred ist eine Multichannel-Outbound-Plattform , die Linkedin-Scraping als Datenquelle für Verkaufskommunikation nutzt. Anstatt sich auf das Rohdatenvolumen zu konzentrieren, hilft es Teams, LinkedIn-Leads in strukturierte Kampagnen über Linkedin, E-Mail und X (Twitter) umzuwandeln.
Es wird oft von Nutzern gewählt, die weniger Werkzeuge und einen einzigen Ort zur Gesprächsverwaltung wünschen.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Meet Alfred ist am besten für Vertriebs- und Marketingteams , die Linkedin-Scraping als Teil eines Multi-Channel-Outbound-Systems nutzen möchten, anstatt nur Daten zu exportieren.
La Growth Machine ist ein auf Beziehungen ausgerichtetes Prospecting-Tool. Es nutzt Linkedin-Scraping, um Leads zu identifizieren, und konzentriert sich dann darauf, sie vor der Outreach aufzuwärmen. Dazu gehören Likes, Follows und Multi-Channel-Kontakt.
Es ist für qualitativ hochwertige Antworten konzipiert, nicht für ein Massenvolumen.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für La Growth Machine eignet sich am besten für Agenturen und Outbound-Teams , die Linkedin-Scraping in hochwertige Gespräche und nicht in kalte Sprünge verwandeln wollen.
Surfe geht Linkedin Scraping anders an. Anstatt große CSV-Dateien zu exportieren, liegt der Fokus auf Echtzeit-CRM-Anreicherung. LinkedIn-Profile werden zu Live-CRM-Datensätzen.
Dadurch geht es mehr um Genauigkeit als um Skalierung.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Surfe ist am besten für Vertriebsteams mit aktiven CRMs , die Linkedin-Scraping wollen, um die Aufzeichnungen genau und aktuell zu halten, nicht um Tausende von Profilen gleichzeitig zu scrapen.
Bright Data ist ein unternehmensstarker Anbieter von Scraping-Infrastrukturen. Es legt keinen Fokus auf die Benutzerfreundlichkeit. Stattdessen bietet es die Werkzeuge, die nötig sind, um Linkedin-Scraping in sehr großem Maßstab durchzuführen.
Dazu gehören Proxys, APIs und Anti-Blocking-Systeme.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Bright Data eignet sich am besten für Entwickler und Unternehmen, die groß angelegtes Linkedin-Scraping für Analysen, Marktforschung oder Datenprodukte betreiben.
ZenRows ist eine entwicklerorientierte Scraping-API. Es vereinfacht das Scraping von Linkedin, indem es JavaScript-Rendering, Proxy-Rotation und CAPTCHA-Herausforderungen in einer einzigen Anfrage abwickelt. Es ist für die Integrationsgeschwindigkeit konzipiert, nicht für UI-Nutzer.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für ZenRows eignet sich am besten für Start-ups und Agenturen , die Linkedin-Scraping über APIs implementieren möchten, ohne eine vollständige Scraping-Infrastruktur aufzubauen.
Derrick ist ein Google Sheets – das erste Linkedin-Scraping-Tool. Es ist für Nutzer konzipiert, die Leads direkt in Tabellenkalkulationen verwalten, anstatt in CRMs.
Der Fokus liegt auf Einfachheit und Sichtbarkeit.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Derrick eignet sich am besten für Vertriebsmitarbeiter und Personalvermittler , die möchten, dass LinkedIn die Ergebnisse direkt in Google Sheets mit minimaler Einrichtung sammelt.
Scrapingdog ist ein API-basierter Scraping-Service, der sich auf öffentliche LinkedIn-Daten konzentriert. Es ist auf Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit ausgelegt, statt auf UI-gesteuerte Workflows.
Schlüsselmerkmale
Vorteile
Nachteile
Am besten für Scrapingdog eignet sich am besten für Datenteams und Entwickler , die Linkedin-Scraping für Arbeitsmarktanalysen, Trendverfolgung oder große öffentliche Datensätze verwenden.
Nach der Wahl eines Werkzeugs ist der nächste Realitätscheck das Risiko. LinkedIn-Scraping kann Stunden sparen. Aber es kann auch zu Kontobegrenzungen, unübersichtlichen Daten und technischen Hindernissen führen. Wenn Sie diese Probleme frühzeitig planen, verschwenden Sie weniger Zeit und verlieren weniger Konten.
Das größte Risiko beim LinkedIn-Scraping ist eine Kontobeschränkung. LinkedIn erlaubt keine Drittanbieter-Tools, die Aktivitäten scrapen oder automatisieren. Es kann Konten einschränken, wenn es "automatisierte Aktivitäten" erkennt, und fordert Nutzer auf, die beteiligte Software oder Erweiterungen zu deaktivieren.
Wie man das Risiko senkt (praktische Schritte):
Dies ist nicht nur eine rechtliche oder politische Frage. Es ist ein geschäftliches Risiko. Wenn dein Linkedin-Zugang blockiert wird, verliert dein Team Leads und Schwung.
Selbst wenn Linkedin-Scraping "funktioniert", können die Daten falsch oder veraltet sein. LinkedIn ist nutzergeneriert. Menschen wechseln den Job, aktualisieren Titel, verwenden Emojis oder schreiben Rollen in verschiedenen Formaten. Zwei Profile können denselben Job in völlig unterschiedlichen Worten beschreiben.
Wie Teams Genauigkeitsprobleme beheben:
Ein guter Linkedin-Scraping-Prozess ist nicht einfach nur "Export". Es heißt Export + clean + verifizieren.
LinkedIn-Seiten sind dynamisch. Ein Großteil des Inhalts lädt nach dem Öffnen der Seite mit JavaScript. Das bedeutet, dass einfache Scraper leere Seiten oder Fehlfelder "sehen" können. Deshalb verwenden viele Teams browserbasierte Automatisierungs- oder Rendering-Tools für JavaScript-lastige Seiten.
Dann folgt die nächste Wand: CAPTCHA und Bot-Erkennung. Wenn eine Seite denkt, Sie seien automatisiert, kann sie Sie verlangsamen, CAPTCHA anzeigen oder Anfragen blockieren. Diese Verteidigungen sind auf modernen Seiten üblich, besonders wenn Anfragen sich wiederholen oder zu schnell kommen.
Zum Beispiel läuft dein Scraper am ersten Tag einwandfrei, dann ändert LinkedIn das Seitenlayout oder fügt zusätzliche Kontrollen hinzu. Plötzlich schlägt dein Skript fehl oder dein Tool exportiert die Hälfte der Felder.
Wie man technische Ausfälle reduziert:
Kurz gesagt, LinkedIn-Scraping ist kein "Set and Forget". Es ist ein Prozess, der Tempo, Reinigung und technische Wartung erfordert – besonders im Jahr 2026.
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LinkedIn-Scraping hilft Teams, öffentliche LinkedIn-Daten schneller für Vertrieb, Rekrutierung und Forschung zu sammeln. Aber es birgt auch Risiken wie Kontobegrenzungen, fehlerhafte Daten und technische Probleme.
Der sicherste Weg, Linkedin-Scraping im Jahr 2026 zu nutzen, ist, langsam vorzugehen, nur das zu sammeln, was du brauchst, und deine Daten zu bereinigen. Nutze zuverlässige Tools, vermeide aggressive Automatisierung und respektiere die Regeln von Linkedin. Wenn Sie mehrere Konten verwalten, können Tools wie DICloak helfen, Profile getrennt zu halten und Fehler zu reduzieren. Richtig gemacht, kann LinkedIn-Scraping nützlich und nachhaltig sein, ohne Ihre Konten oder Ihr Unternehmen zu gefährden.
LinkedIn-Scraping mag bei der Sammlung öffentlicher Daten legal sein, kann aber dennoch gegen die Nutzungsbedingungen von Linkedin verstoßen. Die Gesetze variieren je nach Land, daher sollten Sie immer die lokalen Vorschriften prüfen.
Ja. Schnelles oder aggressives Linkedin-Scraping kann Limits oder Banns auslösen. Niedrige Geschwindigkeiten und sichere Werkzeuge können das Risiko verringern.
Nur öffentliche Profildaten, wie Name, Jobtitel, Unternehmen und Standort. Vermeiden Sie private oder sensible Informationen.
Nicht immer. Viele Tools sind anfängerfreundlich, aber API-basiertes Scraping erfordert technisches Wissen.
Bereinige die Daten und importiere sie in ein CRM. Der Wert liegt darin, wie du die Daten nutzt, nicht nur darin, sie zu sammeln.
Nach dem LinkedIn-Scraping bereinigen und analysieren Teams in der Regel die Daten und importieren sie dann in CRM-Systeme wie HubSpot oder Salesforce. Dies hilft bei der Lead-Bewertung, Marktforschung und der Outreach-Planung. Scraping ist nur der erste Schritt – der eigentliche Wert liegt darin, wie Sie die Daten nutzen.
