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A maioria das bases de dados de leads é cara e desatualizada. Muitos custam entre 3.000 e 20.000 dólares por mês e ainda assim dão contactos antigos que já não convertem. Em mercados em rápida mudança, esse tipo de dados perde valor rapidamente.
A raspagem do Linkedin oferece uma opção mais inteligente. Permite-lhe recolher dados públicos e frescos dos utilizadores ativos do Linkedin a um custo muito inferior. Quando bem feito, o Linkedin scraping pode atrair leads reais e até emails verificados, não apenas links de perfis.
O problema é que a maioria dos raspadores do Linkedin não funciona bem. Muitos ficam bloqueados, avariam após atualizações ou exportam dados de baixa qualidade. Este guia mostra-lhe quais as ferramentas de scraping do Linkedin que realmente funcionam em 2026, como usá-las em segurança e como construir a sua própria base de dados atualizada de leads sem desperdiçar dinheiro ou arriscar as suas contas.
O raspagem do Linkedin significa usar ferramentas ou automação para recolher dados de perfis e páginas do Linkedin em vez de os copiar manualmente. Estes dados incluem frequentemente nomes, cargos, empresas, localizações e outros detalhes públicos. O objetivo do scraping do Linkedin é poupar tempo e transformar dados de perfil dispersos numa lista clara.
Por exemplo, uma equipa de vendas pode querer uma lista de gestores de marketing em Nova Iorque. Fazer isto manualmente pode demorar dias. Com as ferramentas de scraping do Linkedin, podem analisar perfis públicos em minutos e exportar os dados para uma folha de cálculo ou CRM. Isto ajuda as equipas a focarem-se na divulgação em vez de clicarem em perfis o dia todo.
O scraping do Linkedin é amplamente utilizado em vendas, recrutamento e estudos de mercado. Quando feito corretamente, apenas recolhe informações publicamente disponíveis e respeita as definições de privacidade e as leis locais. Usado desta forma, o scraping do Linkedin torna-se um método prático para recolher insights e apoiar o crescimento do negócio de forma eficiente.
| Ferramenta Melhor Para | Força do Núcleo | Raspagem Profundidade | Automação Nível | de Perícia Nível de Competência | |
|---|---|---|---|---|---|
| Skrapp | Equipas de vendas | Extração verificada de emails empresariais | Baixo (focado em contacto) | Baixo | Iniciante |
| IA Octoparse | Equipas de operações e investigação | Fluxos de trabalho RPA sem código | Alto | Muito alto | Intermédio |
| Evaboot | Utilizadores do Sales Navigator | Exportações de chumbo limpo | Média | Baixo | Iniciante |
| PhantomBuster | Equipas de crescimento e marketing | Fluxos de trabalho de automação na cloud | Médio–Alto | Alto | Intermédio |
| Ajudante Ligado | Recrutadores e representantes de vendas | Raspagem + divulgação numa só ferramenta | Média | Alto | Intermédio |
| TexAu | Agências e utilizadores avançados | Automação multiplataforma | Médio–Alto | Muito alto | Avançado |
| Capitão Data | RevOps e equipas de médio-grande porte | Fluxos de trabalho estruturados e escaláveis | Alto | Alto | Intermédio–Avançado |
| Waalaxy | Freelancers & equipas pequenas | Prospeção fácil | Baixo | Média | Iniciante |
| Dux-Soup | Equipas de vendas | Campanhas de divulgação estáveis | Média | Média | Iniciante–Intermédio |
| Dripify | Equipas de vendas e agências | Comunicação na cloud sempre ligada | Média | Alto | Iniciante–Intermédio |
| Conheça Alfred | Equipas de saída multicanal | Caixa de entrada unificada de divulgação | Média | Alto | Intermédio |
| La Growth Machine | Agências e especialistas externos | Fluxos multicanal de alta resposta | Média | Alto | Intermédio |
| Surfe | Equipas de vendas orientadas por CRM | Enriquecimento de CRM em tempo real | Baixo–Médio | Baixo | Iniciante |
| Bright Data | Empresas e desenvolvedores | Infraestrutura de dados em grande escala | Muito alto | Costume | Avançado |
| ZenRows | Startups e agências (API) | Anti-bot scraping API | Alto | Costume | Avançado |
| Derrick | Equipas baseadas em folhas | Linkedin → Google Sheets | Baixo–Médio | Baixo | Iniciante |
| Cão raspador | Equipas de dados e análise | API de raspagem escalável do Linkedin | Muito alto | Costume | Avançado |
O Skrapp é uma ferramenta de scraping do Linkedin focada na descoberta de emails empresariais. Não foi concebido para raspar todos os detalhes de um perfil. Em vez disso, resolve um problema claro: transformar os perfis do LinkedIn em dados de contacto utilizáveis para vendas externas.
Muitas equipas usam o Skrapp depois de já terem leads do Linkedin ou Sales Navigator. A ferramenta ajuda então a colmatar a lacuna entre um perfil e uma caixa de entrada de email.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Skrapp é ideal para equipas de vendas e fundadores que já usam o Linkedin para prospeção e querem construir listas de emails de saída sem comprar bases de dados de terceiros.
A Octoparse AI está mais próxima de software RPA do que de um scraper clássico. Trata o scraping do Linkedin como um passo dentro de um fluxo de automação mais longo, como extrair → limpar → armazenar → reutilizar.
Isto torna-o poderoso, mas também mais complexo do que as ferramentas plug-and-play.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para A Octoparse AI é ideal para equipas de operações e investigação que querem o Linkedin scraping como parte de fluxos de trabalho internos repetíveis, não apenas para exportação principal.
O Evaboot foi concebido apenas para utilizadores do Linkedin Sales Navigator. O seu principal valor não é a velocidade, mas a qualidade dos dados. A ferramenta foca-se na exportação de leads limpos, formatados e prontos a usar.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Evaboot é ideal para equipas de vendas B2B e recrutamento que dependem fortemente do Sales Navigator e querem listas de leads prontas a usar sem passos extra de limpeza.
PhantomBuster é uma plataforma de automação baseada na cloud. A raspagem do Linkedin é apenas uma parte do que faz. O verdadeiro valor reside em encadear múltiplas ações em fluxos de trabalho repetíveis.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O PhantomBuster é ideal para equipas de crescimento e marketing que querem automatizar a descoberta de leads semanalmente ou diariamente, e não apenas fazer scraping uma vez.
O Linked Helper é uma ferramenta de automação Linkedin baseada em ambiente de trabalho que inclui o Linkedin scraping como parte de um sistema mais amplo de divulgação. Foca-se em simular o comportamento humano e controlar o timing das ações.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Linked Helper é ideal para recrutadores e equipas de vendas que querem scraping + outreach num ambiente de ambiente de trabalho controlado.
O TexAu é uma grande caixa de ferramentas de automação usada para o scraping do Linkedin e fluxos de trabalho multiplataforma. Foi concebido para utilizadores que pretendem ligar dados do LinkedIn a outras ferramentas.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O TexAu é ideal para utilizadores avançados e agências que constroem pipelines complexos de geração de leads em múltiplas plataformas.
O Captain Data foi concebido para fluxos de trabalho estruturados e repetíveis do Linkedin ao nível da equipa e da empresa.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Captain Data é ideal para RevOps e equipas de crescimento que precisam de raspagem consistente no LinkedIn em escala com pouco esforço manual.
O Waalaxy é uma ferramenta de automação do Linkedin acessível para iniciantes , que inclui funcionalidades leves de raspagem do Linkedin . Não pretende extrair grandes conjuntos de dados. Em vez disso, foca-se em ajudar os utilizadores a descobrir potenciais clientes e a executar fluxos simples de divulgação com configuração mínima.
Muitos freelancers e pequenas empresas escolhem a Waalaxy porque elimina barreiras técnicas. Pode começar a prospecção em minutos, mesmo que nunca tenha usado ferramentas de raspagem antes.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Waalaxy é ideal para freelancers, fundadores individuais e pequenas equipas que querem usar o Linkedin scraping principalmente para apoiar prospeção básica e divulgação, não análise profunda de dados.
O Dux-Soup é uma das ferramentas de automação do Linkedin mais antigas do mercado. Combina o Linkedin scraping com ações de divulgação como visitas ao perfil, seguimentos e campanhas de gotejamento.
Como existe há muitos anos, é amplamente utilizado por profissionais de vendas que preferem automação estável e previsível em vez de funcionalidades de ponta.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Dux-Soup é ideal para equipas de vendas e proprietários de negócios que utilizam o Linkedin scraping como parte de campanhas de divulgação repetíveis e valorizam a estabilidade em detrimento da lógica avançada de automação.
Dripify é uma plataforma de automação Linkedin baseada na cloud , concebida para equipas que querem que as campanhas corram de forma contínua. O scraping do LinkedIn é usado principalmente para alimentar sequências de divulgação sempre ativas, em vez de exportações massivas de dados.
Por correr na cloud, o Dripify elimina a necessidade de manter um computador online, o que é uma das principais razões pelas quais muitas equipas mudam para ele.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Dripify é ideal para equipas de vendas e agências que utilizam o Linkedin scraping para suportar campanhas de saída contínuas, especialmente quando a fiabilidade e o tempo de atividade são mais importantes do que o volume de dados brutos.
O Meet Alfred é uma plataforma de saída multicanal que utiliza o Linkedin scraping como fonte de dados para o alcance das vendas. Em vez de se focar no volume de dados brutos, ajuda as equipas a transformar leads do Linkedin em campanhas estruturadas através do Linkedin, email e X (Twitter).
É frequentemente escolhido por utilizadores que querem menos ferramentas e um único local para gerir as conversas.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Meet Alfred é ideal para equipas de vendas e marketing que querem usar o Linkedin scraping como parte de um sistema de saída multicanal, em vez de apenas exportar dados.
A La Growth Machine é uma ferramenta de prospeção centrada na relação. Utiliza o Linkedin scraping para identificar leads e depois foca-se em aquecê-los antes da divulgação. Isto inclui gostos, seguidores e contacto multicanal.
Foi concebido para respostas de qualidade, não para volume de massa.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para A La Growth Machine é ideal para agências e equipas de outbound que querem transformar o scraping do LinkedIn em conversas de alta qualidade, e não em cold blasts.
O Surfe aborda o Linkedin a raspar de forma diferente. Em vez de exportar grandes ficheiros CSV, foca-se no enriquecimento em tempo real de CRM. Os perfis do LinkedIn tornam-se registos CRM em tempo real.
Isto torna tudo mais sobre precisão do que escala.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Surfe é melhor para equipas de vendas com CRMs ativos que querem que o Linkedin faça scraping para manter registos precisos e atualizados, não para extrair milhares de perfis de uma só vez.
A Bright Data é um fornecedor de infraestrutura de scraping de nível empresarial. Não se foca na facilidade de uso. Em vez disso, oferece as ferramentas necessárias para executar o Linkedin scraping em grande escala.
Isto inclui proxies, APIs e sistemas anti-bloqueio.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Bright Data é ideal para programadores e empresas que utilizam scraping em grande escala do Linkedin para análise, estudos de mercado ou produtos de dados.
ZenRows é uma API de scraping focada em programadores. Simplifica o scraping do Linkedin ao lidar com renderização JavaScript, rotação de proxy e desafios CAPTCHA num único pedido. Foi concebido para a velocidade de integração, não para utilizadores de interface.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O ZenRows é ideal para startups e agências que querem implementar o Linkedin scraping através de APIs sem construir infraestrutura de scraping completa.
O Derrick é uma ferramenta de raspagem no Google Sheets – a primeira do Linkedin. Foi concebido para utilizadores que gerem leads diretamente dentro de folhas de cálculo em vez de CRMs.
O foco é a simplicidade e a visibilidade.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Derrick é ideal para representantes de vendas e recrutadores que querem que o LinkedIn extraia resultados diretamente dentro do Google Sheets com configuração mínima.
Scrapingdog é um serviço de scraping baseado em API focado em dados públicos do LinkedIn. Foi concebido para escala e fiabilidade, em vez de fluxos de trabalho orientados pela interface.
Características principais
Prós
Contras
Melhor para O Scrapingdog é ideal para equipas de dados e desenvolvedores que utilizam o Linkedin para análise do mercado de trabalho, acompanhamento de tendências ou grandes conjuntos de dados públicos.
Depois de escolher uma ferramenta, o próximo teste de realidade é o risco. A raspagem do Linkedin pode poupar horas. Mas também pode causar limites de contas, dados confusos e obstáculos técnicos. Se planear estes problemas com antecedência, vai perder menos tempo e menos contas.
O maior risco no scraping do LinkedIn é a restrição da conta. O LinkedIn afirma que não permite ferramentas de terceiros que extraiam ou automatizem atividades. Pode restringir contas quando detetar "atividade automatizada" e diz aos utilizadores para desativarem o software ou extensões envolvidas.
Como reduzir o risco (passos práticos):
Isto não é apenas uma questão legal ou política. É um risco empresarial. Se o seu acesso ao LinkedIn for bloqueado, a sua equipa perde leads e impulso.
Mesmo quando o Linkedin "funciona", os dados podem estar errados ou desatualizados. O LinkedIn é gerado pelos utilizadores. As pessoas mudam de emprego, atualizam títulos, usam emojis ou escrevem papéis em formatos diferentes. Dois perfis podem descrever o mesmo trabalho em palavras totalmente diferentes.
Como as equipas resolvem problemas de precisão:
Um bom processo de raspagem no LinkedIn não é apenas "exportação". É exportar + limpar + verificar.
As páginas do LinkedIn são dinâmicas. Grande parte do conteúdo carrega com JavaScript após a abertura da página. Isto significa que simples raspadores podem "ver" páginas vazias ou falhar campos. É por isso que muitas equipas usam ferramentas de automação ou renderização baseadas em navegador para sites com muito JavaScript.
Depois vem a próxima parede: CAPTCHA e deteção de bots. Quando um site pensa que é automatizado, pode atrasar-te, mostrar CAPTCHA ou bloquear pedidos. Estas defesas são comuns em sites modernos, especialmente quando os pedidos parecem repetitivos ou chegam demasiado depressa.
Por exemplo, o seu raspador funciona bem no primeiro dia, depois o LinkedIn altera o layout da página ou adiciona verificações extra. De repente, o teu script falha, ou a tua ferramenta exporta metade dos campos.
Como reduzir falhas técnicas:
Em suma, o raspamento do Linkedin não é "definir e esquecer". É um processo que precisa de ritmo, limpeza e manutenção técnica — especialmente em 2026.
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Se o seu trabalho precisar de vários perfis no LinkedIn (por exemplo, diferentes clientes ou equipas), o maior risco é a ligação entre contas a partir de cookies partilhados, armazenamento local e impressões digitais do navegador. Um navegador antideteção como o DICloak ajuda-te a executar perfis de navegador separados com armazenamento isolado e sinais de dispositivos.
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O Linkedin Scraping ajuda as equipas a recolher dados públicos do Linkedin mais rapidamente para vendas, recrutamento e investigação. Mas também traz riscos, como limites de contas, dados errados e problemas técnicos.
A forma mais segura de usar o Linkedin scraping em 2026 é ir devagar, recolher apenas o que precisa e limpar os seus dados. Use ferramentas fiáveis, evite automações agressivas e respeite as regras do LinkedIn. Se gerir várias contas, ferramentas como o DICloak podem ajudar a manter os perfis separados e a reduzir erros. Bem feito, o scraping no LinkedIn pode ser útil e sustentável sem colocar as suas contas ou negócio em risco.
O scraping do linkedin pode ser legal ao recolher dados públicos, mas ainda pode violar os Termos de Serviço do Linkedin. As leis variam consoante o país, por isso verifica sempre as regras locais.
Sim. Raspagem rápida ou agressiva no Linkedin pode desencadear limites ou banimentos. Usar baixas velocidades e ferramentas seguras pode reduzir o risco.
Apenas dados públicos de perfil, como nome, cargo, empresa e localização. Evite informações privadas ou sensíveis.
Nem sempre. Muitas ferramentas são acessíveis para iniciantes, mas o scraping baseado em API requer conhecimento técnico.
Limpa os dados e importa-os para um CRM. O valor vem da forma como usas os dados, não apenas da recolha.
Depois do scraping do Linkedin, as equipas normalmente limpam e analisam os dados, depois importam-nos para sistemas CRM como o HubSpot ou o Salesforce. Isto ajuda na pontuação de leads, na pesquisa de mercado e no planeamento de contactos. O scraping é apenas o primeiro passo — o verdadeiro valor vem da forma como utiliza os dados.
