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Diga quantos perfis você deseja e quais campos precisa. O Sai lê o LinkedIn enquanto você está logado, navega pelos resultados e entrega um CSV organizado. Sem chave de API, sem token de cookie, sem créditos.
The recording is a real session. The sheet on the right is what it produced.
Sai opens each profile, pulls the signal, and writes the row, live, in a real browser.
Eight columns, sorted by score, with a source link behind every claim.
Uma conta do LinkedIn na qual você já esteja logado. É só isso - sem chave de API, sem cookie de sessão, sem configuração de proxy.
Um CSV para download com uma linha por perfil: nome, cargo, empresa e URL do perfil. Adicione ou remova colunas editando o prompt.
Leva cerca de 12 minutos para 100 perfis.
Execute mensalmente e o Sai reportará apenas os perfis que não estavam na exportação anterior.
A automação de extração de dados de perfis do LinkedIn é o processo de coletar campos de perfis do LinkedIn — nome, título, cargo atual, empresa, localização, histórico profissional, educação — e inseri-los em uma planilha ou banco de dados sem precisar copiar cada um manualmente.
Ela existe porque o LinkedIn não oferece uma exportação de uso geral. A exportação de dados do próprio LinkedIn retorna informações sobre sua conta, não sobre os perfis que você pesquisou ou visualizou. O Sales Navigator permite salvar leads em uma lista, mas bloqueia a exportação em massa dos resultados de pesquisa. Portanto, qualquer caminho da página de pesquisa para uma planilha passa por uma ferramenta de terceiros ou pela cópia manual.
Três métodos são comumente utilizados. Extensões de navegador leem perfis dentro da sua sessão logada enquanto você os visualiza. APIs de scraping e redes de proxy solicitam páginas de perfil de fora de qualquer sessão de usuário. Conjuntos de dados vendem registros coletados anteriormente e atualizados conforme o cronograma do próprio fornecedor.
Os métodos diferem menos nos campos que retornam e mais em onde colocam o risco. O Contrato do Usuário do LinkedIn proíbe o scraping automatizado e o uso de bots, o que é aplicado por meio de limites de taxa, desafios CAPTCHA, restrições temporárias e encerramento de contas. No caso hiQ Labs v. LinkedIn, o Nono Circuito dos EUA abordou a extração de dados de perfis públicos sob a Lei de Fraude e Abuso Computacional, mas essa decisão tratou da responsabilidade criminal por acesso a computadores e manteve intactos os termos contratuais do LinkedIn.
Duas situações geram a mesma tarefa.
Vendas outbound e crescimento. Uma pesquisa no Sales Navigator retorna 200 pessoas correspondentes a um segmento. Antes de escrever qualquer abordagem, esses resultados precisam existir como linhas com cargo, empresa e contexto suficiente para decidir quem vale a pena contatar.
Recrutamento. Uma pesquisa retorna candidatos compatíveis com uma vaga. A lista de finalistas precisa de cargo atual, tempo de casa e histórico em um formato comparável, e não trinta abas do navegador abertas.
Ambos começam a partir de uma página de resultados de pesquisa e precisam de uma planilha. Nenhum dos dois é atendido pela exportação nativa do LinkedIn.
O Sai abre a pesquisa do LinkedIn em um navegador real como o usuário logado, lê cada perfil da mesma forma que uma pessoa faria e escreve os campos em uma planilha do Google.
Não há cookie de sessão para colar, nenhuma extensão para instalar e nenhum modelo de scraper para selecionar. Quais campos capturar é definido em linguagem simples no prompt, portanto, uma lista que precisa do cargo atual, tamanho da empresa e uma nota sobre atividades recentes não exige o encadeamento de ferramentas separadas.
Campos que não estão em um perfil são deixados em branco em vez de inferidos. Uma célula vazia é visível quando a planilha é revisada; um valor incorreto, porém plausível, não é.
Ele usa o navegador em que você já está logado, então não há nada para autenticar.
Você descreve a exportação em linguagem simples. O Sai confirma a contagem, executa a pesquisa de pessoas do LinkedIn, navega pelas páginas de resultados, lê cada entrada e gera o CSV. Quando a execução termina, você recebe o arquivo e uma nota sobre o que foi encontrado - incluindo casos em que um título não seguiu o padrão "Cargo na Empresa", resultando em uma célula de empresa vazia.
Essa última parte é mais importante do que parece. Uma lacuna silenciosa em uma exportação de 500 linhas é um problema que você só descobre três semanas depois no seu CRM. O Sai avisa você no momento da entrega.
Essas são ferramentas de extração capazes. A diferença está na quantidade de trabalho que você precisa montar antes de qualquer coisa rodar.
Se você está criando um pipeline de dados que roda mil vezes por dia, um scraper focado em API é a ferramenta certa e a configuração se paga. Se você só precisa de uma lista em uma planilha para hoje à tarde, a configuração acaba sendo um custo desnecessário.
O prompt acima extrai nome, cargo, empresa e URL do perfil. Qualquer informação visível no perfil pode ser incluída na lista: localização, título, tamanho da empresa atual, conexões em comum ou data da conexão.
Edite a parte entre colchetes no prompt para alterar a quantidade e edite a lista de campos para alterar as colunas. Se preferir uma planilha do Google em vez de um CSV, basta pedir no prompt e é isso que você receberá.
Comece com 100. Leva cerca de doze minutos e é o suficiente para verificar se as colunas estão como você esperava antes de realizar uma extração maior.
Assim que o formato estiver correto, aumente a escala. Para listas que você mantém ao longo do tempo, configure a tarefa para rodar mensalmente — o Sai relata apenas os perfis que não estavam na exportação anterior, assim você analisa apenas as novas entradas em vez de reler o arquivo inteiro.
A extração gera linhas. Geralmente, duas coisas acontecem em seguida.
Campos que o perfil não possui — como tamanho da empresa, estágio de investimento ou e-mail verificado — são adicionados por enriquecimento de listas de leads, que utiliza a planilha gerada por esta tarefa.
Quando a lista é usada para prospecção, a redação de mensagens personalizadas escreve com base nos campos capturados, em vez de usar um modelo com tags de mesclagem.
Para listas mantidas ao longo do tempo, atualizações agendadas do Google Sheets reexecutam a extração e atualizam as linhas que foram alteradas.
Não. O Sai funciona dentro do seu navegador logado, portanto, não há token para gerar nem nada para colar em um painel de configurações.
Sim. Tudo o que você consegue acessar na pesquisa do LinkedIn enquanto estiver logado, o Sai consegue ler e colocar na planilha.
Eles ainda aparecem na exportação, com os campos que puderam ser analisados preenchidos e o restante em branco. O Sai sinaliza quantas linhas foram afetadas em vez de tentar adivinhar o nome da empresa.
Sim - peça uma planilha do Google no prompt e o Sai criará uma e enviará o link para você.
