Der komplette öffentliche Datensatz
Wer sie sind, was sie jetzt tun und wie sie dorthin gekommen sind – das Profil so, wie das Mitglied es zeigen möchte, als eine Zeile pro Person statt jeweils einem Tab.
Verwandle einen Ordner mit LinkedIn-Profil-Links in eine Tabelle, die du sortieren kannst – Namen, Titel, Unternehmen und Werdegänge, für alle auf deiner Liste.
Du weißt bereits, wer diese Personen sind – was dir fehlt, ist sie nebeneinander in etwas, das du sortieren kannst. AllyHub arbeitet deine bereitgestellte Liste durch und schreibt, was jedes Mitglied öffentlich gemacht hat, in eine Zeile.
Wer sie sind, was sie jetzt tun und wie sie dorthin gekommen sind – das Profil so, wie das Mitglied es zeigen möchte, als eine Zeile pro Person statt jeweils einem Tab.
Wenn jemand eine E-Mail-Adresse oder eine Website in sein öffentliches Profil geschrieben hat, erscheint sie in dieser Zeile. Wenn nicht, bleibt das Feld leer – AllyHub sucht nicht anderswo danach.
Übergib die gesammelten Profil-Links – eine Handvoll oder eine lange Liste – und das fertige Set wird als CSV oder JSON heruntergeladen. Weder ein Entwickler-Schlüssel noch eine Zeile Code sind dafür nötig.
Von einem Ordner voller Links zu einem sortierbaren LinkedIn-Datensatz in drei Schritten.
Füge die LinkedIn-Profil-URLs ein, die abgedeckt werden sollen, und gib an, welche Felder wichtig sind und wie das fertige Set gefiltert und sortiert werden soll.
Es arbeitet in deiner eigenen Browser-Sitzung und erfasst Name, Headline, Standort, aktuelle Position und Unternehmen, frühere Rollen, Ausbildung, Skills und alle Kontaktdaten, die das Mitglied veröffentlicht hat.
Sortiere und filtere das Set, exportiere als CSV oder JSON und speichere den Lauf als Playbook, damit dieselbe Liste im nächsten Quartal aktualisiert werden kann.
Der Großteil dieser Kategorie verkauft geratene Kontaktdaten und schweigt über das Risiko.
Das Hauptmerkmal dieser Kategorie ist eine verifizierte E-Mail-Adresse und eine Mobilnummer – Daten, die aus Drittanbieter-Datenbanken stammen, nicht von der Seite vor dir. AllyHub gibt zurück, was das Mitglied veröffentlicht hat, und lässt den Rest leer, damit du weißt, woher jedes Detail stammt.
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Die meisten dieser Tools finden zuerst Personen für dich: eine Suche starten, ein Mitarbeiterverzeichnis durchkämmen, mit Fremden davongehen. AllyHub startet mit den Links, die du bereits gesammelt hast – die Kandidaten, die du in die Auswahl genommen hast, die Accounts, mit denen dein Team arbeitet – und sucht nicht nach Personen, die du nicht genannt hast.
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Erweiterungen in dieser Kategorie steuern dein LinkedIn-Konto und sagen es selten. AllyHub arbeitet in der Browser-Sitzung, in der du bereits angemeldet bist, nach deiner Anweisung, und gibt nichts an Dritte weiter. LinkedIn begrenzt automatisierte Erfassung, daher liegen Tempo und Umfang eines Laufs bei dir.
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Titel ändern sich, Personen wechseln, Unternehmen benennen sich um. Behalte die Liste und die Felder als Playbook, und die Aktualisierung im nächsten Quartal ist eine Anweisung statt eines ganzen Nachmittags – dein AllyHub startet nie wieder bei null, sodass dieselbe Liste jedes Mal schneller wird.
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Für Vertriebs-, Recruiting-, Competitive-Intelligence- und Research-Teams, die bereits wissen, wen sie brauchen, und diese Personen nur noch in einer Datei benötigen.
Zweihundert gespeicherte Profil-Links liegen in einem Browser-Ordner, und niemand hat den Nachmittag, um sie ins CRM einzutippen. Übergib den Ordner, und das Set kommt als Zeilen zurück – Titel, Unternehmen, Betriebszugehörigkeit – bereit zum Importieren und Segmentieren, bevor das Quartal umschlägt.
Eine Auswahlliste, die in zwanzig offenen Tabs lebt, bei der der Vergleich zweier Kandidaten bedeutet, beide erneut zu lesen. Zieh die gesammelten Profile in eine Tabelle und sortiere nach Betriebszugehörigkeit, Seniorität oder Ausbildungsort – und der Vergleich basiert nicht mehr auf Erinnerung.
Du verfolgst das Team eines Konkurrenten, indem du dich daran erinnerst, wer dort früher gearbeitet hat – was in dem Moment scheitert, in dem jemand still wechselt. Speichere die Personen, die du beobachtest, als Liste, rufe sie nach deinem Zeitplan erneut ab, und ein Wechsel erscheint als geänderte Zelle statt als Gerücht.
Fragen zur Belegschaft brauchen strukturierte Datensätze, und hundert nacheinander gelesene Profile sind kein Datensatz. Verwandle die von dir definierte Kohorte in Zeilen mit Rollen, Betriebszugehörigkeiten und Ausbildung, damit die Analyse aus einer Datei statt aus einem Browser startet.
Entdecke weitere KI-gestützte Tools für Recherche, Content und Daten.

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Was er erreicht, was er leer lässt und wo er übergibt.
Er hebt die Details von der öffentlichen LinkedIn-Seite eines Mitglieds ab – Name, aktuelle Rolle, Arbeitgeber, frühere Positionen – und legt sie an einem Ort ab, an dem du tatsächlich damit arbeiten kannst: eine Tabellenkalkulation, ein CRM, eine Analyse. Der Begriff umfasst alles von einer Browser-Erweiterung bis zu einer kostenpflichtigen API; AllyHubs Version ist ein Agent, den du auf eine Reihe von Links richtest.
Ja. Eine kurze Liste von Profilen läuft im kostenlosen Plan mit den Standardfeldern. Längere Listen, das Aktualisieren einer gespeicherten Liste nach Zeitplan und das Einspeisen von Ergebnissen in ein CRM oder eine Research-Pipeline sind den kostenpflichtigen Tarifen vorbehalten.
Nichts davon. Es gibt kein Entwicklerprogramm, für das du dich bewerben musst, und nichts zu skripten: AllyHub arbeitet in der Browser-Sitzung, in der du bereits angemeldet bist, und liest die Seiten so, wie du es tun würdest. Kein Premium-Tarif zu kaufen und keine Zugangsdaten, die irgendwo weitergegeben werden.
Drei Grenzen, die du kennen solltest. Er arbeitet mit Profil-Links, die du bereitstellst – er durchkämmt kein Mitarbeiterverzeichnis eines Unternehmens und führt keine Personensuche in deinem Namen durch. Er sieht nur, was ein Mitglied öffentlich gemacht hat, und LinkedIn erlaubt jedem, Bereiche oder das gesamte öffentliche Profil abzuschalten. Und wenn du Beiträge oder Stellenanzeigen statt Personen möchtest, sind dafür der LinkedIn-Post-Scraper und der LinkedIn-Jobs-Scraper da.
Hauptsächlich darin, was danach übrig bleibt. Beim Kopieren erhältst du dieselben Felder und verlierst die Methode: Beim vierzigsten Profil vergleichst du aus dem Gedächtnis, und das nächste Quartal startet bei null. Hier bleiben Liste, Felder und Filter als Playbook zusammen, sodass die Aktualisierung ein Satz ist – jedes Token erzeugt mehr Wert als beim ersten Durchlauf.