Qué se publicó
Cada publicación regresa con su texto, su formato —texto, imagen, video, documento, artículo, encuesta o republicación—, la fecha en que se publicó y un enlace directo a ella.
Otros scrapers de LinkedIn te entregan a todos los que dieron «Me gusta» a la publicación. AllyHub lee la publicación: qué se dijo, en qué formato y qué reacción provocó.
LinkedIn te mostrará las publicaciones de un competidor un scroll a la vez, sin nada que puedas ordenar. AllyHub toma las publicaciones en sí —el formato y las reacciones de cada una, solo donde el autor las hizo públicas— de las cuentas que sigues, recorta la parte que quieras y te la entrega en un archivo que puedes abrir.
Cada publicación regresa con su texto, su formato —texto, imagen, video, documento, artículo, encuesta o republicación—, la fecha en que se publicó y un enlace directo a ella.
Las reacciones, los comentarios y las republicaciones regresan como recuentos, y donde LinkedIn muestra el desglose, AllyHub también lo hace, de modo que un «Interesante» se lea distinto de un «Me gusta».
Una publicación que el autor hizo pública puede leerse sin cuenta, y es el único tipo que AllyHub lee: las publicaciones solo para contactos nunca aparecen en el archivo, y no se utiliza ningún inicio de sesión ni cookie.
Dale un puñado de perfiles y páginas de empresa juntos y el nombre del autor viaja en cada fila, de modo que comparar tu resultado con el de cuatro rivales es una sola ordenación.
Pide solo el último trimestre, o publicaciones por encima de un mínimo de reacciones, o solo los documentos, o las que mencionen precios: el recorte se hace mientras se recopila.
Toma CSV, JSON o Excel, o quédate en la ejecución y deja que AllyHub presente la mezcla de formatos, el ritmo de publicación y los temas que siguen generando comentarios.
Nombra las cuentas, define el período y llévate un registro ordenable de lo que publicaron.
Pega las URL de perfiles o páginas de empresa, o indica un hashtag para seguir. Añade un rango de fechas, un mínimo de reacciones o un formato si quieres acotarlo.
Recorre las publicaciones públicas de cada cuenta y registra el texto, el formato, la fecha de publicación, el enlace permanente, el número de reacciones, comentarios y republicaciones, y el desglose de reacciones cuando LinkedIn lo muestra.
Descárgalo o pregunta qué formatos y temas funcionaron. Guarda la configuración como un Playbook y el benchmark del próximo mes ya empieza configurado.
La mayoría de los scrapers de publicaciones de LinkedIn son herramientas de generación de leads que se hacen pasar por herramientas de contenido.
Casi todas las herramientas de esta categoría venden lo mismo: los nombres, los titulares y los enlaces de perfil de todos los que reaccionaron, empaquetados como prospectos cálidos. AllyHub no crea esa lista. Los datos de las personas son un trabajo distinto, con una pregunta de consentimiento distinta; esta página estudia el contenido.

Reducir todas las reacciones a un solo total es lo que hace que una publicación que hizo pensar a la gente acabe puntuada igual que una que solo la hizo hacer scroll. Cuando LinkedIn publica el desglose, conservarlo es la diferencia entre contar aplausos y leerlos.

La configuración habitual funciona con tu cookie de sesión o tu propia cuenta, por eso esta categoría advierte en voz baja sobre restricciones. AllyHub lee lo que un visitante sin sesión ve, así que no tienes que entregar ninguna credencial y no hay ninguna cuenta tuya en el proceso.

El benchmarking de contenido es la misma pregunta cada mes, y reconstruir la consulta cada vez es lo que hace que silenciosamente deje de hacerse. Guárdala como un Playbook y la vuelves a ejecutar en lugar de reconstruirla: AllyHub no vuelve a empezar de cero, así que la lectura mensual cuesta una frase.

Líderes de contenido B2B, redactores fantasma, especialistas en marketing competitivo e investigadores: cualquiera que necesite saber qué funciona en LinkedIn antes de escribir.
Te han pedido que hagas más liderazgo intelectual, y nadie puede señalar cuáles de las publicaciones de tus competidores realmente funcionaron, así que el calendario se llena a ojo. Extrae sus publicaciones públicas con formatos y reacciones adjuntos, y el patrón que sigue funcionando se ve antes de que comprometas un trimestre con la equivocada.
Tu cliente quiere saber por qué recomiendas un carrusel en lugar de un párrafo, y «eso es lo que funciona» no es un argumento que acepte. Toma las voces principales de su nicho exacto, muestra qué formatos y aperturas provocaron qué reacciones, y la recomendación llega con su evidencia adjunta.
El posicionamiento de un rival aparece en sus publicaciones mucho antes de llegar a un comunicado de prensa, pero nadie tiene tiempo de vigilar seis páginas de empresa. Monitorea el conjunto de forma programada y un cambio en lo que están impulsando aparece como un cambio en el archivo, no como algo que alguien notó por casualidad.
Estudiar el discurso B2B necesita un corpus con fechas, formatos e interacción adjuntos, y lo que tienes son capturas de pantalla y una hoja de cálculo abandonada. Toma las publicaciones públicas de un conjunto definido y guarda la consulta en un Playbook, para que el conjunto de datos llegue con su propia procedencia en lugar de una historia sobre cómo se recopiló.
Explora más herramientas impulsadas por IA para investigación, contenido y datos.
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Extrae publicaciones de grupos de Facebook y discusiones de miembros a gran escala. AllyHub estructura los datos de la comunidad para la investigación de mercado y la inteligencia de audiencia. Prueba gratis.

Extrae publicaciones, comentarios y datos de comunidad de cualquier subreddit a escala. AllyHub estructura los datos para investigación e inteligencia de audiencias. Pruébalo gratis.

Extrae listados de negocios, reseñas y contactos de Google Maps a escala. AllyHub estructura datos locales para generación de clientes potenciales e investigación competitiva. Prueba gratis.
Lo que la gente pregunta antes de extraer publicaciones de LinkedIn: qué es visible, qué queda fuera y qué se necesita para ejecutarlo.
Recopila publicaciones de perfiles y páginas de empresa de LinkedIn —el texto, el formato, la fecha y las cifras de interacción— y las devuelve como una tabla en lugar de un feed. AllyHub acepta una lista de cuentas en lenguaje natural, se limita a lo que es visible públicamente y puede leer los patrones de formato y de temas en la misma ejecución.
Sí: las publicaciones públicas de una cuenta con los campos estándar están en el plan gratuito. El seguimiento de un conjunto de cuentas, los rangos de fechas más largos, las reejecuciones programadas y el paso de lectura de patrones son lo que cubren los planes de pago.
No, y es deliberado. Esa lista son datos de personas, y crearla es el trabajo de una herramienta de perfiles, junto con las preguntas de consentimiento y retención que conlleva. Si necesitas el lado de la audiencia, el Scraper de perfiles de LinkedIn es el carril correcto; esta página se centra en el contenido.
Ninguna de las tres. AllyHub lee lo que ve un visitante no conectado, así que no hay cookie que pegar, ni suscripción que mantener, ni acceso de desarrollador que solicitar. El intercambio es honesto: las publicaciones que un autor restringe a sus contactos no se pueden ver de esa manera, así que tampoco aparecen en tu archivo.
Sí: indica el hashtag y AllyHub recopila las publicaciones públicas que lo usan, con los mismos campos que en una extracción de cuentas. Es la vía habitual para mapear un tema en lugar de un conjunto de competidores, y solo alcanza las publicaciones que sus autores hicieron públicas.
Hacer scroll te da impresiones y ninguna exportación; para la publicación cuarenta ya estás comparando de memoria. AllyHub devuelve las mismas publicaciones como filas ordenables con formatos y desglose de reacciones adjuntos, abarca todo un conjunto de cuentas en una sola ejecución y se acumula con cada tarea: el benchmark del segundo mes cuesta una frase en lugar de una tarde.