100 크레딧 무료, 카드 등록 없이

LinkedIn Company Insights API

Name: LinkedIn Company Insights API
Brand: SocialCrawl
Availability: InStock

API 한 번의 호출로 LinkedIn Company Insights 데이터를 받아 가세요. Get aggregate insights about a company's members — via the Fresh LinkedIn Scraper upstream, normalised to the SocialCrawl schema.

2026년 8월 업데이트SocialCrawl 팀이 직접 관리해요

무료로 시작하기 문서 보기

LinkedIn 회사 구성원을 항목 이름과 인원 수 쌍으로 집계해 반환합니다. 근무 지역과 출신 학교, 직무, 보유 기술, 서비스 분야, 전공별로 나뉘어 나옵니다.

회사를 인원 규모 수준에서 볼 때 사용하세요. 개별 회원을 하나씩 나열하는 쪽은 company/people입니다.

48개 플랫폼을 병렬로 검색합니다

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LinkedIn API

Company Insights API로 무엇을 할 수 있을까요

Company Insights 엔드포인트가 통합 스키마와 계산 필드를 담은 LinkedIn 데이터를 한 번의 요청으로 보내드려요. 스크래핑 인프라를 직접 만들거나 유지할 필요가 없어요.

요청 예시

curl -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/insights?company_id=1035"

import requests

response = requests.get(
    "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/insights",
    params={
    'company_id': '1035',
    },
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)

data = response.json()

const response = await fetch(
  "https://www.socialcrawl.dev/v1/linkedin/company/insights?company_id=1035",
  {
    headers: { "x-api-key": "YOUR_API_KEY" },
  },
);

const data = await response.json();

파라미터

파라미터	필수	설명
company_id	예	LinkedIn numeric company ID (from /v1/linkedin/company).

응답 예시

LinkedIn Company Insights API는 무엇을 돌려주나요

모든 응답은 하나의 통합 스키마를 따라요. 크레딧을 쓰기 전에 어떤 필드가 돌아오는지, 실제 응답 본문 그대로 확인해 보세요.

응답 예시 보기

{
  "success": true,
  "platform": "instagram",
  "endpoint": "/v1/instagram/engagement",
  "data": {
    "engagement_rate_percentages": 38.33,
    "recent_posts": 12,
    "followers": 87608035,
    "comments": 528912,
    "likes": 33049046,
    "recent_posts_explanation": "Statistics based on the last 12 posts",
    "id_user": "2278169415",
    "username": "mrbeast",
    "is_private": false,
    "posts_details": [
      {
        "likes": 5636982,
        "comments": 69484,
        "taken_at": 1781457954,
        "datetime": "2026-06-14 20:25:54",
        "hours_since_post": 461,
        "time_ago": "19 days ago",
        "likes_per_hour": 12228,
        "comments_per_hour": 151
      },
      {
        "likes": 20000768,
        "comments": 223510,
        "taken_at": 1732824650,
        "datetime": "2024-11-28 23:10:50",
        "hours_since_post": 13971,
        "time_ago": "2 years ago",
        "likes_per_hour": 1432,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 929226,
        "comments": 30633,
        "taken_at": 1782232475,
        "datetime": "2026-06-23 19:34:35",
        "hours_since_post": 246,
        "time_ago": "10 days ago",
        "likes_per_hour": 3777,
        "comments_per_hour": 125
      },
      {
        "likes": 487761,
        "comments": 22482,
        "taken_at": 1781799425,
        "datetime": "2026-06-18 19:17:05",
        "hours_since_post": 366,
        "time_ago": "15 days ago",
        "likes_per_hour": 1333,
        "comments_per_hour": 61
      },
      {
        "likes": 712265,
        "comments": 15716,
        "taken_at": 1781366405,
        "datetime": "2026-06-13 19:00:05",
        "hours_since_post": 487,
        "time_ago": "20 days ago",
        "likes_per_hour": 1463,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 1475116,
        "comments": 35386,
        "taken_at": 1781277094,
        "datetime": "2026-06-12 18:11:34",
        "hours_since_post": 512,
        "time_ago": "21 days ago",
        "likes_per_hour": 2881,
        "comments_per_hour": 69
      },
      {
        "likes": 1108220,
        "comments": 26632,
        "taken_at": 1780160249,
        "datetime": "2026-05-30 19:57:29",
        "hours_since_post": 822,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 1348,
        "comments_per_hour": 32
      },
      {
        "likes": 542948,
        "comments": 28476,
        "taken_at": 1779375582,
        "datetime": "2026-05-21 17:59:42",
        "hours_since_post": 1040,
        "time_ago": "1 months ago",
        "likes_per_hour": 522,
        "comments_per_hour": 27
      },
      {
        "likes": 698514,
        "comments": 24401,
        "taken_at": 1779120014,
        "datetime": "2026-05-18 19:00:14",
        "hours_since_post": 1111,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 629,
        "comments_per_hour": 22
      },
      {
        "likes": 468000,
        "comments": 13548,
        "taken_at": 1778947209,
        "datetime": "2026-05-16 19:00:09",
        "hours_since_post": 1159,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 404,
        "comments_per_hour": 12
      },
      {
        "likes": 526594,
        "comments": 24411,
        "taken_at": 1777737719,
        "datetime": "2026-05-02 19:01:59",
        "hours_since_post": 1495,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 352,
        "comments_per_hour": 16
      },
      {
        "likes": 462652,
        "comments": 14233,
        "taken_at": 1777580305,
        "datetime": "2026-04-30 23:18:25",
        "hours_since_post": 1538,
        "time_ago": "2 months ago",
        "likes_per_hour": 301,
        "comments_per_hour": 9
      }
    ]
  },
  "credits_used": 5,
  "credits_remaining": 9999,
  "request_id": "req_example000000",
  "cached": false
}

Instagram API에서 가져온 예시예요. 모든 SocialCrawl 엔드포인트가 똑같은 통합 스키마를 돌려주기 때문에, LinkedIn Company Insights 응답도 같은 필드로 구성돼요.

API 상세

LinkedIn Company Insights API는 어떻게 동작하나요

API 키와 함께 GET 요청을 보내면, 통합 스키마와 계산 필드를 담은 깔끔한 JSON이 돌아와요.

메서드

GET

응답 형식

JSON

왜 SocialCrawl인가요

LinkedIn Company Insights 데이터는 왜 SocialCrawl로 가져올까요

LinkedIn 데이터 추출에서 까다로운 부분은 SocialCrawl이 가려 드려요. 통합 스키마, AI 인리치먼트, 그리고 코드에 남지 않는 플랫폼 로직까지.

모든 플랫폼이 같은 스키마 — 연동은 한 번이면 끝이에요
엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때 참여율·예상 도달·카테고리·언어 같은 계산 필드도 함께 와요
스크래핑 인프라도, 프록시도, 속도 제한도 신경 쓰지 않아도 돼요
LinkedIn의 현재 공개 데이터 — 엔드포인트별로 문서에 적힌 캐시 구간을 쓰고 적중하면 0크레딧이에요. Cache-Control: no-cache를 보내면 정상 요금으로 새로 조회해요

개발자 우선

소셜 미디어 데이터를 몇 초 만에 수집하는 방법

개발자를 위한 가장 빠른 소셜 미디어 스크래핑 API. 월간 활성 사용자 100억 명 이상을 포괄하는 48개 플랫폼에서 프로필, 게시물, 댓글, 분석 데이터를 수집하세요.

모든 플랫폼을 하나의 스키마로

동일한 응답 구조로 48개 플랫폼을 조회하세요. 연동은 한 번이면 충분합니다.

단순 수집을 넘어 계산된 필드 제공

엔드포인트가 해당 지표를 지원하고 계산에 필요한 원본 값이 있을 때, 정규화된 레코드에 engagement_rate, estimated_reach, content_category, language를 함께 담아 바로 활용할 수 있습니다.

코드 한 줄 쓰기 전에, 데이터부터

Visual Data Explorer — URL만 붙여넣으면 결과 카드, 정형화된 테이블, CSV 내보내기 기능을 제공합니다.

import requests

response = requests.get(
    'https://www.socialcrawl.dev/v1/tiktok/profile',
    params={'handle': 'charlidamelio'},
    headers={'x-api-key': 'sc_YOUR_API_KEY'}
)
data = response.json()

[ .JSON ]

{
  "success": true,
  "platform": "tiktok",
  "data": {
    "author": {
      "username": "charlidamelio",
      "followers": 152400000
    },
    "engagement": {
      "likes": 12400000000,
      "engagement_rate": 0.087
    },
    "metadata": {
      "language": "en",
      "content_category": "lifestyle"
    }
  }
}

+ 48개 플랫폼

자주 묻는 질문

API, 요금제, 기능에 대한 질문과 답변입니다.

문의하기

회사 구성원에 대한 집계 인사이트는 어떻게 받나요?

/v1/linkedin/company/insights 엔드포인트에 GET 요청을 보내고 company_id 파라미터에 숫자 회사 ID를 넣어주세요. 그 회사 구성원에 대한 집계 신호가 객체 하나로 돌아오는데, LinkedIn이 공개하는 인력 분포 같은 정보가 담겨 있어요.

이 엔드포인트는 어떤 신호를 돌려주나요?

개별 프로필이 아니라 구성원 전체에 대한 회사 단위 집계 신호를 돌려드려요. 예를 들어 조직 안에서 인력이 어떻게 분포하는지 같은 값이에요. 정확한 필드는 LinkedIn이 그 회사에 대해 공개하는 범위에 따라 달라져요.

회사 직원 엔드포인트와는 무엇이 다른가요?

회사 인사이트는 집계 신호를 객체 하나로 돌려주고, /v1/linkedin/company/people는 개별 구성원을 페이지 단위 목록으로 돌려줘요. 빠르게 기업 정보를 훑을 땐 인사이트를, 멤버별 핸들과 헤드라인이 필요할 땐 people을 쓰세요.

회사 인사이트 엔드포인트 요금은 얼마인가요?

요청당 5 크레딧(어드밴스드 티어)이고, 회사 규모와 상관없이 응답은 객체 하나예요. 신규 계정은 신용카드 없이 100 크레딧을 무료로 받아서 인사이트 조회를 20번까지 결제 없이 해보실 수 있어요.

회사 인사이트는 어떤 용도에 좋나요?

기업 정보 보강과 어카운트 스코어링에 가장 잘 맞아요. 집계된 인력 신호를 가져와서 어카운트 규모를 재거나 같은 세그먼트의 타겟을 비교하고, 개별 구성원을 일일이 넘기지 않고도 ICP 모델에 바로 넣을 수 있어요.

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LinkedIn의 모든 엔드포인트가 같은 통합 스키마를 돌려줘요.

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