Qué se publicó
Cada publicación vuelve con su texto, su formato —texto, imagen, video, documento, artículo, encuesta o una 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 generó.
LinkedIn te mostrará las publicaciones de un competidor de a una al hacer scroll y nada que puedas ordenar. AllyHub toma las publicaciones mismas —el formato y las reacciones de cada una, solo donde el autor las hizo públicas— de las cuentas que sigues, recortadas a la porción que quieras, en un archivo que puedes abrir.
Cada publicación vuelve con su texto, su formato —texto, imagen, video, documento, artículo, encuesta o una republicación—, la fecha en que se publicó y un enlace directo a ella.
Las reacciones, los comentarios y las republicaciones vuelven como recuentos —y donde LinkedIn muestra el desglose, AllyHub también lo hace, así que un 'interesante' se lee distinto de un 'me gusta'.
Una publicación que el autor configuró como pública se puede leer sin una cuenta, y ese es el único tipo que AllyHub lee —las publicaciones solo para contactos nunca llegan al archivo y no hay inicio de sesión ni cookie de por medio—.
Dale un puñado de perfiles y páginas de empresa juntos y el nombre del autor viaja en cada fila, así que poner tu resultado junto al 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 mencionan precios —el recorte se hace mientras recopila.
Toma CSV, JSON o Excel —o quédate en la ejecución y deja que AllyHub exponga la mezcla de formatos, el ritmo de publicación y los temas que siguen generando comentarios.
Nombra las cuentas, define la ventana y llévate un registro ordenable de lo que publicaron.
Pega URLs de perfiles o páginas de empresa, o nombra un hashtag para seguir. Agrega 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, los recuentos de reacciones, comentarios y republicaciones, y el desglose de reacciones donde LinkedIn lo muestra.
Descárgalo, o pregunta qué formatos y temas funcionaron. Guarda la configuración como un Playbook y el benchmark del próximo mes empieza ya configurado.
La mayoría de los scrapers de publicaciones de LinkedIn son herramientas de leads disfrazadas 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 leads calientes. AllyHub no crea esa lista. Los datos de personas son otro trabajo con otra pregunta de consentimiento; esta página estudia el contenido.

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

La configuración habitual se basa en tu cookie de sesión o en tu propia cuenta, y por eso la categoría advierte en voz baja sobre restricciones. AllyHub lee lo que ve un visitante que no ha iniciado sesión, así que no hay credenciales que entregar ni ninguna cuenta tuya en el proceso.

El benchmarking de contenido es la misma pregunta cada mes, y reconstruir la consulta cada vez es la razón por la que deja de hacerse sin darte cuenta. Guárdala como un Playbook y la vuelves a ejecutar en lugar de reconstruirla —AllyHub nunca vuelve a empezar desde cero, así que la lectura mensual cuesta una frase.

Responsables de contenido B2B, redactores fantasma, especialistas en marketing competitivo e investigadores: cualquiera que necesite saber qué funciona en LinkedIn antes de escribirlo.
Te han dicho que hagas más liderazgo de opinión, y nadie puede señalar cuáles de las publicaciones de tus competidores realmente lograron algo, así que el calendario se llena por gusto. Extrae sus publicaciones públicas con formatos y reacciones adjuntos, y el patrón que sigue funcionando se vuelve visible antes de que dediques un trimestre al equivocado.
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. Extrae las voces más destacadas de su nicho exacto, muestra qué formatos y aperturas atrajeron 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. Sigue el conjunto según una programación y un cambio en lo que impulsan surge como un cambio en el archivo en lugar de 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 que alguien abandonó. 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 con una historia sobre cómo se recopiló.
Explora más herramientas con IA para investigación, contenido y datos.
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Extrae publicaciones de grupos de Facebook y discusiones de miembros a escala. AllyHub estructura datos de comunidad para investigación de mercado e inteligencia de audiencia. Pruébalo gratis.

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

Extrae listados de empresas, reseñas y contactos de Google Maps a escala. AllyHub estructura datos locales para generación de leads e investigación competitiva. Pruébalo gratis.
Lo que la gente pregunta antes de extraer publicaciones de LinkedIn: qué es visible, qué queda fuera de alcance y qué se necesita para ejecutarlo.
Recopila publicaciones de perfiles y páginas de empresa de LinkedIn —el texto, el formato, la fecha y los recuentos de interacción— y las devuelve como una tabla en lugar de un feed. AllyHub toma una lista de cuentas en lenguaje natural, se ciñe a lo que es visible públicamente y puede leer los patrones de formato y tema 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, rangos de fechas más largos, 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 para lo que sirve una herramienta de perfiles, junto con las preguntas de consentimiento y retención que conlleva. Si necesitas el lado de la audiencia, LinkedIn Profile Scraper es la vía correcta; esta página se queda en el contenido.
Ninguno de los tres. AllyHub lee lo que puede ver un visitante que no ha iniciado sesión, 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 restringió a sus contactos no son visibles de esa manera, así que tampoco están en tu archivo.
Sí: nombra el hashtag y AllyHub recopila las publicaciones públicas que lo llevan, con los mismos campos que una extracción de cuenta. Es la forma habitual de empezar cuando estás mapeando un tema en lugar de un conjunto de competidores, y solo llega a las publicaciones que sus autores hicieron públicas.
Desplazarse te da impresiones y ninguna exportación; para la publicación cuarenta estás comparando de memoria. AllyHub devuelve las mismas publicaciones como filas ordenables con formatos y desgloses de reacciones adjuntos, mantiene un conjunto completo de cuentas en una sola ejecución y se potencia con cada tarea, así que el benchmark del segundo mes es una frase en lugar de una tarde.