Solo post engagers
- Necesitas conocer cada URL de post.
- Funciona bien para una campaña puntual.
- La búsqueda de publicaciones ocurre por separado.
Cómo extraer posts y engagers de perfiles y empresas de LinkedIn
Descubre publicaciones desde una persona o empresa y amplía cada post con reacciones, republicaciones y comentarios en una sola ejecución.
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Flujo de esta guíaDe una empresa a sus posts y audiencias activas
01Input
JSON- Objetivo
- company:microsoft
- Posts
- 1 por objetivo
- Engagers
- 2 + 2
02Actor
LinkedIn Posts + Engagers
scraping_solutions/...Flujo combinado
03Dataset
XLSXtypeauthorpostId
postempresaurn:...
reactionpersonaurn:...
Actor utilizado
LinkedIn Profile & Company Posts Scraper
scraping_solutions/linkedin-profile-company-posts-scraper-engagers-comments
Acepta perfiles, empresas, usernames y posts directos. Puede descubrir publicaciones y extraer después quién reaccionó, quién republicó y qué comentarios son visibles.
S
5,0 / 51 reseña
186usuarios totales
70usuarios mensuales
5favoritos
23 díasdesde la última actualización
$1,20por 1.000 resultados
Datos consultados en Apify el 20 de agosto de 2026; pueden cambiar.
3filas1 post + 2 reacciones
9 sduracióncorrida controlada
17camposdistintos observados
0erroresen la prueba
≈ $0,0036cargo del Actormás $0,00023 de uso
Prueba propia con company:microsoft, 1 post, 2 reacciones y hasta 2 comentarios. Se recibieron el post y dos reacciones; no hubo comentarios visibles dentro del límite. El tiempo y la cobertura pueden variar.
Valor diferencial
No necesitas reunir primero cada URL de publicación
Un scraper de engagers tradicional empieza con posts ya conocidos. Este Actor también encuentra los posts desde una persona o empresa, por lo que reduce una etapa manual y conserva la relación entre contenido e interacción.
Este flujo combinado
- Parte de perfiles, empresas o posts directos.
- Descubre contenido y amplía interacciones.
- Procesa varios objetivos en paralelo.
4 objetivosPerfil, empresa, username o post directo.
3 expansionesReacciones, reposts y comentarios opcionales.
Salida incrementalLos resultados se guardan mientras avanza la corrida.
Configuración exacta
Prueba una empresa con límites controlados
Empieza con un post y pocos engagers. Así verificas cobertura, tipos de fila y costo antes de ampliar el proyecto.
Input del Actor
linkedin-profile-company-posts-scraper-engagers-comments- Objetivos
targetUrls - company:microsoft También perfiles o posts
- Posts
maxPosts - 1 Máximo por perfil o empresa
- Reacciones
maxReactions - 2 Activa scrapeReactions
- Reposts
maxReposts - 0 Desactivados en la prueba
- Comentarios
maxComments - 2 Orden: Most relevant
{
"targetUrls": ["company:microsoft"],
"maxPosts": 1,
"includeQuotePosts": false,
"includeReposts": false,
"scrapeReactions": true,
"maxReactions": 2,
"scrapeReposts": false,
"maxReposts": 0,
"scrapeComments": true,
"maxComments": 2,
"commentSortOrder": "Most relevant"
}- 01
Añade objetivos válidos
Usa una URL de perfil, empresa o post; también puedes escribir
company:googleo un username. - 02
Controla los posts del feed
maxPostslimita los posts por perfil o empresa. El valor 0 intenta extraer tantos como permitan los límites internos. - 03
Activa solo lo que necesitas
Cada reacción, repost y comentario añade una fila potencial. Desactivar una expansión reduce tiempo y costo.
- 04
Separa el dataset por tipo
Filtra
typepara distinguir posts, reactions, reposts y comments antes de analizar o cargar un CRM.
| Tipo | Campos útiles | Uso principal |
|---|---|---|
post | content, author, postedAt, engagement, media | Analizar contenido y rendimiento |
reaction | reactionType, author, linkedinUrl, postId | Identificar perfiles que reaccionaron |
repost | Autor de la republicación y referencia al post | Seguir amplificación del contenido |
comment | Texto, autor, replies y conteos visibles | Estudiar conversación e intención |
En la prueba observamos filas post y reaction, además de campos compartidos como postId, entityId y fullUrn. Los campos exactos dependen del tipo y de lo que LinkedIn exponga.
Calculadora rápida
Estima el máximo de filas y cargo
La tarifa publicada parte de $1,20 por 1.000 resultados. La estimación suma una fila por post y hasta una por cada interacción solicitada.
Máximo estimado de filas105
Cargo estimado del Actor$0,13
No incluye posibles costos de uso de plataforma aplicables a tu plan.
Fórmula: objetivos × posts × (1 post + reacciones + reposts + comentarios).
Precio consultado el 20 de agosto de 2026. Ver precio actual.
Cuándo aporta valor
Tres preguntas de negocio que ayuda a responder
¿Qué contenido moviliza a la audiencia de un competidor?
Relaciona temas del post con reacciones, comentarios y republicaciones visibles.
¿Quién participa repetidamente?
Une varias publicaciones y detecta perfiles públicos que aparecen más de una vez.
¿Qué formato logra mejor respuesta?
Compara texto, medios y métricas entre personas, marcas o periodos.
Interacción no equivale a permiso de contacto
Usa datos públicos con una finalidad legítima, evita el alcance masivo no solicitado y respeta privacidad, términos de plataforma y normativa aplicable.
Preguntas frecuentes
Antes de escalar
¿En qué se diferencia del Actor de Post Engagers?
Post Engagers requiere URLs de publicaciones. Este Actor también puede descubrir posts desde perfiles y empresas antes de ampliar sus interacciones.
¿Puedo mezclar perfiles, empresas y posts?
Sí. targetUrls acepta una lista con los formatos documentados. Empieza con pocos objetivos para comprobar la cobertura.
¿Los límites garantizan resultados?
No. Son máximos. La visibilidad, antigüedad, permisos y disponibilidad del proveedor pueden reducir la salida.
¿Cómo se calcula el costo?
Cada post, reacción, repost o comentario entregado puede contar como un resultado. La calculadora muestra un techo, no un cargo garantizado.
¿Qué orden de comentarios puedo usar?
Most relevant o Most recent. Elige relevancia para señales destacadas y recientes para seguimiento temporal.
Prueba controlada
Empieza con una empresa, un post y cinco interacciones
Confirma los tipos de fila y la cobertura antes de procesar una lista completa.