Die LinkedIn Analytics API meistern

Die LinkedIn Analytics API bietet Ihnen direkten, programmgesteuerten Zugriff auf Leistungsdaten Ihrer LinkedIn-Seiten und -Beiträge. Es geht hierbei nicht nur um Bequemlichkeit; es geht darum, über das grundlegende Dashboard hinauszugehen, um die tiefen, detaillierten Einblicke zu erhalten, die Sie benötigen, um Berichte zu automatisieren und Kennzahlen direkt in Ihre Business-Intelligence-Tools zu integrieren.

Für jeden B2B-Marketer, der ernsthaft den ROI von Inhalten messen möchte, ist dieser direkte Zugang unerlässlich. So stellen Sie die Verbindung zwischen Ihren Social-Media-Aktivitäten und den tatsächlichen Geschäftsergebnissen her.

Warum die LinkedIn Analytics API ein Game Changer im B2B-Marketing ist

Seien wir ehrlich: Das manuelle Exportieren von CSVs aus dem nativen Dashboard von LinkedIn ist mühsam. Es ist langsam, lästig und bietet nur einen oberflächlichen Überblick über das, was passiert. Für einen schnellen Blick mag es in Ordnung sein. Aber wenn Sie den Wert Ihrer Arbeit nachweisen müssen, reicht das einfach nicht aus.

Hier kommt der programmgesteuerte Zugriff über die LinkedIn Analytics API ändert alles. Es ermöglicht Ihnen, die mühsame manuelle Arbeit zu überspringen und umfangreiche, detaillierte Leistungsdaten direkt in die Systeme zu integrieren, auf die Sie und Ihr Team bereits täglich angewiesen sind.

Die wahre Magie liegt darin, über oberflächliche Kennzahlen hinauszugehen. Das Standard-Dashboard zeigt dir Likes und Kommentare, aber die API liefert die detaillierten Daten, die erforderlich sind, um deine Content-Strategie mit greifbaren Geschäftszielen zu verknüpfen. Stell dir vor, du leitest diese Daten in ein BI-Tool wie Tableau or Power BIPlötzlich können Sie maßgeschneiderte Dashboards erstellen, die die Lead-Generierung, die Demografie Ihrer Zielgruppe und die Effektivität Ihrer Inhalte im Zeitverlauf verfolgen. LinkedIn wird nicht nur zu einer Networking-Plattform, sondern zu einem wirklich messbaren Marketingkanal.

Gehen Sie über manuelle Berichterstattung hinaus

Der strategische Vorteil der Nutzung der LinkedIn Analytics API ist enorm, insbesondere da der Einfluss der Plattform weiterhin wächst. LinkedIn hat kürzlich die Marke von 1 Milliarde Mitglieder weltweit und für viele Unternehmen ist es der Hauptmotor für die Geschäftsentwicklung. Eine beeindruckende 40 % der B2B-Marketer sehen es als ihren effektivsten Kanal zur Generierung hochwertiger Leads, weshalb eine präzise Leistungsbewertung von entscheidender Bedeutung ist. Sie können Erfahren Sie mehr über die Creator-Tools von LinkedIn auf Digiday.com..

Die Vorteile der Integration der API sind klar und wirkungsvoll.

Durch die Automatisierung der Datensammlung und -verarbeitung ermöglichen Sie Ihrem Team, sich auf die Aspekte zu konzentrieren, die wirklich einen Unterschied machen.

Durch die Automatisierung der Datensammlung geben Sie Ihrem Team die Freiheit, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: das Analysieren von Trends, das Verfeinern von Inhalten und das Treffen strategischer Entscheidungen, anstatt nur Berichte zusammenzustellen. Dies ist ein grundlegender Wandel von reaktiver Datenerfassung hin zu proaktiver Strategieentwicklung.

Dieser Automatisierungsgrad ist ein Grundpfeiler moderner Marketingoperationen. Für Entwickler, die Tools für Marketingteams erstellen, besteht das Ziel häufig darin, verschiedene Datenströme an einem Ort zu bündeln. Hier kommt die Erkundung einer einheitlichen Social-Media-API für SaaS-Anwendungen kann eine enorme Zeitersparnis bieten, indem die Entwicklung durch eine einzige, saubere Integration für mehrere Plattformen optimiert wird.

Zugriff erhalten: So funktioniert die LinkedIn-Authentifizierung

Bevor Sie auf Daten der LinkedIn Analytics API zugreifen können, müssen Sie die Erlaubnis einholen. Dies ist der Teil, der die meisten Entwickler ins Stolpern bringt – der gesamte Prozess der Authentifizierung und Autorisierung. LinkedIn verwendet einen Standard namens OAuth 2.0und genauer gesagt, einen "3-beinigen" Ablauf. Dieser Prozess stellt sicher, dass ein Benutzer LinkedIn ausdrücklich mitteilt, dass es in Ordnung ist, dass Ihre App auf seine Daten zugreift.

Stell dir das vor wie das Übergeben des Schlüssels zu deinem Auto an einen Parkservice. Du gibst nicht den Fahrzeugbrief ab, sondern gewährst vorübergehend und in einem begrenzten Rahmen Zugang, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen: das Auto parken. OAuth 2.0 funktioniert nach demselben Prinzip. Es ermöglicht deiner Anwendung einen temporären Zugriffstoken statt Ihrer permanenten Anmeldedaten.

Ihr erster Halt ist das LinkedIn Developer Portal. Hier registrieren Sie Ihre Anwendung und erhalten Ihr Client-ID and Client-Geheimnis, die im Grunde genommen ein Benutzername und ein Passwort für Ihre App sind. Während Sie dort sind, müssen Sie auch die scopes du willst.

Die richtigen Scopes auswählen

Scopes sind entscheidend. Sie legen genau fest, was Ihre App tun darf. Wenn Sie zu wenig anfordern, werden Ihre API-Aufrufe mit einem 43 Verboten Fehler. Wenn Sie zu viele Berechtigungen anfordern, könnten die Nutzer verunsichert werden und den Zugriff verweigern.

Für die Analysen benötigen Sie einige spezifische Berechtigungen:

• r_organisation_sozialDas ist der große Wurf für Unternehmensseiten. Er bietet dir schreibgeschützten Zugriff auf Beiträge, Kommentare, Follower-Statistiken und all die wichtigen Informationen, die du für die Analyse deiner Organisation benötigst.
• r_member_socialWenn Sie ein Tool für einzelne Creator entwickeln, um die Leistung ihrer eigenen Beiträge zu verfolgen, ist dies der benötigte Umfang. Beachten Sie, dass diese Berechtigung häufig eingeschränkt ist und möglicherweise eine spezielle Überprüfung von LinkedIn erfordert.

Das Ziel ist es, von umständlichen manuellen Exporten zu einem eleganten, automatisierten Prozess überzugehen. Diese Infografik zeigt eindrucksvoll diese Entwicklung, von Tabellenkalkulationen hin zu einem Live-BI-Dashboard, das direkt über die API gespeist wird.

Es zeigt wirklich die Kraft, von mühsamer Handarbeit zu einem integrierten System überzugehen, in dem die Daten genau dorthin fließen, wo du sie benötigst, und rohe Zahlen in echte Erkenntnisse verwandelt werden.

Der 3-teilige OAuth-Flow erklärt

Sobald Ihre App eingerichtet ist, beginnt der eigentliche Authentifizierungsprozess. Es ist ein dreistufiger Prozess. Zuerst senden Sie den Benutzer zu einer speziellen LinkedIn-Autorisierungs-URL. Dort loggt er sich ein und sieht einen Bildschirm, der ihn auffordert, die Berechtigungen (Scopes), die Ihre App angefordert hat, zu genehmigen.

Wenn sie auf "Zulassen" klicken, sendet LinkedIn sie zurück zu einer "Redirect-URI", die du zuvor konfiguriert hast. Aber hier ist der Clou: LinkedIn fügt einen temporären, einmalig verwendbaren Token hinzu. Autorisierungscode zu dieser URL. Ihre App erfasst diesen Code, kombiniert ihn mit Ihrer Client-ID und Ihrem Geheimnis und sendet ihn zurück an LinkedIn, um ihn gegen den echten Preis einzutauschen: ein Zugriffstoken.

Dieses Zugriffstoken ist der Schlüssel, den Sie in die Authorization Header jeder API-Anfrage, die Sie von nun an stellen.

Beachten Sie, dass diese Zugriffstoken für eine kurze Lebensdauer ausgelegt sind und in der Regel nach 60 TageDies ist eine Sicherheitsfunktion, kein Fehler. Ihre App muss intelligent genug sein, um dies zu handhaben, indem sie ein Refresh-Token verwendet, um ein neues Zugriffstoken zu erhalten, ohne dass der Benutzer sich erneut anmelden muss.

Die richtige Verwaltung von Anmeldeinformationen ist unerlässlich für den Aufbau einer sicheren und zuverlässigen Anwendung. Für einen umfassenderen Einblick in dieses Thema, werfen Sie einen Blick in unseren Leitfaden zu Best Practices für die API-SicherheitEs deckt alles ab, von der sicheren Speicherung von Tokens bis hin zur Vermeidung häufiger Sicherheitsanfälligkeiten. Die sichere Speicherung und Auffrischung von Tokens ist das Geheimrezept für die Erstellung automatisierter Reporting-Tools, die einfach funktionieren.

Jetzt, wo du dein Zugriffstoken hast, wird es Zeit für den spannenden Teil: die Daten abzurufen, die wirklich wichtig sind. Hier hören wir auf, über Theorie zu sprechen, und beginnen mit echten Anfragen an die LinkedIn Analytics API. Dazu musst du dich zunächst mit dem System der einheitlichen Ressourcenbezeichner (Uniform Resource Names) von LinkedIn vertrautmachen. URNs.

Jedes einzelne Element auf LinkedIn – von einer Unternehmensseite bis hin zu einem einzelnen Beitrag – hat seine eigene einzigartige URN. Betrachten Sie es als eine spezifische, maschinenlesbare Adresse. Die URN Ihrer Unternehmensseite sieht beispielsweise folgendermaßen aus: urn:li:organization:{id}während ein einzelner Beitrag möglicherweise urn:li:share:{id}Sie verwenden diese URNs, um der API genau mitzuteilen, wofür Sie Daten benötigen.

Abrufen von Unternehmensdaten

Lass uns mit den großen Zusammenhängen beginnen – der Gesamtleistung deiner Unternehmensseite. Hier findest du Kennzahlen wie die Anzahl der Follower, das gesamte Engagement über einen bestimmten Zeitraum und Aufschlüsselungen der Demografie deiner Zielgruppe. Der Haupt-Endpunkt, den du dafür nutzen wirst, ist organizationSocialStatistics.

Eine typische Anfrage umfasst das Ziel-URN Ihrer Organisation und die Angabe eines Zeitraums. Angenommen, Sie möchten sehen, wie Ihre Follower-Zahl im ersten Quartal gewachsen ist. Sie würden Ihren API-Aufruf so strukturieren, dass die Statistiken zwischen dem 1. Januar und dem 31. März abgerufen werden.

Die Antwort, die Sie erhalten, ist ein JSON-Objekt, das mit nützlichen Kennzahlen gefüllt ist. Hier sind einige wichtige Werte, auf die Sie achten sollten:

• followerCountsByCountryBestimme genau, wo sich dein Publikum geografisch befindet.
• followerGainsSieh genau, wie viele neue Follower du gewonnen hast, übersichtlich aufgeschlüsselt in organische und bezahlte Follower.
• totalImpressionsDie Gesamtzahl der Anzeigen, die Ihre Inhalte den Nutzern gezeigt wurden.

Diese hochrangigen Daten sind Gold wert für monatliche oder vierteljährliche Geschäftsberichte und helfen Ihnen, eine klare Verbindung zwischen Ihrer LinkedIn-Aktivität und den übergeordneten Zielen zur Markenbekanntheit herzustellen.

Analyse der Leistung einzelner Beiträge

Während Seitenanalysen großartig sind, um Trends zu verfolgen, liegt die wahre Geschichte in den Daten deiner einzelnen Beiträge. So findest du heraus, welcher Inhalt actually verbinden Sie sich mit Ihrem Publikum. Sie können Analysen für jeden spezifischen Beitrag abrufen, indem Sie seine einzigartige Share- oder ugcPost-URN verwenden.

Die gute Nachricht ist, dass die neue API Ihnen direkten Zugang zu einer Vielzahl von Metriken auf Post-Ebene bietet – Klicks, Shares, Kommentare, Impressionen, was auch immer Sie brauchen – ohne dass Sie sich ausschließlich auf die Daten des nativen Dashboards von LinkedIn verlassen müssen. Das Format Ihrer Inhalte spielt hierbei eine entscheidende Rolle. Branchendaten zeigen, dass Beitragsformate mit mehreren Bildern führen die Rangliste mit einer durchschnittlichen Engagement-Rate von 6,60 % an., während native Dokumente eine starke 6,10%und Video-Posts sind nicht weit dahinter bei 5,60 %. Du kannst Entdecken Sie weitere Einblicke in die neuen Post-Analysen von LinkedIn auf ContentGrip.com..

Hier ist ein kurzer Überblick über einige Branchenbenchmarks, um zu sehen, wie verschiedene Inhaltsformate typischerweise abschneiden.

Leistungsbenchmarks für LinkedIn-Inhaltstypen

Diese Benchmarks bieten Ihnen eine solide Grundlage, um Ihre eigenen Inhalte zu vergleichen. Wenn Ihre Videos konstant besser abschneiden als die 5,60 % Im Durchschnitt weißt du, dass du auf etwas Gutes gestoßen bist.

Die wahre Kunst besteht darin, über die reinen Zahlen hinauszuschauen. Ein Beitrag mit vielen Impressionen, aber einer schlechten Klickrate hatte wahrscheinlich eine auffällige Überschrift, konnte jedoch inhaltlich nicht überzeugen. Umgekehrt könnte ein Beitrag mit weniger Impressionen, aber einer hohen Interaktion bei einem wertvollen Nischenpublikum gut angekommen sein.

Stellen Sie sich ein praktisches Szenario vor. Angenommen, Sie führen eine Kampagne für die Einführung eines neuen Produkts durch. Sie haben eine Mischung aus Inhalten veröffentlicht: ein auffälliges Launch-Video, ein detailliertes Dokument, das die wichtigsten Funktionen beschreibt, und einen Bildbeitrag mit einem begeisterten Kunden-Testimonial. Durch das Abrufen der Analysen für die URN jedes Beitrags können Sie deren Leistung direkt miteinander vergleichen.

Dieser detaillierte Ansatz ermöglicht es Ihnen, die Fragen zu beantworten, die Ihre Strategie vorantreiben:

1. Welches Inhaltsformat hat die meisten Klicks auf unsere Produktseite generiert?
2. Hat das Launch-Video mehr Kommentare und Shares ausgelöst als das technische Dokument?
3. Wie hat sich die Engagement-Rate unseres Launch-Inhalts im Vergleich zu unseren üblichen Benchmarks entwickelt?

Das Verständnis dieser Zahlen ist der erste Schritt zu einer wirklich datengestützten Content-Strategie. Für eine tiefere Analyse werfen Sie einen Blick in unseren umfassenden Leitfaden zur Definition Ihrer Wichtige Leistungskennzahlen für soziale MedienWenn Sie rohe Kennzahlen mit Ihren strategischen Zielen verknüpfen, wird die Datenanalyse der LinkedIn Analytics API zu Ihrem leistungsstärksten Werkzeug für die Optimierung.

Fortgeschrittene API-Techniken und bewährte Verfahren

Sobald Sie den Umgang mit grundlegenden Metriken beherrschen, werden Sie unweigerlich auf die Herausforderungen stoßen, die mit der Arbeit im großen Maßstab verbunden sind. Der Übergang von einfachen, einmaligen Anfragen zu komplexeren Anforderungen ist der Punkt, an dem die eigentliche Arbeit beginnt, und er erfordert einen viel robustereren Ansatz zum Abrufen von Daten. Hier trennt das Beherrschen der fortgeschrittenen Funktionen der LinkedIn Analytics API das gelegentliche Experimentieren von dem Aufbau professioneller Datenpipelines.

Eine der ersten Hürden, auf die Sie stoßen werden, ist paginationAngenommen, Sie möchten ein Jahr an Beitragsdaten abrufen. Die API wird Ihnen nicht alle Daten auf einmal in einer einzigen, massiven Antwort übermitteln. Stattdessen wird die Datenmenge in „Seiten“ unterteilt, wobei Sie den ersten Teil zusammen mit einem Link zum Abrufen des nächsten Teils erhalten. Ihr Code muss so intelligent sein, dass er dies erkennt und der Kette von Links folgt, bis es nichts mehr zu holen gibt.

Die Ignorierung der Seitenpagination ist ein klassischer Anfängerfehler und führt direkt zu unvollständigen Datensätzen. Man könnte denken, man hätte alle Analysen der Beiträge aus dem dritten Quartal erfolgreich abgerufen, nur um später festzustellen, dass alles aus dem September fehlt, weil das Skript nur die erste Seite abgerufen hat. Überprüfen Sie immer die API-Antwort auf Hinweise zur Pagination, um sicherzustellen, dass Sie die vollständige Geschichte erhalten.

Verwaltung von Ratenlimits und gesponserten Inhalten

Ein weiterer wichtiger Aspekt bei der Arbeit mit der LinkedIn Analytics API ist, sich an die Regeln zu halten—insbesondere an die Rate-LimitsUm die Stabilität der Plattform für alle zu gewährleisten, beschränkt LinkedIn die Anzahl der Aufrufe, die Sie in einem bestimmten Zeitraum tätigen können. Wenn Sie zu gierig sind und dieses Limit überschreiten, werden Sie vorübergehend blockiert, was Ihre Reporting-Workflows erheblich beeinträchtigen kann.

Profi-Tipp: Implementiere intelligentes Caching in deiner Anwendung. Anstatt dieselben historischen Daten immer wieder abzurufen, speichere sie lokal nach dem ersten erfolgreichen Abruf. Dadurch reduzierst du erheblich das Volumen deiner API-Aufrufe und bleibst sicher unter dem Rate-Limit.

Neben deinem organischen Inhalt musst du wahrscheinlich auch den ROI deiner bezahlten Kampagnen messen. Das bedeutet, dass du auf die Advertising- und Reporting-APIs von LinkedIn zugreifen musst, die eine ganz neue Ebene der Leistungsüberwachung eröffnen. Diese APIs bieten dir Zugang zu wichtigen Kennzahlen wie den Bewerbungen, die nach einer Anzeigenansicht generiert wurden.postViewJobApplications) oder klicken (postClickJobApplications), Klicks auf die Landingpage, Likes auf gesponserte Beiträge und sogar Interaktionen mit Lead-Generierungsformularen. Dieses Detailniveau ermöglicht es Unternehmen, nachzuvollziehen, wie effizient ihre Werbeausgaben in tatsächliche Leads oder Bewerbungen umgewandelt werden. Um noch tiefer einzutauchen, können Sie Erfahren Sie mehr über die Werbeberichterstattungsfunktionen von LinkedIn..

Daten für die Visualisierung strukturieren

Denke daran, dass das Abrufen von rohem JSON nur die halbe Miete ist. Der wahre Wert liegt darin, diese Daten in etwas zu verwandeln, das dein Team oder deine Stakeholder tatsächlich verstehen und nutzen können. Bevor du deine Analysen in ein Tool wie Tableau or Power BI, du musst es in die richtige Form bringen.

Dies umfasst in der Regel einen Transformationsschritt, in dem Sie die Daten bereinigen. Zu den häufigen Aufgaben gehören:

• Verschachtelte JSON-Objekte aufbereiten: Komplexe, mehrstufige JSON-Daten müssen in eine einfache, zweidimensionale Tabelle umgewandelt werden, die von Visualisierungstools gelesen werden kann.
• Standardisierung von Datumsformaten: Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Zeitstempel in einem einheitlichen Format vorliegen, was für jede Art von Zeitreihenanalyse unerlässlich ist.
• Wichtige Kennzahlen aggregieren: Die Zusammenfassung von Kennzahlen wie Impressionen und Klicks nach Woche oder Monat ermöglicht es, Trends zu erkennen und zu visualisieren.

Die richtige Reinigung und Strukturierung Ihrer Daten ist der Schlüssel, um leistungsstarke, interaktive Dashboards zu erstellen, die den Einfluss Ihrer LinkedIn-Strategie deutlich zeigen. Es ist der letzte Schritt, der Ihr Team wirklich beeindrucken wird.

LinkedIn-Daten mühelos integrieren

Während das direkte Abrufen von Daten über die LinkedIn Analytics API leistungsstark ist, bedeutet es auch, ein weiteres komplexes Element in deinen Tech-Stack einzufügen. Das ist machbar. Aber dann fügst du Twitter hinzu. Dann Facebook. Und dann TikTok.

Bevor man sich versieht, ist das Team völlig überlastet. Sie jonglieren mit verschiedenen Authentifizierungsmethoden, entschlüsseln einzigartige Datenstrukturen und navigieren durch ein Labyrinth von Ratenlimits für jede einzelne Plattform.

Es ist ein klassisches Problem für Entwickler. Jedes soziale Netzwerk spricht seinen eigenen Dialekt von "API", was dich zwingt, eine separate Integration für jeden Kanal zu erstellen – und noch schlimmer, diese auch zu warten. Dieses Durcheinander bremst nicht nur den ursprünglichen Aufbau, sondern führt auch zu einem Wartungsalbtraum, der mit jeder neuen Plattform, die du unterstützt, größer wird.

Eine intelligentere Art der Verbindung

Hier ist der Punkt, an dem eine einheitliche Social-Media-API das Spiel völlig verändert. Anstatt sich mit einem Dutzend einzigartiger Endpunkte und Authentifizierungsabläufe herumzuschlagen, arbeiten Sie mit einer einzigen, konsistenten API. Sie übernimmt die gesamte komplizierte Übersetzungsarbeit im Hintergrund. Betrachten Sie es als einen universellen Adapter, der es Ihnen ermöglicht, Analysen von LinkedIn, Instagram und anderen mit denselben standardisierten Aufrufen abzurufen.

Dieser Ansatz verkürzt die Entwicklungszeit sofort. Ihr Team muss nur ein System lernen, einen Satz von Logik zur Datenverarbeitung schreiben und eine Integration verwalten. Wenn Sie die LinkedIn Analytics API mit anderen Tools verbinden, die Sie bereits verwenden, ist ein guter Leitfaden für CRM-Integration in Salesforce meistern kann Ihnen zeigen, wie Sie solche Arbeitsabläufe optimieren können. Der Effizienzschub ist enorm.

Die wahre Magie einer einheitlichen API liegt in der Abstraktion. Sie verbirgt die unübersichtlichen Details jeder Plattform, sodass du dich auf die Entwicklung von Funktionen konzentrieren kannst, anstatt die inkonsistenten Dokumentationen von zehn verschiedenen Unternehmen zu entschlüsseln.

Das Abrufen von Post-Analysen wird zu einer einfachen, unkomplizierten Aktion.

Mit einer einheitlichen API könnte ein einfacher Aufruf so aussehen:

• Endpunkt:GET /analytics/posts
• Parameter:platform=linkedin&post_id=12345
• Ergebnis: Ein sauberes, standardisiertes JSON-Objekt mit Ihren wichtigsten Kennzahlen.

Benötigen Sie jetzt Instagram-Daten? Ändern Sie einfach einen Parameter: plattform=instagramDer Endpunkt, die Authentifizierung und die Struktur der zurückgegebenen Daten bleiben gleich. Diese Konsistenz ist das Geheimnis für den Aufbau skalierbarer, wartungsarmer Social-Media-Tools und schützt Ihr Team vor unzähligen Stunden repetitiver Arbeit.

Häufige Fragen zur LinkedIn Analytics API

Der Einstieg in eine neue API bringt immer einige „Hürden“ mit sich, und die Analytics API von LinkedIn bildet da keine Ausnahme. Lassen Sie uns einige der häufigsten Fragen und Stolpersteine durchgehen, auf die Entwickler stoßen, damit Sie diese umgehen und sich wieder dem Entwickeln widmen können.

Umgang mit Fehlercodes

Sie werden auf Fehlermeldungen stoßen. Das gehört einfach zum Prozess dazu. Hier sind die drei, auf die Sie am häufigsten treffen werden.

A 401 Nicht autorisiert Ein Fehler ist praktisch ein Initiationsritus. Er bedeutet fast immer, dass Ihr Zugriffstoken abgelaufen ist. Ihre Anwendung benötigt einen soliden Prozess, um das Aktualisierungstoken zu verwenden und automatisch ein neues zu erhalten, bevor weitere Aufrufe getätigt werden.

Dann gibt es das 403 Verboten Fehler. Dies betrifft eher Berechtigungen als Anmeldeinformationen. Wenn Sie dies sehen, versucht Ihre App, etwas zu tun, wofür sie nicht genehmigt wurde. Die Lösung ist in der Regel einfach: Gehen Sie zurück zu den Einstellungen Ihrer App in der LinkedIn Entwicklerportal und überprüfen Sie, ob Sie die richtigen Berechtigungen angefordert haben, wie r_organisation_sozial.

Und schließlich das gefürchtete 429 Zu viele AnfragenDas bedeutet, dass Sie Ihr Kontingent erreicht haben. Versuchen Sie nicht, die API erneut zu überlasten. Die beste Vorgehensweise ist, eine exponentielle Rückoff-Strategie zu implementieren – eine elegante Art zu sagen, dass Ihr Code warten, dann erneut versuchen und dann etwas länger warten sollte, bevor er es erneut versucht.

API-Zugriff und Datenbeschränkungen

Eine Frage, die ich ständig höre, ist: „Kann ich Analysen für jede Unternehmensseite abrufen?“ Die Antwort ist ein klares Nein. noSie können nur auf Daten von Seiten zugreifen, für die der Benutzer, der Ihre App authentifiziert, als Administrator festgelegt ist. Dies ist eine entscheidende Funktion für Datenschutz und Sicherheit; Sie erhalten die Schlüssel nur, wenn ein Administrator sie Ihnen übergibt.

Was ist mit historischen Daten? Die API von LinkedIn ermöglicht es in der Regel, etwa zurückzublicken ein JahrWenn Ihr Ziel darin besteht, die Leistung über einen längeren Zeitraum zu verfolgen, müssen Sie proaktiv sein. Richten Sie einen Cron-Job oder eine geplante Aufgabe ein, um regelmäßig Analysen abzurufen und diese in Ihrer eigenen Datenbank zu speichern. Warten Sie nicht, bis Sie zwei Jahre Daten benötigen, um zu erkennen, dass Sie gestern mit der Sammlung hätten beginnen sollen.

Ist die LinkedIn Analytics API kostenlos? Im Großen und Ganzen ja. Entwickler im LinkedIn Partnerprogramm erhalten kostenlosen Zugang zu den grundlegenden Social Analytics APIs. Einige erweiterte Funktionen oder höhere Ratenlimits könnten jedoch bestimmten Partnerstufen vorbehalten sein.

Kann ich Daten für einzelne Profile abrufen?

Das ist ein großer Schritt, und die Antwort hat sich geändert. Historisch gesehen waren tiefgehende Analysen ausschließlich für Unternehmensseiten verfügbar. Aber LinkedIn öffnet endlich die Analyse auf Beitragsebene für individuelle Profile und stellt den Zugang über seine API-Partner bereit.

Dies ist ein bedeutender Wandel. Das bedeutet, dass Creator jetzt genehmigte Drittanbieter-Tools nutzen können, um echte Kennzahlen wie Reichweite, Impressionen und Engagement für ihre persönlichen Inhalte zu erhalten. Es ist ein klares Signal, dass LinkedIn es ernst meint mit der Unterstützung der Creator Economy auf seiner Plattform.

Müde davon, mit mehreren Social-Media-APIs zu jonglieren? Late bietet eine einheitliche API, um Inhalte auf LinkedIn, Instagram, TikTok und sieben weiteren Plattformen zu planen und zu analysieren. Vermeide Wartungsprobleme und beginne schneller mit dem Aufbau. Teste noch heute die einheitliche API von Late..