LinkedIn 데이터 추출 및 Bright Data와 Gemini를 활용한 AI 전환 - n8n 워크플로우

• 리서치 및 영업팀: 링크드인에서 최신화된 구조화된 B2B 데이터가 필요한 분.


• 데이터 엔지니어: 안정적이고 확장 가능한 n8n 웹 스크래핑 템플릿을 찾는 분.


• 자동화 전문가: 단일 n8n 워크플로우 내에서 Bright Data와 같은 타사 스크래핑 서비스와 LLM(거대 언어 모델)을 결합하는 데 관심이 있는 분.


• n8n 사용자: Bright Data MCP Client n8n 노드와 Google Gemini n8n 노드의 고급 활용 사례를 찾는 분.

링크드인과 같은 플랫폼에서 대량의 신뢰할 수 있는 데이터를 추출하려면 속도 제한 및 복잡한 구조를 처리할 전문 도구가 필요합니다. 이 고급 n8n 워크플로우는 Bright Data의 MCP(Managed Collector Product) 서버를 통합하여 안정적인 스크래핑을 통해 이 문제를 해결합니다.

The n8n 워크플로우는 링크드인 개인 프로필 스크래핑과 링크드인 회사 프로필 스크래핑이라는 두 가지 주요 운영 분기로 나뉩니다.

회사 프로필의 경우, 수집된 원시 데이터는 단순히 저장되는 것이 아니라 정보 추출기 역할을 하는 Google Gemini n8n 노드로 전송됩니다. 이를 통해 워크플로우는 복잡하고 비정형적인 JSON 데이터를 즉시 깔끔한 서사적 회사 소개나 블로그 게시물로 변환할 수 있으며, 이는 n8n 자동화 프레임워크 내에서 안정적인 스크래핑과 생성형 AI를 결합하는 강력함을 보여줍니다. 이 템플릿은 데이터 인텔리전스를 위한 가장 강력한 n8n 템플릿 중 하나입니다.

이 포괄적인 n8n 워크플로우는 수동 트리거(Manual n8n Trigger)로 시작됩니다. 플로우는 즉시 분기되어 두 가지 개별 스크래핑 작업을 위한 입력을 준비합니다.

1. 링크드인 개인정보 스크래핑:

이 정교한 n8n 워크플로우를 활용하려면 다음 단계를 따르십시오.

1. n8n 워크플로우 가져오기: 제공된 JSON 데이터를 복사하여 'Workflows' 섹션을 통해 사용 중인 n8n 인스턴스로 가져옵니다.


2. Bright Data 자격 증명 구성: MCP Client (STDIO) 계정 자격 증명을 설정해야 합니다. Bright Data API 키가 필요합니다.


3. Google Gemini 자격 증명 구성: AI 처리 n8n 노드에 필요한 Google Gemini (PaLM) Api 계정 자격 증명을 구성합니다.


4. URL 업데이트: 'Set the URLs' 및 'Set the LinkedIn Company URL' n8n 노드를 열고 자리 표시자 링크드인 URL을 원하는 대상으로 바꾸십시오.


5. 웹훅 업데이트: 'Set' n8n 노드에 있는 webhook_url을 선호하는 로깅 또는 모니터링 엔드포인트로 변경하십시오.


6. 파일 경로 (선택 사항): 자체 호스팅 n8n 인스턴스에서 실행하는 경우, 기본 경로인 d:\가 환경에 적합하지 않다면 'Write the LinkedIn person info to disk' 및 'Write the LinkedIn company info to disk' n8n 노드의 로컬 파일 경로를 조정하십시오.


7. 'Test Workflow' 버튼을 사용하거나 외부 n8n 트리거를 설정하여 n8n 워크플로우를 실행합니다.

이 n8n 워크플로우는 데이터 처리, 스크래핑 및 AI 변환을 위해 다음과 같은 주요 노드들을 활용합니다.

Manual Trigger (n8n 트리거): 이 n8n 자동화를 실행하는 시작 지점입니다.
Set (n8n 노드): 두 번 사용되며, 특히 링크드인 프로필/회사 URL 및 외부 웹훅 엔드포인트와 같은 입력 매개변수를 정의하는 데 사용됩니다.
Bright Data MCP Client (n8n 노드): 핵심 스크래핑 구성 요소입니다. 신뢰성 있게 링크드인에서 데이터를 검색하기 위해 전문화된 도구(webdatalinkedinpersonprofile 및 webdatalinkedincompanyprofile)를 사용하도록 구성됩니다.
Code (n8n 노드): AI 구성 요소로 전달되기 전, Bright Data 노드에서 반환된 원시 JSON 출력을 파싱하는 데 필수적입니다.
Google Gemini Chat Model (n8n 노드): 언어 모델 제공자(models/gemini-2.0-flash-exp)로 구성되며 추출 프로세스를 위한 생성 능력을 제공합니다.
LinkedIn Data Extractor (n8n 노드): Gemini 모델을 활용하여 "Write a complete story..."라는 정확한 프롬프트를 따릅니다. 이를 통해 원시 데이터가 읽기 쉬운 형식으로 재구성됩니다.
Aggregate (n8n 노드): 분산된 데이터 필드들을 결합하여, 최종 출력 항목이 원본 데이터 필드(예: about)와 새로 생성된 AI 필드(company_story)를 모두 포함하도록 보장하며, 최종 웹훅 및 파일 저장을 위해 완벽하게 포맷된 항목을 생성합니다.
Read/Write File (n8n 노드): 스크래핑 및 처리된 데이터를 로컬에 영구 저장하는 데 사용되어, n8n 워크플로우 실행에 대한 백업 및 기록을 제공합니다.