LinkedIn

Scraper les commentaires de posts viraux

4 min de lecture

Les personnes qui commentent des posts LinkedIn sont les prospects les plus chauds que vous puissiez trouver. Ils ont manifesté un intérêt actif pour un sujet précis. Voici comment les extraire.

Pourquoi cette source est en or

Quand quelqu'un commente un post sur un sujet, il vous dit :

Taux de réponse moyen : Les leads issus des commentaires ont un taux de réponse 2 à 3x supérieur aux leads classiques Sales Navigator.

Trouver les bons posts

Pas n'importe quel post. Vous cherchez :

  1. Posts d'influenceurs de votre secteur - Ils attirent votre ICP
  2. Posts sur des problèmes que vous résolvez - Signaux d'achat
  3. Posts avec 100+ commentaires - Volume suffisant
  4. Posts récents (< 7 jours) - Les gens se souviennent encore

Exemples de posts à cibler

// Si vous vendez de l'outbound - Posts sur le cold email - Posts sur la prospection LinkedIn - Posts "comment j'ai généré X meetings" // Si vous vendez du SaaS RH - Posts sur le recrutement - Posts sur la marque employeur - Posts "les erreurs en entretien" // Si vous vendez de la formation - Posts "ce que j'aurais aimé savoir" - Posts sur les compétences à développer

Méthode 1 : PhantomBuster

L'outil le plus utilisé pour ce cas d'usage.

  1. Créez un compte PhantomBuster
  2. Utilisez le Phantom "LinkedIn Post Commenters"
  3. Collez l'URL du post LinkedIn
  4. Lancez l'extraction
  5. Exportez en CSV
// Données extraites par PhantomBuster - URL du profil LinkedIn - Nom complet - Titre du poste - Entreprise actuelle - Texte du commentaire - Date du commentaire

Méthode 2 : Apify

Alternative plus technique mais moins chère à l'échelle.

// Actor Apify à utiliser "LinkedIn Post Comments Scraper" // Input requis { "postUrls": [ "https://linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:..." ], "maxComments": 500 }

Méthode 3 : Extension Chrome manuelle

Pour des petits volumes (< 50 commentaires) :

Workflow complet

  1. Identifier 5-10 posts pertinents par semaine
  2. Scraper les commentaires avec PhantomBuster
  3. Filtrer par ICP (titre, entreprise, localisation)
  4. Enrichir avec email/téléphone (Clay, Apollo)
  5. Personnaliser le message en mentionnant le post

Template de message

// Message LinkedIn Salut {{prénom}}, J'ai vu ton commentaire sur le post de {{auteur}} à propos de {{sujet}}. "{{extrait du commentaire}}" - totalement d'accord. On fait exactement ça chez {{entreprise}}. Ça t'intéresserait d'en discuter ?

Clé du succès : Mentionnez TOUJOURS le post et si possible citez une partie de leur commentaire. Ça prouve que ce n'est pas un message automatique générique.

Automatiser à l'échelle

Pour industrialiser ce process :

On identifie vos meilleurs posts à scraper

Veille, extraction, enrichissement, séquences personnalisées.

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