♪ I · Finden

LinkedIn URL Finder. 0,08 % False Positives.

Ein Name und ein Unternehmen gehen hinein. Heraus kommt die richtige Profil-URL, auf der Profilseite selbst bestätigt, oder eben gar nichts.

0,08 % False Positives · 97,4 % über der Schwelle geliefert

mozartemail.com / linkedin-findLive-Demo: klicken und übernehmen

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0,08 % False Positives auf einem Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen

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Das Problem

Der falsche Namensvetter kostet mehr als ein Fehltreffer.

Anderswo

Vierzig Personen heißen wie Ihr Lead. Ein unscharfer Abgleich greift sich eine davon heraus, Ihre Sequenz begrüßt die falsche Person, und der echte Lead hört nie von Ihnen. Das repariert kein Konfidenzwert.

Bei Mozart

Mozart bestätigt den Kandidaten auf der Profilseite selbst, bevor eine Antwort herausgeht. Unter dem Schwellenwert gegen Namensgleichheit wird nichts geliefert und nichts berechnet.

Der Mechanismus

Wie das richtige Profil bestätigt wird.

1

Suche

Name und Unternehmen ergeben Kandidatenprofile. Position und Ort schärfen den Abgleich, sofern Sie beides haben.

2

Bestätigung

Die Profilseite selbst muss den gesuchten Namen zurückgeben. Ein Verzeichnis, das dasselbe behauptet, ist kein Nachweis, die Seite schon.

3

Der eingefrorene Schwellenwert

Kalibriert auf einem Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen, dann eingefroren: 0,08 % False Positives. Darüber die URL, 1,5 Credits. Darunter Schweigen, 0 Credits.

Im Vergleich

Abgleich gegen Bestätigung.

AnderswoBei Mozart
Ein unscharfer Abgleich auf den Namenauf der Profilseite selbst bestätigt
Namensgleiche Personen, geliefert mit einem Wert danebensehr wenige Fehler im Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen
Ein Konfidenzwert, den Sie nicht prüfen könnenein Schwellenwert, eingefroren seit dem Benchmark
Berechnet, egal was zurückkommtunter dem Schwellenwert = 0 Credits
Gemessen, nicht versprochen

0,08 %

False Positives

Sehr wenige Fehler auf einem Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen, und der Schwellenwert hat sich seither nicht bewegt. Bei 97,4 % der Abfragen liegt das Ergebnis über der Schwelle.

Gratis starten mit 50 verifizierten CreditsWie das nachgewiesen wird →

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Einzelabfrage · Bulk · API

Von Hand, per Datei, per Code.

Einzelabfrage

Ein Name und ein Unternehmen im Feld oben: Die Engine holt die Bestätigung von der Live-Seite, nicht aus einem Cache.

Bulk

5 000 Zeilen pro Datei, Ihre Spalten kommen unverändert zurück. Schwere Fälle brauchen ihre Zeit: Hier entscheidet die Präzision, nicht die Uhr.

API

POST /api/linkedin-finder nimmt jobTitle und location entgegen, um den Abgleich zu schärfen. Planen Sie für schwere Fälle bis zu 120 Sekunden ein.

POST /api/linkedin-finder
{"firstName": "claude", "lastName": "debussy", "company": "Conservatoire de Paris"}
200 OK
{
"ok": true, "billable": true, "charged": 1.5,
"linkedin_url": "https://www.linkedin.com/in/claude-debussy",
"confidence": 0.85, "verified": true,
"full_name": "Claude Debussy"
}

Die API entdecken →

Wo es passt

Weil die falsche Person teuer ist.

SDR-TeamsJedem Lead das richtige Profil zuordnen, bevor eine Kontaktanfrage herausgeht.
AgenturenKundendateien liefern, deren LinkedIn-Spalte Stichproben übersteht.
RevOpsCRM-Kontakte über Profil-URLs verknüpfen statt über Namen, die kollidieren.

Komponieren mit

LinkedIn URL finder → LinkedIn profile scraper → Email finder

Das richtige Profil finden, es ganz lesen, dann die Adresse finden.

Fragen, ganz beantwortet

Namensgleichheit, Schwellenwert, Fehltreffer.

Wie wird Namensgleichheit ausgeschlossen?−

Die Profilseite selbst muss die gesuchte Person bestätigen. Die Konfidenz erreicht 0,8 erst, wenn die Seite den gesuchten Namen zurückgegeben hat. Diese Prüfung hat die False Positives auf 0,08 % gedrückt, gemessen auf einem Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen.

Was, wenn die Person nicht auf LinkedIn ist?+

Sie bekommen nichts und zahlen nichts. Fehltreffer nennen ihren Grund in der Antwort: nichts zu diesem Namen indexiert, oder Kandidaten gefunden, aber keiner als Ihre Person bestätigt.

Was heißt „eingefrorener Schwellenwert“?+

Die Schwelle für die Lieferung wurde einmal auf einem Referenzdatensatz mit mehreren Tausend Profilen kalibriert und hat sich seither nicht bewegt. Präzision ist hier eine Einstellung, die wir eingefroren haben, kein Regler, der mit der Last verrutscht.

Was zahle ich pro Profil?+

1,5 Credits pro Profil, das über dem Schwellenwert geliefert wird. Alles darunter und jeder Fehltreffer kosten 0.

0,08 % False Positives.
Unter der Schwelle: 0 Credits.

Das richtige Profil oder Schweigen.

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