Vacaturesites scrapen en nieuwe vacatures monitoren

Om vacaturesites te scrapen met Datablist open je Job Postings Search, kies je keywords en landen en importeer je de gevonden vacatures in een collection. Je kunt ook zoeken naar vacatures bij bedrijven uit je CRM. Bewaar de vacature-ID, bedrijfswebsite en publicatiedatum, zodat je resultaten kunt vergelijken wanneer je de zoekopdracht herhaalt.

Ik raad aan om twee doelen van elkaar te scheiden: nieuwe bedrijven vinden die personeel zoeken, en nieuwe functies monitoren bij bedrijven die je al kent. Eerder gevonden bedrijven uitsluiten kan helpen bij het eerste doel, maar zorgt er bij het tweede voor dat je nieuwe vacatures mist.

Deze gids behandelt zoekopdrachten op basis van filters en bedrijven, de velden die je kunt verzamelen en een workflow om herhaaldelijk te zoeken zonder dezelfde vacature dubbel te tellen.

📺 Liever kijken dan lezen?

Ben je net als ik meer van het kijken dan van het lezen? Bekijk dan mijn video over vacatures scrapen van 19 vacaturesites tegelijk 👈🏽

Wat je in dit artikel leert

• Hoe ik 19 vacaturesites tegelijk scrape
• Lijst met vacaturesites die we scrapen
• Vacatures scrapen: stap voor stap
• Vacatures van bedrijven uit je CRM scrapen: stap voor stap
• Waarom je meerdere vacaturesites moet scrapen
• Hoe Datablist vacaturedata inzet voor sales en marketing

Methode om 19 vacaturesites tegelijk te scrapen

Als je 19 vacaturesites tegelijk wilt scrapen, heb je twee opties:

• Zelf voor iedere vacaturesite een scraper bouwen en met complexe code werken
• De vacaturescraper van Datablist gebruiken, die gegevens van 19 vacaturesites wereldwijd samenbrengt

Datablist doorzoekt via zijn dataprovider een gebundelde vacaturedatabase. Je zoekopdracht levert overeenkomende, geïndexeerde vacatures op; niet iedere vermelde vacaturesite wordt bij elke zoekopdracht opnieuw volledig gecrawld. De dekking en beschikbare velden verschillen per vacature. Controleer daarom de bron-URL's van de vacatures die je wilt gebruiken.

💡 Wat is Datablist?

Datablist is een platform voor het bouwen van leadgeneratieworkflows, waarmee je met meer dan 60 verschillende tools data kunt vinden, verrijken en opschonen. Denk aan AI Agents, Email Finders, AI processors, Technology enrichments en meer.

Daarnaast kun je met Datablist geautomatiseerde workflows instellen die op een vast schema of op aanvraag draaien. Dit zijn enkele populaire toepassingen onder Datablist-gebruikers:

1. Leadlijsten samenstellen
2. E-mails personaliseren met AI
3. CRM's opschonen en dedupliceren
4. Vacatures van 19 vacaturesites tegelijk scrapen
5. Zoekopdrachten uit LinkedIn Sales Navigator scrapen zonder je account te riskeren

De kern is duidelijk: wil je data verzamelen of opschonen, of workflows met data automatiseren, en moet dat eenvoudig, snel en betrouwbaar zijn? Dan ben je bij Datablist aan het juiste adres.

Vacaturesites die Datablist voor je scrapet

Datablist biedt een aantal unieke voordelen ten opzichte van andere scrapers voor vacaturedata. Het platform bundelt gegevens van 19 vacaturesites tegelijk. Daarmee bespaar je uren aan configuratie en onderhoud die je anders kwijt bent aan afzonderlijke scrapers.

Hieronder vind je de vacaturesites die Datablist scrapet:

Wereldwijde vacaturesites:

• Indeed: Wereldwijd marktleider, met een groot bereik in de meeste landen en sectoren.
• Glassdoor: Internationaal actief en sterk gericht op bedrijfsreviews naast vacatures

Regionale vacaturesites:

• Azië en Oceanië
  • Seek: Marktleider in Australië en Nieuw-Zeeland
  • Naukri: Marktleider in India, met miljoenen vacatures
  • Naukri Gulf: Gespecialiseerd in de arbeidsmarkten van het Midden-Oosten
  • JobsDB: Sterk vertegenwoordigd in Zuidoost-Aziatische landen
  • Jobstreet: Populair in Maleisië, de Filipijnen, Singapore en andere Aziatische markten
• Europa
  • Infojobs: Marktleider in Spanje en delen van Latijns-Amerika
  • Tecnoempleo: Gericht op Spanje en gespecialiseerd in techfuncties
  • Welcome to The Jungle: Groot platform in Frankrijk dat uitbreidt naar andere Europese markten

Nichevacaturesites en ATS-systemen:

• Startup-ecosysteem
  • AngelList (nu Wellfound): Gericht op startupvacatures, voornamelijk binnen de Amerikaanse techsector
  • Startup Jobs: Gespecialiseerd in functies bij startende bedrijven in Noord-Amerika
• ATS-systemen (Applicant Tracking Systems)
  • Workable, Greenhouse, Lever, Ashby, Join, BambooHR, SimplyHired: Datablist scrapet ook deze systemen, zodat je een nog groter deel van de arbeidsmarkt bestrijkt

Meerdere vacaturesites tegelijk scrapen: stappenplan

Bij Datablist vinden we dat gebruikers zo veel mogelijk controle moeten hebben over de data die ze verzamelen en de manier waarop ze dat doen.

Daarom bieden we twee manieren om vacatures te scrapen:

1. Met de zoekfilters van Datablist
2. Door vacatures te zoeken bij bedrijven uit een lijst

Meerdere vacaturesites scrapen met filters

In dit onderdeel laat ik zien hoe je de filters van Datablists vacature-aggregator gebruikt om vacatures te vinden op basis van keywords, senioriteitsniveau, locatie en meer.

Aan de slag!

Maak eerst een account aan bij Datablist.

Maak een Collection aan.

Klik op Job Postings Search.

Stel de filters in voor de vacatures die je zoekt. De huidige instellingen hieronder kunnen afwijken van de oudere screenshots.

Filters voor vacatures en bedrijven

Begin met een gerichte zoekopdracht. Wil je bijvoorbeeld Python-gerelateerde vacatures in het Verenigd Koninkrijk vinden? Vul dan bij Job Description Keywords python in, selecteer het Verenigd Koninkrijk onder Countries, laat Job Status op Only Open Jobs (default) staan, kies Last 7 days bij Max Age en stel Limit voor je eerste zoekopdracht in op 100.

Bekijk eerst de eerste resultaten voordat je de zoekopdracht verbreedt. Dat Python ergens in een functieomschrijving wordt genoemd, betekent niet automatisch dat Python-development de hoofdtaak is.

Bepaal hoe keywords moeten overeenkomen:

• Job Title Keywords accepteert woordgroepen die door komma's zijn gescheiden. Een functietitel komt overeen met een woordgroep als alle woorden daarin voorkomen, ongeacht hoofdletters en volgorde. data engineer kan dus overeenkomen met Senior Data Platform Engineer.
• Exclude Job Title Keywords verwijdert overeenkomende functietitels, bijvoorbeeld functies waarin intern staat.
• Job Description Keywords zoekt standaard naar volledige woorden als platte tekst. sales vindt sales manager, maar niet Salesforce.
• Use Regex for Description Matching schakelt patronen in. In deze modus kun je met Require All Description Patterns bepalen dat elk ingevoerd patroon aanwezig moet zijn in plaats van slechts één. Laat regex uitgeschakeld voor een eenvoudige zoekopdracht met keywords.
• Exclude Job Description Keywords gebruikt de gekozen zoekmethode voor functieomschrijvingen.

Kies de locatie en status van de vacature:

• Job Locations filtert op steden of regio's; Countries filtert op het land van de vacature. De locatie van het hoofdkantoor is een afzonderlijk filter.
• Workplace Types biedt On-site, Hybrid en Remote. Met Employment Types filter je onder meer op fulltime, parttime en contractwerk.
• Job Seniority filtert op ervaringsniveau.
• Job Status kan openstaande, gesloten of alle vacatures opleveren. Gebruik openstaande vacatures voor een actuele lijst met wervende bedrijven.
• Only with Recruiter Info beperkt de resultaten tot vacatures met informatie over de recruiter. Bij sommige vacatures is slechts een deel van die informatie beschikbaar. Controleer daarom de geretourneerde velden.

Kies bedrijven en de periode:

• Filter Job Postings for a specific list of Companies zoekt naar bedrijven uit een collection. Bekijk hiervoor de workflow met een bedrijvenlijst.
• Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies sluit alle vacatures van de geselecteerde bedrijfsdomeinen uit. Gebruik dit voor bedrijven die je bewust niet in de resultaten wilt opnemen.
• De bedrijfsfilters omvatten Company Type, Company Industries, Company Funding Stage en de locatie of het land van het hoofdkantoor.
• Max Age bepaalt hoe oud een vacature maximaal mag zijn. Posted On or After en Posted On or Before stellen een exacte periode in en overschrijven Max Age wanneer ze zijn ingevuld.
• Limit begrenst het aantal geretourneerde vacatures. De standaardwaarde is 1.000 en per zoekopdracht worden maximaal 2.000 vacatures ondersteund. Bereik je die limiet, voer dan specifiekere zoekopdrachten uit in plaats van aan te nemen dat je alle overeenkomende vacatures hebt verzameld.

Bedrijven uitsluiten die je niet wilt monitoren

Bedrijven uitsluiten is handig om actieve klanten of bedrijven buiten je doelgroep te verwijderen. Het is geen deduplicatie op vacatureniveau. Sluit je een bedrijf uit dat gisteren is gevonden, dan sluit je ook een andere vacature uit die dat bedrijf morgen publiceert.

Zo stel je een uitsluitingslijst voor bedrijven in:

1. Schakel Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies in.
2. Selecteer de uitsluitingslijst onder Datablist Collection.
3. Koppel Datablist Collection Property aan de kolom met de bedrijfswebsite of het domein.

De vacaturezoekopdracht starten

Klik op Continue zodra je alle filters hebt ingesteld.

Dit zijn de datapunten die Datablist retourneert:

Ga naar de onderkant van de pagina en klik op Run import now.

Wanneer de scraper klaar is, zien de resultaten er als volgt uit:

Vacatures zoeken bij bedrijven uit je lijst

Zoals ik eerder al aangaf, kun je met deze optie vacatures scrapen van bedrijven die al in je Datablist-workspace, CRM of een andere database staan.

Daarvoor moet je in een Datablist-collection beschikken over de bedrijfsnaam, de LinkedIn-URL van het bedrijf of de website-URL.

Maak eerst een account aan bij Datablist.

Import een lijst met bedrijven.

Maak een afzonderlijke Collection aan.

Open Job Postings Search.

Voer nu de volgende stappen uit:

1. Schakel Filter Job Postings for a specific list of Companies in.
2. Selecteer je geüploade lijst onder Datablist Collection.
3. Koppel Datablist Collection Property aan de kolom met de bedrijfswebsite, bedrijfsnaam of LinkedIn-bedrijfs-URL. Ik raad aan om waar mogelijk websites te gebruiken, zodat gelijknamige bedrijven minder snel voor verwarring zorgen.
4. Bepaal met onze filters welke vacatures je wilt scrapen. Klik hier om alle filters te bekijken.

Met dezelfde werkwijze kun je ook een collection met bedrijfswebsites of domeinen instellen die je van de vacatureresultaten wilt uitsluiten.

💡 3 handige tips voor het scrapen van vacaturesites

Tip 1: Sluit actieve klanten uit van je vacaturezoekopdracht om ongemakkelijke situaties te voorkomen.

Tip 2: Neem voormalige klanten juist wel op om ze opnieuw te activeren.

Tip 3: Je kunt bedrijven filteren of uitsluiten op basis van website-URL's en bedrijfsnamen, dus niet alleen met domeinen.

Klik op Continue zodra alles is ingesteld.

Ga vervolgens naar de onderkant van de pagina en klik op Run import now.

Controleer na de import de overeenkomende vacatures en hun bron-URL's. De zoekfilters, resultatenlimiet en dekking van de index bepalen welke vacatures je ontvangt.

📘 Credits voor vacaturezoekopdrachten

Elke geretourneerde vacature kost 10 credits. Zo kosten 100 geretourneerde vacatures 1.000 credits. Controleer vóór een grote of terugkerende zoekopdracht je creditsaldo en de actuele abonnementen.

Nieuwe vacatures monitoren met herhaalde zoekopdrachten

Voor een terugkerende vacaturezoekopdracht heb je een stabiele vergelijkingssleutel en een datumbereik nodig, niet alleen een dagelijkse run. Ik zou beginnen met een dagelijkse zoekopdracht over de afgelopen zeven dagen en de overlap daarna afstemmen op je markt. Dankzij die overlap krijgen vertraagd gepubliceerde vacatures nog een kans om te verschijnen, maar dezelfde vacature kan hierdoor ook meerdere keren worden geretourneerd.

1. Bewaar Job Posting Id, Job Posting URL, Company Website en Date Posted in je resultaten.
2. Vergelijk iedere nieuwe batch met eerdere batches op basis van Job Posting Id. Gebruik de instellingen voor unieke properties om dubbele waarden te voorkomen, of controleer duplicaten voordat je exports samenvoegt.
3. Laat hetzelfde bedrijf in je monitoringlijst staan. Een andere vacature-ID van dat bedrijf is een nieuwe vacature die je moet beoordelen, geen bedrijfsduplicaat dat je moet verwijderen.
4. Leg in je eigen trackingbestand vast wanneer je een vacature voor het eerst hebt gezien als je die informatie nodig hebt. Date Posted is de publicatiedatum, niet het moment waarop je workflow de vacature heeft ontdekt.
5. Controleer ontbrekende ID's en mogelijke herplaatsingen aan de hand van functietitel, bedrijf, locatie en URL. Verschillende ID's kunnen nog steeds vergelijkbare functies beschrijven. Voeg ze niet automatisch samen omdat de titel overeenkomt.

Voor een geautomatiseerde import met Growth kies je in de bronscheduler een dagelijkse frequentie, tijd en tijdzone. Klik daarna op Schedule Import. Stel de verwerking van duplicaten in voordat je het schema activeert. Je kunt de zoekopdracht ook handmatig herhalen. Door opgeslagen rijen te dedupliceren worden de geretourneerde resultaten van de dataprovider niet gratis. Houd in je creditbudget dus rekening met de overlap.

Als elk van 30 dagelijkse zoekopdrachten bijvoorbeeld 100 vacatures retourneert, betaal je voor 3.000 geretourneerde vacatures: 30 × 100 × 10 = 30.000 credits. Zelfs als er na deduplicatie 400 unieke vacature-ID's overblijven, bedragen de zoekkosten nog steeds 30.000 credits. Dit zijn voorbeeldberekeningen; gebruik je werkelijke aantal geretourneerde vacatures om het budget voor de volgende maand te bepalen.

Ga er niet van uit dat een vacature is gesloten omdat deze uit één zoekopdracht verdwijnt. De vacature kan buiten je datumbereik, filters of resultatenlimiet zijn gevallen. Gebruik Job Status en het geretourneerde veld Closed At om gesloten vacatures te controleren en verifieer belangrijke vacatures op de bronpagina.

Waarom 19 vacaturesites scrapen?

Heb je ooit iemand horen zeggen: „Ik heb te veel data”? Ik ook niet, want data is goud waard. Over één ding zijn we het allemaal eens: niet alle data is evenveel waard; sommige data is waardevol, andere irrelevant.

Waarom meer databronnen belangrijk zijn

Door meer vacaturesites te scrapen verzamel je meer vacatures en vergroot je de kans dat je bruikbare data vindt. Met deze bredere aanpak mis je geen waardevolle kansen die over verschillende platforms verspreid zijn.

Voordelen van meerdere vacaturesites scrapen

• Meer data
  • Vergelijk vacatures uit meerdere bronnen
  • Ontdek meer kansen bij doelbedrijven
• Strategische marktinformatie
  • Vind bedrijven met een directe behoefte, zichtbaar via hun vacatures
  • Benader accounts op basis van hun actuele prioriteiten
  • Gebruik vacaturedata als kwalificatievariabelen in cold-emailcampagnes
• Concurrentievoordeel
  • Win als recruiter efficiënter nieuwe opdrachten
  • Bied werkzoekenden completere inzichten
  • Herken wervingstrends vóór je concurrenten
  • Krijg een beter marktbeeld dan met één vacaturesite
  • Kom in contact met potentiële klanten wanneer zij in groei investeren

Nu je een beeld hebt van de waarde van deze data, laat ik je zien wat je er vervolgens mee kunt doen.

Wat je met vacaturedata kunt doen

Datablist is inderdaad uitstekend voor het scrapen van vacaturesites, maar dat is nog geen 1% van wat het platform voor je kan betekenen. Dit kun je bijvoorbeeld met de verzamelde vacaturedata doen:

1. Bedrijven verrijken met aanvullende data
2. De AI Agent gebruiken om data te vinden die in geen enkele database staat
3. Beslissers vinden binnen je doelaccounts
4. E-mailadressen en telefoonnummers vinden met Waterfall Enrichment
5. Met AI gepersonaliseerde e-mails opstellen
6. De tech stack van een bedrijf analyseren

En zo kan ik nog wel even doorgaan. Waar het om gaat: Datablist is niet alleen een scrapingtool. Met één betaalbaar abonnement krijg je toegang tot een compleet ecosysteem voor leadgeneratie.

Conclusie

Meerdere vacaturesites scrapen levert een concurrentievoordeel op dat je zo lang mogelijk moet benutten. Datablist maakt vacaturedata eenvoudiger toegankelijk dan andere tools en laat je zelfs zoeken naar vacatures bij bedrijven die al in je CRM staan.

FAQ

Hoe werkt vacatures scrapen in deze workflow?

Datablist doorzoekt met jouw filters de gebundelde vacaturedatabase van een provider en importeert de overeenkomende vacatures als rijen. Zo maak je gestructureerde vacaturelijsten uit meerdere bronnen. Het systeem garandeert niet dat iedere vacature van elke vacaturesite wordt gevonden. Bewaar daarom de bron-URL's en controleer functies voordat je er actie op onderneemt.

Wat betekent vacatures scrapen?

Vacatures scrapen betekent dat je geautomatiseerde tools gebruikt om vacaturegegevens van verschillende websites te verzamelen. Denk aan functietitels, omschrijvingen, bedrijfsgegevens, locaties, salarisindicaties en meer.

Wat is de beste tool om vacatures te scrapen?

Datablist is een krachtige tool voor het scrapen van vacatures en bundelt resultaten van 19 verschillende vacaturesites tegelijk. Het platform biedt uitgebreide filters voor vacaturegegevens, bedrijfsinformatie en gegevens van hiring managers. Naast scraping beschikt Datablist over dataverrijking, AI-gestuurde zoekfuncties en automatiseringsmogelijkheden.

Kan ik AI gebruiken om vacatures te analyseren?

Ja. Na het importeren kun je een AI enrichment gebruiken om functieomschrijvingen te classificeren, relevante vereisten te herkennen of een korte samenvatting voor accountresearch te maken. Bewaar de oorspronkelijke vacature en bron-URL naast het resultaat, zodat je kunt controleren welke informatie het model heeft gebruikt. Bekijk de gids voor AI-classificatie voor regels rond labels en controles.

Hoe gebruik ik vacaturedata voor outreachcampagnes?

Vacaturedata biedt waardevolle inzichten voor gerichte outreachcampagnes. Je kunt bedrijven vinden die actief personeel zoeken en dus mogelijk groeien, beslissers identificeren, contactgegevens verrijken en AI gebruiken om berichten te personaliseren op basis van specifieke behoeften. Controleer het wervingssignaal voordat je het in je outreach gebruikt en koppel het aan een relevante workflow voor leadscraping.

Welke data levert het scrapen van vacaturesites op?

Tools voor het scrapen van vacaturesites, zoals Datablist, kunnen uitgebreide datasets verzamelen. Voorbeelden zijn vacaturegegevens zoals titel, omschrijving, type, locatie en salaris; bedrijfsinformatie zoals naam, website, LinkedIn, omvang en sector; gegevens van hiring managers zoals naam, functie en LinkedIn; en metadata zoals publicatiedatums. Deze rijke dataset levert waardevolle marktinformatie op.

Hoeveel vacaturesites moet ik scrapen?

Meerdere vacaturesites scrapen levert aanzienlijk betere resultaten op dan vertrouwen op één bron. Tools zoals Datablist kunnen 19 vacaturesites tegelijk scrapen. Zo krijg je een completer marktbeeld, meer kansen om potentiële klanten te vinden en eerder inzicht in wervingstrends dan je concurrenten.