Многие пользователи сталкиваются с невидимыми на первый взгляд фрустрациями при навигации возможностями поиска в Lever (ATS). Будь вы опытным рекрутером или новичком на платформе, способность копаться в файлах кандидатов и эффективно находить нужную информацию имеет первостепенное значение для вашего успеха. Понимание тонкостей работы функции поиска Lever может быть пугающим, особенно когда ее производительность не соответствует вашим ожиданиям. В этом посте мы рассмотрим основные аспекты поиска в Lever (ATS), погрузимся в распространенные проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, предложим практические советы, направленные на улучшение ваших результатов поиска, обсудим, как внешние инструменты могут дополнить ваши усилия по поиску и завершим с часто задаваемыми вами вопросами. К концу вы получите действенные идеи по оптимизации вашего опыта поиска и обеспечите себя возможностью находить наиболее квалифицированных кандидатов быстро и эффективно.

Понимание работы поиска в Lever (ATS)

Функциональность поиска в Lever разработана с учетом потребностей пользователей, нацелена на обеспечение быстрого и эффективного извлечения информации о кандидатах. В основе Lever использует индексационную систему, которая каталогизирует данные из различных источников в приложении, таких как резюме, описания вакансий и коммуникации с кандидатами. Этот процесс индексации позволяет осуществлять быстрые поиски, представляя релевантные результаты на основе введенного запроса. Однако пользователям следует знать о нескольких уникальных особенностях и ограничениях поиска в Lever:

• Поддержка нечеткого поиска: Lever поддерживает нечеткий поиск, что означает, что он может извлекать результаты, близкие к поисковым терминам, даже если есть опечатки. Эта функция особенно полезна в реальных сценариях, где имена кандидатов или должности могут быть ошибочно написаны.
• Фильтры для уточнения: Lever предлагает различные фильтры, такие как диапазоны дат, объявления о вакансиях и статусы кандидатов, чтобы помочь сузить результаты поиска. Использование этих фильтров может значительно улучшить точность ваших поисков, помогая находить конкретных кандидатов или заявки более эффективно.
• Ограничения при булевом поиске: Хотя Lever поддерживает базовую логику булева поиска (AND, OR, NOT), это не всегда приводит к объему результатов, который предоставляют более мощные системы ATS. Как пользователь, знание этого может помочь определить ожидаемую способность ваших запросов.
• Обновления индекса в реальном времени: Изменения в профилях кандидатов и общении отражаются в реальном времени, обеспечивая актуальность и соответствие результатов поиска. Однако во время активного использования могут возникать небольшие задержки в обновлениях индекса, вызывая моментальное снижение точности поиска.

Совместимые накладные расходы с Lever (ATS) поиска

Хотя поисковые функции Lever построены с учетом эффективности, пользователи часто сталкиваются с определенными проблемами, которые могут помешать им достаточно приятного опыта.

Ниже приведены некоторые распространенные ругательств:

• Скудность продвинутых поисковых функций: Многие пользователи выразили желание иметь больше продвинутых функций поиска в области основных ключевых слов.

  Отсутствие сложных операторов поиска может ограничить способность пользователей выполнять очень специфические поиски.

• Нестабильность информативности результатов поиска: Результаты поиска могут иногда включать кандидатов или вакансии, которые не точно связаны с поисковым запросом.

  Эта трудность может наполнить время у пользователей, которые сортируют бесполезные данные, чтобы найти идеальную пару.

• Сложности в поисках исторических данных: Пользователи часто жалуются на проблемы с попыткой найти информацию о кандидатах раньше.

  Если исторические записи не достаточно индексируются или легко не получить их доступ или доступ, это может осложнить процесс найма.

• Осcurженность поставляемой настраиваемости: Некоторые пользователи обнаруживают, что они не в состоянии настраивать свои поисковые опыт в своих конкретных потребностях recruiting.

  Без способности настраивать приоритетность полей, пользователи могут чувствовать, что они сгранизуемы.

• Confusion With Search Terminology: The language used in Lever may not always align with industry-specific terminology that users are accustomed to, leading to misunderstandings during searches.

Tips to Improve Lever (ATS) Search Results

Чтобы оптимизировать поисковый опыт внутри Lever (ATS) и максимизировать эффективность своих поисковых запросов, рассмотрите следующие практических рекомендации:

• Utilize Filters Proactively: Take advantage of the various filters offered by Lever to streamline your search process.

  Filtering by job postings, locations, or candidate statuses can significantly reduce the amount of irrelevant data presented in your results.

• Employ Simple Boolean Operators: Use basic Boolean logic to enhance your search queries.

  For example, combining terms with "AND" can help narrow results to candidates meeting multiple criteria, while "OR" can broaden the search to include various possibilities.

• Regularly Update Candidate Profiles: Ensure that candidate information is consistently and accurately updated within the system.

  This practice helps maintain the relevance of the search index, making it easier to retrieve current data during your searches.

• Practice Common Keywords and Phrases: Familiarize yourself with the most common phrases in your industry and use them during searches.

  This knowledge helps ensure that you are looking for candidates who possess the competencies and skills that truly matter to your organization.

• Leverage Feedback and Collaborate: Engage with team members to gather insights about their search experiences and challenges.

  Collaborating with other team members over best practices can lead to a shared improvement in how your recruitment staff uses the search features.

Enhancing Your Search Experience Beyond Lever (ATS)

В поиске сбалансированного опыта поиска многие команды ищут решения, которые выходят за пределы границ Lever (ATS).

Использование дополнительных инструментов поиска и интеграций может упростить отслеживание кандидатов и улучшить общую эффективность.

Например, интеграция инструментов знаний, таких как Guru, может создать централизованный веб-сайт для получения информации о кандидатах, самыми лучшими практиками и другими важными ресурсами без рассредоточения между многими платформами.

Это означает, что ваша команда сможет действовать более эффективно и тестируя информацию, которой имеют нужную им в их наборе кандидатом.