Birçok kullanıcı, Lever (ATS) arama yeteneklerini kullanırken yüzeyde görünmeyen sıkıntılarla karşılaşmaktadır. Yıllanmış bir işe alımcı veya platforma yeni başlayan olun, aday dosyalarına göz atma ve doğru bilgilere hızlı ve etkili bir şekilde erişme yeteneği başarınız için hayati öneme sahiptir. Lever'ın arama işlevinin nasıl çalıştığının inceliklerini anlamak korkutucu olabilir, özellikle performansı beklentilerinizi karşılamadığında. Bu yazıda, Lever (ATS) arama işlevlerinin temel yönlerini, kullanıcıların yaşadığı yaygın sorunları, arama sonuçlarınızı optimize etmeye yönelik pratik ipuçlarını, arama çabalarınızı destekleyebilecek dış araçlar ile sıkça sorulan soruları keşfedeceğiz. Sonunda, arama deneyiminizi optimize etmek ve en nitelikli adayları hızlı ve etkili bir şekilde bulma konusunda işe yarar bilgiler edineceksiniz.

Ahrefs'te Arama Nasıl Çalışır

Lever'ın arama işlevi, kullanıcı ihtiyaçları gözetilerek aday bilgilerini hızlı ve etkili bir şekilde elde etmeyi amaçlar. Temelde, Lever, özgeçmişlerden iş açıklamalarına ve adaylarla yapılan iletişimlere kadar uygulamanın çeşitli kaynaklarından verileri kataloglayan bir dizinleme sistemini kullanır. Bu dizinleme süreci, girilen sorguya dayalı olarak ilgili sonuçları sunarak hızlı aramalara olanak tanır. Ancak, Lever'ın aramasının bazı benzersiz özellikleri ve kısıtlamaları hakkında bilgi sahibi olunmalıdır:

• Belirsiz Arama Desteği: Lever, belirsiz aramayı destekler, yani yazım hataları olsa bile arama terimlerine yakın eşleşen sonuçları alabilir. Bu özellik, aday adlarının veya unvanlarının yanlış yazılmış olabileceği gerçek dünya senaryolarında özellikle faydalıdır.
• İyileştirme Filtreleri: Lever, tarih aralıkları, iş ilanları ve aday durumları gibi çeşitli filtreler sunar ve arama sonuçlarını daraltmaya yardımcı olur. Bu filtreleri kullanmak, aramalarınızın doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir ve size belirli adayları veya başvuruları daha etkili bir şekilde bulma konusunda yardımcı olabilir.
• Boolean Arama Kısıtlamaları: Lever, temel Boolean arama mantığını (VE, VEYA, DEĞİL) desteklerken, daha kapsamlı ATS sistemlerinin sağladığı sonuç derinliğini her zaman sunmayabilir. Bu bilgiye sahip olmak, sorgularınızın yetenekleri hakkında beklentileri belirlemeye yardımcı olabilir.
• Gerçek Zamanlı Dizin Güncellemeleri: Aday profilleri ve iletişimde yapılan değişiklikler anlık olarak yansıtılır, bu da arama sonuçlarının güncel ve ilgili olmasını sağlar. Ancak, yoğun kullanım zamanlarında dizin güncellemelerinde hafif gecikmeler olabilir, bu da arama doğruluğunda geçici bir gecikmeye neden olabilir.

Lösemiü Pain Noktalça Kalemi (ATS) Araırı

Lever'nin arama özellikleri, verimlilik dikkate alınarak tasarlanmış olsa da, kullanıcılar thường belirli pain noktaları ile karşılaşmaya başlar. Bu pain noktaları, kullanıcıların deneyimi negatively etkileyebilir. Aşağıdaki listede, genel olarak rapor edilen kınlayıcılar yer alır:

• Gelişmiş Arama Seçeneklerinin Yokluğu: Birçok kullanıcı, temel kelime eşleştirme örneğinden başka arama işlevselliği bekliyor. Gelişmiş sorgu operatörlerinin yokluğu, kullanıcıların çok spesifik aramalar yapmak için yeteneksiz bırakıyor.
• Sonuç İlgililiğinin Çarpıklığı: Ara results içinden candidate veya iş ilanları bazen arama sorgusuna uygun olmamaya başlıyor. Bu challenge, kullanıcı mümkünse uygun aday bulana kadar geçirdikleri zamandan dolayı zaman kaybına yol açacağı için zor oluyor.
• Tarihsel Veri Arama Sorunları: Kullanıcılar genellikle daha eski bir aday bilgi için zorluk ile karşılaşıyor. Tarihsel evraklar düzenlenmiş ya da erişilebilir olmadığı için ilgilendiğiniz候 recruiting işlemlerini önemli ölçüde zorlaştırıyo.
• Arama Yerine Yetkinliği: Olay kayıtlarına eşleşmek yardımcı oluyor ama bazı kullanıcılar, onların belirli seçim gereksinimleri için arama deneyimi kısıtlı oluyor. Kısakesuç kişilerin bazıları, arama processlerini etkili bir şekilde optimize edemiyorlar.
• Lever Terimi ile Hayatı Dağılışma: Talep ve aday adayları kertelemelerini optimize etmek için bazı kullanıcılar, dil kullanımlarında farklı zaman aralığındaki kertelemeyide edinemiyorlar.

Mevcut Ara (ATS) Çıktısı Optimize Etmek

Levernin Ara Manevrelerini Maximize etmek için özelleştirilmiş sıralama kılınmayı güçlendirip deneyin.

• Filtreleri Fazla Kullan: Lever'ın sunmuş olduğu all filtersleri fırsatlarından yararlanabilirsiniz ya da daha daha performanslı arama hayatıyının optimize edildiğini görebiliriş diye kullanın. İş ilanları, konumlar veya aday durumlarına göre filtreleme, sonuçlarınızda sunulan gereksiz veri miktarını önemli ölçüde azaltabilir.
• Basit Boole Operatörlerini Kullan: Arama sorgularınızı geliştirmek için temel Boole mantığını kullanın. Örneğin, "VE" ile terimleri birleştirmek, sonuçları birden fazla kriteri karşılayan adaylarla sınırlamanıza yardımcı olabilir, "VEYA" ise aramayı çeşitli olasılıkları içerecek şekilde genişletebilir.
• Aday Profillerini Düzenli Olarak Güncelleyin: Aday bilgilerinin sistemin içinde sürekli ve doğru şekilde güncellendiğinden emin olun. Bu uygulama, arama dizininin ilginçliğini korumaya yardımcı olur, böylece aramalar sırasında güncel verilere ulaşmak daha kolay olur.
• Ortak Anahtar Kelimeleri ve İfadeleri Kullanma: Endüstrinizdeki en yaygın ifadeleri tanıyın ve aramalar sırasında bunları kullanın. Bu bilgi, organizasyonunuz açısından gerçekten önemli olan yetkinliklere ve becerilere sahip adayları aradığınızdan emin olmanıza yardımcı olur.
• Geribildirim Alın ve İşbirliği Yapın: Takım üyeleriyle etkileşime geçerek arama deneyimlerinin ve zorluklarının görüşlerini toplayın. En iyi uygulamalar üzerinde işbirliği yapmak, işe alım ekibinizin arama özelliklerini nasıl kullandığında kolektif bir iyileşmeye yol açabilir.

Lever (ATS) Ötesinde Arama Deneyiminizi Geliştirme

Bütünleşik bir arama deneyimi arayışında, birçok ekip, Lever (ATS) sınırlarının ötesine uzanan çözümler arar. Ek kaynak araçları ve entegrasyonları kullanmak, aday izleme sürecini hızlandırabilir ve genel verimliliği artırabilir. Örneğin, Guru gibi bilgi yönetimi araçlarını entegre etmek, aday bilgilerine, en iyi uygulamalara ve diğer temel kaynaklara erişim sağlayan merkezi bir merkez oluşturabilir, birden fazla platform arasında geçiş yapma zahmetine gerek kalmadan. Bu, ekibinizin daha akıllı çalışmasını sağlar, daha güvenilir bilgileri, işe alım çabaları için özel olarak uyarlanmış şekilde toplar. Arama deneyiminizi geliştirmek için Lever'i tamamlayan araçlar, kuruluşunuzun yetenek alımında hareketli ve rekabetçi olmasını sağlayarak bir daha dağınık bir ekosistem oluşturabilir.