Nhiều chuyên gia chuyển sang LinkedIn Learning do những khóa học trực tuyến mạnh mẽ của nó được thiết kế để cải thiện kỹ năng và tạo đà cho sự phát triển sự nghiệp. Tìm kiếm trên LinkedIn Learning có thể khiến người dùng cảm thấy thất vọng, đặc biệt là khi họ đang tìm kiếm khóa học cụ thể hoặc nội dung. Nếu bạn từng cảm thấy bị chôn vùi bởi kết quả tìm kiếm không đạt yêu cầu hoặc gặp khó khăn khi tìm kiếm chính xác món gì đó, bạn không đơn độc. Bài viết này sẽ dẫn bạn qua cách hoạt động của Tìm kiếm của LinkedIn Learning, các vấn đề đau đầu mà người dùng thường trải qua, các mẹo để tinh chỉnh kết quả tìm kiếm và cách nâng cao trải nghiệm học tập bằng cách tích hợp các công cụ bên ngoài. Hãy cùng tôi khám phá cáchNavigating Tìm kiếm của LinkedIn Learning hiệu quả.

Hiểu cách tìm kiếm hoạt động trong LinkedIn Learning

Tìm kiếm trên LinkedIn Learning được thiết kế để giúp người dùng tìm kiếm khóa học, lộ trình học tập và các nguồn tài nguyên giá trị một cách hiệu quả. Giải mã các nguyên tắc cơ bản của cách hoạt động của Tìm kiếm có thể mang đến sự rõ ràng cho bất kỳ ai đang tìm cách tối ưu hóa trải nghiệm học tập trên nền tảng này.

Kết quả tìm kiếm được tạo ra chủ yếu từ hệ thống phân cấp toàn diện. LinkedIn Learning sử dụng các thuật toán phức tạp để chỉ mục nội dung dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm tiêu đề, mô tả và thẻ. Khi người dùng nhập truy vấn tìm kiếm, hệ thống sẽ lấy lại các kết quả liên quan được khớp với dữ liệu được chỉ mục.

Một trong những câu hỏi thường gặp nhất về tìm kiếm của LinkedIn là các tùy chọn lọc của nó. Sau khi tham gia tìm kiếm, người dùng có thể tinh chỉnh kết quả của họ bằng cách sử dụng các bộ lọc như mức độ kỹ năng, thời gian tương tác, và loại nội dung (ví dụ như video, bài viết hoặc bài tập). Thành thạo các tùy chọn bộ lọc: Hãy làm quen với các bộ lọc khác nhau có sẵn.

Tuy nhiên, cần ghi nhận một số hạn chế có liên quan đến tính năng tìm kiếm. Dưới đây là một số hạn chế vốn có của chức năng tìm kiếm: Các công cụ tìm kiếm này có thể gặp khó khăn khi hỗ trợ tìm kiếm mơ hồ.Tìm kiếm mơ hồ là gì? Nếu một người dùng tìm kiếm "Hoạch định dự án quản lý" thay vì "Hoạch định dự án quản lý"," họ sẽ bỏ qua các khóa học liên quan. Ngoài ra, trái ngược với các bộ tìm kiếm nâng cao hơn, LinkedIn Learning có thể không luôn có sẵn góp tiền cho trước hoặc tự động hoàn thành tính năng trong quá trình nhập công việc. Có tính minh bạch về những đặc điểm vật lý này có thể cải thiện đáng kể cách tiếp cận các câu hỏi tìm kiếm của người dùng.

Những điểm đau ghẻ phổ biến với tìm kiếm LinkedIn

• Vague Search Results: Users commonly report that search queries yield results that feel unrelated or overly broad. Ví dụ, tìm kiếm cho "tài khoa học dữ liệu" có thể mang lại một rủ bao tất cả các khóa học kinh doanh không liên quan, điều đó có thể gây khó chịu khi bạn đang tìm kiếm nội dung cụ thể.
• Khả năng Tìm Kiếm Mờ Hạn Chế: Như đã đề cập trước đó, nếu người dùng mắc phải lỗi chính tả nhỏ hoặc biến thể trong cách diễn đạt, họ có thể bỏ lỡ kết quả hữu ích. Nếu người dùng nhập sai một số phrái chữ nhỏ hoặc khác từ, họ có thể bỏ sót các kết quả hữu ích.
• Ví dụ, nếu người dùng không chắc chắn các danh mục cụ thể, họ có thể bỏ qua các bộ lọc quan trọng có thể cải thiện trải nghiệm tìm kiếm của họ.
• Một người dùng có thể tìm kiếm cho "dẫn dắt đào tạo", nhưng nếu có nhiều khóa học có các thuật ngữ khác nhau hoặc tóm tắt, việc tìm kiếm khóa học có liên quan có thể trở nên thách thức.
• Người dùng có thể gặp khó khăn khi chọn khóa học đúng trong số các lựa chọn tương tự, dẫn đến mệt mỏi khi ra quyết định.

Hướng dẫn hữu ích để cải thiện kết quả tìm kiếm LinkedIn Learning

• Ví dụ, thay vì chỉ nhập "marketing", thử "các chiến lược marketing kỹ thuật số". Điều này sẽ giúp cảm biến tìm kiếm lựa chọn bỏ qua bỏ các kết quả tập trung hơn với các sở thích của bạn.
• Nếu bạn đang tìm kiếm các khóa học cơ bản, hãy áp dụng bộ lọc kỹ năng phù hợp để đảm bảo bạn không được quá tải với nội dung nâng cao.
• Điều này có thể tiết kiệm thời gian và đảm bảo bạn tập trung vào các vật liệu liên quan thực sự thay vì thêm vào một danh sách dài các khóa học không liên quan.
• Chỉ 32%
• Điều này sẽ cho phép bạn trở lại các lựa chọn của mình mà không phải lặp lại quá trình tìm kiếm. Đây là một cách tuyệt vời để theo dõi các tài liệu bạn muốn khám phá thêm sau này.

Tiếng nói giảng chỉ trong LinkedIn Learning

Mặc dù LinkedIn Learning cung cấp một trải nghiệm tìm kiếm đáng kể, nhưng đôi khi việc kết hợp các nguồn khác sẽ giúp bạn học hỏi hiệu quả hơn. Nhiều đội ngũ tận dụng các công cụ ngoài LinkedIn Learning để tạo ra một trải nghiệm tìm kiếm đa dạng được tạo ra theo workflow của họ.

Một mặt để xem xét có thể là tận dụng Guru. Guru là một công cụ quản lý kiến thức giúp các đội ngũ truy cập thông tin và chuyên môn một cách hiệu quả trên tất cả các nền tảng. Bằng cách tích hợp Guru vào lịch học của bạn, bạn có thể:

• Tập trung kiến thức: Thay vì bị giới hạn trên LinkedIn Learning, bạn có thể truy cập mọi nguồn thông tin từ một nơi duy nhất, cho phép tìm kiếm toàn diện trên nhiều loại nội dung.
• Điều kiện tìm kiếm đơn giản: Với tính phân loại nội dung tập trung của Guru, bạn có thể nâng cao trải nghiệm học tập bằng cách nhận được gợi ý phù hợp dựa trên chuẩn đoán tìm kiếm của bạn, giúp bạn tiết kiệm thời gian trên những khóa học không liên quan.
• Collaboration cải tiến: Các đội ngũ sử dụng Guru có thể chia sẻ những thông tin, ghi chú hoặc nguồn tài nguyên liên quan đến khóa học của LinkedIn Learning. Điều này có thể tạo môi trường học tập thú vị và giúp người dùng giải quyết được những lỗ hổng kiến thức một cách tập thể.

Bằng cách kết hợp LinkedIn Learning với các công cụ như Guru, bạn có thể tạo một môi trường học tập tinh tế và hỗ trợ hơn. Nó cho phép người dùng kiểm soát việc học tập của mình và tinh gọn quy trình tìm kiếm nội dung để phù hợp với nhu cầu của cá nhân hoặc nhóm.