⏱ Время прочтения — 7 минут

Проблема: не хватает откликов

Чем больше подходящих под вакансию кандидатов, тем меньше вопросов к искусственному интеллекту, задача которого — обеспечивать непрерывный поток откликов от наиболее ценных на рынке труда соискателей. Но идеальной HR-вселенной, как известно, не существует, и большинство рекрутеров рано или поздно сталкиваются с проблемой того самого дефицита кадров. Дальше ситуация развивается по стандартному сценарию: нанимающий менеджер заходит на rabota.by и видит в выдаче, что его вакансия «Премиум» находится на 6-й странице. Так искусственный интеллект из главного помощника превращается в злейшего врага в глазах HR-специалиста, а в почте специалистов анализа данных появляются письма с ключевым посылом — машинное обучение не работает. Но не работает ли на самом деле?

Заходя под своей учетной записью или любой другой, рекрутер не может увидеть ту выдачу, которую получит подходящий соискатель, обновив страницу с вакансиями. В базе ежедневно ротируются более 20 000 вакансий. Очевидно, что одно предложение о работе, даже если его вывести в топ, не может подойти всем соискателям. Но в этом и нет необходимости — успех поиска в том, чтобы получить достаточное количество откликов от нужных кандидатов, которые затем конвертируются в приглашения. Это выигрышная ситуация для обеих сторон рынка труда. Получается, выдача должна быть максимально персонализированной, чтобы соискатель сразу вышел на нужные ему вакансии, а работодатель пополнил HR-копилку желаемыми резюме.

Решение: персонализированный подход

Сайт rabota.by усиливает персонализацию, чтобы обеспечить рекрутерам больше релевантных откликов. С помощью машинного обучения подбираются математические модели, прогнозирующие, какие вакансии подойдут кандидатам в зависимости от их профессионального профиля, запросов и других факторов. Для работодателя это означает одно — повышается вероятность отклика и последующего приглашения.

Как это работает

О персонализированном подходе рассказал Александр Сидоров, руководитель направления анализа данных HeadHunter Group:

На первый взгляд, всё устроено просто: соискатели получают рекомендации вакансий с учетом поискового запроса, продвижения (рекламы) и прогнозов математических моделей; работодатели видят релевантные резюме и отклики, ранжированные в зависимости от искомого профиля кандидата, прогнозов искусственного интеллекта, фильтров и т. п. Однако «под капотом» всего этого — обучение моделей и расчет признаков по поведению обеих групп пользователей, контролируемые эксперименты, регулярные автотестирование и автомониторинг качества выдач.

Опытным путем доказано: соискатели в среднем просматривают первые несколько десятков вакансий. Чем больше совпадений в интересах кандидата и потенциального работодателя, тем выше вероятность «мэтча».

Как это использовать

Другой вопрос — как эта информация поможет рекрутеру, если количество людей, ищущих работу в определенном регионе по конкретной позиции в конкретный момент времени, может быть невелико? Учитывая суровые реалии рынка труда, когда работодатели из разных отраслей и регионов, по сути, борются за одних и тех же людей, понятно, что на определенные предложения о работе откликов будет не хватать. Дело не в ошибке алгоритмов, а в привлекательности вакансии и конкуренции на рынке.

Лучшая стратегия — встать на место соискателя и проверить себя по чек-листу:

✅ Подробное и качественное описание условий работы, уровня предлагаемой зарплаты.

Сделайте предложение максимально привлекательным для вашего идеального кандидата. Пошаговую инструкцию, как сформулировать вакансию для хороших откликов, мы составили ранее, а сейчас сфокусируемся на ключевых моментах: для описания используйте простые слова, но со всеми необходимыми терминами, избегайте размытых формулировок и намеков. Нейросеть выучивает только то, что понимают соискатели, поэтому учитывайте интересы вашей целевой аудитории кандидатов. Здорово, если у вас найдется проверенная вакансия, которая привлекла подходящих соискателей, — возьмите ее за основу и сделайте условия еще лучше.

✅ Правильное продвижение, включая специальные инструменты (Вакансия под ключ, «Премиум», «Стандарт+»), и учет технических моментов.

Например, лучше публиковать новые вакансии с понедельника по среду и т. п.

✅ Хорошая репутация на рынке труда и привлекательный бренд работодателя.

✅ Сравнение с конкурентами — по каким объективным причинам кандидат должен предпочесть вашу компанию любой другой.

И здесь важно быть честным с соискателем, потому что громкие лозунги сегодня никого не впечатляют. Для всех важны условия, формат и режим работы, функционал, уровень зарплаты, для кого-то решающим фактором при выборе являются стабильность компании и карьерный рост. Необходимо здраво оценивать свои сильные стороны и зоны роста.

При выдаче вакансий система анализирует содержание вакансий и резюме на предмет соответствия по смыслу, истории запросов (поведению пользователей), географии, а также другие нюансы. Что важно — она способна «понимать» сложные смысловые конструкции и редкие специальные термины. Еще один интересный момент — технология машинного обучения учитывает не только интересы конкретного соискателя, но и похожих на него кандидатов со схожим набором интересов и других признаков. В результате система быстро учится, опираясь, с одной стороны, на поведение соискателей, которым подходит вакансия, с другой — на работодателей, реагирующих на отклики отказом или приглашением на собеседование. И в этом случае ответственность за результат в большей степени ложится уже на плечи рекрутеров, озадаченных разбором откликов.

Разбор полетов

Сделать вакансию привлекательной с точки зрения визуальной и смысловой составляющей, а также правильно ее продвигать — половина успеха, другая половина зависит от скорости и качества работы с поступившими резюме.

Оперативный разбор откликов позволяет системе исправно учиться. Так, в течение 5 минут после действий на странице откликов система начинает лучше понимать, кому показывать вакансию, как ранжировать входящие резюме и каких соискателей рекомендовать. В противном случае в течение первых дней начинает снижаться индекс вежливости работодателя, а начиная с шестого дня, если рекрутер не реагирует на поступающие отклики, вакансия будет спускаться в поиске и в рекомендациях все ниже.

Когда у вакансии накопится 175 неразобранных откликов, она вне зависимости от дня автоматически попадет в нижний блок нерелевантных предложений о работе в поиске. Плюс перестанет отображаться в рекомендациях вакансий для соискателей. Восстановить позиции легко — достаточно зайти на страницу откликов и обратить внимание на входящие резюме, отфильтровав их по нужным признакам.

Что важно: если ATS/TMS/CRM-система клиента забирает отклики с rabota.by, то они считаются разобранными. Но даже в этом случае есть смысл работать с откликами на самом деле. Во-первых, от этого зависит HR-бренд компании — соискатели запоминают как позитивные моменты коммуникации с потенциальным работодателем, так и негативные (а не получить ответа на отклик совсем — для них самый негативный сценарий), активно делятся кейсами друг с другом. Во-вторых, система активно учится определять, кто подходит под конкретную вакансию конкретному нанимающему менеджеру.

«С точки зрения репутации работодателю лучше ответить на отклик соискателя поздно, чем никогда, — подчеркивает Александр Сидоров. — Эффективно это и для машинного обучения: система «учтет» ответ спустя пять минут. Однако, чтобы забрать лучших кандидатов на рынке труда, лучше разбирать отклики, накопившиеся за один-два дня. Половина соискателей находит работу быстрее чем за две недели. Иначе говоря, у вас есть неделя до того, как «тот самый кандидат» выйдет на другую работу, поскольку система показывает отклики и резюме не только вам, но и другим работодателям».

В первые дни после публикации вакансии лучше разбирать отклики каждый час, особенно это важно для вакансий типа «Стандарт» или если в предложении не прописаны четкие требования к соискателям на позицию. Так система быстрее поймет, в каких кандидатах заинтересована компания.

Есть еще несколько рекомендаций, которые помогут разобрать отклики и найти того самого идеального кандидата:

• В начале дня настроить фильтр для откликов, а не просматривать все резюме подряд.
• Включить ранжирование по вероятности приглашения на вакансию, то есть по соответствию.
• В течение дня несколько раз разбирать отклики, подходящие под фильтр.
• В конце дня снять фильтр, выбрать всех соискателей, не подходящих вам по тем или иным критериям, и отказать всем.

При работе с откликами нужно помнить, что отправить отказ нерелевантным кандидатам так же важно, как и приглашение — подходящим.

А если на странице откликов пока пусто, всегда можно начать с анализа вакансии и конкурентного поля, использовать специальные инструменты для продвижения или отыскать лучших кандидатов в базе, учитывая рекомендации резюме, — они существуют не только в идеальной HR-вселенной — проверено rabota.by.

Перевод иностранных слов: Rocket Science — Рокетостроение, SEO — поисковая оптимизация, ATS — система управления кандидатами, TMS — система управления талантами, CRM — управление отношениями с клиентами.