Erweiterte Suche

Was ist die Erweiterte Suche?

Die Erweiterte Suche ist eine leistungsstarke neue Methode, um Kandidaten in Ihrer Datenbank zu finden. Sie kombiniert traditionelle Filter mit intelligenter semantischer Suche, um schnellere und genauere Ergebnisse zu liefern.

Dieses verbesserte Tool bietet Ihnen mehr Flexibilität und Kontrolle, indem es jedem Kandidaten einen Relevanz-Score zuweist, der darauf basiert, wie genau er mit Ihrer Anfrage übereinstimmt. Das bedeutet, dass Sie sich sofort auf die am besten geeigneten Profile konzentrieren können, ohne sich durch endlose Ergebnisse wühlen zu müssen.

Wie man Erweiterte Suchkriterien verwendet

Bei der Suche nach Kandidaten bietet die Erweiterte Suche zwei leistungsstarke Optionen: Filter und Semantische Kriterien. Sie können Kriterien basierend auf den in Ihren Suchergebnissen zurückgegebenen Kandidaten hinzufügen, entfernen oder anpassen.

Filter vs. Semantische Kriterien: Was ist der Unterschied?

Filter

Filter ermöglichen präzise, regelbasierte Suchen und sind ideal für die Festlegung exakter Werte oder Bereiche (z. B. Standort ist X, Gehalt weniger als Y). Verwenden Sie diese, um genaue Anforderungen zu definieren, wie zum Beispiel:

Ausbildung

• Abschluss – z. B. Bachelor-Abschluss
• Land der Schule – z. B. US

Erfahrung

• Arbeitgeber – z. B. Airbus
• Arbeitsort – z. B. New York, US
• Jahre an Erfahrung – z. B. Mehr als 5 Jahre
• Job-Hopper-Status – z. B. Darf kein Job-Hopper sein

Kandidatendetails

• Alter – z. B. Über 18
• Aktueller Standort – z. B. New York, US
• Geschlecht – z. B. Weiblich
• Nationalitäten – z. B. Französisch
• Sprachen – z. B. Englisch

Gehalt

• Gehaltsvorstellung – z. B. Weniger als 180.000 $/Jahr

ATS-Details

• Lebenslauf – z. B. Hat Lebenslauf
• Kandidaten-Besitzer – z. B. Alex Moss
• Tags – z. B. Verfügbar

Semantische Kriterien

Die semantische Suche nutzt KI-gestütztes kontextbezogenes Matching, um Kandidaten mit verwandten Erfahrungen zu identifizieren, selbst wenn die Formulierung nicht exakt übereinstimmt.

Fähigkeiten

• Fähigkeiten - z. B. UX Design, UI Design

Ausbildung

• Name der Schule – z. B. MIT, Stanford University
• Spezialisierung – z. B. Digital Media Design, Informatik

Erfahrung

• Jobbezeichnung – z. B. UX Designer, Frontend Engineer, Product Manager
• Branche – z. B. Luftfahrt, Gesundheitswesen, E-Commerce
• Berufserfahrung – z. B. Start-Up, Unternehmen, Freiberuflich

Durch die Kombination von Filtern und semantischen Kriterien können Sie Suchanfragen durchführen, die sowohl zielgerichtet als auch flexibel sind. So stellen Sie sicher, dass Sie hochrelevante Kandidaten nicht übersehen, nur weil sie ihre Fähigkeiten, ihre Rolle oder ihren Hintergrund etwas anders beschreiben.

Tipps

Wie man Kriterien vom Typ Erforderlich, Bevorzugt und Darf nicht verwendet

Bei der Verfeinerung Ihrer Suche können Sie spezifische Kandidatenkriterien priorisieren oder ausschließen, indem Sie sie als Erforderlich, Bevorzugt oder Darf nicht markieren. Dies hilft Ihnen, Ihre Ergebnisse genauer auf Ihre Prioritäten abzustimmen.

• Erforderlich (Must-Have)
  • Verwenden Sie dies für Kriterien, die Kandidaten erfüllen müssen, um in Ihren Suchergebnissen zu erscheinen.
  • Wenn ein Kandidat diese Bedingung nicht erfüllt, wird er aus den Ergebnissen ausgeschlossen.
    • Beispiel:
      • Erforderliche Fähigkeit: Kampagnenmanagement
      • Ergebnis: Nur Kandidaten mit dieser Fähigkeit werden angezeigt
• Bevorzugt (Nice-to-Have)
  • Verwenden Sie dies für Kriterien, die wünschenswert, aber nicht erforderlich sind.
  • Kandidaten, die bevorzugte Kriterien erfüllen, erhalten einen höheren Relevanz-Score, was ihre Position in den Ergebnissen verbessert.
  • Kandidaten, die diese nicht erfüllen, können dennoch in der Liste erscheinen.
  • Beispiel:
    • Bevorzugte Fähigkeit: SEO
    • Ergebnis: Kandidaten mit SEO-Kenntnissen werden höher eingestuft, aber Kandidaten ohne SEO-Kenntnisse werden weiterhin angezeigt
• Darf nicht (Ausschließen)
  • Verwenden Sie dies, um Kandidaten mit bestimmten Attributen aus Ihren Ergebnissen herauszufiltern.
  • Jeder, auf den dieses Kriterium zutrifft, wird vollständig ausgeschlossen.
  • Beispiel:
    • Darf nicht für Jobbezeichnung: Praktikant
    • Ergebnis: Kandidaten mit „Praktikant“ in ihrer Jobbezeichnung werden nicht angezeigt

Wie man eine Suche durchführt

1. Rufen Sie die folgende Seite auf. Alternativ erweitern Sie „Kandidaten“ im Seitenmenü und klicken Sie auf „Erweiterte Suche“.
   

   

2. Klicken Sie auf Boolesche Schlüsselwörter und geben Sie Ihre Suchanfrage im booleschen Format ein.

   Was ist ein boolescher String?

   Eine boolesche Suche ist eine spezielle Art der Suche, die es Benutzern ermöglicht, Schlüsselwörter mit Operatoren wie AND, NOT und OR zu kombinieren, um die Suchergebnisse relevanter zu machen. Die boolesche Suche von Manatal funktioniert auf die gleiche Weise wie bei LinkedIn oder Google.
   Die boolesche Suche von Manatal basiert auf Daten, die aus Kandidaten-Lebensläufen, sozialen Medien (z. B. LinkedIn-Profil...), Feldern in Kandidatenprofilen und Kandidaten-Tags extrahiert wurden.

   Die boolesche Suche arbeitet mit den folgenden 5 Elementen:

   • AND - Suche nach Profilen, die Begriff A UND Begriff B enthalten
   • OR - Suche nach Profilen, die Begriff A ODER Begriff B enthalten
   • NOT - Suche nach Profilen, die Begriff A NICHT enthalten
   • () - Suche nach Profilen, die (Begriff A UND Begriff B) enthalten
   • "" - Suche nach Profilen, die den „Begriff/Satz A“ enthalten

   Diese Elemente helfen dabei, Ergebnisse basierend auf den spezifischen Merkmalen, nach denen Sie suchen, zu trennen und zu gruppieren. Die Kombination dieser Elemente in Ihrer booleschen Suche grenzt die Profile basierend auf ihrer Relevanz ein.

   Important

   Die Operatoren AND, OR und NOT müssen immer in Großbuchstaben geschrieben werden.

   
   

3. Klicken Sie auf den Filter, den Sie in Ihrer Suche verwenden möchten.
   

4. Wählen Sie ein Qualifizierungsmerkmal (wie „ist“, „erforderlich“ oder „darf nicht“), geben Sie Ihre Kriterien ein und klicken Sie auf das +-Symbol, um sie Ihrer Suche hinzuzufügen.
   

   Note

   Sie können mehrere Filter hinzufügen, um Ihre Suche zu verfeinern.
   

5. Klicken Sie auf „Suchen“, um Ergebnisse anzuzeigen, die Ihren ausgewählten Kriterien entsprechen.
   

6. Um eine Vorschau eines Kandidatenprofils anzuzeigen, ohne die Suchseite zu verlassen, klicken Sie einfach auf den Namen des Kandidaten.
   

Best Practices für die Verwendung der Erweiterten Suche mit semantischen Kriterien

1. Beginnen Sie breit gefächert und verfeinern Sie dann Ihre Suche.

• Beginnen Sie mit allgemeinen Begriffen. Die KI wird die Bedeutung interpretieren und verwandte Profile zurückgeben.
• Beispiel:
  • Fähigkeit: „UX Design“
  • Ergebnisse: Können Kandidaten mit Rollen wie Interaction Designer, Product Designer oder User Experience Specialist enthalten

2. Kombinieren Sie semantische Kriterien mit Filtern für mehr Genauigkeit.

• Nutzen Sie die semantische Suche, um verwandte Profile zu erkunden, und Filter, um strikte Anforderungen wie Standort, Erfahrung oder Sprache durchzusetzen.
• Beispiel:
  • Semantisch: „Frontend Developer“
  • Filter: Standort = Paris, Erfahrung = 5+ Jahre

3. Experimentieren und Iterieren Sie.

• Erhalten Sie nicht die idealen Ergebnisse? Versuchen Sie:
  • Synonyme oder einfachere Begriffe zu verwenden
  • Ihre Eingaben zu vereinfachen
  • Variationen hinzuzufügen, um den Umfang zu erweitern

4. Verstehen Sie die Grenzen für semantische Kriterien.

• Sie können bis zu folgendes anwenden:
  • 20 Fähigkeiten
  • 3 Spezialisierungen
  • 5 Branchen
  • 5 Arten von Berufserfahrung
  • 5 Jobbezeichnungen
  • 5 Schulnamen

Wie Ergebnisse zu interpretieren sind

• Jedes Kandidatenprofil hebt die Kriterien hervor, die mit Ihrer Suche übereinstimmen.
• Der Empfehlungs-Score zeigt die prozentuale Übereinstimmung zwischen dem Kandidaten und Ihren Suchkriterien und hilft Ihnen, die relevantesten Profile schnell zu erkennen. Er wird als Prozentsatz angezeigt, um Ihnen einen klaren Überblick über die Relevanz auf einen Blick zu geben.
• Wir bewerten Schlüsselkriterien wie Fähigkeiten und Jobbezeichnung und kombinieren diese dann zu einem Gesamtwert.
  • Kandidaten, die den Relevanz-Schwellenwert erreichen oder überschreiten, erscheinen in Ihren Suchergebnissen.
  • Kandidaten, die den Relevanz-Schwellenwert nicht erreichen, erscheinen nicht in Ihren Suchergebnissen.

Welche Sprachen werden unterstützt?

Die Funktion unterstützt sprachübergreifende Abfragen und die folgenden Sprachen:

• Afrikaans
• Albanisch
• Amharisch
• Arabisch
• Armenisch
• Assamesisch
• Aserbaidschanisch
• Baschkirisch
• Baskisch
• Belarussisch
• Bengalisch
• Bosnisch
• Bretonisch
• Bulgarisch
• Birmanisch
• Katalanisch
• Cebuano
• Chinesisch
• Korsisch
• Kroatisch
• Tschechisch
• Dänisch
• Dhivehi
• Niederländisch
• Englisch
• Esperanto
• Estnisch
• Färöisch
• Finnisch
• Französisch
• Galicisch
• Georgisch
• Deutsch
• Gujarati
• Haitianisch
• Hausa
• Hebräisch
• Hindi
• Ungarisch
• Isländisch
• Indonesisch
• Irisch
• Italienisch
• Japanisch
• Javanisch
• Kannada
• Kasachisch
• Khmer
• Kinyarwanda
• Kirgisisch
• Koreanisch
• Kurdisch
• Laotisch
• Latein
• Lettisch
• Litauisch
• Luxemburgisch
• Mazedonisch
• Madagassisch
• Malaysisch
• Malayalam
• Maltesisch
• Maori
• Marathi
• Neugriechisch
• Mongolisch
• Nepali
• Norwegisch
• Norwegisch Nynorsk
• Okzitanisch
• Oriya
• Panjabi
• Persisch
• Polnisch
• Portugiesisch
• Paschtu
• Rumänisch
• Rätoromanisch
• Russisch
• Sanskrit
• Schottisches Gälisch
• Serbisch
• Sindhi
• Singhalesisch
• Slowakisch
• Slowenisch
• Somali
• Spanisch
• Sundanesisch
• Suaheli
• Schwedisch
• Tagalog
• Tadschikisch
• Tamil
• Tatarisch
• Telugu
• Thailändisch
• Tibetanisch
• Türkisch
• Turkmenisch
• Uigurisch
• Ukrainisch
• Urdu
• Usbekisch
• Vietnamesisch
• Waray
• Walisisch
• Westfriesisch
• Xhosa
• Jiddisch
• Yoruba
• Zulu

FAQ

1. Was ist eine semantische Suche?

• Die semantische Suche findet Kandidaten basierend auf der Bedeutung, nicht nur auf Schlüsselwörtern. Wenn Sie beispielsweise nach „UX Designer“ suchen, werden möglicherweise auch „Product Designer“ oder „Interaction Designer“ zurückgegeben, wenn sie im Kontext übereinstimmen.

2. Wann sollte ich Erforderlich, Bevorzugt oder Darf nicht verwenden?

• Erforderlich: Verwenden Sie dies für Must-have-Kriterien. Kandidaten müssen diese erfüllen, um in den Ergebnissen zu erscheinen. (z. B. Standort = Paris)
• Bevorzugt: Verwenden Sie dies für wünschenswerte Attribute. Passende Kandidaten werden höher eingestuft, aber andere können dennoch erscheinen. (z. B. Erfahrung in Start-ups)
• Darf nicht: Verwenden Sie dies, um Kandidaten mit spezifischen Attributen auszuschließen. (z. B. Jobbezeichnung = Praktikant)

3. Kann ich Filter und semantische Suche kombinieren?

Ja! Das ist die Stärke der Erweiterten Suche. Sie können Filter verwenden, um strikte Kriterien zu definieren, und die semantische Suche, um breitere, relevante Treffer zu finden.

4. Wie wird der Übereinstimmungs-Score berechnet?

Jeder Kandidat erhält einen Empfehlungs-Score basierend darauf, wie gut er Ihre erforderlichen und bevorzugten Kriterien erfüllt. Je mehr Übereinstimmungen vorliegen, desto höher ist der Score.

5. Ist die Erweiterte Suche DSGVO-konform?

Sie können die Manatal AI-Bedingungen in den allgemeinen Geschäftsbedingungen hier nachlesen.

6. Welches KI-Modell verwenden wir?

Wir verwenden eines der neuesten Gen-KI-Modelle unter Nutzung von LLM für unsere semantische Suche.