การค้นหาขั้นสูง

Prev Next

การค้นหาขั้นสูงคืออะไร

เครื่องมือค้นหาขั้นสูงเป็นฟีเจอร์สำคัญที่ช่วยให้คุณสามารถค้นหาผู้สมัครในฐานข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยเครื่องมือนี้ คุณสามารถใช้คำสำคัญหรือสตริงบูลีน และรวมกับเกณฑ์ต่างๆ เช่น ทักษะ ภาษาที่พูด วุฒิการศึกษา ตำแหน่งที่ตั้ง ประสบการณ์ปัจจุบันและในอดีต และอื่นๆ อีกมากมาย

ฟังก์ชันการค้นหานี้จะคำนวณคะแนนความเกี่ยวข้องสำหรับแต่ละผลลัพธ์ตามความใกล้เคียงกับคำค้นหาของคุณ ซึ่งช่วยให้ระบุผู้สมัครที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้อย่างรวดเร็ว

สตริงบูลีนคืออะไร?

การค้นหาแบบบูลีนเป็นประเภทการค้นหาเฉพาะที่อนุญาตให้ผู้ใช้รวมคำสำคัญกับตัวดำเนินการเช่น AND, NOT และ OR เพื่อทำให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องมากขึ้น การค้นหาแบบบูลีนของ Manatal ทำงานเหมือนกับ Linkedin หรือ Google
การค้นหาแบบบูลีนของ Manatal ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่วิเคราะห์จากประวัติย่อของผู้สมัคร โซเชียลมีเดีย (เช่น โปรไฟล์ Linkedin) ฟิลด์ในโปรไฟล์ผู้สมัคร และแท็กของผู้สมัคร

การค้นหาแบบบูลีนทำงานบนองค์ประกอบ 5 ประการต่อไปนี้:

  • AND - ค้นหาโปรไฟล์ที่มีคำ A และคำ B
  • OR - ค้นหาโปรไฟล์ที่มีคำ A หรือคำ B
  • NOT - ค้นหาโปรไฟล์ที่ไม่มีคำ A
  • () - ค้นหาโปรไฟล์ที่มี (คำ A และคำ B)
  • "" - ค้นหาโปรไฟล์ที่มี "คำ/วลี A"

องค์ประกอบเหล่านี้ช่วยแยกและจัดกลุ่มผลลัพธ์ตามคุณสมบัติเฉพาะที่คุณกำลังค้นหา การรวมองค์ประกอบเหล่านี้ในการค้นหาแบบบูลีนของคุณจะช่วยกรองโปรไฟล์ตามความเกี่ยวข้อง

สำคัญ

ตัวดำเนินการ AND, OR และ NOT ต้องเขียนด้วยตัวพิมพ์ใหญ่เสมอ

วิธีการค้นหา

  1. ไปที่ หน้าต่อไปนี้ หรือคลิกที่ "ผู้สมัคร" จากเมนูด้านข้างของคุณแล้วคลิกแท็บ "การค้นหาขั้นสูง"

image.png

image.png

  1. เริ่มการค้นหาโดยป้อนคำสำคัญและ/หรือเลือกเกณฑ์หนึ่งหรือหลายเกณฑ์ด้านล่าง คลิก "ค้นหา" เพื่อเริ่มการค้นหาและผลลัพธ์จะแสดงบนหน้าจอ
    image.png

  2. หากต้องการเพิ่มทักษะ ให้คลิกที่ "ทักษะ" แล้วคลิกที่ "เพิ่มทักษะ" ในหน้าต่างป๊อปอัพ
    image.png

image.png

  1. ในหน้าต่าง เริ่มพิมพ์ทักษะที่คุณกำลังมองหา เมนูแบบเลื่อนลงจะปรากฏขึ้น คลิกทักษะที่ตรงกับสิ่งที่คุณกำลังมองหา
    image.png

  2. แถบตัวเลขช่วยให้คุณกำหนดว่าทักษะนั้นสำคัญแค่ไหนสำหรับการค้นหา ยิ่งตัวเลขสูงเท่าไหร่ ก็จะให้ค่ากับทักษะเฉพาะนั้นมากขึ้นเท่านั้น สิ่งนี้จะถูกนำมาพิจารณาเมื่อประเมินผู้สมัครทั้งหมดโดยการปรับคะแนนผู้สมัครตามผู้ที่มีทักษะที่สำคัญมากกว่า
    image.png

  3. คลิกที่ไอคอน "X" เพื่อลบทักษะ และคลิก "บันทึก" เมื่อคุณเพิ่มทักษะที่ต้องการทั้งหมดแล้ว
    image.png

  4. เมื่อคุณตั้งค่าเกณฑ์ทั้งหมดสำหรับการค้นหาแล้ว ให้คลิก "ค้นหา"
    image.png

  5. หน้าผลลัพธ์จะเรียงลำดับผู้สมัครตามคะแนน คะแนนจะแสดงใต้รูปภาพของผู้สมัครตามลูกศร 1 เกณฑ์ที่ตรงกันจะแสดงตามลูกศร 2 โดยการคลิกที่ "+" ทางด้านขวาของผู้สมัคร คุณสามารถเพิ่มพวกเขาเข้าสู่งานได้โดยตรง โดยการคลิกที่ไอคอนรูปตาสีเทาถัดจาก "+" คุณสามารถดูโปรไฟล์ของพวกเขาอย่างรวดเร็วได้
    image.png

  6. คุณสามารถกรองผลลัพธ์เพิ่มเติมได้โดยเลือกตัวกรองทางด้านซ้าย คลิก "กรอง" เมื่อคุณเลือกตัวกรองใหม่แล้ว

หมายเหตุ

โดยการเลือกเกณฑ์การค้นหาที่จำเป็น คุณจะเห็นเฉพาะผลลัพธ์ที่รวมเกณฑ์การค้นหาเฉพาะนั้น หากไม่ได้เลือก ผลลัพธ์ที่รวมองค์ประกอบเฉพาะนั้นจะได้คะแนนสูงกว่า แต่ผลลัพธ์อื่นๆ ที่ไม่รวมองค์ประกอบนั้นก็ยังคงแสดงในผลลัพธ์

image.png

  1. เกณฑ์การค้นหาของคุณจะถูกบันทึกไว้เพื่อให้คุณสามารถออกจากหน้าและกลับมาดำเนินการค้นหาต่อในภายหลังได้ หากต้องการรีเซ็ตเกณฑ์การค้นหาของคุณ ให้คลิกที่ "ล้างทั้งหมด"
    image.png

การค้นหาขั้นสูงแบบใหม่คืออะไร? (เบต้า)

สำคัญ
  • ฟีเจอร์นี้อยู่ในขั้นตอนเบต้า
  • คุณอาจพบการอัปเดตและการเปลี่ยนแปลงในการเข้าถึงหรือราคาในขณะที่เรากำลังปรับปรุงและพัฒนามัน

การค้นหาขั้นสูงที่ได้รับการอัปเดตเป็นวิธีใหม่ที่ทรงพลังในการค้นหาผู้สมัครในฐานข้อมูลของคุณ มันรวมตัวกรองแบบดั้งเดิมเข้ากับการค้นหาเชิงความหมายอัจฉริยะเพื่อให้ผลลัพธ์ที่เร็วขึ้นและแม่นยำมากขึ้น

เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงนี้ให้ความยืดหยุ่นและการควบคุมที่มากขึ้น โดยกำหนดคะแนนความเกี่ยวข้องให้กับผู้สมัครแต่ละคนตามความใกล้เคียงกับคำค้นหาของคุณ นั่นหมายความว่าคุณสามารถค้นหาโปรไฟล์ที่เหมาะสมที่สุดได้ทันทีโดยไม่ต้องคัดกรองผลลัพธ์มากมาย

วิธีใช้เกณฑ์การค้นหาขั้นสูง

เมื่อค้นหาผู้สมัคร การค้นหาขั้นสูงที่อัปเดตแล้วมีตัวเลือกที่ทรงพลังสองอย่าง: ตัวกรองและเกณฑ์เชิงความหมาย คุณสามารถเพิ่ม ลบ หรือปรับเกณฑ์ตามผู้สมัครที่ปรากฏในผลการค้นหาของคุณ

ตัวกรองกับเกณฑ์เชิงความหมาย: ต่างกันอย่างไร?

ตัวกรอง

ตัวกรองช่วยให้สามารถค้นหาแบบกฎเกณฑ์ที่แม่นยำและเหมาะสำหรับการกำหนดค่าที่แน่นอนหรือช่วง (เช่น สถานที่คือ X, เงินเดือนน้อยกว่า Y) ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อกำหนดข้อกำหนดที่แน่นอน เช่น:

การศึกษา

  • วุฒิการศึกษา – เช่น ปริญญาตรี
  • ประเทศที่เรียน – เช่น สหรัฐอเมริกา

ประสบการณ์

  • นายจ้าง – เช่น Airbus
  • สถานที่ทำงาน – เช่น นิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา
  • ปีประสบการณ์ – เช่น มากกว่า 5 ปี
  • สถานะการเปลี่ยนงานบ่อย – เช่น ต้องไม่เปลี่ยนงานบ่อย

รายละเอียดผู้สมัคร

  • อายุ – เช่น มากกว่า 18 ปี
  • ที่อยู่ปัจจุบัน – เช่น นิวยอร์ก, สหรัฐอเมริกา
  • เพศ – เช่น หญิง
  • สัญชาติ – เช่น ฝรั่งเศส
  • ภาษา – เช่น อังกฤษ

เงินเดือน

  • เงินเดือนที่คาดหวัง – เช่น น้อยกว่า $180,000/ปี

รายละเอียด ATS

  • ประวัติย่อ – เช่น มีประวัติย่อ
  • เจ้าของผู้สมัคร – เช่น Alex Moss
  • แท็ก – เช่น พร้อมทำงาน

เกณฑ์เชิงความหมาย

การค้นหาเชิงความหมายใช้การจับคู่บริบทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อระบุผู้สมัครที่มีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าคำที่ใช้จะไม่ตรงกันทั้งหมด

ทักษะ

  • ทักษะ - เช่น การออกแบบ UX, การออกแบบ UI

การศึกษา

  • ชื่อสถาบัน – เช่น MIT, มหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ด
  • สาขาวิชา – เช่น การออกแบบสื่อดิจิทัล, วิทยาการคอมพิวเตอร์

ประสบการณ์

  • ตำแหน่งงาน – เช่น นักออกแบบ UX, วิศวกรฝ่ายหน้า, ผู้จัดการผลิตภัณฑ์
  • อุตสาหกรรมงาน – เช่น การบิน, การดูแลสุขภาพ, อีคอมเมิร์ซ
  • ประสบการณ์การทำงาน – เช่น สตาร์ทอัพ, บริษัท, ฟรีแลนซ์

การรวมทั้งตัวกรองและเกณฑ์เชิงความหมายเข้าด้วยกัน คุณสามารถทำการค้นหาที่ทั้งเฉพาะเจาะจงและยืดหยุ่น ทำให้มั่นใจว่าคุณจะไม่พลาดผู้สมัครที่เกี่ยวข้องมากเพียงเพราะพวกเขาอธิบายทักษะ บทบาท หรือพื้นฐานของพวกเขาแตกต่างกันเล็กน้อย

เคล็ดลับ

ถ้าคุณต้องการ... ใช้...
ดูเฉพาะผู้สมัครจากเมืองใดเมืองหนึ่ง ตัวกรอง
ดูเฉพาะผู้สมัครที่มีประสบการณ์ 5 ปีขึ้นไป ตัวกรอง
ดูเฉพาะผู้สมัครที่พูดภาษาอังกฤษ ตัวกรอง
ค้นหาผู้สมัครที่มีทักษะหรือบทบาทที่คล้ายกัน เกณฑ์เชิงความหมาย
รวมคนที่มีชื่อตำแหน่งงานที่เกี่ยวข้อง เกณฑ์เชิงความหมาย
สำรวจวิธีต่างๆ ที่ผู้สมัครอธิบายทักษะ เกณฑ์เชิงความหมาย

วิธีใช้เกณฑ์ที่จำเป็น ที่ต้องการ และที่ต้องไม่มี

เมื่อปรับแต่งการค้นหาของคุณ คุณสามารถจัดลำดับความสำคัญหรือยกเว้นเกณฑ์ผู้สมัครเฉพาะโดยทำเครื่องหมายว่าเป็นจำเป็น ต้องการ หรือต้องไม่มี สิ่งนี้ช่วยให้คุณปรับแต่งผลลัพธ์ให้ตรงกับลำดับความสำคัญของคุณได้แม่นยำยิ่งขึ้น

  • จำเป็น (ต้องมี)
    • ใช้สิ่งนี้สำหรับเกณฑ์ที่ผู้สมัครต้องมีเพื่อให้ปรากฏในผลการค้นหาของคุณ
    • หากผู้สมัครไม่ตรงตามเงื่อนไขนี้ พวกเขาจะถูกยกเว้นจากผลลัพธ์
      • ตัวอย่าง:
        • ทักษะที่จำเป็น: การจัดการแคมเปญ
        • ผลลัพธ์: เฉพาะผู้สมัครที่มีทักษะนี้เท่านั้นที่จะปรากฏ
  • ต้องการ (ดีถ้ามี)
    • ใช้สิ่งนี้สำหรับเกณฑ์ที่ต้องการแต่ไม่จำเป็น
    • ผู้สมัครที่ตรงกับเกณฑ์ที่ต้องการจะได้รับคะแนนความเกี่ยวข้องสูงขึ้น ปรับปรุงตำแหน่งของพวกเขาในผลลัพธ์
    • ผู้ที่ไม่ตรงกันยังสามารถปรากฏในรายการได้
    • ตัวอย่าง:
      • ทักษะที่ต้องการ: SEO
      • ผลลัพธ์: ผู้สมัครที่มี SEO จะได้อันดับสูงขึ้น แต่ผู้ที่ไม่มี SEO ก็ยังแสดงอยู่
  • ต้องไม่มี (ยกเว้น)
    • ใช้สิ่งนี้เพื่อกรองผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเฉพาะออกจากผลลัพธ์ของคุณ
    • ทุกคนที่ตรงกับเกณฑ์นี้จะถูกยกเว้นทั้งหมด
    • ตัวอย่าง:
      • ต้องไม่มีสำหรับตำแหน่งงาน: ผู้ฝึกงาน
      • ผลลัพธ์: ผู้สมัครที่มี "ผู้ฝึกงาน" ในชื่อตำแหน่งงานของพวกเขาจะไม่ปรากฏ

วิธีการทำการค้นหา

  1. ไปที่หน้าต่อไปนี้ หรือคลิกที่ "ผู้สมัคร" จากเมนูด้านข้างของคุณ แล้วคลิกที่แท็บ "การค้นหาขั้นสูง"

image.png

image.png

  1. คลิกที่ "เกณฑ์"
    image.png

  2. ในแผงเกณฑ์การค้นหาขั้นสูง เลือกตัวกรองและเกณฑ์ความหมายที่คุณต้องการใช้
    image.png

  3. คลิก "นำไปใช้" เพื่อดูผลลัพธ์ที่ตรงกับเกณฑ์ที่คุณเลือก
    image.png

  4. คุณสามารถเพิ่มเกณฑ์หลายอย่างเพื่อกรองการค้นหาของคุณให้ละเอียดยิ่งขึ้น
    image.png

  5. เมื่อคุณกำหนดเกณฑ์เสร็จแล้ว คลิก "นำไปใช้" ที่ด้านล่างของแผงเพื่อเริ่มการค้นหา
    image.png

แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้การค้นหาขั้นสูงด้วย AI พร้อมเกณฑ์ความหมาย

1. เริ่มจากกว้าง แล้วค่อยกรองการค้นหาของคุณ

  • เริ่มต้นด้วยคำทั่วไป AI จะตีความหมายและส่งคืนโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
  • ตัวอย่าง:
    • ทักษะ: "การออกแบบ UX"
    • ผลลัพธ์: อาจรวมถึงผู้สมัครที่มีบทบาทเช่น นักออกแบบปฏิสัมพันธ์ นักออกแบบผลิตภัณฑ์ หรือผู้เชี่ยวชาญด้านประสบการณ์ผู้ใช้

2. รวมเกณฑ์ความหมายกับตัวกรองเพื่อความแม่นยำ

  • ใช้การค้นหาเชิงความหมายเพื่อสำรวจโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้องและใช้ตัวกรองเพื่อบังคับใช้ข้อกำหนดที่เข้มงวด เช่น สถานที่ ประสบการณ์ หรือภาษา
  • ตัวอย่าง:
    • ความหมาย: "นักพัฒนา Frontend"
    • ตัวกรอง: สถานที่ = ปารีส, ประสบการณ์ = 5+ ปี

3. ทดลองและปรับปรุง

  • ไม่ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด? ลองทำดังนี้:
    • ใช้คำที่มีความหมายเหมือนกันหรือคำที่ง่ายกว่า
    • ทำให้ข้อมูลที่ป้อนเข้าไปง่ายขึ้น
    • เพิ่มความหลากหลายเพื่อขยายขอบเขต

4. เข้าใจข้อจำกัดสำหรับเกณฑ์ความหมาย

  • คุณสามารถใช้ได้สูงสุด:
    • 20 ทักษะ
    • 3 ความเชี่ยวชาญ
    • 5 อุตสาหกรรม
    • 5 ประเภทประสบการณ์การทำงาน
    • 5 ชื่อตำแหน่งงาน
    • 5 ชื่อสถาบันการศึกษา
หมายเหตุ
  • เราไม่มีข้อจำกัดในจำนวนตัวกรอง
  • คุณยังสามารถใช้การค้นหาแบบบูลีนในแถบค้นหาหลักเพื่อกรองผลลัพธ์ของคุณเพิ่มเติมโดยใช้คำสำคัญได้

วิธีการตีความผลลัพธ์

  • โปรไฟล์ของผู้สมัครแต่ละคนจะเน้นเกณฑ์ที่ตรงกับการค้นหาของคุณ โดยใช้ระบบรหัสสีเพื่อแสดงความเกี่ยวข้องของแต่ละการจับคู่
  • คะแนนแนะนำ สะท้อนถึงเปอร์เซ็นต์การจับคู่ระหว่างผู้สมัครและการค้นหาของคุณ ทำให้ง่ายต่อการระบุโปรไฟล์ที่เหมาะสมที่สุดอย่างรวดเร็ว
    image.png

วิธีทำความเข้าใจการให้คะแนน?

  • คะแนนการแนะนำ แสดง เปอร์เซ็นต์ความตรงกัน ระหว่างผู้สมัครและเกณฑ์การค้นหาของคุณ ช่วยให้คุณเห็นโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้อย่างรวดเร็ว
  • แสดงเป็นเปอร์เซ็นต์เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของความเกี่ยวข้องได้อย่างชัดเจนในทันที
  • เราประเมินเกณฑ์สำคัญเช่น ทักษะ ตำแหน่งงาน แล้วรวมเข้าด้วยกันเป็นคะแนนรวมหนึ่งเดียว
    • ผู้สมัครที่ตรงหรือเกินเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง จะปรากฏในผลการค้นหาของคุณ
    • ผู้สมัครที่ไม่ตรงตามเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง จะไม่ปรากฏในผลการค้นหาของคุณ

ภาษาที่รองรับมีอะไรบ้าง?

ฟีเจอร์นี้รองรับการค้นหาข้ามภาษาและภาษาต่อไปนี้:

  • แอฟริกานส์
  • แอลเบเนีย
  • อัมฮาริก
  • อาหรับ
  • อาร์เมเนีย
  • อัสสมีส
  • อาเซอร์ไบจาน
  • บัชคีร์
  • บาสก์
  • เบลารุส
  • เบงกาลี
  • บอสเนีย
  • เบรตัน
  • บัลแกเรีย
  • พม่า
  • คาตาลัน
  • เซบูอาโน
  • จีน
  • คอร์ซิกา
  • โครเอเชีย
  • เช็ก
  • เดนมาร์ก
  • ดิเวฮิ
  • ดัตช์
  • อังกฤษ
  • เอสเปรันโต
  • เอสโตเนีย
  • แฟโร
  • ฟินแลนด์
  • ฝรั่งเศส
  • กาลิเซีย
  • จอร์เจีย
  • เยอรมัน
  • คุชราต
  • เฮติ
  • เฮาซา
  • ฮีบรู
  • ฮินดี
  • ฮังการี
  • ไอซ์แลนด์
  • อินโดนีเซีย
  • ไอริช
  • อิตาลี
  • ญี่ปุ่น
  • ชวา
  • กันนาดา
  • คาซัค
  • เขมร
  • คินยารวันดา
  • คีร์กีซ
  • เกาหลี
  • เคิร์ด
  • ลาว
  • ละติน
  • ลัตเวีย
  • ลิทัวเนีย
  • ลักเซมเบิร์ก
  • มาซิโดเนีย
  • มาลากาซี
  • มาเลย์
  • มาลายาลัม
  • มอลตา
  • เมารี
  • มราฐี
  • กรีกสมัยใหม่
  • มองโกเลีย
  • เนปาล
  • นอร์เวย์
  • นอร์เวย์นีนอร์สก์
  • อ็อกซิตัน
  • โอริยา
  • ปัญจาบ
  • เปอร์เซีย
  • โปแลนด์
  • โปรตุเกส
  • พุชโต
  • โรมาเนีย
  • โรมานซ์
  • รัสเซีย
  • สันสกฤต
  • สกอตส์เกลิก
  • เซอร์เบีย
  • สินธี
  • สิงหล
  • สโลวัก
  • สโลวีเนีย
  • โซมาลี
  • สเปน
  • ซุนดา
  • สวาฮีลี
  • สวีเดน
  • ตากาล็อก
  • ทาจิก
  • ทมิฬ
  • ตาตาร์
  • เตลูกู
  • ไทย
  • ทิเบต
  • ตุรกี
  • เติร์กเมน
  • อุยกูร์
  • ยูเครน
  • อูรดู
  • อุซเบก
  • เวียดนาม
  • วาเรย์
  • เวลส์
  • ฟรีเซียนตะวันตก
  • โคซา
  • ยิดดิช
  • โยรูบา
  • ซูลู

คำถามที่พบบ่อย

1. การค้นหาเชิงความหมายคืออะไร?

  • การค้นหาเชิงความหมายค้นหาผู้สมัครตามความหมาย ไม่ใช่แค่คำสำคัญ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณค้นหา "นักออกแบบ UX" มันอาจจะแสดงผล "นักออกแบบผลิตภัณฑ์" หรือ "นักออกแบบปฏิสัมพันธ์" ถ้าพวกเขาตรงกันในบริบท

2. เมื่อไหร่ควรใช้ จำเป็น ต้องการ หรือ ต้องไม่มี?

  • จำเป็น: ใช้สำหรับเกณฑ์ที่ต้องมี ผู้สมัครต้องมีคุณสมบัตินี้จึงจะปรากฏในผลลัพธ์ (เช่น สถานที่ = ปารีส)
  • ต้องการ: ใช้สำหรับคุณสมบัติที่เป็นข้อดี ผู้สมัครที่ตรงกันจะได้คะแนนสูงกว่า แต่ผู้สมัครอื่นๆ ก็ยังสามารถปรากฏได้ (เช่น ประสบการณ์ในสตาร์ทอัพ)
  • ต้องไม่มี: ใช้เพื่อแยกผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเฉพาะออก (เช่น ชื่อตำแหน่งงาน = นักศึกษาฝึกงาน)

3. ฉันสามารถรวมตัวกรองและการค้นหาเชิงความหมายได้หรือไม่?

ได้! นั่นคือพลังของการค้นหาขั้นสูงด้วย AI คุณสามารถใช้ตัวกรองเพื่อกำหนดเกณฑ์ที่เข้มงวดและใช้การค้นหาเชิงความหมายเพื่อแสดงการจับคู่ที่กว้างขวางและเกี่ยวข้องมากขึ้น

4. คะแนนการจับคู่คำนวณอย่างไร?

ผู้สมัครแต่ละคนจะได้รับคะแนนแนะนำตามว่าพวกเขาตรงกับเกณฑ์ที่จำเป็นและต้องการของคุณมากแค่ไหน ยิ่งตรงกันมาก คะแนนก็จะยิ่งสูงขึ้น

5. เบต้าส่วนตัวคืออะไร? ฉันสามารถแบ่งปันความคิดเห็นได้หรือไม่?

เบต้าส่วนตัวหมายความว่าฟีเจอร์นี้มีให้สำหรับผู้ใช้กลุ่มเล็กๆ เพื่อทดสอบ เรากำลังรวบรวมความคิดเห็นเพื่อปรับปรุงก่อนเปิดตัวเต็มรูปแบบ

6. การค้นหาขั้นสูงเป็นมิตรกับ GDPR หรือไม่?

คุณสามารถอ้างอิงถึงข้อกำหนดของ Manatal AI ในข้อกำหนดและเงื่อนไขที่นี่

7. เรากำลังใช้โมเดล AI แบบใด?

เรากำลังใช้หนึ่งในโมเดล AI รุ่นล่าสุดที่ใช้ LLM สำหรับการค้นหาเชิงความหมายของเรา