การค้นหาขั้นสูง

What is the Advanced Search?

การค้นหาขั้นสูง (Advanced Search) เป็นวิธีใหม่ที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาผู้สมัครภายในฐานข้อมูลของคุณ โดยการผสมผสานตัวกรองแบบดั้งเดิมเข้ากับการค้นหาเชิงความหมาย (Semantic Search) ที่ชาญฉลาด เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

เครื่องมือที่ได้รับการปรับปรุงนี้ช่วยให้คุณมีความยืดหยุ่นและควบคุมได้มากขึ้น โดยมีการกำหนดคะแนนความเกี่ยวข้องให้กับผู้สมัครแต่ละคนตามความใกล้เคียงกับคำค้นหาของคุณ นั่นหมายความว่าคุณสามารถมุ่งเป้าไปยังโปรไฟล์ที่เหมาะสมที่สุดได้ทันทีโดยไม่ต้องเสียเวลาคัดกรองผลลัพธ์จำนวนมหาศาล

How to Use Advanced Search Criteria

เมื่อค้นหาผู้สมัคร การค้นหาขั้นสูงมีสองตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพ: ตัวกรอง (Filters) และ เกณฑ์เชิงความหมาย (Semantic Criteria) คุณสามารถเพิ่ม ลบ หรือปรับเปลี่ยนเกณฑ์ตามผู้สมัครที่ปรากฏในผลการค้นหาของคุณได้

Filters vs. Semantic Criteria: What’s the Difference?

Filters

ตัวกรอง (Filters) ช่วยให้การค้นหาเป็นไปอย่างแม่นยำตามกฎเกณฑ์ และเหมาะสำหรับการกำหนดค่าหรือช่วงที่แน่นอน (เช่น สถานที่คือ X, เงินเดือนน้อยกว่า Y) ใช้สิ่งเหล่านี้เพื่อกำหนดความต้องการที่แน่นอน เช่น:

Education

• Degree – เช่น Bachelor’s Degree (ปริญญาตรี)
• School Country – เช่น US

Experience

• Employer – เช่น Airbus
• Job Location – เช่น New York, US
• Years of Experience – เช่น มากกว่า 5 ปี
• Job Hopper Status – เช่น ต้องไม่ใช่ผู้ที่เปลี่ยนงานบ่อย (Job Hopper)

Candidate Details

• Age – เช่น อายุเกิน 18 ปี
• Current Location – เช่น New York, US
• Gender – เช่น หญิง
• Nationalities – เช่น ฝรั่งเศส
• Languages – เช่น อังกฤษ

Salary

• Expected Salary – เช่น น้อยกว่า $180,000/ปี

ATS Details

• Resume – เช่น มีเรซูเม่
• Candidate Owner – เช่น Alex Moss
• Tags – เช่น ว่างงาน (Available)

Semantic Criteria

การค้นหาเชิงความหมาย (Semantic Search) ใช้การจับคู่บริบทที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อระบุผู้สมัครที่มีประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าการใช้คำจะไม่ตรงกันเป๊ะก็ตาม

Skills

• Skills - เช่น UX Design, UI Design

Education

• School Name – เช่น MIT, Stanford University
• Specialization – เช่น Digital Media Design, Computer Science

Experience

• Job Title – เช่น UX Designer, Frontend Engineer, Product Manager
• Job Industry – เช่น การบิน (Aviation), สุขภาพ (Healthcare), อีคอมเมิร์ซ (E-commerce)
• Work Experience – เช่น สตาร์ทอัพ (Start-Up), องค์กรใหญ่ (Corporate), งานอิสระ (Freelance)

ด้วยการผสมผสานทั้ง ตัวกรอง และ เกณฑ์เชิงความหมาย คุณสามารถทำการค้นหาที่ทั้งตรงเป้าหมายและยืดหยุ่น เพื่อให้มั่นใจว่าคุณจะไม่พลาดผู้สมัครที่มีความเกี่ยวข้องสูงเพียงเพราะพวกเขาอธิบายทักษะ ตำแหน่งงาน หรือภูมิหลังที่แตกต่างกันไปเล็กน้อย

Tips

How to Use Required, Preferred, and Must Not Criteria

เมื่อปรับแต่งการค้นหา คุณสามารถจัดลำดับความสำคัญหรือแยกเกณฑ์ผู้สมัครเฉพาะเจาะจงออกได้โดยทำเครื่องหมายเป็น จำเป็น (Required), ที่ต้องการ (Preferred) หรือ ต้องไม่มี (Must Not) ซึ่งจะช่วยให้คุณปรับแต่งผลลัพธ์ให้ตรงกับลำดับความสำคัญของคุณได้แม่นยำยิ่งขึ้น

• Required (Must-Have)
  • ใช้สำหรับเกณฑ์ที่ผู้สมัคร ต้องมี เพื่อให้ปรากฏในผลการค้นหาของคุณ
  • หากผู้สมัครไม่ตรงตามเงื่อนไขนี้ พวกเขาจะถูกคัดออกจากการค้นหา
    • ตัวอย่าง:
      • Required Skill: Campaign Management
      • ผลลัพธ์: เฉพาะผู้สมัครที่มีทักษะนี้เท่านั้นที่จะปรากฏขึ้น
• Preferred (Nice-to-Have)
  • ใช้สำหรับเกณฑ์ที่ ต้องการแต่ไม่บังคับ
  • ผู้สมัครที่ตรงกับเกณฑ์ที่ต้องการจะได้รับคะแนนความเกี่ยวข้องที่สูงขึ้น ซึ่งจะช่วยปรับปรุงตำแหน่งของพวกเขาในผลลัพธ์
  • ผู้ที่ไม่ตรงตามเกณฑ์ยังคงสามารถปรากฏในรายการได้
  • ตัวอย่าง:
    • Preferred Skill: SEO
    • ผลลัพธ์: ผู้สมัครที่มีทักษะ SEO จะอยู่ในอันดับที่สูงกว่า แต่ผู้ที่ไม่มี SEO ก็ยังคงแสดงให้เห็นอยู่
• Must Not (Exclude)
  • ใช้เพื่อกรองผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเฉพาะเจาะจงออกจากผลลัพธ์ของคุณ
  • ใครก็ตามที่ตรงกับเกณฑ์นี้จะถูกตัดออกทั้งหมด
  • ตัวอย่าง:
    • Must Not สำหรับ Job Title: Intern
    • ผลลัพธ์: ผู้สมัครที่มีคำว่า “Intern” ในชื่อตำแหน่งงานจะไม่ปรากฏขึ้น

How to Conduct a Search

1. ไปที่ หน้าต่อไปนี้ หรือขยายเมนู "ผู้สมัคร" (Candidates) ในเมนูด้านข้างแล้วคลิก "การค้นหาขั้นสูง" (Advanced Search)
   

   

2. คลิกที่ Boolean Keywords และป้อนคำค้นหาของคุณโดยใช้รูปแบบบูลีน (Boolean)

   บูลีนสตริง (boolean string) คืออะไร?

   การค้นหาแบบบูลีนเป็นการค้นหาประเภทเฉพาะที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถรวมคำสำคัญเข้ากับตัวดำเนินการ เช่น AND, NOT และ OR เพื่อให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องมากขึ้น การค้นหาแบบบูลีนของ Manatal ทำงานในลักษณะเดียวกับ LinkedIn หรือ Google
   การค้นหาแบบบูลีนของ Manatal อ้างอิงตามข้อมูลที่ดึงมาจากเรซูเม่ของผู้สมัคร โซเชียลมีเดีย (เช่น โปรไฟล์ LinkedIn...) ฟิลด์ในโปรไฟล์ผู้สมัคร และแท็กผู้สมัคร

   การค้นหาแบบบูลีนทำงานบน 5 องค์ประกอบต่อไปนี้:

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

   องค์ประกอบเหล่านี้ช่วยแยกและจัดกลุ่มผลลัพธ์ตามลักษณะเฉพาะที่คุณกำลังค้นหา การรวมองค์ประกอบเหล่านี้ในการค้นหาแบบบูลีนจะช่วยจำกัดโปรไฟล์ให้แคบลงตามความเกี่ยวข้อง

   Important

   ตัวดำเนินการ AND, OR และ NOT จะต้องเขียนเป็นตัวอักษรพิมพ์ใหญ่เสมอ

   
   

3. คลิกที่ตัวกรองที่คุณต้องการใช้ในการค้นหา
   

4. เลือกตัวระบุคุณสมบัติ (เช่น 'คือ' (is), 'จำเป็น' (required) หรือ 'ต้องไม่มี' (must not)) ป้อนเกณฑ์ของคุณ แล้วคลิกไอคอน + เพื่อเพิ่มลงในการค้นหา
   

   Note

   คุณสามารถเพิ่มตัวกรองได้หลายตัวเพื่อปรับแต่งการค้นหาของคุณ
   

5. คลิก “ค้นหา” (Search) เพื่อดูผลลัพธ์ที่ตรงกับเกณฑ์ที่คุณเลือก
   

6. หากต้องการดูตัวอย่างโปรไฟล์ผู้สมัครโดยไม่ต้องออกจากหน้าการค้นหา เพียงคลิกที่ชื่อผู้สมัคร
   

Best Practices for Using Advanced Search with Semantic Criteria

1. เริ่มต้นจากภาพกว้าง แล้วจึงปรับแต่งการค้นหาของคุณ

• เริ่มต้นด้วยคำทั่วไป AI จะตีความความหมายและส่งคืนโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
• ตัวอย่าง:
  • ทักษะ: “UX Design”
  • ผลลัพธ์: อาจรวมถึงผู้สมัครที่มีตำแหน่งงานอย่าง Interaction Designer, Product Designer หรือ User Experience Specialist

2. รวมเกณฑ์เชิงความหมายเข้ากับตัวกรองเพื่อความแม่นยำ

• ใช้การค้นหาเชิงความหมายเพื่อสำรวจโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้อง และใช้ตัวกรองเพื่อบังคับใช้ข้อกำหนดที่เข้มงวด เช่น สถานที่ ประสบการณ์ หรือภาษา
• ตัวอย่าง:
  • เชิงความหมาย: “Frontend Developer”
  • ตัวกรอง: Location = Paris, Experience = 5+ years

3. ทดลองและทำซ้ำ

• หากไม่ได้รับผลลัพธ์ที่ต้องการ ให้ลอง:
  • ใช้คำพ้องความหมายหรือคำที่ง่ายกว่า
  • ลดความซับซ้อนของสิ่งที่คุณป้อน
  • เพิ่มรูปแบบต่างๆ เพื่อขยายขอบเขต

4. ทำความเข้าใจข้อจำกัดของเกณฑ์เชิงความหมาย

• คุณสามารถใช้ได้ไม่เกิน:
  • 20 ทักษะ (Skills)
  • 3 ความเชี่ยวชาญ (Specializations)
  • 5 อุตสาหกรรม (Industries)
  • 5 ประเภทประสบการณ์การทำงาน (Work Experience Types)
  • 5 ชื่อตำแหน่งงาน (Job Titles)
  • 5 ชื่อสถาบันการศึกษา (School Names)

How to interpret results

• โปรไฟล์ของผู้สมัครแต่ละคนจะไฮไลต์เกณฑ์ที่ตรงกับการค้นหาของคุณ
• คะแนนคำแนะนำจะแสดงเปอร์เซ็นต์ความเหมาะสมระหว่างผู้สมัครและเกณฑ์การค้นหาของคุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณมองเห็นโปรไฟล์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดได้อย่างรวดเร็ว โดยจะแสดงเป็นเปอร์เซ็นต์เพื่อให้คุณเห็นภาพความเกี่ยวข้องที่ชัดเจนได้ในทันที
• เราประเมินเกณฑ์สำคัญๆ เช่น ทักษะ ชื่อตำแหน่งงาน แล้วนำมารวมกันเป็นคะแนนรวมเพียงคะแนนเดียว
  • ผู้สมัครที่ตรงตามเกณฑ์หรือเกินเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง จะปรากฏในผลการค้นหาของคุณ
  • ผู้สมัครที่ไม่ตรงตามเกณฑ์ความเกี่ยวข้อง จะไม่ปรากฏในผลการค้นหาของคุณ

What languages are supported?

ฟีเจอร์นี้รองรับคำค้นหาข้ามภาษาและภาษาดังต่อไปนี้:

• อาฟรีกานส์ (Afrikaans)
• แอลเบเนีย (Albanian)
• อัมฮาริก (Amharic)
• อาหรับ (Arabic)
• อาร์เมเนีย (Armenian)
• อัสสัม (Assamese)
• อาเซอร์ไบจาน (Azerbaijani)
• บาชกีร์ (Bashkir)
• บาสก์ (Basque)
• เบลารุส (Belarusian)
• เบงกาลี (Bengali)
• บอสเนีย (Bosnian)
• เบรอตง (Breton)
• บัลแกเรีย (Bulgarian)
• พม่า (Burmese)
• กาตาลา (Catalan)
• เซบูอาโน (Cebuano)
• จีน (Chinese)
• คอร์ซิกา (Corsican)
• โครเอเชีย (Croatian)
• เช็ก (Czech)
• เดนมาร์ก (Danish)
• มัลดีฟส์ (Dhivehi)
• ดัตช์ (Dutch)
• อังกฤษ (English)
• เอสเปรันโต (Esperanto)
• เอสโตเนีย (Estonian)
• แฟโร (Faroese)
• ฟินแลนด์ (Finnish)
• ฝรั่งเศส (French)
• กาลิเซีย (Galician)
• จอร์เจีย (Georgian)
• เยอรมัน (German)
• คุชราต (Gujarati)
• เฮติ (Haitian)
• เฮาซา (Hausa)
• ฮีบรู (Hebrew)
• ฮินดี (Hindi)
• ฮังการี (Hungarian)
• ไอซ์แลนด์ (Icelandic)
• อินโดนีเซีย (Indonesian)
• ไอริช (Irish)
• อิตาลี (Italian)
• ญี่ปุ่น (Japanese)
• ชวา (Javanese)
• กันนาดา (Kannada)
• คาซัค (Kazakh)
• เขมร (Khmer)
• คินยาร์วันดา (Kinyarwanda)
• คีร์กีซ (Kirghiz)
• เกาหลี (Korean)
• เคิร์ด (Kurdish)
• ลาว (Lao)
• ละติน (Latin)
• ลัตเวีย (Latvian)
• ลิทัวเนีย (Lithuanian)
• ลักเซมเบิร์ก (Luxembourgish)
• มาซิโดเนีย (Macedonian)
• มาลากาซี (Malagasy)
• มลายู (Malay)
• มาลายาลัม (Malayalam)
• มอลตา (Maltese)
• เมารี (Maori)
• มราฐี (Marathi)
• กรีกสมัยใหม่ (Modern Greek)
• มองโกเลีย (Mongolian)
• เนปาล (Nepali)
• นอร์เวย์ (Norwegian)
• นอร์เวย์นีนอสก์ (Norwegian Nynorsk)
• อ็อกซิตัน (Occitan)
• โอริยา (Oriya)
• ปัญจาบ (Panjabi)
• เปอร์เซีย (Persian)
• โปแลนด์ (Polish)
• โปรตุเกส (Portuguese)
• ปาทาน (Pushto)
• โรมาเนีย (Romanian)
• โรมานซ์ (Romansh)
• รัสเซีย (Russian)
• สันสกฤต (Sanskrit)
• สกอตเกลิค (Scottish Gaelic)
• เซอร์เบีย (Serbian)
• สินธี (Sindhi)
• สิงหล (Sinhala)
• สโลวัก (Slovak)
• สโลวีเนีย (Slovenian)
• โซมาลี (Somali)
• สเปน (Spanish)
• ซุนดา (Sundanese)
• สวาฮีลี (Swahili)
• สวีเดน (Swedish)
• ตากาล็อก (Tagalog)
• ทาจิก (Tajik)
• ทมิฬ (Tamil)
• ตาตาร์ (Tatar)
• เตลูกู (Telugu)
• ไทย (Thai)
• ทิเบต (Tibetan)
• ตุรกี (Turkish)
• เติร์กเมน (Turkmen)
• อุยกูร์ (Uighur)
• ยูเครน (Ukrainian)
• อูรดู (Urdu)
• อุซเบก (Uzbek)
• เวียดนาม (Vietnamese)
• วาไร (Waray)
• เวลส์ (Welsh)
• ฟริเซียนตะวันตก (Western Frisian)
• โซซา (Xhosa)
• ยิดดิช (Yiddish)
• โยรูบา (Yoruba)
• ซูลู (Zulu)

FAQ

1. การค้นหาเชิงความหมาย (semantic search) คืออะไร?

• การค้นหาเชิงความหมายคือการค้นหาผู้สมัครตามความหมาย ไม่ใช่แค่คำสำคัญ ตัวอย่างเช่น หากคุณค้นหา "UX Designer" ระบบอาจส่งคืน "Product Designer" หรือ "Interaction Designer" ด้วยหากมีบริบทที่ตรงกัน

2. ฉันควรใช้ จำเป็น (Required), ที่ต้องการ (Preferred) หรือ ต้องไม่มี (Must Not) เมื่อใด?

• Required: ใช้สำหรับเกณฑ์ที่ ต้องมี ผู้สมัครต้องตรงตามเกณฑ์นี้จึงจะปรากฏในผลลัพธ์ (เช่น สถานที่ = Paris)
• Preferred: ใช้สำหรับคุณสมบัติที่ ต้องการแต่ไม่บังคับ ผู้สมัครที่ตรงตามเกณฑ์จะอยู่ในอันดับที่สูงกว่า แต่คนอื่นก็ยังสามารถปรากฏได้ (เช่น ประสบการณ์ในสตาร์ทอัพ)
• Must Not: ใช้เพื่อ คัดออก ผู้สมัครที่มีคุณสมบัติเฉพาะเจาะจง (เช่น ชื่อตำแหน่งงาน = intern)

3. ฉันสามารถผสมผสานตัวกรองและการค้นหาเชิงความหมายได้หรือไม่?

ได้! นั่นคือจุดแข็งของการค้นหาขั้นสูง (Advanced Search) คุณสามารถใช้ตัวกรองเพื่อกำหนดเกณฑ์ที่เข้มงวด และใช้การค้นหาเชิงความหมายเพื่อค้นหาผู้สมัครที่เกี่ยวข้องในขอบเขตที่กว้างขึ้น

4. คะแนนความเหมาะสมคำนวณอย่างไร?

ผู้สมัครแต่ละคนจะได้รับคะแนนคำแนะนำโดยพิจารณาจากความสอดคล้องกับเกณฑ์ จำเป็น (Required) และ ที่ต้องการ (Preferred) ของคุณ ยิ่งตรงกับเกณฑ์มากเท่าใด คะแนนก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

5. การค้นหาขั้นสูงเป็นไปตาม GDPR หรือไม่?

คุณสามารถอ้างอิงถึงข้อกำหนด AI ของ Manatal ได้ในข้อกำหนดและเงื่อนไข ที่นี่

6. เรากำลังใช้โมเดล AI ตัวไหนอยู่?

เรากำลังใช้หนึ่งในโมเดล Gen AI ล่าสุดที่ใช้ LLM สำหรับการค้นหาเชิงความหมายของเรา