레버(ATS)의 검색 능력을 탐색하면서 사용자가 직면하는 불만은 표면적으로는 보이지 않을 수 있습니다. 전문 인재영입사나 플랫폼에 익숙한 채용 담당자든지 상관 없이 후보자 파일을 찾고 필요한 정보를 효율적으로 찾는 능력은 성공에 중요합니다. 레버의 검색 기능이 운영되는 방식의 미묘한 점을 인식하는 것은 기대에 미치지 못할 때 특히 어려울 수 있습니다. 이 게시물에서는 레버(ATS) 검색의 기본적인 측면, 사용자가 직면하는 일반적인 문제, 검색 결과를 향상시키기 위한 실용적인 팁, 외부 도구가 검색 노력을 지원하는 방법을 탐구하며 자주 묻는 질문으로 마무리할 것입니다. 마지막에는 검색 경험을 최적화하고 가장 적합한 후보자를 빠르고 효과적으로 찾을 수 있도록하는 실질적인 통찰력을 갖게 됩니다.

레버(ATS)에서 검색이 작동하는 방식을 이해하기

레버의 검색 기능은 사용자 요구 사항을 고려하여 설계되었으며 후보자 정보를 신속하고 효과적으로 검색하는 데 목적을 두고 있습니다. 레버는 이력서, 채용 공고 및 후보자와의 통신과 같은 다양한 소스에서 데이터를 카탈로그화하는 인덱싱 시스템을 채택합니다. 이 인덱싱 프로세스는 입력된 쿼리를 기반으로 관련 결과를 신속히 제시할 수 있도록 합니다. 그러나 사용자는 레버의 검색에 대한 몇 가지 독특한 특성과 제한 사항을 인식해야 합니다:

• 퍼지 검색 지원: 레버는 퍼지 검색을 지원함으로써 맞춤법 오류가 있어도 검색 용어와 밀접하게 일치하는 결과를 검색할 수 있습니다. 이 기능은 실제 상황에서 후보자 이름 또는 직책이 오타가 날 경우 특히 유용합니다.
• 세분화 필터: 레버는 날짜 범위, 채용 공고 및 후보자 상태와 같은 여러 필터를 제공하여 검색 결과를 좁히는 데 도움을 줍니다. 이러한 필터를 활용하면 특정 후보자 또는 애플리케이션을 더 효율적으로 찾을 수 있어 검색 결과의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 불리언 검색에 대한 제한 사항: 레버는 기본적인 부욜리언 검색 논리(AND, OR, NOT)를 지원하지만 더 강력한 ATS 시스템이 제공하는 결과 깊이를 항상 보장할 수 없습니다. 사용자로서 이를 인식하면 쿼리 능력에 대한 기대치를 설정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 실시간 인덱스 업데이트: 후보자 프로필 및 통신에 대한 변경 사항이 실시간으로 반영되어 검색 결과가 현재이며 관련성 있는지 확인합니다. 그러나 사용량이 많을 때는 인덱싱 업데이트에 약간의 지연이 발생할 수 있으므로 검색 정확성에 일시적으로 지연이 발생할 수 있습니다.

레버(ATS) 검색과 관련된 일반적인 고통점

리버의 검색 기능은 효율을 염두에 두고 구성되었지만, 사용자는 종종 경험을 방해할 수 있는 특정 고통점을 마주합니다. 다음은 일반적으로 보고된 좌절 사항 몇 가지입니다:

• 고급 검색 옵션 부족: 많은 사용자들이 기본적인 키워드 일치 이상의 고급 검색 기능을 요구합니다. 복잡한 쿼리 연산자의 부재는 사용자들이 매우 구체적인 검색을 수행하는 능력을 제한할 수 있습니다.
• 일관성 없는 결과 관련성: 검색 결과는 때로는 검색 쿼리와 정확히 관련이 없는 후보자나 채용 게시물을 포함할 수 있습니다. 이 문제는 사용자가 적합한 선택을 찾기 위해 관련 없는 데이터를 걸러내는 데 시간을 허비하게 할 수 있습니다.
• 역사적 데이터 검색의 어려움: 사용자들은 종종 오래된 후보자 정보를 찾을 때 어려움을 보고합니다. 역사적 기록이 충분히 색인화되거나 쉽게 검색되지 않으면 채용 프로세스가 상당히 복잡해질 수 있습니다.
• 검색 사용자 정의의 한계: 일부 사용자들이 자신의 특정 채용 요구에 맞게 검색 경험을 맞춤화할 수 없다는 것을 발견합니다. 검색 결과에서 우선순위가 지정된 필드를 맞춤 설정할 수 없는 경우 사용자가 제한될 수 있습니다.
• 검색 용어 혼란: 레버에 사용된 언어가 사용자들이 익숙한 산업용 용어와 항상 일치하지 않을 수 있어서 검색 중 오해가 발생할 수 있습니다.

레버(ATS) 검색 결과 개선을 위한 팁

Lever (ATS) 내에서 검색 경험을 최적화하고 쿼리의 효과를 극대화하기 위해 다음과 같은 실용적인 제안 사항을 고려해보세요.

• 필터를 적극적으로 활용: Lever에서 제공하는 다양한 필터를 활용하여 검색 프로세스를 간소화하세요. 채용 게시물, 위치 또는 후보자 상태로 필터링하여 결과에 제시되는 관련 데이터 양을 크게 줄일 수 있습니다.
• 단순 불린 연산자 사용: 검색 쿼리를 향상시키기 위해 기본적인 부울 논리를 활용하세요. 예를 들어, 용어를 'AND'로 결합하면 여러 기준을 충족하는 후보자로 결과를 좁히는 데 도움이 되며, 'OR'는 다양한 가능성을 포함하여 검색 범위를 넓힐 수 있습니다.
• 정기적으로 후보자 프로필 업데이트: 후보자 정보를 계속해서 정확하게 업데이트하면 검색 색인의 관련성을 유지하여 검색 중 현재 데이터를 더 쉽게 검색할 수 있게 됩니다. 이 실천은 검색 지식의 관련성을 유지하며 검색 중 현재 데이터를 검색하도록 도와줍니다.
• 일반 키워드 및 구문 연습: 산업 내 가장 일반적인 구문들을 익히고 검색 중 사용해 보세요. 이 지식은 귀하의 조직에 실제로 중요한 역량 및 기술을 갖춘 후보자를 찾고자 할 때 도움이 됩니다.
• 피드백 활용 및 협력: 팀원들과 협력하여 그들의 검색 경험과 과제에 대한 통찰력을 얻으세요. 모범 사례에 대한 협력은 귀하의 채용 팀이 검색 기능을 활용하는 방식에 모이게 하는 데 이바지할 수 있습니다.

레버(ATS)를 넘어 검색 경험 강화

일관된 검색 경험을 위한 탐구에서 많은 팀이 레버(ATS)의 경계를 넘어 확장되는 솔루션을 찾습니다. 추가 소싱 도구 및 통합을 활용하면 후보자 추적을 간소화하고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, Guru와 같은 지식 관리 도구를 연결하면 후보자 정보, 모범 사례 및 기타 중요 자원에 대한 중앙 집중식 허브를 만들어 여러 플랫폼 간 전환 과정 없이 쉽게 접근 가능합니다. 팀에서 신중하게 선별된 신뢰할 수 있는 정보를 수집하여 열심히 노력하지 않고 더 똑똑하게 일할 수 있습니다. Lever를 보완하는 도구로 검색 경험을 향상시켜 조직이 재능 습득 환경에서 민첩하고 경쟁력 있는 상태를 유지할 수 있습니다.