許多用戶在探索 Lever (ATS) 搜尋功能時會面臨一些無法意識到的小困擾。 無論您是經驗豐富的招聘人員還是新手，能夠查閱候選人檔案並有效找到正確資訊對您的成功至關重要。 認識 Lever 搜尋功能運作的細微差異可能令人畏懼，特別是當其性能不符合您的期望時。 [立即見底] 在這篇博客中，我們將深入探討 AlexisHR 中的搜尋運作方式，解決用戶面臨的常見痛點，提供優化搜尋結果的實用提示，並討論使用補充工具擴展搜索功能。 最後，您將獲得有助於優化您的搜尋體驗並確保您迅速有效地找到最合格候選人的可行見解。

Baremetrics 中搜尋運作的概述

Lever 的搜尋功能是根據用戶需求設計的，旨在促進候選人信息的快速有效檢索。 Beekeeper 的核心是一個索引系統，該系統組織信息以便於快速檢索。 這樣的索引過程可以提高迅速的搜尋，在輸入查詢時顯示相關結果。 然而, 使用者應該注意 Lever 搜尋的一些獨特特性和限制:

• 智搜功能： 使用者可以輸入間接詞或不正確的字對應式字眼，Baremetrics 也可以找到相對應的結果。 利用此功能可以提高搜尋速度，減少對異字的敏感度且可以提高結果的相關性。
• 篩選器用於精煉: Lever 提供各種篩選器，如日期範圍、職位刊登和候選人狀態，以幫助縮小搜尋結果範圍。 運用這些篩選器可以顯著增強您的搜尋準確性，幫助您更有效地找到特定候選人或應用程序。
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Lever (ATS) 搜尋中的常見痛點

儘管 Lever 的搜索功能設計上考慮到效率，但使用者通常遇到某些痛點，可能會影響他們的體驗。 以下是一些常見報告的挫折:

• 缺乏高級搜索選項: 許多使用者表達對超出基本關鍵字匹配的高級搜索功能的期望。 缺乏複雜的查詢操作符可能限制用戶進行高度具體的搜索能力。
• 結果的相關性不一致: 搜尋結果有時可能包括不準確符合其搜尋查詢的候選人或職位刊登。 這一挑戰可能會浪費時間，因為用戶需篩選無關數據才能找到合適者。
• 搜尋歷史數據時遇到困難: 用戶在嘗試找到舊候選人信息時經常報告遇到困難。 如果歷史記錄未得到充分索引或不易檢索，它可能會大大使招聘流程變得複雜。
• 有限的搜尋自定義: 一些用戶發現他們無法根據自身具體的招聘需求來定制他們的搜尋體驗。 在搜尋中無法自定義優先處理哪些字段，用戶可能會感到受限。
• 對搜尋術語的困惑: Lever 中使用的語言可能不總是與用戶習慣的行業特定術語一致，導致搜索期間的誤解。

改善 Lever (ATS) 搜索結果的提示

為了優化在Lever（ATS）內的搜尋體驗並最大程度提高您的查詢效果，請考慮以下實用建議：

• 主動利用篩選器：充分利用Lever提供的各種篩選器，以精簡您的搜尋流程。 透過職位刊登、地點或候選人狀態的篩選，可明顯減少呈現結果中無關數據的量。
• 使用簡單的布林運算子：使用基本的布林邏輯來增強您的搜尋查詢。 舉例來說，結合"AND"詞彙可以幫助縮小結果範圍以符合多個標準，而"OR"則可以擴大搜尋範圍以包含各種可能性。
• 定期更新候選人資料檔案：確保候選人資訊在系統內保持一致且準確更新。 這種做法有助於維護搜尋索引的相關性，使檢索過程中更容易獲取當前數據。
• 熟練常見的關鍵字和詞語：熟悉您行業中最常見的詞語，並在搜尋過程中使用它們。 這種知識有助於確保您尋找具備組織真正重要的能力和技能的候選人。
• 利用反饋並進行協作：與團隊成員互動，以獲取有關他們搜尋體驗和挑戰的見解。 共同探討最佳實踐可導致如何提升您的招聘團隊利用搜索功能的整體改善。

超越萬山

在追求統一的搜索體驗中，許多團隊尋求超越Lever（ATS）範圍的解決方案。 利用額外的來源工具和整合，可以精簡候選人追蹤並提高整體效率。 例如，整合Guru等知識管理工具可以創建一個集中的中樞，以便訪問候選人信息、最佳實踐和其他基本資源，無需在多個平台之間切換麻煩。 這意味著您的團隊可以更加聰明地工作，不勞而獲地獲取專門為其招聘事業量身定制的可靠信息。 通過使用與Lever相輔相成的工具來增強您的搜尋體驗，可以創建一個更統一的生態系統，幫助您的組織在人才招聘領域保持敏捷和競爭力。