So finden Sie mit der semantischen KI-Suche die besten Talente

IN DIESEM LEITFADEN

• Das Problem bei der herkömmlichen Stichwortsuche
• Was ist semantische Suche?
• Das Alleinstellungsmerkmal: Die Kombination von Filtern mit semantischen Kriterien
• Kontrolle übernehmen: Erforderlich, Empfohlen und Verboten
• So verstehen Sie den Empfehlungswert Ihres Bewerbers
• Bewährte Verfahren für die erweiterte KI-Suche

Ihr Rekrutierungsteam kennt die Schwierigkeiten bei der herkömmlichen Suche in Datenbanken. Um den richtigen Kandidaten zu finden, müssen Sie oft umfangreiche, komplexe boolesche Suchbegriffe erstellen, nur um jede mögliche Variante einer Berufsbezeichnung oder einer Qualifikation abzudecken. Wenn Sie nach „UX Designer“ suchen, könnte Ihnen der perfekte Kandidat völlig entgehen, der sich selbst als „Interaction Designer“ oder „Product Designer“ bezeichnet hat.

Das Letzte, was Sie wollen, ist, Spitzenkräfte zu verpassen, nur weil diese ihre Berufserfahrung etwas anders beschrieben haben als in Ihrer Suchanfrage.

Mit der erweiterten KI-Suche von Manatal lassen sich Personalbeschaffungsprozesse mühelos bewältigen. Durch den Einsatz intelligenter semantischer Suche erfasst das System nicht nur die genauen Suchbegriffe, sondern auch die Bedeutung und den Kontext Ihrer Anfrage.

Dieses verbesserte Tool bietet Ihnen mehr Flexibilität und Kontrolle, indem es jedem Bewerber automatisch eine Relevanzbewertung zuweist, die darauf basiert, wie gut er Ihrem Anforderungsprofil entspricht. So können Sie sich sofort auf die am besten geeigneten Profile konzentrieren, ohne sich durch endlose, irrelevante Ergebnisse wühlen zu müssen.

So nutzen Personalvermittler die erweiterte KI-Suche, um bessere Kandidatenpipelines aufzubauen.

Was ist semantische Suche?

Herkömmliche Suchmaschinen basieren auf der exakten Übereinstimmung von Suchbegriffen. Die semantische Suche nutzt modernste KI-gestützte kontextbezogene Abgleichverfahren (LLM), um Kandidaten mit einschlägiger Berufserfahrung zu identifizieren, auch wenn der Wortlaut nicht exakt übereinstimmt.

Anstatt Sie dazu zu zwingen, jedes Synonym zu erraten, das ein Kandidat verwenden könnte, übernimmt die KI diese mühsame Arbeit für Sie.

• Beispiel: Wenn Sie die semantischen Kriterien für die Berufsbezeichnung „Frontend-Entwickler“ eingeben, zeigt die KI auch hochrelevante Kandidaten an, die Bezeichnungen wie „UI-Entwickler“, „JavaScript-Entwickler“ oder „Webentwickler“ verwenden.

Sie können semantische Kriterien auf Fähigkeiten, Berufsbezeichnungen, Branchen, Arten von Berufserfahrung (z. B. Start-up vs. Großunternehmen) sowie Ausbildung/Spezialisierung anwenden.

Das Alleinstellungsmerkmal: Kombination von Filtern mit semantischen Kriterien

Die wahre Stärke der KI-Erweiterten Suche von Manatal liegt darin, dass Sie sich nicht zwischen strengen Regeln und flexibler KI entscheiden müssen. Sie können beides kombinieren, um gezielte und präzise Suchanfragen durchzuführen.

• Filter (die strengen Regeln): Ermöglichen präzise, regelbasierte Suchen. Verwenden Sie diese, wenn Sie unverzichtbare, genaue Anforderungen haben. Wenn der Kandidat beispielsweise in „New York“ ansässig sein muss oder Gehaltsvorstellungen von „weniger als 180.000 $“ haben muss, verwenden Sie einen Filter.
• Semantische Kriterien (Der flexible Kontext): Nutzen Sie diese Funktion, um verwandte Profile zu erkunden und verborgene Talente zu entdecken.

Die Erfolgsformel: Durch die Kombination eines strengen Filters (Standort = Paris) mit flexiblen semantischen Kriterien (Berufsbezeichnung = UX-Designer) stellen Sie sicher, dass Sie nur lokale Bewerber sehen, verpassen aber dennoch nicht den lokalen „Interaction Designer“, der perfekt für die Stelle geeignet ist.

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Die Kontrolle übernehmen: Erforderlich, erwünscht und verboten

Nicht alle Suchkriterien sind gleichwertig. Bei der Verfeinerung Ihrer Suche können Sie in Manatal bestimmte Attribute priorisieren oder ausschließen, indem Sie sie mit farbcodierten Markierungen kennzeichnen. So werden die Ergebnisse der KI genau auf Ihre Prioritäten zugeschnitten.

• Erforderlich (blau): Die absoluten Must-haves. Erfüllt ein Bewerber diese Bedingung nicht, wird er vollständig aus den Ergebnissen ausgeschlossen. (z. B. Erforderliche Kompetenz: Kampagnenmanagement).
• Bevorzugt (Grün): Die „Nice-to-haves“. Bewerber, die die bevorzugten Kriterien erfüllen, erhalten eine deutlich höhere Relevanzbewertung, wodurch sie an den Anfang Ihrer Liste rücken. Diejenigen, die diese Kriterien nicht erfüllen, erscheinen weiterhin weiter unten in den Ergebnissen. (z. B. Bevorzugte Kompetenz: SEO).
• „Darf nicht“ (orange): Ausschlusskriterien. Alle, die dieses Kriterium erfüllen, werden vollständig herausgefiltert. (z. B. „Darf nicht“ bei der Berufsbezeichnung: Praktikant).

So verstehen Sie Ihre Bewerber-Empfehlungsbewertung

Anstatt eine zufällige Liste mit Hunderten von Kandidaten zu liefern, wertet die KI-Erweiterte Suche Ihre wichtigsten Kriterien aus und fasst sie zu einem einzigen Gesamtempfehlungswert zusammen

Dieser prozentuale Wert gibt an, inwieweit der Kandidat genau Ihren Suchkriterien entspricht. Im Profil jedes Kandidaten sind die Kriterien hervorgehoben, die übereinstimmen. So lässt sich leicht erkennen, warum der Kandidat vorgeschlagen wurde, und Sie können die relevantesten Profile auf einen Blick identifizieren.

Bewährte Verfahren für die erweiterte KI-Suche

Um die semantische Suche optimal zu nutzen, befolgen Sie diese Best Practices für die B2B-Beschaffung:

• Fangen Sie breit an und verfeinern Sie dann: Beginnen Sie in Ihren semantischen Kriterien mit allgemeinen Begriffen. Die KI interpretiert die Bedeutung und liefert Ihnen passende Profile. Wenn Sie zu viele Ergebnisse erhalten, fügen Sie strenge Filter (wie Standort oder Berufserfahrung) hinzu, um die Auswahl einzugrenzen.
• Mach es dir nicht unnötig schwer: Wenn du nicht die gewünschten Ergebnisse erhältst, versuche, deine Eingaben zu vereinfachen oder allgemeinere Synonyme zu verwenden. Die KI versteht den Kontext, sodass du nicht manuell 20 verschiedene Varianten einer einzigen Fähigkeit eingeben musst.
• Nutzen Sie sprachübergreifende Suchanfragen: Die KI-gestützte erweiterte Suche von Manatal unterstützt weltweit Dutzende von Sprachen. Sie können in Ihrer Muttersprache suchen, und die KI gleicht die Ergebnisse kontextbezogen mit Kandidaten ab, die ihre Profile möglicherweise in einer anderen unterstützten Sprache verfasst haben.

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