AI面試官與演算法會籂選履歷?求職新思惟,用SEO找到好工作
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AI面試官與演算法會籂選履歷?求職新思惟,用SEO找到好工作

AI面試官已經不是黑科技

我們已經進入了一個滿是AI的時代,沒真正使用過AI,也聽了很多AI。
不管這些AI是否真有那麼厲害,或只是另一個曇花一現的泡沫,我們無法否認大公司、大人物們對於AI普及化不遺餘力。

經理人網站上寫出了人力資源管理趨勢,〈3.2 秒就找到合適候選人!下次找工作,你的面試官可能不是人了〉;台灣微軟也在粉絲專頁上分享了AI面試官的消息。

AI面試官與演算法會籂選履歷?求職新思惟,用SEO找到好工作

我們無法判斷AI面試官已經進化到什麼程度,但最最保險的作法,是將其想像成無所不能的神,你的一舉一動,你寫的一字一句都逃不過它的精密計算。
有了這個認知後,我們甚至可以試著「演」出我們想呈現的那一面。

你說,這和真人HR面試有什麼分別?我們一樣是在演。
是的,但我認為這是心態上的轉換,與僥倖心理的不可容忍。

當面試官是人類時,你可以趁他作筆記時翻白眼,在他說話時,把眼神聚焦在他嘴上的痣或身後的牆壁。然而,AI可能不會給你這個空檔搞小動作。

如果應徵的公司沒那麼潮

如果你應徵的公司並非高科技產業,在招聘流程上沒有擠進時代尖端,那我們降低一個層次,不談高大上的AI,我們談人力資源管理系統。

我們可以想像,大型企業每天都會收到非常多的履歷,實際數量不得而知,但根據〈揭密!萬惡人資主管的良心建言〉中的說法,那個量大概是不小心誤刪一大批履歷也不痛不癢的程度,反正還剩下很多,反正在HR看來,應徵者都只是芸芸眾生分之一。

籂選大量的履歷是一件非常痛苦的工作。過去的求職文章說,「HR平均只會在一封履歷上花10-20秒」,但如果公司引進了人力資源管理系統,有些履歷可能不到1秒就會軟體被KO。人力資源管理系統可以幫助HR初步飾選履歷,並且管理所有應徵者的資料。假如在應徵者中有相當優秀的遺珠,HR可能會作註記,並在新的職缺釋出時主動聯繫這個幸運兒。

重點來了,系統籂選履歷的標準是什麼?
在開始之前,我們先來聊聊SEO。

什麼是SEO

SEO是搜尋引擎最佳化(Search Engine Optimization)的縮寫。
搜尋引擎大家都懂,就是像Google、Bing、Yahoo這樣的網站,這些網站對於搜尋結果的排序有自己的一套邏輯,或你要很潮的說演算法也可以。
SEO,用人話說,就是提升網站排名的技巧。

SEO博大精深,而「關鍵字」則是其中一項最重要也最直覺的概念。

假如我們要寫一篇「職場新鮮人找工作」的文章,我們可以先用關鍵字估狗,觀察排名很高的文章都用了哪些關鍵字,以及鄉民發問時都會用哪些字。可能是「新鮮人履歷怎麼寫」,或是「應屆畢業生面試心得」等,將這些詞組拆解後,變成自己文章中的元素。另外,也可以從搜尋列的推薦結果中尋可用詞組。

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這邊要注意一點,詞組中單詞的排列順序也會影響排列結果,像是「台北找工作」和「找工作台北」可能就有優劣之分。整體來說,和多數使用者的用字習慣越接近的,排名可能就會越前面。

話說到這,所以SEO和找工作到底有什麼關係?

用SEO邏輯寫履歷

我們不妨把人力資源管理系統想像成搜尋引擎,我們要做的事就是針對這套系統作SEO,這裡有三個大重點。

(1) 從工作介紹中找關鍵字

職稱時常誤導,看清工作介紹才是王道。
工作介紹,又叫Job Description或JD,除了可以幫助你了解工作內容與能力需求外,也是履歷關鍵字的主要來源。

假設你對自己的日語能力超有自信,在履歷中花了大篇幅說明日語檢定的成績、旅日遊學經驗,或擔任過日語即席翻譯等巴拉巴拉,但工作介紹中卻沒有提到任何日語關鍵字。可想而知,這可能不是一個好的策略。
寫還是可以寫,但比重與順序可能要再斟酌。

這點除了是針對履歷作SEO優化外,也是一個非常好的自我檢視。
我的經驗是不是適合這份工作?
我的履歷是不是適合這份工作?

(2) 注意產業關鍵字

每個產業都有自己的術語或關鍵字,這些關鍵字可能換個詞語也說得通,但卻很少人用。像是在台灣要找「行銷」工作,就不該用中國的慣用語「營銷」;要找網站分析的工作,應該要用「Web Analytics」,而不是「Web Analysis」。

如果你不確定哪一個關鍵字比較好,最直接的辦法就是在LinkedIn或人力銀行上分別搜尋,職缺數量較多的那個關鍵字可能會是較理想的選擇。

另外,這一點跟上一點「從工作內容中找關鍵字」,兩者可能偶爾會有衝突。
因為有些公司的JD可能是用人單位寫,有些可能是HR寫,HR寫完後不一定會讓用人單位確認,或是後者沒有仔細校對,導致JD上的用法不符合產業習慣。這時你可以硬是把兩種組合都塞進去,或是擇其一,就看你如何拿捏。

(3) 最後的決定者還是人

在SEO中有一個原則:不管我們根據搜尋引擎機器人的偏好作了多少調整,但最後的觀眾還是人。一篇架構完整的SEO友善文章,如果用詞狗屁不通,讓人讀三句卻搖了三十次頭,使用者理所當然不會花太多時間繼續閱讀,而讀者的閱讀時間卻也是SEO的重要因素之一。同理,當使用SEO技巧優化履歷時,請記得,招募系統不會直接發給你offer,切改矯往過正。

另外,軟體快速發展,HR對履歷的審核標準,如具體的數字指標、職業成就的先後順序、強而有力的動詞,一定也會慢慢被加進人力資源系統當中。即使我們無法判斷這些功能已經進化到什麼程度,但最最保險的作法,就是將其想像成無所不能的神,你寫下的一字一句都逃不過它的精密計算。

聽聽人力資源專家怎麼說

Thank Lai(賴俊銘)是台灣人力資源領域有名的專家,在Yotta上開設課程〈人資主管教你用 Linkedin 建立社群履歷、打造個人求職品牌力〉,也是我在LinkedIn上的追蹤對象之一。以下為Thank大在2019年11月中的發文內容,重點摘要如下:

這是我自己上課時常提到的Linkedin演算法要注意的地方。 身份 (identity)、參與 (engagement)、意圖 (intention)。在 LinkedIn 不是看頭銜、經驗,而是要將你過去的經驗寫得越詳細越好。當系統能分析你的資料越多,HR 就可以透過更多方式找到你。

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我在LinkedIn的App上發現有一個區塊叫作Base on your profile,指的應該就是分析使用者檔案後,所作出類似的職缺推薦。

我在LinkedIn的App上發現有一個區塊叫作Base on your profile,指的應該是同一件事。
Aron

以前用MIX這個名字在網路打滾,後來改為Aron。工業設計系畢業,曾任職知名品牌行銷企劃,做點設計,寫文案也寫網站;目前擔任零售業數據分析師。最近開始玩截拳道、單輪車和Python量化投資。

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