Методика определения ключевых слов для рекрутинга

Tags:
Categories:

Протокол применения методики подбора ключевых слов

flowchart TD
    A[Определение ключевой должности] --> B[Анализ вакансии]
    B --> C[Выделение обязательных навыков]
    B --> D[Выделение желательных навыков]
    C --> E[Подбор синонимов и альтернативных формулировок]
    D --> E
    E --> F[Проверка по справочнику синонимов]
    F --> G[Добавление отраслевых терминов]
    G --> H[Генерация Boolean-запросов]
    H --> I[Тестовый поиск]
    I --> J{Результаты релевантны?}
    J -->|Да| K[Фиксация успешного набора]
    J -->|Нет| L[Корректировка ключевых слов]
    L --> F
    K --> M[Добавление в банк поисковых запросов]

Источники для формирования ключевых слов

Первичные источники:

  • Текст вакансии (обязанности/требования)
  • Профессиональные стандарты
  • JD конкурентов (анализ 5-7 аналогичных вакансий)

Вторичные источники:

  • Резюме подходящих кандидатов
  • Профессиональные сообщества (Хабр, VC.ru)
  • O*NET OnLine (для международных позиций)

Структура ключевых терминов

Базовые компоненты:

  • Названия должностей (основное + синонимы)
  • Ключевые навыки (hard skills)
  • Инструменты и технологии
  • Методологии и стандарты

Пример для IT:

Категория Примеры терминов
Должности Python разработчик, Backend engineer
Навыки REST API, асинхронное программирование
Инструменты Django, PostgreSQL, Docker
Методологии Agile, Scrum, TDD

Алгоритм составления списка

Шаг 1: Извлечение базовых терминов

  • Анализ 3-5 профильных резюме
  • Выделение повторяющихся ключевых слов

Шаг 2: Расширение синонимичного ряда

  • Использование тезаурусов (WordNet)
  • Анализ поисковых подсказок (Google, hh.ru)
  • Учет региональных вариантов (React.js vs Реакт)

Шаг 3: Группировка по приоритетам

  • Обязательные (must have)
  • Желательные (nice to have)
  • Смежные компетенции

Инструменты для анализа

Для сбора данных:

  • TextAnalytics (выявление частотности)
  • Skillaz Keyword Extractor
  • LinkedIn Talent Insights

Для верификации:

  • Google Trends (популярность терминов)
  • Яндекс Wordstat (частотность запросов)
  • AnswerThePublic (смежные запросы)

Практические рекомендации

Для технических вакансий:

  • Учитывать версии технологий (Python 3.8+)
  • Включать альтернативные названия (Kubernetes → K8s)
  • Добавлять аббревиатуры (SQL → Structured Query Language)

Для управленческих позиций:

  • Методологии (OKR vs KPI)
  • Стандарты (ISO 9001)
  • Профессиональные сертификации (PMP, HRBP)

Шаблон для систематизации

Матрица ключевых слов:

Категория Основной термин Синонимы/Варианты Частотность
Должность Data Scientist ML Engineer, AI Researcher 850
Навык NLP Обработка естественного языка 1200
Инструмент TensorFlow TF, Keras 600

Автоматизация процесса

Готовые решения:

  • HireEZ Keyword Suggester
  • SeekOut Skill Mapping
  • AmazingHiring Tech Dictionary