Semantische Suche – Funktion und Bedeutung für das Recruiting

zwei Mitarbeiterinnen von talents for it bei der Arbeit

Die Zeiten in denen Keywords allein ausgereicht haben, um schnell und erfolgreich Talente zu finden und auszumachen, sind vorbei. Durch technische Entwicklungen, wie der semantischen Suche, kommen neue Herausforderungen, aber auch Vorteile auf den modernen Recruiter zu. Wie finden wir unsere Talente?

Unterschied der Keyword- oder semantischen Suche

Vor der Semantik war das Keyword. Das Prinzip der herkömmlichen Keyword-Suche basiert auf einem Algorithmus, der bereitgestellte Daten von Nutzern aus Plattformen (z.B. Xing oder LinkedIn) zusammenfasst, verarbeitet und ausgibt. Dabei greift der Algorithmus auf persönliche Daten aus Profilen, verlinkten Websites und Gruppen zurück, um passende Treffer für angefragte Suchwörter anzuzeigen. Bei der Keyword-Suche wird also nach Begriffen gesucht, die für eine vakante Stelle von Bedeutung sind. Das hat zwar den Vorteil einer gezielten Steuerung der Suche, durch unterschiedliche Berufsbezeichnungen und Qualifikationen können genau Treffer dadurch aber auch erschwert werden. Mittels Keyword-Suchmaschinen lassen sich bestimmte Suchbegriffe auf ihre Relevanz und Häufigkeit prüfen, was dem Recruiter ermöglicht, den Suchstring mit Keywords zu füllen, die besonders viele Menschen ansprechen und benutzen. Wo liegt nun aber der Unterschied zur semantischen Suche?

Die Entwicklung der semantischen Suche

Semantik leitet sich vom altgriechischen ab und bedeutet „bezeichnen“. In der Linguistik steht es für eine Wissenschaft, die sich mit der Bedeutung sprachlicher Zeichen und Zeichenfolgen auseinandersetzt. Im Bereich des Web-Umfeldes ist die semantische Suche spätestens seit 2013, mit Einführung des Google „Hummingbirds“ wegweisend für das moderne Recruiting und Active Sourcing. Was hat sich verändert? Kurz gesagt:  Der Hummingbird-Algorithmus greift auf eine besondere Semantik von Such-Strukturen zurück. Google durchdringt Daten und Informationen, versteht Website-Strukturen, analysiert die Bedeutung von Worten und interpretiert diese auch.

Die Herausforderung der Filterbubble

In Bezug auf Recruiting-Such-Strategien bedeutet das, dass Kandidaten nicht mehr nur durch die Keywords gefiltert werden, sondern mittels der semantischen Suchalgorithmen interpretiert werden. Der Algorithmus durchforstet Webseiten, Links und Profile nach Informationen, die mit den Keywords in Verbindung stehen und zeigt auch Treffer und Ergebnisse, die ebenfalls zur Suchanfrage passen könnten. Somit können Suchanfragen gezielt gesteuert werden und eine größere Anzahl von Ergebnissen generiert werden, da der Algorithmus auch ähnliche Bezeichnungen verstehen und in die Suche einbeziehen kann. Die künstliche Intelligenz, die hinter diesem Algorithmus steckt, birgt jedoch auch Nachteile. Die semantische Suche begreift alle Ergebnisse als relevant und richtig und „merkt“ sich daher alle angezeigten Treffer. Das kann einen Recruiter bei Kandidatensuchen schnell an seine Grenzen führen, da der Algorithmus, durch gemerkte und erlernte Daten, immer wieder die gleichen Ergebnisse anzeigt. Als Recruiter stehen wir vor der Herausforderung diese Schleife zu umgehen und Wege zu finden, uns die semantische Suche zunutze zu machen, ohne den Algorithmus mit zu vielen gleichen Daten zu füttern.

Visualisierung einer semantischen Suche
So könnte ein Suchmaschine unsere Seite verstehen | ContenCloud von visual-matter.com
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