Підписуйтесь на розсилку статей для HR і рекрутерів! Будьте в тренді з Hurma ;)
Я даю свою згоду на обробку Персональних Даних у відповідності з Політикою конфіденційності та приймаю Угоду користувача
Під час роботи зі складними вакансіями рекрутери нерідко стикаються із ситуацією, коли пошук перестає давати нові результати. Здається, що всіх потенційних кандидатів уже переглянули, однак проблема може полягати не в кількості спеціалістів на ринку, а в налаштуваннях пошуку.
На вебінарі від HURMA Community Микола Клєстов, CTO та співзасновник IT-рекрутингової агенції ITExpert, поділився досвідом використання Boolean Search, розібрав типові помилки в пошукових запитах і показав, як знаходити додаткових кандидатів за допомогою різних рекрутингових платформ.

“Неправильно сформований пошуковий запит обмежує ваш пошук і, відповідно, ховає від вас частину потенційних кандидатів”.
— Микола Клєстов
Головна ідея експерта: ефективність сорсингу залежить не від кількості ключових слів у запиті, а від розуміння логіки пошукової системи, особливостей платформи та правильного поєднання критеріїв.
Boolean Search, або булевий пошук, — це спосіб пошуку інформації за допомогою логічних операторів. У рекрутингу він дозволяє поєднувати різні назви посад, технології та вимоги, а також виключати нерелевантні результати.
У LinkedIn використовуються три основні оператори:
Також використовуються лапки для пошуку точних словосполучень і дужки для групування умов. Детальніше ці правила описані в офіційній документації LinkedIn.
Наприклад, рекрутер шукає розробника, який працює з Java або Kotlin і обов'язково має досвід зі Spring. Запит виглядатиме так: (Java OR Kotlin) AND Spring.
LinkedIn пропонує різні інструменти пошуку: від базової соціальної мережі до спеціалізованих рекрутингових продуктів. Кожен із них має свої можливості та обмеження.
Наприклад, рекрутери можуть враховувати попередню комунікацію колег із кандидатами або використовувати фільтри, пов'язані з кар'єрними інтересами спеціалістів.
Особливо корисною може бути інформація Open to Work. Вона допомагає визначити, які вакансії розглядає кандидат, чи цікавить його віддалена робота та чи готовий він до релокації.
Під час вебінару експерт також навів внутрішню статистику ITExpert щодо результативності комунікації з кандидатами, які зазначили статус Open to Work.
За даними агенції, імовірність прийняття InMail такими кандидатами була на 78% вищою.
Однак самі інструменти не гарантують якісного результату. Важливо правильно налаштовувати пошук і розуміти, яку саме інформацію враховує кожен фільтр.
Одна з найпоширеніших помилок — використовувати в пошуку виключно точну назву вакансії.
Припустімо, компанія шукає Embedded Linux Engineer. Якщо рекрутер зазначить саме цей тайтл, він ризикує пропустити спеціалістів, які назвали свою посаду Linux Engineer або Embedded Engineer.

“Вам могли підійти кандидати, які по-іншому написали свій тайтл. Вони мають також релевантний досвід, релевантні технології, але назвали себе інакше. І виходить, що всі інші варіації назви позиції від вас будуть приховані”.
— Микола Клєстов
LinkedIn частково розв'язує цю проблему, пропонуючи готові групи схожих посад. Проте навіть ці варіанти не охоплюють усі можливі формулювання, які кандидати використовують у своїх профілях.
Альтернативний підхід — використовувати Boolean Search безпосередньо у фільтрі посад. Наприклад, замість пошуку точної назви Java Developer можна вказати ключове слово Java. Тоді в результатах можуть з'явитися кандидати з різними варіантами посад: Java Engineer, Java Software Developer та іншими.
Проте надмірне розширення також створює проблему. До результатів можуть потрапити Java QA Automation Engineers або спеціалісти інших напрямів.
“Boolean Search у тайтлах дозволяє максимально розширити пошук. Але з іншого боку, будьте обережні й не розширте його зайвим чином на нерелевантних кандидатів”. — Микола Клєстов
Тому пошук за окремими словами варто доповнювати умовами, які уточнюють спеціалізацію кандидата або виключають нерелевантні результати.
У LinkedIn це два різні елементи:
Фільтр пошуку за посадами не обов'язково враховує інформацію, яку кандидат вказав у Headline.
Під час вебінару експерт продемонстрував додатковий прийом із конструкцією headline: для пошуку за професійними заголовками. Оскільки цей синтаксис не описаний у відкритій документації LinkedIn як офіційний фільтр, його працездатність варто перевірити безпосередньо у своїй версії платформи.
Рекрутерам важливо аналізувати обидва елементи профілю: поточну професійну спеціалізацію та фактичну історію роботи кандидата.
Навіть правильно підібрані ключові слова можуть давати незадовільні результати, якщо неправильно комбінувати їх у пошуковому запиті.
Якщо пошуковий запит містить словосполучення, яке потрібно знайти повністю, його необхідно брати в лапки.
Наприклад, рекрутер шукає спеціаліста з Natural Language Processing:
У першому випадку LinkedIn може інтерпретувати запит як пошук окремих слів Natural, Language та Processing. Вони можуть зустрічатися в абсолютно різних розділах профілю та не мати жодного стосунку до потрібної технології.

“Якщо ви лапки не ставите, то LinkedIn буде думати, що це пошук Natural AND Language AND Processing. Але він не обов'язково буде шукати їх разом в одному місці сторінки. Він може шукати їх узагалі в різних місцях”.
— Микола Клєстов
Водночас лапки потрібно використовувати лише для тих словосполучень, які справді необхідно знайти разом. Якщо взяти в лапки цілий запит із логічними операторами, пошукова система сприйматиме його як буквальний текст.
Дужки визначають, у якій послідовності пошукова система повинна обробляти логічні умови. Припустімо, рекрутеру потрібен Java або Kotlin розробник, який обов'язково має досвід зі Spring:
Spring стає обов'язковою умовою для обох мов програмування.
У LinkedIn оператор AND має вищий пріоритет за OR. Тому перший запит фактично означає пошук Java або поєднання Kotlin зі Spring.
Дужки дозволяють змінити порядок виконання операцій і точно визначити потрібну комбінацію технологій.
Іноді рекрутери намагаються максимально деталізувати запит і додають через OR кілька схожих словосполучень. Наприклад: QA OR "Web QA" OR "Manual QA"
Оскільки всі додаткові словосполучення вже містять QA, вони зазвичай не розширюють результати пошуку.
Аналогічна ситуація виникає із запитами, які містять BigQuery та Google BigQuery. Особливо часто такі конструкції можна зустріти в результатах, згенерованих великими мовними моделями.
“Коли ви просите ШІ накидати якісь варіанти пошуку, вони дуже люблять надавати словосполучення з двох-трьох слів і пхати ключові слова, які вони до цього вже вам порекомендували. Це робить ваш пошук просто складнішим, але воно не змінює його суть взагалі”. — Микола Клєстов
Тому навіть якщо Boolean-запит створений за допомогою ChatGPT або іншого AI-інструмента, його потрібно перевіряти вручну. Зокрема, прибирати дублікати й оцінювати, чи справді кожна додаткова умова допомагає знаходити нових кандидатів.
Оператор OR розширює пошук, додаючи альтернативні варіанти. Однак якщо одна з умов значно ширша за іншу, вона може повністю змінити результати.
Наприклад, компанія шукає React Developer, а рекрутер використовує запит: React OR JavaScript.
JavaScript — мова програмування, яку застосовують у багатьох напрямах розробки. Тому до результатів потраплятимуть не лише React-розробники, а й спеціалісти з Angular, Vue, Node.js та інших технологій.

“Додавши OR JavaScript, ви додаєте величезну купу всіх кандидатів і повністю нівелюєте React. Ви, може, з React і націлилися до цього на розробників на конкретному фреймворку, але потім додали JavaScript і просто знищили всі можливості, які могли з цього пошуку отримати”.
— Микола Клєстов
Якщо досвід із React є обов'язковою умовою вакансії, додавати JavaScript через OR немає сенсу.
Протилежна проблема виникає, коли рекрутер додає рідкісне формулювання технології як обов'язкову умову.
Припустімо, hiring-менеджер використовує в описі вакансії застарілу або малопоширену назву технології, тоді як більшість кандидатів зазначають її інакше.
Якщо рекрутер буквально перенесе формулювання з вакансії в пошук і додасть його через AND, кількість результатів може суттєво скоротитися.

“Якщо ви додаєте якесь ключове слово, яке дуже рідкісне і мало хто його використовує, то ви не отримуєте результатів пошуку більше, ніж за найвужчим з усіх слів, які були перелічені через AND”.
— Микола Клєстов
Тому перед створенням запиту варто перевірити альтернативні назви технологій, поширені скорочення та варіанти їх написання.
Не всі помилки пошуку пов'язані з Boolean-операторами. Частину кандидатів рекрутери втрачають через неправильне налаштування додаткових фільтрів.
LinkedIn Recruiter дозволяє шукати кандидатів за кількістю років професійного досвіду. Проте цей показник не обов'язково відображає досвід роботи з конкретною технологією.
Наприклад, людина десять років працювала в маркетингу, а потім перекваліфікувалася на QA Engineer. Загальний стаж буде значно більшим, ніж її досвід у тестуванні.

“LinkedIn не може конкретизувати, що це три, п'ять чи десять років досвіду саме з потрібними вам технологіями. Він просто рахує по Experience від початку й до кінця, скільки там років досвіду”.
— Микола Клєстов
Тому фільтр Years of Experience варто використовувати разом з аналізом конкретних посад і технологій, із якими працював кандидат.
Ще одна поширена ситуація — спроба виключити молодших спеціалістів за допомогою оператора NOT. На перший погляд, це логічно: якщо компанія шукає Senior Developer, можна додати NOT Junior і прибрати нерелевантні результати.
Однак така конструкція може виключити досвідчених розробників, які зазначили Junior у своїй історії роботи.
“Людина, коли вона росте у своїй кар'єрі, все одно залишає у своєму резюме, в Experience у LinkedIn свої попередні позиції. І якщо ви взагалі всіх джуніорів виключите, то ви виключите і людей, які раніше були джуніорами”. — Микола Клєстов
Альтернативний підхід — використовувати фільтри поточних і попередніх посад.
Окрім базових операторів, рекрутингові версії LinkedIn пропонують інструменти, які допомагають створювати складніші комбінації умов.
У LinkedIn Recruiter можна використовувати налаштування Doesn't have для виключення певних результатів. Зокрема, цей інструмент корисний для роботи зі стоплистами компаній.
Припустімо, рекрутингова агенція не може переманювати співробітників конкретної організації. Водночас обмеження не стосується людей, які раніше там працювали. У такому випадку можна створити фільтр за компанією, обрати лише поточне місце роботи та застосувати Doesn't have.
У результаті пошук виключатиме нинішніх співробітників компанії, але залишатиме кандидатів із попереднім досвідом роботи в ній.
Інший приклад — пошук менеджера, який раніше працював розробником. Для цього можна комбінувати поточні менеджерські посади з попереднім технічним досвідом.
Збережені пошуки дозволяють повертатися до раніше створених запитів та відстежувати появу нових результатів.
“Ви можете налаштувати пошук, пройти за ним, а потім через деякий час подивитися, які ще нові кандидати з'явилися в результатах пошуку, яких ви раніше не бачили”. — Микола Клєстов
Нові результати можуть виникати з різних причин. Наприклад, кандидат оновив свій профіль, додав технологію, якої раніше не зазначав, або змінив компанію.
У такому випадку він може вперше потрапити до вже налаштованого пошуку.
Boolean Search можна використовувати не лише в LinkedIn. Однак важливо враховувати, що різні платформи можуть застосовувати власний синтаксис.
Під час вебінару експерт продемонстрував особливості пошуку на Djinni та пояснив, як адаптувати запити, створені для LinkedIn.
За продемонстрованим синтаксисом Djinni замість AND використовується пробіл, замість OR — вертикальна риска |, а замість NOT — мінус -. Дужки залишаються інструментом групування умов.
Перед використанням запиту потрібно перевірити, чи правильно платформа інтерпретує задані умови. Для цього варто орієнтуватися на підказки в актуальному інтерфейсі Djinni.
X-Ray Search — спосіб знаходити інформацію на конкретних вебсайтах за допомогою зовнішньої пошукової системи, зокрема Google. Такий підхід дозволяє створювати складні комбінації ключових слів і шукати кандидатів на платформах, внутрішній пошук яких має певні обмеження.

“Я вважаю, що цей метод актуальний, але є нюанс. На LinkedIn, наприклад, він не має зараз особливого сенсу, тому що LinkedIn обмежує парсинг своїх сторінок Google”.
— Микола Клєстов
Google може бачити лише частину інформації з профілю LinkedIn. Це обмежує можливості деталізованого пошуку за професійним досвідом, технологіями та іншими характеристиками.
Натомість X-Ray може бути корисним для пошуку на платформах, які мають простіші внутрішні пошукові механізми.
Хочете вдосконалювати свої навички та переймати досвід колег? Долучайтеся до HURMA Community — професійної спільноти, де регулярно проходять вебінари з експертами, практичні воркшопи та зустрічі для нетворкінгу.
Учасники також отримують доступ до записів попередніх вебінарів і бази знань із шаблонами, чеклістами та іншими матеріалами для щоденної роботи.
Отже, перш ніж робити висновок, що релевантних кандидатів на ринку немає, варто перевірити власний пошуковий запит. Можливо, достатньо змінити декілька умов, щоб знайти спеціалістів, які раніше не потрапляли в результати пошуку.

Я даю свою згоду на обробку Персональних Даних у відповідності з Політикою конфіденційності та приймаю Угоду користувача
Бронювання працівників: правила, документи, ФОП, IT та економічне бронювання
5 помилок масового найму в HoReCa: чому мережі втрачають кандидатів ще до першої зміни