为什么关键词堆砌对传统ATS
有效市场上所有传统的申请人跟踪系统都使用某种形式的令牌级匹配作为其排名层。即使营销宣传说「AI」，实现通常是三种东西之一：布尔关键词提取、TF-IDF加权匹配或使用句子嵌入的语义相似性。所有三种都具有相同的结构性弱点：它们是确定性的。知道规则的候选人可以可靠地产生他们想要的输出，无论实际的适合度如何。
Jobscan的研究记录了这种做法的普遍性，哈佛商学院关于隐藏工人的研究估计有2700万合格的美国人因与能力无关的原因被自动筛选拒绝。
候选人规避系统的四种方法
- 隐藏的白色文字。 页面底部输入的白色关键词块，对人类读者不可见，但对解析器完全可见。
- 重复的技能部分。 技能部分出现两到三次，略有变化。
- JD 在摘要中复制粘贴。 候选人将工作描述的第一段verbatim复制到简历摘要中。
- 子弹重写以匹配关键词。 真正的子弹被重写以镜像工作描述，使用更多的技术术语。
为什么“更智能的关键词匹配”不是解决方案
通常注意到关键词填充问题的供应商试图用更智能的关键词模型来解决它。他们添加停用词过滤器、语义相似性、BERT-based匹配、GPT-4摘要。问题在于所有这些模型仍然在读取标记。
解决方案不是更智能的关键词模型。解决方案是停止按关键词排名。排名器必须阅读结果，候选人必须编造虚构的成就来伪造，而不是标记。
我们在亚马逊学到的关于对抗性输入的知识
在Curriculo ATS之前，创始人在亚马逊工作了多年，负责搜索和推荐。对抗性输入是这些系统中的老问题。有效的模式是排名信号，卖家无法直接伪造——真实的购买数据，真实的退货率，经过验证的评论模式。
招聘的工作方式相同。候选人可以写下他们想要的任何关键词；排名器应该读取其他内容。具体来说，该系统根据四类结果阅读简历：收入、团队、系统和问题。该模型生成一个0-100的综合评分，附有书面理由，引用了发现的具体结果。
我们看到的数据显示，按角色和级别的填充率
关键词填充率因角色和级别而大幅度变化。高级工程师和高级产品经理填充最频繁，因为他们申请了最多的工作并学习了模式。样本中高级后端工程候选人的填充率约为38%，最常见的模式是复制的技能部分与工作描述镜像的子弹点。对于高级产品经理，填充率约为31%。
传统的关键词筛选系统系统地促进了申请最多的候选人而不是最合格的候选人，并且不匹配的比率在创始人最需要准确信号的级别中最高。
创始人本周做的事情
如果您怀疑关键词填充污染了您的短名单，三个快速检查将告诉您：
- 打开当前 ATS 中的前五份简历并选择所有文本。如果隐藏的白色文本出现，则候选人正在填充。
- 将简历的经验部分与技能部分进行比较。如果技能列表声称了许多技术，但经验只提到了少数几项，则其余的都是填充。
- 检查简历摘要是否过于密切地镜像了工作描述。
