Una serie de actualizaciones en el sistema de búsqueda de empleos de LinkedIn mejorarán la rapidez y pertinencia de los resultados en una interfaz de usuario más sencilla.
Detalle de los enlaces que muestran la evolución de la nueva arquitectura del sistema al mismo tiempo que se describe la complicación de su sistema anterior.
Los resultados de la búsqueda de empleos fueron organizados previamente utilizando dos índices: uno para empleos en LinkedIn y otro para artículos.
La complicada naturaleza del terreno dificultó la construcción, por lo que LinkedIn optó por desentrañar los dos índices. Enlaces En explica minuciosamente todo el procedimiento en un reciente artículo de blog.
Aquí se presenta de forma resumida en un esquema gráfico.
Mucha de la información en común se dirige a ingenieros de software. En este artículo, omitiré los aspectos técnicos y me centraré en explicar cómo afectan los cambios a los usuarios habituales de LinkedIn.
LinkedIn Email Search ofrece resultados más relevantes de forma rápida.
Con el objetivo de mejorar la relevancia de los resultados de búsqueda, Linked está desarrollando un sistema que tome en cuenta los aspectos siguientes:
- Importancia del cargo en una reunión.
- Excelencia en la posición laboral
- Adaptación individualizada.
- Propósito del usuario
- Involucramiento en una actividad o evento.
- El reconocimiento de la frescura.
Enlaces En menciona que su reciente sistema también tiene que brindar información proveniente de distintas fuentes.
Enlaces In está empleando diversas estrategias de inteligencia artificial para cumplir con las expectativas de los motores de búsqueda en términos de relevancia y variedad.
Además, Linked In se enfoca en las clasificaciones humanas con una amplia gama de recursos para obtener resultados de búsqueda y utilizar los datos para asegurar que su nuevo sistema alcance un nivel específico de calidad.
Los datos de anotaciones humanas de crowdsourcing en notas también ofrecen información valiosa para mejorar la clasificación de resultados a través de la capacitación.
Comparación entre el sistema reciente y el sistema anterior.
En el sistema actualizado, que utiliza tecnología de aprendizaje automático, se mejoran las funcionalidades del sistema anterior de diversas maneras.
- Importancia: Facilita la adaptación individualizada al utilizar señales más detalladas y actuales sobre la intención, los intereses y las preferencias de los usuarios.
- La diversidad ayuda a encontrar contenido que podría volverse viral en búsquedas populares y evita la repetición de contenido parecido.
- Mejora la clasificación de los puestos al combinarlos con otros tipos de resultados mediante el uso de metadatos post-relacionados del índice.
- Texto parafraseado: La navegación ahora cuenta con una interfaz de usuario actualizada que facilita a los usuarios la búsqueda de publicaciones de un autor en particular, publicaciones que coincidan con consultas previas, publicaciones recientemente visualizadas, entre otras funciones adicionales.
Los datos indican que un sistema reciente es superior.
Enlaces En informa que su nueva plataforma ha incrementado la satisfacción de los usuarios al mejorar los resultados de búsqueda, lo cual se ha evidenciado en un incremento del 20% en los comentarios favorables.
Los resultados considerados muy importantes para las búsquedas de los usuarios en LinkedIn, conocidos como “resultados pertinentes”, han contribuido a aumentar en más del 10% la tasa de clics en general.
La variedad de empleos en la red social del buscador, así como la ubicación geográfica y el idioma de los usuarios, ha provocado un incremento del 20% en la comunicación dentro de la red del buscador.
El tiempo requerido para mostrar los resultados de búsqueda se ha reducido en aproximadamente 62 milisegundos para Android, 34 milisegundos para iOS y 30 milisegundos para navegadores web.
Futuras mejoras
Enlaces En comparte los próximos avances que se implementarán para optimizar los resultados de búsqueda de empleos. Las mejoras a futuro abarcarán:
- Llevar a cabo el procesamiento de lenguaje natural con el fin de comprender el significado semántico de las preguntas.
- Mejorar los resultados de búsqueda actualizados sobre temas populares, disminuyendo el tiempo de retroalimentación de horas a minutos.
- Mejorar la habilidad de entender diferentes tipos de contenido, como imágenes, videos breves y audio, además de documentos escritos.
Consulta la entrada completa del blog para obtener toda la información técnica detrás de estas modificaciones.
Fotografía principal: /Shutterstock
