Jobmatching verbessern mit der Best-of-Both-Methode

Einen guten Job oder Partner zu finden, hat sich in den letzten Jahren stark verändert, dank Online-Plattformen. Die helfen den Leuten, sich basierend auf gemeinsamen Interessen zu verbinden. Diese Dienste setzen stark auf effektives Matching, was wichtig ist, um die Nutzer zufrieden und engagiert zu halten. Das Ziel ist, Nutzer anderen zu empfehlen, mit denen sie sich gerne verbinden würden. Aber das richtig hinzubekommen, kann knifflig sein.

#Die Herausforderung beim Matching

Um Nutzer zu matchen, müssen diese Plattformen berücksichtigen, was beide Seiten wollen. Bei Jobsuche haben die Arbeitssuchenden ihre eigenen Vorlieben, und die Arbeitgeber haben ihre. Traditionelle Empfehlungsverfahren konzentrieren sich normalerweise auf eine Seite – wie zum Beispiel Jobs für Suchende vorzuschlagen – ohne die Bedürfnisse der Arbeitgeber vollständig zu berücksichtigen. Das kann zu schlechten Matches führen.

Während einige Standardmethoden historische Daten verwenden – wie oft ein Job angeklickt wurde oder wie viele Bewerbungen verschickt wurden – ist das oft unzureichend. Das Hauptproblem ist, dass sehr wenige Matches zustande kommen. Wenn Matching auf direkten Aktionen beruht, kann das ein grosses Problem darstellen, weil beide Seiten tätig werden müssen, damit ein Match passiert.

#Die Standardansätze

Es gibt zwei Hauptwege, um dieses Problem anzugehen: die Direct Match Prediction-Methode und die Predict-Then-Aggregate-Methode.

#Direct Match Prediction (DMP)

Bei der Direct Match Prediction-Methode schaut das System auf vergangene Matches, um zukünftige zu prognostizieren. Die Idee ist, ein Modell zu erstellen, das vorhersagt, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Arbeitssuchender und ein Arbeitgeber basierend auf vergangenen Erfolgen zusammenpassen. Diese Methode funktioniert jedoch oft nicht gut, da echte Matches ziemlich selten sind.

#Predict-Then-Aggregate (PtA)

Die Predict-Then-Aggregate-Methode versucht, das Problem seltener Matches zu lösen, indem sie die Vorlieben der Arbeitssuchenden und Arbeitgeber separat vorhersagt. Sie gibt eine Empfehlung basierend auf den Vorhersagen beider Seiten ab. Auch wenn das mehr Daten liefern kann, gibt es auch hier Probleme. Wenn die Vorhersagen einer Seite viel ungenauer sind, kann das zu insgesamt schlechten Empfehlungen führen.

#Ein besserer Weg zu matchen: Der BoB-Ansatz

Um den Matching-Prozess zu verbessern, kombiniert ein neuer Ansatz namens Best-of-Both (BoB) die Stärken der vorherigen Methoden. Die BoB-Methode nutzt sowohl echte Match-Informationen als auch Vorhersagen, um sogenannte Pseudo-Match-Werte zu erstellen. Durch die Kombination von genauen, aber spärlichen echten Match-Daten mit weniger genauen, aber reichlich vorhandenen Vorhersagen zielt diese Methode auf bessere Ergebnisse ab.

#Wie Pseudo-Match-Werte funktionieren

Pseudo-Match-Werte werden berechnet, indem man eine Mischung aus echten Match-Labels (die zeigen, ob es ein erfolgreiches Match gab) und Match-Vorhersagen (die die Wahrscheinlichkeit eines Matches schätzen) nimmt. Dadurch kann die BoB-Methode die Probleme angehen, die bei beiden, der DMP- und PtA-Methoden, auftraten.

Zusätzlich erlaubt die BoB-Methode eine Personalisierung. Indem die Werte basierend auf den einzigartigen Eigenschaften der Nutzer oder Nutzergruppen angepasst werden, kann das System seine Empfehlungen noch weiter verbessern.

#Testen der neuen Methode

Um zu sehen, wie gut die BoB-Methode funktioniert, wurden Tests mit Daten von einer echten Jobsuchplattform durchgeführt. Das Ziel war, die Leistung der Methode im Vergleich zu anderen Ansätzen zu bewerten. Drei zentrale Fragen leiteten die Untersuchung:

1. Verbessert die Verwendung von echten Match-Labels und Match-Vorhersagen die Matching-Leistung im Vergleich zu bestehenden Methoden?
2. Variieren die optimalen Einstellungen der Methode je nach unterschiedlichen Nutzersegmenten?
3. Führt die Personalisierung des Gleichgewichts zwischen Match-Labels und Vorhersagen zu besseren Ergebnissen?

#Ergebnisse der Experimente

Die Ergebnisse zeigten, dass die Verwendung sowohl echter Match-Informationen als auch Vorhersagen tatsächlich zu besseren Matches führt. Die BoB-Methode übertraf bestehende Methoden, insbesondere in Fällen, in denen personalisierte Anpassungen vorgenommen wurden. Verschiedene Nutzersegmente zeigten auch, dass das beste Gleichgewicht zwischen echten Labels und Vorhersagen variierte, was die Bedeutung der Anpassung des Ansatzes unterstreicht.

Für sehr aktive Nutzer war es am besten, sich mehr auf Vorhersagen zu konzentrieren. Umgekehrt führte bei weniger aktiven Nutzern die stärkere Orientierung an echten Match-Informationen zu besseren Ergebnissen. Diese Erkenntnis zeigt, dass unterschiedliche Strategien für unterschiedliche Nutzerarten benötigt werden.

#Fazit

Die Entwicklung der BoB-Methode stellt einen wichtigen Schritt nach vorne bei der Verbesserung von Matching-Systemen für Jobsuchplattformen dar. Durch die effektive Kombination von echten Match-Informationen mit Vorhersagen bietet sie einen vielversprechenden Weg, um bessere Empfehlungen zu erstellen. Die Personalisierung bringt das sogar noch weiter, indem sie sich an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer anpasst.

In der Zukunft gibt es viele Möglichkeiten für diesen Ansatz. Er könnte auch in anderen Bereichen angewendet werden, wo gegenseitiges Interesse entscheidend ist, wie beim Dating oder bei Mentorship-Matches. Weiterführende Untersuchungen zu dynamischen Personalisierungstechniken könnten auch zu noch besseren Matching-Ergebnissen basierend auf dem Nutzerverhalten führen.

Insgesamt kann das Finden eines Gleichgewichts zwischen Match-Genauigkeit und Vorhersagedichte einen grossen Unterschied dabei machen, den Nutzern zu helfen, die richtigen Jobs oder Verbindungen zu finden. Dieser Ansatz zeigt, dass es entscheidend ist, die einzigartigen Bedürfnisse der Nutzer zu verstehen, um im digitalen Matching-Bereich von heute erfolgreich zu sein.