La función de ranking personalizado te permite ingresar tu propia lógica empresarial para controlar el ranking de los trabajos que muestra Cloud Talent Solution. Una persona que busca trabajo en un sitio puede establecer su búsqueda y otros filtros como siempre, y puedes agregar una expresión de clasificación a la solicitud de búsqueda. Cloud Talent Solution determina los trabajos relevantes para la consulta definida por el usuario y clasifica los resultados en función de la expresión de clasificación personalizada. Después, recibes esta lista con el ranking para que puedas mostrársela al usuario. Un instructivo en video sobre la implementación de la clasificación personalizada también está disponible.
Ventajas
El ranking personalizado te permite controlar cómo se enumeran los resultados. Si usas esta función, podrás asignar pesos a los atributos personalizados. Puedes usar una combinación de pesos y atributos personalizados a fin de compilar una expresión de ranking personalizado y determinar el orden de los resultados que se muestran.
La clasificación personalizada se compila en el servicio de búsqueda existente. Aprovecha los valores brindados en cualquier combinación de los atributos personalizados que defina el cliente.
Ejemplo de caso práctico
El usuario final busca “Ingeniero de software”. La empresa quiere mostrar más resultados para “ingeniero de software”. La clasificación personalizada te permite asignar un valor a los resultados y mostrarlos al usuario final según el orden determinado por la expresión.
Por ejemplo, tienes dos listados de trabajos casi idénticos con un trabajo A que tiene un valor de costo por clic (CPC) más alto que el trabajo B. Puedes usar la clasificación personalizada para aumentar la visibilidad del trabajo A si configuras el ajuste de la clasificación del atributo personalizado de CPC con pesos.
Cómo usarlo
El ranking personalizado admite los siguientes símbolos matemáticos: +
, -
, *
, /
, (
, )
Puedes usar los nombres de campo de los atributos personalizados y estos símbolos matemáticos para definir una expresión de ranking personalizado.
Por ejemplo, imagina que tienes dos atributos personalizados: CPC y actualidad. Este último indica hace cuántos días se publicó el trabajo. Deseas clasificar los trabajos por CPC y actualidad, en los cuales el CPC cuenta con el 75% de la clasificación y la frescura cuenta con el 25%. Puedes crear una expresión de ranking personalizado de la siguiente forma:
(0.75*CPC) + (0.25 *Freshness)
Muestra de código
En el siguiente ejemplo, se crea una expresión de ranking personalizado con dos atributos personalizados, cpc_value
y freshness_value
. Establece la expresión de ranking personalizado en (cpc_value / 2) - freshness_value
.
Go
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente para CTS, consulta Bibliotecas cliente de CTS. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de CTS.
Para autenticarte en CTS, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Java
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente de CTS, consulta las bibliotecas cliente de CTS. Para obtener más información, consulta la API de Java de CTS documentación de referencia.
Para autenticarte en CTS, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Node.js
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente para CTS, consulta Bibliotecas cliente de CTS. Para obtener más información, consulta la API de Node.js de CTS documentación de referencia.
Para autenticarte en CTS, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.
Python
Para obtener información sobre cómo instalar y usar la biblioteca cliente para CTS, consulta Bibliotecas cliente de CTS. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de CTS.
Para autenticarte en CTS, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.