Basiert ein Matching nur auf exakten Schlüsselwörtern, kann es nur bis zu einem gewissen Grad erfolgreich funktionieren. Ein „Vertriebsleiter“ und ein „Leiter Vertrieb“ sind für eine Maschine in erster Linie nicht identisch, für einen Menschen mit sematischem Verständnis der Worte hingegen schon.

Das semantische Matching basiert auf der semantischen Suche, bei der die Bedeutung der Suchanfrage und nicht die 100%ige Übereinstimmung der Zeichenfolge in den Mittelpunkt gestellt wird. Diese Suche muss also die Bedeutung der Worte und komplexe Zusammenhänge verstehen können, um die gewünschten Kriterien zu matchen.

Dafür verfügen semantische Suchen über das Hintergrundwissen eines bestimmten Bereichs (in diesem Fall Job-Titel, -Funktionen und Karrierepfade) in Form von Wörterbüchern.

Ist die Grundtechnologie „lernend“ angelegt, d.h. eine Art von Artificial Intelligence, kann die Suche selbstständig neue Wörter und Zusammenhänge erlernen und damit besser werden. Die Verwendung eines geeigneten Wahrscheinlichkeitsmodells führt ebenfalls zu einer Verbesserung der Suchergebnisse, bzw. des Matchings.

Um die Eingabe der gewünschten Matching-Kriterien so benutzerfreundlich wie möglich zu gestalten, aber auch um die Semantik der Eingabe erschließen zu können, erfolgt dies meist über einen Parsing-Prozess. Der Parser gibt die Analyse einer Eingabe in einer gewünschten Form aus und erzeugt zusätzlich Strukturbeschreibungen.

Ob die Quelle nun Lebensläufe, Stellenanzeige oder die Profile der BewerberInnen bei XING oder LinkedIn sind, spielt kaum eine Rolle.

Durch die Verbindung aus vergleichsweise einfacher Anforderung an die Technologie in Verbindung mit einem quantitativ umfangreichen Matchingergebnis ist dieses Matching-Verfahren bei vielen Anbietern sehr beliebt.

Fazit:

Semantisches Matching ist die ideale Methode Übereinstimmungen der Hard Skills zu erfragen. Allerdings kann auch hier das Ergebnis auf Bewerberseite noch stark beeinflusst werden, da man Lebensläufe für einzelne Positionen gezielt optimieren kann – ähnlich der Suchmaschinenoptimierung für Webseiten. Auch wenn von einigen Anbietern behauptet, eignet sich Semantisches Matching wenig dazu, Soft Skills zu erfassen. Es können allerhöchstens die in Arbeitszeugnissen üblicherweise verwendeten standardisierten Floskeln verglichen werden.