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最近、LinkedIn でいくつかのブログ投稿とブール文字列の議論に遭遇し、Google と Bing で LinkedIn を検索してみることにしました。

1. “pub” や “in” を使用すべきかどうか (例: site:linkedin.com/in | site:linkedin.com/pub）
2. -dir
3. Using country codes in site: searches
4. Using different phrases to target public LinkedIn profiles – e.g…, “people you know”

LinkedInの公開プロフィールを検索する最も効果的な方法について人々が興味を持ったときの私の最初の反応は、コピー＆ペーストで答えを探すのではなく、まず自分で実験することを勧めるというものです。 文字通り、私がソーシング (およびリクルーティング!) について知っていることの99%は、好奇心を持ち、実験することで学んだことです。

人は、誰かの仕事をコピーして貼り付けるのではなく、実際にやってみること、もっと言えば、失敗したり苦労することで学ぶのです。

また、オンラインやトレーニング セッション/教材で見つけたソーシング アドバイス (またはカスタム検索エンジン) を暗黙的に信頼することはできないし、そうすべきではないことを認識することも重要です – 何かを行う方法は決してひとつだけではありませんし、使用する CSE やコピー アンド ペーストする構文は、実際には検索結果を人為的に制限して、最高の人材を見つけるのを邪魔するかもしれません。

LinkedIn X-Ray Search Syntax Experiment

LinkedIn X-Ray 検索で「知り合い」を使用している人を見ました。おそらく LinkedIn プロファイルをターゲットにして分離し、プロファイル以外の誤検出結果を排除するためでしょう。

なぜこのようなフレーズを誰かが使用するのか、まだご存知なかったとしたら、それは、公開 LinkedIn プロフィールに見られるかなりユニークなフレーズで、Google などの検索エンジンにインデックスされているようなので、プロファイルを返す (inurl:pub | inurl:in) や -dir、-jobs などを使用せずに LinkedIn プロファイルを見つけるためにこのフレーズを検索できるようになるからです。 を使って、プロファイル以外の結果が返されないようにすることができます。

検索結果を表示すると、それが機能しているのがわかります。

これは LinkedIn のプロファイルからフレーズを取得するところです。

しかし、もちろん、次にしたことは、他のどのようなフレーズが機能するかということでした。

必要なことは、公開 LinkedIn プロファイルを見て回り、プロファイルの結果に独特で、誰かの LinkedIn プロファイルの他の場所では通常言及されないような単語やフレーズを見て、検索にそれらを含め、結果を検証することによって、実験を行うことだけです。

ざっとスキャンしてみると、多くの可能性が見つかります。

• 「人を探す」
• 「名前を検索」
• 「リンク先に参加」
• 「すべてのプロフィール」
• 「また見た」

。

• 「見る人」
• 「概要」
• 「ミリオン」
• 「コンタクト」
• 「専門性」
• 「人を見る」
• 「紹介」

今です。 そのすべてをテストしたわけではありませんし、他のものはわざわざリストアップするまでもありませんが、いくつかテストしてみました。

以下はその例です。 結果セット間の差異をすばやく比較するために、適度な数の結果を得たかったからです。

site:ca.linkedin.com “current * * engineer” java hadoop “people you know” “location * Toronto, Canada Area”

site:ca.linkedin.com “current * engineer” java hadoop “viewers” “location * Toronto, Canada Area”

site:ca.linkedin.com “current * engineer” java hadoop “overview” “location * Toronto, Canada Area”

site:ca.linkedin.com “current * engineer” java hadoop “million” “location * Toronto, Canada Area”

site:ca.linkedin.com “current * Engine” JAVA HADOAPP “””option””カナダ””

サイト: ca.linkin.com “” java HADOAPP “” java hadoop “viewers” “location * Toronto, Canada Area”

site:ca.linkedin.com “current * engineer” java hadoop “expertise” “location * Toronto, Canada Area”

Google の推定結果の分散 (763 から 1,220) に惑わされないで、検索ごとに異なる結果にしましょう。

各検索の結果の一番下までスクロールすると、すべての検索結果が2ページしかなく、実際に返される結果の数は13から15（13が最も多い）であることがわかります。 検索結果の違いがあるとすれば、その比較はあなたにお任せします。

各検索をクリックして実行する時間がない場合は、ここで簡単に実行できます (1080p のフルスクリーンで見るのがベストです)。linkin.com “current * * engineer” java hadoop -skills/skill -pub/dir “location * Toronto, Canada Area”

国番号実験

国番号による検索が好きな方のために、2つの検索の結果をチェックしてみましょう。一方は国番号 (site:ca.linkedin.com) を使用しており、他方は site:linkedin.com を使っています。

site:ca.linkedin.com “current * * engineer” java hadoop “expertise” “location * Toronto, Canada Area”

site:linkedin.com “current * engineer” java hadoop “expertise” “location * Toronto, Canada Area”

What do you notice?

Bing vs. Linkedin.com “current * engineering” java haveoop “expertise” “location* Toronto, Canada Area”

We can know what do you notice? Google

Sourcers and Recruiters tend to act like Google is the only way to X-Ray search LinkedIn?

以前何度も書いたように、Bing は通常 LinkedIn からより「きれいに」結果を取得し、特にプロフィール結果を、Google で行う必要があるようにプロフィールと非プロフィールを分離しようとクエリーに追加の用語を使用する必要がない優れた仕事を行います。

たとえば、プロファイルを分離するための用語を使用しない、上記の Google 検索の 1 つは次のとおりです。com “software engineer” “location * Toronto, Canada Area” java hadoop

ここで気づくのは、「視聴者」のようなプロファイルを分離する用語を使用すると、結果が 13 から 60 になり、次のような偽陽性が追加されることです:

ここで、Google 検索と Bing 検索を比較してみましょう。

Google ではプロファイルを分離する用語を使用し、Bing ではプロファイルを分離する用語を使用しないことを除き、まったく同じ検索用語を使用します。

Google – site:ca.linkedin.com “software engineer” “viewers” “location * Toronto, Canada Area” java hadoop

Bing – site:ca.linkedin.com “software engineer” “location Toronto, Canada Area” java hadoop

念のため、検索結果を自分で調べる気がない場合のために、両者を比較した簡単な YouTube ビデオを紹介します。

私は Google を常に使用していますが、他の検索エンジンが特定の用途で優れているという事実を認識できないほど Google ファンボイでもありませんし、認識もしません。

LinkedIn のプロファイルを検索する場合、プロファイルの結果を分離し、偽陽性、非プロファイルの結果を排除するために追加の用語を追加する必要がないため、Bing は Google よりもクリーンで効率的だということです。 検索演算子！

LinkedIn のプロファイルを検索するために、site: コマンドを使用して「X-Ray」検索せずにインターネット検索エンジンを使用できるかどうか疑問に思ったことはありませんか？

私はあります。

Check out this search out:

linkedin (java|j2ee) -recruiter (engineer|consultant|programmer|developer)”(BA|B.A. |BS|B.S. |Bachelor|Bachelors)***2004.B.2009″”see who””location * greater new york city area”

さて、この検索（と結果！）には非常に興味深い要素が1つ以上あるので、気づいていただければと思いますが、この記事のために、site: 検索演算子を使わずに LinkedIn プロファイルを返すという事実に特に注意を促したいのですが、これは「X線」検索ではないんです。

これらの結果を見て、特に LinkedIn を検索するように Google に指示したわけでもないのに、プロファイル以外の結果がないことを評価してください:

興味深いですね？

なぜかというと、

#1 正確さと網羅性

LinkedIn の検索インターフェースは、フィールドとファセットの構造化により、どのインターネットの検索エンジンよりもパワフルで設定可能、かつ正確で、必要なものを正確に取得する能力をはるかに制御できるようになっているためです。

州、都市部、および国にまたがる地域を検索しようとしている場合、国境を越える LinkedIn の郵便番号半径検索を使用すると、より正確に検索することが簡単にできます。 (例: 「current * software engineer」) を使って現在の肩書きや会社で検索することもできますが、LinkedIn の現在の肩書きと現在の会社フィールドを使えば、より簡単に、正確に、そして包括的に検索することが可能です。 また、LinkedIn は、インターネット検索エンジンで検索および取得可能なものに影響を与える変更をいつでも行うことができることを覚えておいてください。 3884>

#3 私のネットワーク

2005年以来、私は時間をかけて自分のLinkedInネットワークを大幅に、戦略的に構築し、多くの人が自分のネットワーク内、特に私の1、2次の検索結果に表示されるようにしました。

LinkedIn を本当に X-Ray 検索するのは (いじくりまわす以外では)、2 度目のネットワークを超えた LinkedIn 検索結果の特定の公開プロフィールを見つけるときだけです。

3 度目またはグループのつながり、あるいは完全に自分のネットワークを超えた人物の公開プロファイルを表示できる、簡単な方法はたくさんあります。

結局のところ、インターネット検索エンジンで検索を開始して LinkedIn を X-Ray して人を特定するのとは対照的に、LinkedIn で検索し、インターネット検索エンジンを使用して 2 度目のネットワークを超える特定の人のプロフィールを見つける方が、LinkedIn を検索する際の投資時間に対するリターンが高いことがわかりました。

検索結果に満足できるように、戦略的かつ整然と LinkedIn ネットワークを築くことに時間を投資しなかった場合、そうした方がよいでしょう。

And sooner than later!

Final Thoughts

So, what’s the most effective way to X-Ray search LinkedIn?

There is no single most effective way to search LinkedIn via Internet search engines – There is many different ways, as I have demonstrated a few using both Google and Bing.

ブログ記事やLinkedInグループのディスカッションで目にした検索文字列や構文を、自分でテストせずに、単にコピーして貼り付けたり、理想的には、変更を加えて実験し、結果に差異がないか観察したりしないでください。

何も考えずに検索をコピーして実行しても、何も学べません。

好奇心を持って少し実験してみれば、グローバルなソーシング・コミュニティと共有できる、次の興味深い発見を思いつくかもしれませんよ。