在找工作这件事上，不同年代的求职者，都有着相同的烦恼。
最早是靠报纸找工作的年代。巴金在《寒夜》中描写主角汪文宣找工作的情形是这样的：
“他每天都要买一份报纸，他仔细地读着报上的每一个字，希望能够找到一个适合他的工作。他看到了许多招聘广告，有的是招聘教师的，有的是招聘职员的，有的是招聘工人的。可是他每次去应聘，都没有成功。不是他的学历不够，就是他的经验不足……”
那时候，报纸会设置专门放招聘广告的版面，求职者买了报纸之后挨个给自己感兴趣的打电话。但实际操作中，匹配度低，沟通效率低，入职成功率低，找工作几乎都依赖碰运气。
这种情况直到二十年前的早期互联网时代依然存在。当供需不匹配遇上供需失衡，问题更加复杂。
2003年迎来高校扩招后的第一个毕业生高峰年后，“史上最难就业季”就成为了新闻标题的常客。那时，一些大学生已经开始尝试在网上找工作。尽管在招聘网站上搜索，人岗匹配度比报纸时代精准了很多，但耐不住岗位供给有限，找工作仍是一件难事。
一晃十多年过去了。移动互联网时代的来临，让一群熟知经济学、掌握前沿算法技术的程序员登上了舞台。算法智能匹配让更多弱势群体和中小企业被看见，匹配精度进一步提升。但技术也有边界，变不出更多岗位，遇到“供需失衡”的场景还是得挠头。
经济有周期，天气有反复。每代人找工作，都难免会碰上几年“供需失衡”。找工作烦了，每代人也都有不同的发泄方式。纸媒时代的人们把报纸揉成一团，PC时代的人们气得乱点鼠标，移动互联网时代的人们，则日常问候招聘软件。
“怎么老是刷不出来岗位？”“已读不回？”“这推荐的什么破职位”……时间长了，还有人开始阴谋论：是不是这算法故意的，好让我在平台上多停留些时间，
让企业掏更多钱招人？
恰恰相反，越是觉得招聘软件不好用的时候，也许算法正在想方设法地让人尽快找到工作。在很多领域，算法会制造“信息茧房”；但招聘领域的算法，恰恰需要破除“信息茧房”——让人接触到更多机会。
算法是如何在“糟糕天气”下，帮人找工作的？
众所周知，算法时代下的互联网平台，会通过用户的使用习惯深谙用户喜好，最常推送的也是高度同质化的信息，久而久之，用户就被困在了“信息茧房”里。
但还有一种情况是，一些人因为使用互联网平台并不熟练，在习惯于被动接受杂乱推送信息的同时，又不懂得如何有效地主动控制和筛选自己的信息推送机制，长此以往，用户也会被困在自己无意识建构的“信息茧房”里。
这两种情况，在招聘平台中都同样存在。但内容平台的“信息茧房”，减少的是用户摄入多元信息的机会。而招聘平台如果任由“信息茧房”形成，则会让用户错失很多计划外的工作机会。
譬如白领招聘领域中，一个在找石油化工和医药公司职位的化学专业应届生，可能也愿意去快消日用品公司和外贸公司。一个有两年广告设计经验的求职者，可能也对游戏交互或媒体美术策划的职位感兴趣。
在蓝领招聘领域中就更常见了。一个找普工工作的男性，很可能也愿意做外卖骑手。一个找服务员工作的女孩，或许也愿意去做收银员。
问题是，这些“第二志愿”“第三志愿”很多时候并不会被求职者表达出来。有时是因为求职者不熟悉软件操作，不知道能填写多个求职意愿，有时是因为求职者本身就比较迷茫，不太清楚自己到底能投什么岗位，只有个模糊的大方向。这种情形在大学生身上并不少见。
怎样才能让这些隐藏的机会被看见？平台其实也没什么好办法，只能让求职者“多看一看”。
当然，“多看”不是“乱看”。平台会像个科学家一样，不停地抽取部分人群做实验，把它觉得可能被求职者忽略的岗位送到求职者面前。
比如，某求职者的求职意向可能没有A岗位，但平台通过数据挖掘，发现和该求职者学历、背景相似的人都投递了A岗位，就会尝试着为这位求职者推荐一下A岗位。当然，如果发现求职者对A岗位不感兴趣，平台也不会傻傻地继续推，这就是所谓的“推荐策略”。
甲之蜜糖，乙之砒霜。每个尝试拓宽匹配维度的实验里，都有人因此找到了意料之外很满意的工作，也有人生气“怎么净推些八竿子打不着的工作”。毕竟，在任何时候，“匹配”更多的是一种主观的感觉，而非严丝合缝的“卡位”。
虽然坐在背后调控算法的程序员们，没法让每个人都收获意外之喜，却能根据实验数据反复迭代策略，最终实现“帕累托最优”。这也就意味着，在一些人抱怨“平台怎么推得这么不准”的时候，可能更多的人正受益于这个看似推得没那么精准的策略。
通过算法调配，让大多数人先上车，这就是招聘平台面对供需不匹配时的策略。算法虽然变不出岗位，但可以让求职者多看看市面上其他领域岗位，打破在求职中或被动或主动形成的“信息茧房”。
在“僧多粥少”时让更多人先喝上水，才能等到开仓放粮的那天。在招聘中打破算法的偏见与回音壁效应，才是一种算法普惠。
当我们意识到，不是所有的算法都希望制造“信息茧房”时，我们也容易理解，也不是所有的平台都想通过困住用户来赚钱。
一个重要的“反常识”是，求职者的求职周期越短，招聘平台流转效率就越高。
招聘平台最理想的剧本是，把求职者推荐给企业，企业马上面试，求职者成功入职。双方实现了目标，都满意了，更多的求职者和企业就来了，付费的企业数也蹭蹭上涨。
无论作为求职者还是招聘方，只要是在平台兜兜转转许多天还没达到目标，都会觉得是这个平台不行，不但不会付费买服务了，还会转头去找别的渠道。
想通了这一点，再刷BOSS直聘，会发现一些有意思的事情。
比如，写完简历，刚准备投递，平台就弹出了简历修改建议，还附上了优秀简历模板。
比如，刚填写了兼职期望，一刷页面就发现首页上多了一个“兼职”tab，还问你要不要添加更多兼职期望。点开兼职版块，还能看到宠物上门喂养师、宠托师、宠物陪护师等新型兼职岗位。
如果你是HR，也会发现BOSS直聘越来越“殷勤”了，隔三差五发消息提醒：要不要发个校招职位？要不要发布兼职岗位？和某求职者聊了几句忘回了，平台就弹出提醒，请你继续追聊别停。
一个朴素的道理是，货架上的“商品”卖不出去，未必是因为东西不好，也可能是因为展示机会不够多。求职者找不到工作，未必是因为能力不够，也可能是因为没被更多有“购买潜力”的招聘方看到。
平台不能生产职位，也无法改变双方的既有认知观念。能做的只有扩大求职者的选择面，让求职者看到更多岗位，让更多岗位找上求职者。围绕这个目标，算法是工具，产品功能也是工具。
