İş ilanındaki anahtar kelimeler: özgeçmişte nasıl sayılır

ABD’li işverenlerin işe alımda kullandığı aday takip sistemlerinden (ATS) biri olan Greenhouse, işe alım uzmanları (recruiter) için bir anahtar kelime filtresi belgeliyor ve yardım makalesi kuralı tek cümleyle koyuyor: “Sonuçlarınızda görünmesi için aramanızdaki anahtar kelimenin başvurudaki anahtar kelimeyle tam olarak eşleşmesi gerekir.” İşe alım uzmanı her terimi ya Required (zorunlu) olarak işaretliyor, bu durumda “bütün terimlerin geçmesi gerekiyor”, ya da Preferred (tercih edilen) olarak; o zaman “tek bir terimin geçmesi yetiyor”. Makale, bir terimin kaç kez geçtiğine dair hiçbir şey söylemiyor. Böyle bir filtrenin karşısında özgeçmişin için sorulacak soru, bir beceriyi kaç kez yazdığın değil, onu işe alım uzmanının arama kutusuna yazacağı biçimde yazıp yazmadığın. (Bu makale de bu sayfadaki diğer kaynaklar gibi İngilizce; alıntıları biz çevirdik.)

Greenhouse bu filtreyi hangi işverenlerin kullandığını söylemiyor; bu yüzden onu her başvuru için geçerli bir kural olarak değil, belgelenmiş tek bir örnek olarak ele alıyoruz. Kendi özgeçmiş oluşturucumuzdaki ilan karşılaştırması da tesadüfen aynı şekilde sayıyor: tekrara göre değil, terimin varlığına ve yazımına göre. Bu konuda tarafsız değiliz, çünkü o oluşturucuyu biz yapıyoruz. Aşağıdaki sayma kuralları doğrudan kaynak kodundan geliyor, örnekleri 31 Ekim 2026’da bu koddan geçirdik ve dış kaynakları da aynı gün okuduk.

Birebir bir arama ve daha esnek bir tane

Greenhouse, farklı çalışan ikinci bir eşleştirici daha belgeliyor. Real Talent ürününün parçası olan Talent Matching, adayları işe alım ekibinin kurduğu bir kalibrasyona göre, aralarında Strong, Good ve Partial’ın da bulunduğu eşleşme gruplarına ayırıyor. SSS sayfası beceriler için şunu söylüyor: “Her özgeçmişteki ilgili terimleri belirlediğiniz kalibre edilmiş becerilerle karşılaştırır ve birden fazla terim aynı kalibre edilmiş beceriye karşılık gelebilir; yani eşleşen terim listesinin uzun olması her zaman daha yüksek eşleşme puanı anlamına gelmez.” Yani aynı üründe hem birebir bir arama hem de ilgili terimlerin karşılaştırılması var ve okuduğumuz hiçbir şey adaya, işe alım uzmanının bunlardan hangisini kullandığını söylemiyor. Greenhouse ve özgeçmişin üzerine rehberimiz iki özelliği de ayrıntılı anlatıyor.

Kariyer tavsiyeleri çoğu zaman birebir aramaya göre hazırlanıyor. MIT’nin kariyer ofisi şöyle uyarıyor: “İlgili anahtar kelimeleri kısaltmaktan kaçının; bir ATS özgeçmişinizi puanlarken kısaltmayı gerektiği gibi dikkate almayabilir.” Özgeçmiş tarayıcısı satan bir şirket olan Jobscan’in bir ilandaki anahtar kelimeleri bulma rehberi, araçları ve teknolojileri “bunları birebir eşleştirin” notuyla, yeterlilik belgelerini ise “hem açık hem kısaltılmış yazın” notuyla işaretliyor. İkisi de aynı alışkanlığa varıyor: yapabildiğin işleri işverenin kendi kelimeleriyle yaz.

Zorunlu, temel beceri, tercih sebebi: oluşturucumuzdaki ağırlıklar

İlan karşılaştırması yapay zekâ kullanan tek bir adımla başlıyor, sonra yapay zekâ devreden çıkıyor. Bir ilan yapıştırdığında bir model onu bir kez okuyor; temel becerilerini, araç ve teknolojilerini, zorunlu niteliklerini ve tercih sebebi sayılan niteliklerini listeliyor, ilan da İlanlar bölümüne kaydediliyor. Gerisi deterministik kod; yani aynı özgeçmiş, kaydedilmiş aynı ilana karşı her seferinde aynı sonucu veriyor.

Terimlerin kendisi temel becerilerden ve araç ve teknolojilerden geliyor; zorunlu ve tercih sebebi satırları ise her birinin ağırlığını belirliyor. Bir araç ya da teknoloji, veya zorunlu bir satırın andığı bir temel beceri Zorunlu olarak işaretleniyor ve 3 puan değerinde. Tercih sebebi satırlarından birinin andığı ama hiçbir zorunlu satırın anmadığı bir temel beceri Tercih sebebi olarak işaretleniyor ve 1 puan değerinde. Diğer her temel beceri Temel beceri olarak işaretleniyor ve 2 puan değerinde. Panelin üstündeki yüzde, bulunan terimlerin puanının bütün terimlerin puanına bölünmesiyle çıkıyor; altındaki satır ise terimleri sayıyor, örneğin “6 anahtar kelimeden 4 tanesi var”. En fazla 30 terim tutuluyor, önce zorunlular.

Eşleşme yalnızca yazdırılana bakıyor: başlık, özet, her kaydın unvanı, kurumu ve konumu ile maddeleri; bir beceri listesinin öğeleri de bu maddelere dahil. Düzenleyicide gizlenmiş bir bölüm ya da kayıt hiç sayılmıyor; iletişim bilgileri, tarihler ve bölüm başlıkları da sayılmıyor. Bir terim ya bulunuyor ya bulunmuyor. Bulunduğu yerde panel seni oraya götürüp terimi önizlemede işaretleyebiliyor. Önizleme indireceğin PDF’in kendisi olduğu için her işaret, dosyada gerçekten bulunan bir kelimenin üstüne düşüyor.

Bir destek ilanından altı terim

Bu örnekteki ilan, şirket ve aday uydurma. ABD’deki bir başvuruda olduğu gibi ilan ve özgeçmiş İngilizce; bu yüzden terimleri ve satırları İngilizce bırakıp çevirimizi parantez içinde verdik. Teknik destek uzmanı pozisyonu için bir ilanın okuma adımından altı terimle döndüğünü düşünelim:

Terim	İlanda nerede geçiyor	İşaret	Puan
Zendesk	araçlar	Zorunlu	3
SQL	veritabanları ve zorunlu bir satır	Zorunlu	3
troubleshooting (teknik sorun giderme)	temel beceriler ve zorunlu bir satır	Zorunlu	3
customer service (müşteri hizmetleri)	temel beceriler ve zorunlu bir satır	Zorunlu	3
written communication (yazılı iletişim)	yalnızca temel beceriler	Temel beceri	2
Jira	temel beceriler ve bir tercih sebebi satırı	Tercih sebebi	1

Aday, bir randevu uygulamasında destek görevlisi; özgeçmişinde şu satırlar var:

Support associate with two years of customer support for a scheduling app. (Bir randevu uygulamasında iki yıllık müşteri desteği deneyimi olan destek görevlisi.)

Answered customer emails and chats in Zendesk about login and calendar-sync problems. (Giriş ve takvim senkronizasyonu sorunlarıyla ilgili müşteri e-postalarını ve sohbetlerini Zendesk üzerinden yanıtladım.)

Troubleshot sync errors with engineers and wrote the steps that reproduced them. (Senkronizasyon hatalarını mühendislerle birlikte inceleyip giderdim ve hataları yeniden oluşturan adımları yazdım.)

Wrote 12 help-center articles on calendar setup. (Takvim kurulumu üzerine 12 yardım merkezi makalesi yazdım.)

Skills: Zendesk, MySQL, Excel (Beceriler: Zendesk, MySQL, Excel)

Eşleşme altı terimden birini buluyor ve %20 gösteriyor; bu, 15 puanın içinde Zendesk’in 3 puanı. “Troubleshot”, “troubleshooting” değil; “customer support” (müşteri desteği), “customer service” (müşteri hizmetleri) değil; “MySQL” de SQL’i ayrı bir kelime olarak içermiyor. “Zendesk”i on üç maddeye daha yazmak rakamı %20’de bırakıyor.

Şimdi aşağıdakilerin hepsinin onun için gerçekten doğru olduğunu varsayalım. Özetini “Customer service and technical support associate with two years on a scheduling app” (bir randevu uygulamasında iki yıllık müşteri hizmetleri ve teknik destek görevlisi) olarak değiştiriyor. Üçüncü satırı “Handled first-line troubleshooting of sync errors with engineers and wrote the steps that reproduced them” (senkronizasyon hatalarının birinci seviye sorun gidermesini mühendislerle birlikte üstlendim ve hataları yeniden oluşturan adımları yazdım) diye yeniden yazıyor. Bir de dışarıda bıraktığı bir iş için madde ekliyor: “Ran SQL queries in MySQL to find duplicate customer accounts before a data migration” (bir veri taşıma öncesinde mükerrer müşteri hesaplarını bulmak için MySQL’de SQL sorguları çalıştırdım). Eşleşme artık %80 gösteriyor, altı terimden dördü; her yeni terim de onunla ne yaptığını söyleyen bir cümlenin içinde duruyor.

Hangi kelimeler aynı sayılıyor

Sürprizlerin çoğu “aynı kelime” kurallarında; bu yüzden onları kodun bize verdiği sonuçlarla birlikte sıralıyoruz.

Büyük-küçük harf, aksan ve noktalama yok sayılıyor; bir terimin kelimeleri bitişik ya da ayrı yazılabiliyor: “Node.js”, “NodeJS” ve “Node JS”, Node.js diyen bir ilan için sayılıyor; “ZENDESK” de Zendesk yerine sayılıyor. Çoğul biçim tekilin yerine geçiyor: “APIs”, API için; “policies”, policy için sayılıyor. Kelimenin başka hiçbir biçimi sayılmıyor. “Troubleshot” ve “troubleshoot”, troubleshooting yerine geçmiyor; “communicated” de communication yerine geçmiyor. Terimler tam kelime olarak eşleştiriliyor; yani “MySQL”, SQL değil, “JavaScript” de Java değil.

Kısa bir ad listesi her iki yönde de tek terim sayılıyor: JavaScript ve JS, TypeScript ve TS, Kubernetes ve k8s, PostgreSQL ve Postgres, AWS ve Amazon Web Services, GCP ve Google Cloud, Azure ve Microsoft Azure, Machine Learning ve ML, Artificial Intelligence ve AI, REST ve RESTful, Go ve Golang, CI/CD ve Continuous Integration. Liste bilerek kısa tutuldu: bir çift ancak özgeçmişlerde ve ilanlarda iki biçim birbirinin yerine kullanılıyorsa listeye giriyor. Bir ilan bir adı kısa biçimiyle birlikte parantez içinde yazdığında, örneğin “Customer Satisfaction (CSAT)”, iki yazımdan biri yeterli. Bu durumlar dışında kısa biçim ile tam ad ayrı terimler; yani sayfadaki “PMP”, “Project Management Professional” yerine sayılmıyor, tam ad da “PMP” yerine sayılmıyor.

Uzun terim, uzun metni istiyor. “Microsoft Excel” isteyen bir ilan tek başına “Excel” ile karşılanmıyor, “React.js” isteyen bir ilan da “React” ile karşılanmıyor; buna karşılık özgeçmişteki “Microsoft Excel”, yalnızca Excel diyen bir ilan için sayılıyor. Bazı araç adları aynı zamanda gündelik İngilizce kelimeler; bunlar ancak büyük harfle, bir ad olarak yazıldığında sayılıyor. “I excel at reconciliations” (mutabakatlarda çok iyiyim) Excel yerine sayılmıyor, “the rest of the team” (ekibin geri kalanı) REST yerine sayılmıyor; “Go” ve birkaç başka kelime de cümlenin ilk kelimesi olduğunda sayılmıyor.

Koddan çıkan pratik kural, MIT’nin verdiğiyle aynı: ilanın kendi yazımını, en uzun biçimiyle, bir kez yaz. Bir yeterlilik belgesinin kısa biçimi varsa “Project Management Professional (PMP)” ikisini de sayfaya koyar.

Eşleşmenin doldurmaya dönüştüğü yer

Jobscan’in bu konudaki yazısı anahtar kelime doldurmayı (keyword stuffing), bir özgeçmişi o kadar çok anahtar kelimeyle yüklemek olarak tanımlıyor ki özgeçmiş ya “artık adayın yeteneklerini doğru yansıtmıyor” ya da “insan okuru hiç hesaba katmadan ATS teknolojisine yönelik” hâle geliyor. Üç biçimini anlatıyor: dürüst olmayan ya da bağlamından kopuk beceriler, beyaz yazıyla gizlenmiş anahtar kelimeler ve aşırı optimize edilmiş cümleler. Sonuncusunu, sürekli “social media” (sosyal medya) ifadesine dönen örnek bir maddeyle gösteriyor.

Tekrar, üçü arasında bırakması en kolay olanı, çünkü bizim eşleşmemizde hiçbir şey eklemiyor. Birincisi daha zor, çünkü sayım onu ödüllendiriyor. Örnekte beceri listesine “Written communication” ve “Jira” eklemek eşleşmeyi %80’den %100’e çıkarıyor; altı terimden oluşan bir beceri listesinden başka hiçbir şey içermeyen bir özgeçmiş de %100 gösteriyor. Sayımdaki hiçbir şey, adayın her gün kullandığı bir beceriyi, ilan istediği için yazdığı bir beceriden ayırmıyor. Jobscan’in “doğru yansıtma” ile çizdiği sınır bu; MIT de onu tek cümleyle söylüyor: “Yine de özgeçmişinizde belirtilen her şeyin hesabını verebilmeniz gerekecek.”

İki ekleme aynı değil. On iki yardım merkezi makalesi yazmış biri yazılı iletişim için makul bir savunma yapabilir; yazdıklarını gösteren bir madde de bu ifadenin listede durmasından daha iyi bir kanıt. Hiç kullanmadığı Jira ise bir mülakatçı sorduğunda destekleyemeyeceği bir iddia. Gizli metnin bizim sayımımıza girmesinin hiçbir yolu yok, çünkü eşleşme yalnızca yazdırılanı okuyor.

Eksik kalan terimler

Panel eksik her terim için üç cevap sunuyor ve hiçbirini senin yerine seçmiyor. “Bende var: becerilere ekle”, terimi ilanın yazımıyla beceri listene koyuyor. “Bende var: AI ile madde yaz”, seçtiğin bir kayıt için yeni bir madde taslağı yazıyor; bunu o kayıttan, kaydın diğer maddelerinden ve beceriyle ne yaptığına dair isteğe bağlı bir nottan yola çıkarak yapıyor. Modelin talimatları, terimi her sürümde bir kez ve ilanın verdiği biçimde yazmasını, verdiğin bilgilerin ne yaptığını söylemediği yerlerde de “[task]” gibi bir boşluk bırakmasını söylüyor. Bir sürüm seçene kadar özgeçmişe dokunulmuyor. “Bende yok”, terimi bu cihazda kendi başlığı altında kenara koyuyor; oradan geri getirebiliyorsun. Bir terimi kenara koymak yüzdeyi değiştirmiyor; yüzde, ilanın istediği bütün terimleri saymaya devam ediyor.

Eksik terimlerden hangilerini dürüstçe sahiplenebileceğin ve kanıtı nasıl ifade edeceğin bir uyarlama sorusu; bunu Deneyim uydurmadan özgeçmişini ilana göre uyarlamak yazısında bir tabloyla adım adım ele alıyoruz. Eşleşme, oluşturucunun özgeçmiş puanını etkilemiyor (bir eşleşme oranıyla bir puanın neden ayrı sayılar olduğu, özgeçmiş puanlarını karşılaştırma üzerine yazımızın konularından biri); bütün anahtar kelimeleri bulmak da kelimelerin sayfada olduğunu söyler, pozisyona uygun olduğunu değil. Oluşturucu sayfası eşleşmeyi ilan karşılaştırması başlığı altında bütünüyle anlatıyor. Hesabı olmayan bir ziyaretçi düzenleyiciyi deneyebiliyor, ama İlana uyum sekmesi de indirme gibi önce ücretsiz bir hesap istiyor.

Tercih sebebi terimleri bırakması en kolay olanlar. Jobscan’in rehberi, örnek ilanının tercih edilen nitelikler bölümünde yer alan bir sertifika için “varsa ekleyin, yoksa hiç endişelenmeden çıkarın” diyor. Bizim ağırlıklarımızda böyle bir terim ilanın toplamından 1 puan alıyor; bu, bir terimin alabileceği en düşük değer.