استخراج بيانات منصات الوظائف ومراقبة أحدث الإعلانات

لاستخراج بيانات منصات الوظائف باستخدام Datablist، افتح Job Postings Search، وحدد كلماتك المفتاحية والبلدان، ثم استورد الوظائف المطابقة إلى Collection. ويمكنك أيضًا البحث عن وظائف شاغرة لدى الشركات الموجودة في CRM لديك. احتفظ بمعرّف الوظيفة وموقع الشركة وتاريخ النشر كي تتمكن من مقارنة النتائج عند تكرار البحث.

أنصح بالفصل بين هدفين: اكتشاف شركات جديدة توظّف حاليًا، ومراقبة الوظائف الجديدة لدى شركات تعرفها بالفعل. قد يفيد استبعاد الشركات التي عثرت عليها سابقًا في تحقيق الهدف الأول، لكنه سيُخفي الوظائف الجديدة في الحالة الثانية.

يشرح هذا الدليل البحث باستخدام الفلاتر أو قوائم الشركات، والحقول التي يمكنك جمعها، وآلية تكرار البحث لمتابعة الإعلانات الجديدة من دون احتساب الوظيفة نفسها مرتين.

📺 لمن يفضّلون الشرح المرئي

إذا كنت مثلي وتفضّل المشاهدة على القراءة، فشاهد الفيديو الذي أشرح فيه كيفية استخراج إعلانات الوظائف من 19 منصة في الوقت نفسه 👈🏽

محتويات هذا الدليل

• شرح الطريقة التي أستخدمها لاستخراج بيانات 19 منصة وظائف في وقت واحد
• قائمة منصات الوظائف التي نستخرج منها البيانات
• شرح استخراج إعلانات الوظائف خطوة بخطوة
• شرح استخراج وظائف الشركات الموجودة في CRM خطوة بخطوة
• لماذا تحتاج إلى عدة منصات وظائف بدلًا من منصة واحدة
• كيف يساعدك Datablist على استخدام بيانات الوظائف في المبيعات والتسويق

طريقة استخراج بيانات 19 منصة وظائف في وقت واحد

إذا أردت استخراج بيانات 19 منصة وظائف في الوقت نفسه، فلديك خياران:

• إنشاء scraper خاص بكل منصة بنفسك والتعامل مع أكواد معقدة
• استخدام أداة Datablist لاستخراج بيانات منصات الوظائف، التي تجمع بيانات 19 منصة حول العالم

يبحث Datablist في قاعدة بيانات مجمّعة للوظائف من خلال مزوّد البيانات. يعرض البحث الإعلانات المطابقة والمفهرسة، ولا يزحف إلى جميع المنصات المذكورة من الصفر في كل مرة. تختلف التغطية والحقول المتاحة من إعلان إلى آخر، لذا راجع روابط المصادر للوظائف التي تنوي استخدامها.

💡 ما هو Datablist؟

Datablist منصة لإنشاء مسارات عمل توليد Leads، وتتيح للمستخدمين العثور على البيانات وإثراءها وتنظيفها باستخدام أكثر من 60 أداة مختلفة، بدءًا من AI Agents وEmail Finders، وصولًا إلى AI processors وTechnology enrichments وغيرها.

كما يتيح لك Datablist إعداد مسارات عمل آلية تعمل وفق جدول زمني أو عند الطلب. وفيما يلي بعض الاستخدامات العملية التي يفضّلها مستخدموه:

1. إنشاء قوائم Leads
2. تخصيص رسائل البريد الإلكتروني باستخدام AI
3. تنظيف بيانات CRM وإزالة التكرارات منها
4. استخراج إعلانات الوظائف من 19 منصة دفعة واحدة
5. استخراج نتائج بحث LinkedIn Sales Navigator من دون تعريض حسابك للخطر

الفكرة واضحة: إذا كنت تريد جمع البيانات أو تنظيفها أو أتمتة مسارات عمل تعتمد عليها، وتحتاج إلى حل سهل وسريع وموثوق، فإن Datablist هو وجهتك المناسبة.

منصات الوظائف التي يدعمها Datablist

يتمتع Datablist بمزايا فريدة مقارنة بأدوات استخراج بيانات الوظائف الأخرى في السوق. فهو يجمع البيانات من 19 منصة وظائف في الوقت نفسه، ما يوفر عليك ساعات من الإعداد والصيانة اللازمة لإنشاء scraper منفصل لكل منصة.

فيما يلي قائمة بمنصات الوظائف التي يستخرج بياناتها:

منصات وظائف عالمية:

• Indeed: يتمتع بانتشار عالمي واسع في معظم البلدان والقطاعات.
• Glassdoor: حاضر عالميًا، ويجمع بين إعلانات الوظائف وتقييمات الشركات

منصات وظائف إقليمية:

• آسيا وأوقيانوسيا
  • Seek: المنصة الرائدة في أستراليا ونيوزيلندا
  • Naukri: المنصة الرائدة في الهند، وتضم ملايين الإعلانات
  • Naukri Gulf: متخصصة في أسواق العمل في الشرق الأوسط
  • JobsDB: تتمتع بحضور قوي في دول جنوب شرق آسيا
  • Jobstreet: رائجة في ماليزيا والفلبين وسنغافورة وأسواق آسيوية أخرى
• أوروبا
  • Infojobs: رائدة في إسبانيا وأجزاء من أميركا اللاتينية
  • Tecnoempleo: تركز على السوق الإسبانية وتتخصص في الوظائف التقنية
  • Welcome to The Jungle: منصة كبرى في فرنسا تتوسع إلى أسواق أوروبية أخرى

منصات متخصصة وأنظمة ATS:

• منظومة الشركات الناشئة
  • AngelList (المعروفة الآن باسم Wellfound): تركز على وظائف الشركات الناشئة، ولا سيما في قطاع التقنية الأميركي
  • Startup Jobs: متخصصة في وظائف الشركات الناشئة في مراحلها المبكرة بأميركا الشمالية
• أنظمة ATS (أنظمة تتبّع طلبات التوظيف)
  • Workable وGreenhouse وLever وAshby وJoin وBambooHR وSimplyHired: يستخرج Datablist البيانات من هذه الأنظمة أيضًا ليمنحك تغطية أوسع لسوق العمل

استخراج بيانات عدة منصات وظائف خطوة بخطوة

نؤمن في Datablist بضرورة منح المستخدمين أكبر قدر ممكن من التحكم في البيانات التي يحصلون عليها وطريقة جمعها.

ولهذا نوفر طريقتين لاستخراج إعلانات الوظائف:

1. استخدام فلاتر البحث في Datablist
2. البحث عن إعلانات وظائف استنادًا إلى قائمة شركات

استخراج بيانات منصات الوظائف بالفلاتر

سأوضح في هذا القسم كيفية استخدام فلاتر مجمّع منصات الوظائف في Datablist للحصول على إعلانات حسب الكلمات المفتاحية والمستويات الوظيفية والمواقع وغيرها.

لنبدأ!

أولًا، أنشئ حسابًا في Datablist.

أنشئ Collection.

انقر على Job Postings Search.

اضبط فلاتر الوظائف التي تريدها. قد تختلف الإعدادات الحالية أدناه عن لقطات الشاشة القديمة.

فلاتر الوظائف والشركات

ابدأ ببحث محدد. على سبيل المثال، للعثور على وظائف مرتبطة بلغة Python في المملكة المتحدة، اضبط Job Description Keywords على python، واختر المملكة المتحدة ضمن Countries، واترك Job Status على Only Open Jobs (default)، وحدد Last 7 days ضمن Max Age، ثم اضبط Limit على 100 في أول عملية بحث.

راجع النتائج الأولى قبل توسيع نطاق البحث. فذكر Python في الوصف لا يعني بالضرورة أن تطوير Python هو المسؤولية الرئيسية للوظيفة.

اختر كيفية مطابقة الكلمات المفتاحية:

• يقبل Job Title Keywords عبارات تفصل بينها فواصل. يُعد العنوان مطابقًا لأي عبارة عندما تظهر جميع كلماتها، بصرف النظر عن حالة الأحرف أو ترتيبها. مثلًا، قد تطابق data engineer العنوان Senior Data Platform Engineer.
• يستبعد Exclude Job Title Keywords العناوين المطابقة، مثل الوظائف التي تحتوي على intern.
• يطابق Job Description Keywords الكلمات الكاملة كنص عادي افتراضيًا. تطابق sales عبارة sales manager، لكنها لا تطابق Salesforce.
• يفعّل Use Regex for Description Matching الأنماط التعبيرية. وفي هذا الوضع، يتيح لك Require All Description Patterns اشتراط مطابقة جميع الأنماط المدرجة بدلًا من أي نمط منها. اترك Regex معطلًا عند إجراء بحث بسيط بالكلمات المفتاحية.
• يستخدم Exclude Job Description Keywords وضع مطابقة الوصف الذي حددته.

حدد موقع الوظيفة وحالتها:

• يفلتر Job Locations المدن أو المناطق، بينما يفلتر Countries بلد الوظيفة. ويُعد مقر الشركة فلترًا منفصلًا.
• يوفر Workplace Types خيارات On-site وHybrid وRemote. أما Employment Types فيفلتر وظائف الدوام الكامل والجزئي والعقود وغيرها.
• يفلتر Job Seniority مستويات الخبرة.
• يستطيع Job Status عرض الوظائف المفتوحة أو المغلقة أو جميع الوظائف. استخدم الوظائف المفتوحة للحصول على قائمة توظيف حالية.
• يقصر Only with Recruiter Info النتائج على الإعلانات التي تتضمن معلومات مسؤول التوظيف. قد لا تتضمن بعض الوظائف سوى جزء من تلك المعلومات، لذا تحقق من الحقول المسترجعة.

حدد الشركات والنطاق الزمني:

• يبحث Filter Job Postings for a specific list of Companies ضمن شركات موجودة في Collection. راجع مسار العمل باستخدام قائمة شركات.
• يستبعد Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies جميع الإعلانات الصادرة عن نطاقات الشركات المحددة. استخدمه للشركات التي لا تريد ظهورها في النتائج.
• تشمل فلاتر الشركات Company Type وCompany Industries وCompany Funding Stage وموقع المقر أو بلده.
• يحدد Max Age الحد الأقصى لعمر الإعلان. أما Posted On or After وPosted On or Before فيحددان نطاقًا زمنيًا دقيقًا ويتجاوزان Max Age عند ضبطهما.
• يحدد Limit سقف عدد الإعلانات المسترجعة. قيمته الافتراضية 1,000، ويدعم حتى 2,000 إعلان لكل بحث. إذا بلغت هذا الحد، فجرّب عمليات بحث أضيق بدل افتراض أنك جمعت كل الوظائف المطابقة.

استبعاد الشركات التي لا تريد مراقبتها

يفيد استبعاد الشركات في إزالة العملاء الحاليين أو الشركات الواقعة خارج جمهورك المستهدف. لكنه لا يزيل التكرار على مستوى الوظيفة. فإذا استبعدت شركة عثرت عليها بالأمس، فستستبعد أيضًا أي وظيفة مختلفة تنشرها غدًا.

لإعداد قائمة استبعاد للشركات:

1. فعّل Exclude Job Postings posted by a specific list of Companies.
2. حدد قائمة الاستبعاد ضمن Datablist Collection.
3. اربط Datablist Collection Property بعمود موقع الشركة أو نطاقها.

بدء البحث عن إعلانات الوظائف

بعد ضبط جميع الفلاتر، انقر على Continue.

فيما يلي البيانات التي سيعيدها Datablist:

انتقل إلى أسفل الصفحة وانقر على Run import now.

بعد انتهاء الأداة، ستظهر النتائج بهذا الشكل:

البحث عن وظائف شركات من قائمة

كما ذكرت سابقًا، يتيح لك هذا الخيار استخراج إعلانات الوظائف من الشركات الموجودة بالفعل في مساحة عمل Datablist أو CRM أو أي قاعدة بيانات أخرى لديك.

ولهذا تحتاج إلى وجود اسم الشركة أو رابط صفحتها على LinkedIn أو رابط موقعها الإلكتروني داخل Collection في Datablist.

أولًا، أنشئ حسابًا في Datablist.

قم بعملية Import لقائمة الشركات.

أنشئ Collection منفصلة.

افتح Job Postings Search.

نفّذ الآن الخطوات التالية:

1. فعّل Filter Job Postings for a specific list of Companies.
2. حدد القائمة التي رفعتها ضمن Datablist Collection.
3. اربط Datablist Collection Property بعمود موقع الشركة أو اسمها أو رابط صفحتها على LinkedIn. أوصي باستخدام المواقع الإلكترونية عند توفرها لتقليل الالتباس بين أسماء الشركات.
4. حدد إعلانات الوظائف التي تريد استخراجها باستخدام الفلاتر. انقر هنا للاطلاع على جميع الفلاتر.

يمكنك أيضًا إعداد Collection تتضمن مواقع الشركات أو نطاقاتها لاستبعادها من إعلانات الوظائف، باستخدام المنطق نفسه.

💡 3 نصائح مفيدة لاستخراج بيانات منصات الوظائف

النصيحة 1: استبعد العملاء الحاليين من البحث عن الوظائف لتجنب المواقف المحرجة.

النصيحة 2: أدرج العملاء السابقين في البحث لتتمكن من إعادة تنشيط العلاقة معهم.

النصيحة 3: يمكنك فلترة الشركات أو استبعادها باستخدام روابط مواقعها وأسمائها، وليس النطاقات فقط.

بعد إكمال الإعداد، انقر على Continue.

انتقل الآن إلى أسفل الصفحة وانقر على Run import now.

بعد اكتمال الاستيراد، راجع الإعلانات المطابقة وروابط مصادرها. تحدد فلاتر البحث وحد النتائج والتغطية المفهرسة الوظائف التي ستحصل عليها.

📘 رصيد البحث عن الوظائف

يكلف كل إعلان وظيفة مسترجع 10 أرصدة. فمثلًا، تكلف 100 نتيجة 1,000 رصيد. تحقق من رصيدك وخيارات الباقات الحالية قبل إجراء بحث كبير أو متكرر.

مراقبة إعلانات الوظائف الجديدة عند تكرار البحث

يحتاج البحث المتكرر عن الوظائف إلى مفتاح مقارنة ثابت ونطاق زمني، وليس مجرد تشغيل يومي. أنصح بالبدء ببحث يومي يغطي آخر سبعة أيام، ثم تعديل فترة التداخل وفقًا لسوقك. تمنح فترة التداخل الإعلانات المتأخرة فرصة أخرى للظهور، لكنها تعني أيضًا احتمال عودة الوظيفة نفسها أكثر من مرة.

1. احتفظ بحقول Job Posting Id وJob Posting URL وCompany Website وDate Posted في نتائجك.
2. قارن كل دفعة جديدة بالدفعات السابقة باستخدام Job Posting Id. استخدم إعدادات الخاصية الفريدة لمنع القيم المكررة، أو راجع التكرارات قبل دمج ملفات التصدير.
3. أبقِ الشركة نفسها ضمن قائمة المراقبة. فظهور معرّف وظيفة مختلف لدى الشركة نفسها يعني وجود إعلان جديد يستحق المراجعة، وليس شركة مكررة ينبغي حذفها.
4. إذا احتجت إلى معرفة وقت اكتشاف الإعلان، فسجّل تاريخ ظهوره الأول في ملف التتبّع لديك. يمثّل Date Posted تاريخ نشر الإعلان، لا الوقت الذي اكتشفه فيه مسار عملك.
5. راجع المعرّفات المفقودة والإعلانات التي تبدو معاد نشرها حسب العنوان والشركة والموقع والرابط. قد تصف المعرّفات المختلفة وظائف متشابهة؛ فلا تدمجها تلقائيًا لمجرد تطابق العنوان.

لإعداد استيراد آلي ضمن باقة Growth، اختر التكرار اليومي والوقت والمنطقة الزمنية في مجدول المصدر، ثم انقر على Schedule Import. اضبط معالجة التكرارات قبل تفعيل الجدول. ويمكنك أيضًا تكرار البحث يدويًا. إزالة الصفوف المكررة بعد تخزينها لا تجعل النتائج التي يعيدها مزوّد البيانات مجانية، لذا ضع التداخل في الحسبان عند تخطيط ميزانية الأرصدة.

على سبيل المثال، إذا أعادت كل عملية من 30 عملية بحث يومية 100 إعلان، فستدفع مقابل 3,000 إعلان مسترجع: 30 × 100 × 10 = 30,000 رصيد. وحتى إذا لم يتبقَّ بعد إزالة التكرارات سوى 400 معرّف وظيفة مختلف، فستظل تكلفة البحث 30,000 رصيد. هذه أرقام توضيحية؛ استخدم إجمالي النتائج الفعلي لديك لتقدير ميزانية الشهر التالي.

لا تفترض أن الوظيفة أُغلقت لمجرد اختفائها من عملية بحث واحدة. ربما خرجت من النطاق الزمني أو الفلاتر أو حد النتائج. استخدم Job Status وحقل Closed At المسترجع عند التحقق من الوظائف المغلقة، وتأكد من الوظائف المهمة عبر صفحات مصادرها.

لماذا تستخرج بيانات 19 منصة وظائف؟

هل سمعت يومًا أحدًا يقول: «لدي بيانات أكثر مما ينبغي»؟ وأنا أيضًا لم أسمع، لأن البيانات كالذهب. لكننا نتفق جميعًا على أن البيانات ليست متساوية القيمة؛ فمنها المفيد ومنها غير ذي الصلة.

لماذا يهم تعدد مصادر البيانات؟

عندما تستخرج البيانات من عدد أكبر من منصات الوظائف، تحصل على إعلانات أكثر، ما يزيد فرص العثور على بيانات مفيدة. ويضمن هذا النهج الأوسع ألا تفوّت فرصًا قيّمة موزعة بين منصات مختلفة.

مزايا استخراج الوظائف من عدة منصات

• زيادة حجم البيانات
  • مقارنة الإعلانات الواردة من عدة مصادر
  • اكتشاف فرص أكثر لدى الشركات المستهدفة
• ذكاء أعمال استراتيجي
  • تحديد الشركات ذات الاحتياجات العاجلة، كما تكشف عنها إعلانات الوظائف
  • استهداف الحسابات بناءً على أولوياتها الحالية
  • استخدام البيانات كمتغيرات للتأهيل في حملات Cold Emailing
• مزايا تنافسية
  • الفوز بصفقات التوظيف بكفاءة أكبر
  • تقديم رؤى أشمل للباحثين عن عمل
  • رصد اتجاهات التوظيف قبل المنافسين
  • تحقيق تغطية أفضل للسوق مقارنة بالبحث في منصة واحدة
  • التواصل مع العملاء المحتملين عند دخولهم مرحلة الاستثمار في النمو

بعد أن أصبحت لديك صورة أوضح عن قيمة هذه البيانات، دعني أوضح ما يمكنك فعله بها بعد ذلك.

استخدامات بيانات الوظائف

نعم، Datablist ممتاز لاستخراج بيانات منصات الوظائف، لكن ذلك لا يمثل حتى 1% من إمكاناته. إليك بعض الأفكار للاستفادة من بيانات إعلانات الوظائف:

1. إثراء بيانات الشركات بمعلومات إضافية
2. استخدام AI Agent للبحث عن بيانات لا تتوفر في أي قاعدة بيانات
3. العثور على صنّاع القرار داخل الحسابات المستهدفة
4. العثور على عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهواتف باستخدام Waterfall Enrichment
5. استخدام AI لكتابة رسائل بريد إلكتروني مخصصة
6. تحليل التقنيات التي تستخدمها الشركة

ويمكن أن تطول القائمة كثيرًا. الخلاصة أن Datablist ليس مجرد أداة لاستخراج البيانات، بل يمنحك الوصول إلى منظومة متكاملة من أدوات توليد Leads ضمن اشتراك واحد بتكلفة مناسبة.

الخلاصة

يمثل استخراج البيانات من عدة منصات وظائف ميزة تنافسية تستحق الاستفادة منها للبقاء في الصدارة. يسهّل Datablist الوصول إلى بيانات الوظائف أكثر من أي أداة أخرى، ويتيح لك أيضًا البحث عن وظائف داخل الشركات الموجودة بالفعل في CRM لديك.

الأسئلة الشائعة

كيف تعمل آلية استخراج الوظائف في هذا المسار؟

يستعلم Datablist من قاعدة بيانات وظائف مجمّعة لدى مزوّد بيانات باستخدام الفلاتر التي تحددها، ثم يستورد الإعلانات المطابقة في صورة صفوف. وهو مفيد لإنشاء قوائم وظائف منظمة من عدة مصادر، لكنه لا يضمن جمع كل وظيفة شاغرة من كل منصة. لذلك احتفظ بروابط المصادر وتحقق من الوظائف قبل اتخاذ أي إجراء.

ما المقصود باستخراج إعلانات الوظائف؟

يعني استخراج إعلانات الوظائف استخدام أدوات آلية لجمع معلومات الوظائف المنشورة في مواقع مختلفة. وتشمل البيانات المجمّعة المسميات والأوصاف الوظيفية ومعلومات الشركات والمواقع ونطاقات الرواتب وغيرها.

ما أفضل أداة لاستخراج بيانات الوظائف؟

يتميز Datablist بكونه أداة قوية تجمع إعلانات من 19 منصة وظائف في الوقت نفسه. ويوفر فلاتر شاملة لتفاصيل الوظائف ومعلومات الشركات وبيانات مديري التوظيف. وإلى جانب الاستخراج، يقدم Datablist إمكانات إثراء البيانات والبحث المدعوم بالـAI والأتمتة.

هل يمكن استخدام AI لتحليل إعلانات الوظائف؟

نعم. بعد استيراد الوظائف، استخدم AI enrichment لتصنيف الأوصاف أو تحديد المتطلبات ذات الصلة أو إعداد ملخص قصير لأبحاث الحساب. احتفظ بالإعلان الأصلي ورابط مصدره إلى جانب النتيجة لتتمكن من مراجعة المعلومات التي استخدمها النموذج. راجع دليل التصنيف باستخدام AI لمعرفة قواعد التصنيفات والمراجعة.

كيف أستخدم بيانات الوظائف في حملات Outbound؟

توفر بيانات الوظائف المستخرجة معلومات قيّمة لحملات Outbound الموجهة. يمكنك تحديد الشركات التي توظّف حاليًا، وهي إشارة إلى النمو، والعثور على صنّاع القرار وإثراء بيانات التواصل واستخدام AI لصياغة رسائل مخصصة وفق احتياجاتهم. تحقق من إشارة التوظيف قبل استخدامها في التواصل، واربطها بمسار مناسب لاستخراج Leads.

ما البيانات التي يمكن استخراجها من منصات الوظائف؟

تستطيع أدوات مثل Datablist استخراج مجموعة شاملة من البيانات، منها تفاصيل الوظيفة كالعنوان والوصف والنوع والموقع والراتب، ومعلومات الشركة كالاسم والموقع وصفحة LinkedIn والحجم والقطاع، وبيانات مدير التوظيف كالاسم والمسمى الوظيفي وصفحة LinkedIn، إضافة إلى بيانات وصفية مثل تواريخ النشر. توفر هذه البيانات الغنية معلومات قيّمة لدعم قرارات الأعمال.

كم منصة وظائف ينبغي استخراج بياناتها؟

يحقق استخراج البيانات من عدة منصات نتائج أفضل بكثير من الاعتماد على مصدر واحد. تستطيع أدوات مثل Datablist استخراج بيانات 19 منصة وظائف في الوقت نفسه، ما يمنحك تغطية شاملة للسوق وفرصًا أكثر لاكتشاف العملاء المحتملين ورؤية أوضح لاتجاهات التوظيف قبل المنافسين.