移动互联网门户(什么是移动互联网)

 

互联网小常识：早期的城域网首选技术是光纤环网，其典型产品是光纤分布式数据接口(FDDI).设计FDDI的目的是为了提供高速、高可靠和大范围的局域网互联。FDDI采用光纤作为传输介质，传输速率为100Mbps，可以用于100Km内的局域网互联。

编辑导语：俗话说，金三银四，在春招来临之际，对于无论是参加校招还是参加社招的人来说，都是一场硬战。与很多年前的大家纷纷参加线下招聘不同，如今不少人都选择在线上寻找招聘机会并且投递简历，就连面试都可以在线上进行。这些在线招聘平台从诞生到崛起的故事，悄然反映出互联网从门户时代到移动互联网时代的底层商业逻辑变迁。

又到了一年一度的求职招聘旺季，找工作难招聘难的话题再次被提起。找工作对于大多数人来说都不容易，企业要想找到一个合适的人同样需要付出高昂的时间与财务成本。

事实上，在工作包分配的时代，这些问题都不存在。改革开放后，企业类型与数量越来越多，就业政策的放宽为人们带来了择业自由。当年分配工作如投胎的年轻人听到这些问题，想必会感慨一句，真凡（尔赛）。

发展带来的问题只能用发展的视角解决，互联网刚刚敲开中国大门，就涌现出一批在线招聘平台，试图通过网络的模式解决这一问题。比如中华英才网、智联招聘网、前程无忧网等，这些网站建立了庞大的简历库，供用人方搜索下载。

到了移动时代，招聘行业开始把IM功能纳入业务场景。BOSS直聘等公司打出找工作直接跟老板谈，直聊外衣下用推荐算法匹配供需双方。

商业摸着技术过河，这些在线招聘平台从诞生到崛起的故事，悄然反映出互联网从门户时代到移动互联网时代的底层商业逻辑变迁。

一、互联网在线招聘三步走

在线招聘领域，从门户到社交再到直聊，效率提升是主线，直到现在，行业的底层逻辑演化大致上经历了三个阶段：门户时代、社交时代、算法时代。

1. 1.0门户招聘时代

国内互联网招聘商业可以追溯至1997年，那是中国刚刚接入国际互联网的第三年，中华英才网正式成立，百度百科里用这样一句话来概括它在中国互联网招聘史中的地位：最早、最专业的人才招聘网站之一。

对当时的人来说，在线招聘还是一个陌生的事物。年轻人担心自己投的简历如泥牛入海，要亲自交到HR手上才放心。2003年非典刚解禁，北京雍和宫人才市场内外就挤了1000多号人。

为了增加市场认知度，2003年，智联招聘与央视合作职场类节目《绝对挑战》，吸引了大量普通观众，在线招聘平台也以专业的形象走入人心。

此后，中华英才网也豪掷5000万与央视联办《赢在中国》，赞助《我爱世界杯》。还斥资1亿元在地铁、电视等渠道进行广告投放。

在这一时期，前程无忧、智联招聘等在线招聘平台也纷纷开始进入快速发展期，门户招聘进入鼎盛时期，前程、智联等在线招聘企业也先后登陆资本二级市场。

从2010年开始，由美国次贷危机引发等全球金融危机对中国市场对影响渐弱，国内经济复苏，与此同时，整个互联网行业开始从PC时代向移动互联网时代迭代。

2. 2.0社交招聘时代

彼时，企业雇主仍需要面临一定的大环境压力，在人才招聘渠道的选择上，也偏向成本更低的社交渠道。

在国外，企业出于对低成本招聘渠道对需求，开始更多对把招聘放在Linkedin这样的商务社交网站，以及Facebook、Twitter等社交平台上。

这也对传统求职网站对收入带来了更为直接对影响。比如，受此影响，2010年第一季度，北美三大求职网站之一的Monster总营收去年同期下滑16%。

在国内，微博、朋友圈等社交渠道也开始成为新兴的在线招聘方式。在社交平台上，HR发布职位后，通过熟人、同事推荐，吸引求职者到网站投递简历；用户积累让产品形成用户群，其他HR能委托招聘平台发起邀约。

除了直接在社交平台上招聘，在线招聘也出现了垂直化的发展方向，即切入细分行业，出现了猎聘网、拉勾网这样的新玩家。实际上，无论是社交化还是垂直化，两者其实都在更精准地获取简历上发力，一定程度上提升了招聘效率。

2013年，曾任智联招聘CEO的赵鹏意识到，彼时的在线招聘领域虽然有了程无忧、智联招聘、中华英才网以及后起之秀猎聘，但其实大家走的还是老模式，移动互联网时代下，行业可能存在新的机会。

一年之后，BOOS直聘上线，赵鹏希望通过创业的方式，来寻找一种全新的在线招聘模式。这种全新的模式，就是后来BOSS直聘首先使用，其他在线招聘平台也都纷纷跟进的直聊模式。

3. 3.0数据算法时代

从PC到移动互联网，工具的嬗变背后必然是模式的更迭。移动互联网时代，在线招聘的底层逻辑也在发生变化，数据成为最重要的资产，算法也成为提高效率的有力武器。

直聊模式的价值在于，数据与算法支撑下，把关键信息前置能够快速抓住决策双方关注的重点。比如，招聘的企业更加注重求职者的真实技能水平，而求职者则希望更多了解真实的薪资福利以及未来发展空间等。

1.0门户时代，核心动作是要吸引越来越多的用户去投简历信息，智联招聘、前程无忧等早期在线招聘平台，本质上做的是简历信息的整合与分发，解决了招聘信息规模化供给的问题。从门户招聘时代到2.0社交招聘时代，比较明显的一个变化是效率上的提升。通过微信、微博等社交平台招聘，以及简历招聘APP内部开始上线社交功能等方式，在信息的检索上方式上进行了社交化和垂直化迭代，提升简历信息获取的效率。3.0算法时代，数据和AI技术的革新使得推荐式的信息分发方式成为主流，抖音、快手等短视频平台已经证明了这一点。而在线招聘领域，也在正在经历着推荐分发机制的变革。

接下来，在线招聘效率的颗粒度分解的会更加细化，简历信息分发也将逐渐演化至职位的精细化推荐。

二、由模式革新到技术革新，人力资源平台分发机制再进化

从在线招聘1.0时代到3.0时代，肉眼可见的是招聘形式的变化，而形式变化的背后，本质上是技术的迭代。没有完美的商业模式，也没有完美的商业赛道，在线招聘也有很多等行业痛点有待解决。

低频、低用户粘性是招聘行业在商业上天然特性，目前相对应的解决方案是，广告刺激，尤其是金三银四时节，通过营销抢占用户心智成为在线招聘玩家们的共识。另外就是招聘行业分散，行业CR4值不高等。

面对这些问题，通过技术创新解决行业痛点或许是一个不错的思路。

1. 从营销驱动到技术粘性驱动

互联网小常识：10Gbps光以太网的优势：a、以太网与DWDM的技术已经非常成熟，成本很低。b、10Mpbs-10Gps都已经标准化，100Gbps正在研究，可以满足不同层次的需求。c、采用统一的技术方便管理和人员培训。

从求职者的视角来看，大多数人找工作时会下载两到三个App，因为多一个App选择就意味着多一点可能性。对于用户来讲，不同平台之间的差距也就是一个简历的距离，多找几个平台投放，成功找到心仪职位的可能性也更大。

这也是在线招聘平台往往只能通过营销获客，很难真正建立起品牌粘性的原因。

也就是说，求职者的使用习惯决定着，一个平台要想占据头部，要的不单单是比同行业优秀，而是优秀的多。

在招聘效率上需要有质的飞跃，才能形成一个平台生态的正循环：平台招聘效率越高，就会有更多的企业主来招聘，求职者能更快速找到合适的工作，企业也能缩减招聘成本。

AI技术在招聘领域的应用，或许能戒掉用户多个平台投简历的习惯，并帮助在线招聘平台形成这样的正循环。

互联网小常识：SNMP的主要操作有获取（get）、设置（set）、通知（notifications）

一方面，数据支撑下，AI算法推荐越精准，职位匹配的成功率就越高，用户体验也越好；另一方面，AI技术可以使原本很难建立起品牌忠诚度的招聘领域，建立起技术粘性。

什么是技术上的粘性？

举个例子，抖音的流量粘性为什么那么高？

本质上是因为AI算法技术下，平台更懂用户的内容喜好，用户粘性自然更强。在招聘领域也同样如此，AI算法推荐的职位匹配度越高，用户用起来越方便，平台也就越具有排他性，进而形成招聘平台自身的护城河效应。

这其实就是用技术手段，去解决低频、低粘性的行业痛点。

这也意味着未来平台也逐渐可以从营销驱动过渡到技术粘性驱动。只要AI算法好用，求职者更容易找到合适的职位，就自然不愁增长，用户亲身体验后的口碑效应，其实远比广告投放要好的多。

我们以日本的Recruit为例，很多日本求职者从毕业开始就一直使用Recruit的服务，职位投递记录，职业发展轨迹，在线教育记录都在Recruit的平台上。在数据的反馈下，Recruit能够更加清晰的了解整个市场环境，为求职者和企业提供顾问服务。

这个过程中，Recruit其实不太需要过多的广告投放也能实现用户增长，并形成一个良性的商业循环。

AI算法等技术驱动，与Recruit招聘服务的核心逻辑也是一样。在国内，AI技术驱动这条赛道上，BOSS直聘薛延波提出了两条可行路径：

要尝试去建立这样一个职业科学模型：对于职业科学模型的建立，通常需要从人文学的角度考虑，微观经济学、宏观经济学、心理学、劳动关系学等等的角度，考虑一个人在职业市场上，或者在职业规划中，处于什么样的一个节点。不可忽略机器学习、数据挖掘等等技术对这一模型的促进作用：我们想像的职业科学，其实就是由这两个模块共同协作完成的。

BOSS直聘薛延波给出的这两条路径，本质上也是通过数据算法驱动来驱动的，目的就在于用技术的手段，去解决招聘行业的效率痛点问题，并这这个过程中建起企业自身的核心竞争力。

实际上，在移动+数据+直聊的底层逻辑下，AI算法的成熟度、以及数据画像的精准度，都会成为日后在线招聘平台的核心竞争力。再进一步来看，这些因素也可能会成为二级市场招聘企业价值判定的重要参考因素。

2. 从招聘平台到强关联的招聘私人助理

在线招聘平台，本质上做的是人力资源的整合与分发，核心在于处理人与人的关系以及供需双方的信息交换。从这个角度来看，互联网招聘发展到过程，也是一个信息丰富度不断完善的过程。

从门户时代到推荐时代，在线招聘平台演化的过程，其实也是从招聘行业从二维到三维信息画像的过程。

二维信息画像，就是以有限的简历、职位信息做聚合匹配，而三维信息画像则增加了数字纬度，数字信息越丰富，画像越精准，人力资源整合分发效率也就越高。

从产品形态演化的角度来看，决策周期长，决策主观，没有系统的方法论是用户求职过程中的常态。也就是说，用户需要的不仅仅是一个招聘工具，更需要一个关联性更强的私人招聘助理。而对于企业来说，也需要更高效的获取人才的方式。

数据维度之下，AI最有可能胜任这一角色。从信息分发，到AI、算法驱动下的数据画像，本质上也是人力资源平台分发机制的一次再进化：从表层的招聘信息分发，深入到更深层的数据分发，需求分发。

对在线招聘平台来说，AI技术投入，实际上也是一次生产资料投入的结构性调整。招聘平台在营销上的投入一直都是很重要的成本支出，但营销获客往往是一次性的，很难产生二次价值，反而在技术上加码投入可能会带来更多的长远价值。

最后，从整个互联网商业的演化上来看，技术创新驱动替代模式创新驱动是一个主流趋势。

一方面，任何的商业模式都有周期性，商业模式驱动增长也有一定的有效期；另一方面，AI、大数据、云计算等行业的崛起，也说明整个互联网都在回归技术驱动的本质，在线招聘领域也不例外。

随着技术的发展和商业上的演化，也许未来的求职、招聘不再是一个问题。或许，届时所谓的招聘季、求职季也终将会成为一个过时的名词，成为在线招聘商业演化史中的尘埃和记忆罢了。

专栏作家

刘志刚，微信公众号：互联网江湖（ID：VIPIT1）。人人都是产品经理专栏作家。资深媒体人，36氪/钛媒体等多家专栏特约撰稿人，TMT领域深度报道。

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互联网小常识：快速以太网的物理层标准有100BASE-TX,100BASE-T4和100BASE-FX.100BASE-TX采用两对5类分屏蔽双绞线，最大长度为100m，一对双绞线用于发送，一对双绞线用于接收，采用4B/5B编码方法，全双工工作方式。100BASE-T4采用4对3类非屏蔽双绞线，最大长度为100m，3对用于发送，1对用于冲突检测，编码采用8B/6T,半双工工作方式。

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