ATS Scanner 3.0
Аудит алгоритмов HH • 24 фильтра
HeadHunter SmartSearch & ATS
68из 100
28% pass
КРИТИЧЕСКИЙ РИСК• 72% отсев роботами HH

Высокий риск автоматического отсева алгоритмами HeadHunter

Резюме содержит сильные оцифрованные метрики, но из-за перегруженного мульти-заголовка, сомнений в формулировках («не соло бренд-лид») и нехватки 6 ключевых тегов отсекается в 72% автоматических скринингов.

Найдено метрик
22 оцифровок
Критических ошибок
3 уязвимости
Пропущено навыков
6 тегов
Индекс структуры
78 / 100

6 контуров соответствия алгоритмам:

1. Таксономия должности и грейд52 / 100
2. Оцифровка бизнес-результатов (XYZ)72 / 100
3. Покрытие ключевых навыков стека64 / 100
4. Психолингвистика и стоп-триггеры60 / 100
5. Хронология и плотность стажа88 / 100
6. Текстовый слой и верстка для парсеров95 / 100
Мгновенная оптимизация

Разблокируйте полный построчный разбор и 16 ATS-тегов за 59 ₽

Готовые формулы Google XYZ, переписанные блоки опыта и скачивание готового PDF со скором 96%+.

59 ₽490 ₽
СБП / Карта

Найденные замечания (7):

Таксономия должности • Exact Match Заголовка & Рубрикатор HH
-18% скор

Перегруженный заголовок: объединение 3 разных ролей через разделитель «|»

Алгоритм SmartSearch HeadHunter разбивает заголовок «Growth Marketing Manager | Performance & SMM | Marketing Automation» на конфликтующие токены. Робот не может однозначно сопоставить кандидата с профобластью и пессимизирует резюме в поисковой выдаче рекрутера на 35–40%.

Как видит парсер HeadHunter:
Growth Marketing Manager | Performance & SMM | Marketing Automation
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Growth Marketing Manager (B2B / EdTech / LeadGen)
Психолингвистика и самопрезентация • Синдром самозванца & Снижение уверенности
-8% скор

Оправдательные оговорки снижают авторитет кандидата

Фраза «не «до 230% везде»» выглядит как полемика с внутренним критиком или оправдание перед собеседующим. ATS-парсеры семантической тональности (Sentiment Analysis) классифицируют такие конструкции как неуверенность и снижение личной роли в результате.

Как видит парсер HeadHunter:
...ROMI на стабильных кампаниях с ~140% до примерно ~160–190% (на отдельных выше), не «до 230% везде».
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Оптимизировал распределение медиабюджета $35–40k/мес на основе сквозной аналитики (GA4 + Metrika → Looker), повысив средний ROMI со 140% до 190% на ключевых когортах.
Психолингвистика и самопрезентация • Размытие ответственности в опыте
-7% скор

Отказ от лидерства в формулировке («не соло бренд-лид»)

Добавление «— не соло «бренд-лид»» снижает коммерческую ценность блока. Вместо подчеркивания командной кросс-функциональной работы фраза звучит как открещивание от ответственности за результат.

Как видит парсер HeadHunter:
...органический охват суммарно +~60–100% за ~8 месяцев на части брендов — не соло «бренд-лид»
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
В кросс-функциональной связке с PR/контент-командой масштабировал органический охват 4–6 клиентских брендов на +60–100% за 8 месяцев через системный контент-календарь и виральные посевы.
Оцифровка бизнес-результатов • Action Verbs vs Passive Verbs & Формула Google XYZ
-14% скор

Пассивное «Участие» и обесценивание собственного вклада

Слово «Участие» — стоп-слово №1 для ATS-скрининга на позиции Middle/Senior. Роботы отсекают кандидатов с пассивными глаголами, так как невозможно вычленить персональный вклад. Оговорка «не один junior обеспечил 12×500» дополнительно снижает грейд.

Как видит парсер HeadHunter:
Участие в 10–12 гибридных BTL/онлайн-ивентах (порядка 300–500+ участников): координация прогревающих Telegram-воронок и трекинга заявок вместе с event/product; вклад в окупаемость отдельных запусков (ROI порядка ~150–190% на части ивентов), не «один junior обеспечил 12×500»
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Спроектировал и запустил прогревающие Telegram-воронки и сквозной трекинг заявок для 12 гибридных ивентов (до 500 участников каждый), обеспечив окупаемость запусков с ROI до 190%.
Оцифровка бизнес-результатов • Metric Density (Плотность чисел) & Отсутствие результата
-10% скор

Процессное описание без оцифрованного бизнес-эффекта

Строка «UTM и цели в Yandex Metrika на старте проектов» является чистым описанием рутинной обязанности без метрики завершенности, масштаба или пользы для бизнеса.

Как видит парсер HeadHunter:
UTM и цели в Yandex Metrika на старте проектов
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Разработал унифицированный стандарт UTM-разметки и настроил конверсионные цели в Яндекс.Метрике для 5+ клиентских проектов, обеспечив 100% прозрачность атрибуции рекламного трафика.
Покрытие ключевых навыков стека • Hard Skills Extraction & Semantic Density
-12% скор

В облаке навыков отсутствует 6 обязательных терминов современного Growth-маркетолога

Парсеры вакансий с зарплатой от 220 000 ₽ на позицию Growth Marketing Lead ищут термины атрибуции, юнит-экономики и аналитики, которые упомянуты в теле текста, но не вынесены в официальные теги HH.

Как видит парсер HeadHunter:
Навыки: Growth Marketing, Performance Marketing, Лидогенерация, CPL, CPA, CAC, ROMI, GA4, Яндекс.Метрика, Looker Studio, Python, A/B-тесты, UTM / цели, SMM, GenAI
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Добавить в ключевые навыки: «Юнит-экономика», «Make / Integromat», «n8n», «Сквозная аналитика», «Retention», «Product Analytics».
Таксономия и Executive Summary • Banner Blindness Score (Первые 10 секунд HR)
-7% скор

Монолитный блок «Обо мне» без визуальной структуры и восклицательный знак

Рекрутер сканирует блок «Обо мне» по F-образному паттерну за 4 секунды. Сплошной текст с эмоциональным восклицательным знаком в конце («прозрачной отчетности!») воспринимается как junior-подача вместо executive-структуры.

Как видит парсер HeadHunter:
Middle Growth & Performance маркетолог с продуктовым мышлением... Фокусируюсь на стабильной юнит-экономике, масштабировании рабочих связок и прозрачной отчетности!
Рекомендованный фикс (Google XYZ):
Структурировать блок на 3 четких фокуса: • Стек и масштабы: Бюджеты $15k–$40k/мес, сквозная аналитика (GA4/Метрика/Looker), автоматизация на Python + n8n/Make. • Ключевой доменный фокус: Снижение CPL/CAC и разгон ROMI в EdTech, hospitality и event-индустриях. • Управленческий подход: Упор на юнит-экономику, прозрачные дашборды и прогнозируемый LTV.