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简历岗位匹配度打分网站对比:4家评分结构解析

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简历岗位匹配度打分网站对比:4家评分结构解析

refresh.cv

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2026年10月2日

简历岗位匹配度打分网站对比:4家评分结构解析

简历的岗位适合度评分,核心是看它测的是关键词是否对上职位描述,还是写作本身的完成度。这篇文章把refresh.cv、Jobscan、Teal、Rezi四家放在同一张表里比较:评分对象、是否把适合度和写作质量分开、是否区分经验证据,以及免费能看到的范围。四家的分数都不等于企业ATS的真实判定或录用概率,更适合当作排修改优先级的参考。

我们是打造AI简历工具refresh.cv的团队。这次对比里也包含了自己的产品,所以我们对所有对象采用同一套标准,功能信息以各家官网和帮助文档为准;官方文档里没能确认的功能,表格里标注为"待确认"。

先说清楚一个事实。Jobscan官方简历扫描器页面写明,提交申请并不代表ATS会给简历打分,自家的匹配率只是投递前用来估算简历情况的可视化工具。Rezi用户文档也说明,真正的ATS系统不会给出官方分数。也就是说,网站上看到的分数,都是各自算法算出来的结果,不是企业系统的判定。

适合度分数和质量分数,测的不是一回事

岗位适合度分数针对具体一条职位描述,看简历里反映了多少职位要求的技能、职称和关键词。同一份简历换一个职位,分数就会变。

质量分数和职位描述无关,看的是简历句子本身:是否具体、成果表达是否清楚、句长、语法、格式这些维度。

两种分数混在一个数字里,会让人不知道该先改哪里。写作质量高的简历,面对另一条职位描述时可能恰好缺了关键要求;反过来,关键词堆得多但缺少成果证据的句子,也可能只是把适合度拉高。Jobscan使用教程就是个很好的例子:教程写明匹配率的计算顺序依次是硬技能、学历(仅当职位要求研究生学历时)、职称、软技能、其他关键词,而简历字数和可量化成果不计入匹配率,是作为报告里的改进建议单独列出的。

四家对比表

标准refresh.cvJobscanTealRezi
岗位适合度把职位描述里的职责、技能、ATS关键词和简历做比较,标出已满足和缺失的要求Match Rate(1-100%),官方建议75%以上Match Score(0-100%),分析关键词、技能、经验要求Rezi Score(1-100)是简历准备度分数,是否为职位专属分数需查官方文档确认
与质量分数是否分开简历评分分析(具体性、成果、表达、语法)与岗位适合度分开提供字数、可量化成果不计入匹配率,作为报告建议单独列出Analyzer单独检查结构、影响力、关键词使用等15项以上指标Content、Format、Optimization、Best Practices、Application Ready五个维度共23项,合并成一个分数
是否区分经验证据分三档:关键词与经验证据都有 / 有相关经验但缺关键词 / 两者都没有标出缺失的关键词标出职位关键词的包含与缺失情况官方文档中未能确认
免费能看到的范围Free版:简历评分分析每月5次;岗位定制修改和核心要求分析属于Pro($14.99/月)功能需查官方定价页确认Job Matcher可免费使用,免费版只显示部分关键词需查官方定价页确认

表格信息来源于refresh.cv首页、refresh.cv定价页、Jobscan使用教程、Teal官方工具页面、Teal帮助中心、Rezi帮助中心。Rezi在这篇帮助文档里明确说明Rezi Score不是ATS分数。价格和额度可能会变动,付费前请到各家官网再确认一次。

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refresh.cv的结果该怎么看

refresh.cv的流程是:输入职位描述,提取要求和ATS关键词,再把这些和简历现有的表达、经验证据做比较,最后确认修改优先级。refresh.cv首页的示例界面,把结果分成三组呈现:"ATS keywords with experience"(关键词与经验都有)、"Experience without ATS keywords"(有经验但缺关键词)、"No relevant experience found"(没有相关经验)。

下面是一个假设的例子,帮助理解这三档的区别。假设一条产品运营岗位的职位描述要求用户研究、数据分析、优化新用户引导、负责产品上线。

  1. 关键词与证据都有:比如"用SQL分析注册转化漏斗,找出流失环节"这样的句子,既对上了"数据分析"这个要求,又写明了具体做法。这类句子保留,只需要再检查质量分数里的成果数字是否写全。
  2. 有经验但缺关键词:比如简历写了做过用户访谈,却没出现"用户研究"这个词。实际做过的事没变,只是换成职位描述里的说法,这是最该优先改的一类。
  3. 两者都没有:如果没有负责产品上线的经验,就不写进简历。这一类更适合用来判断要不要投这个职位,或者整理成面试时可以说明的学习方向。

我们不建议把没做过的经验编进简历,也不建议靠堆关键词数量拉高分数。整理完第二档的句子之后,再用简历评分分析单独检查同一批句子的具体性和成果表达。修改完成后,可以用模拟投递(Mock Apply)再确认一遍提交前的状态。按refresh.cv定价页,Free版每月包含1次,Pro版每月包含10次;这个功能是辅助关键词和证据修改之后的一步,不是核心流程本身。

解读分数时容易忽略的地方

各家建议的及格线并不一样。Jobscan建议匹配率在75%以上,Rezi文档则把90分以上描述为已经准备好投递的状态。两者的计算对象不同,分数没法直接放在一起比高低。

提高分数最快的办法,有时候和最诚实的办法并不一致。Teal的简历定制指南写明,高分并不能证明招聘方会推进到下一轮,并提醒只有在建议的关键词确实反映真实经历时才加进简历。

按用途怎么选

  • 想快速看一个针对某条职位的关键词匹配数字:Jobscan的Match Rate报告符合这个目的。
  • 想把投递的职位管理和匹配放在同一个地方:Teal可以从Job Tracker里保存的职位直接做匹配(见Teal帮助中心)。
  • 想在编辑简历的过程中实时看到完成度:Rezi Score会在每次编辑后更新(见Rezi文档)。
  • 想把职位要求和真实经验证据对照,排出修改顺序:refresh.cv的三档区分和独立的质量分数是为这个场景设计的。

关于英文简历按职位诊断ATS关键词的具体步骤,可以参考英文简历ATS关键词匹配怎么测:格式检查加职位对比两步法;各档位的免费额度对比,可以参考岗位定制简历AI怎么选?refresh.cv等5款工具免费额度对比。

FAQ

软技能关键词也要写进简历吗?

各家的立场不一样。Jobscan把软技能纳入匹配率的计算项目。Resume Worded指出,Jobscan建议像团队合作这类软技能和硬技能一样直接加进简历,而他们站在招聘团队的角度,把这种做法视为一个警示信号。比起单纯罗列软技能词,更稳妥的做法是在确实体现了这项能力的具体工作句子里自然带出。

可以把简历里的职称改成职位描述上的职称吗?

Jobscan建议,如果过去做过相近的职务,可以考虑把经历里的职称改成目标职位的职称,并给出自家数据:职称完全一致的简历,面试率高出3.5倍(见Jobscan使用教程)。这是Jobscan内部的数据,不能当作普遍适用的结论。只有在实际负责的工作范围确实和目标职位一致时,才适合这样调整。

关键词要对上多少个才够?

没有固定数量。与其设一个关键词数量的目标,不如优先修改那些"有经验但表达缺失"的句子。没有真实经历支撑、只靠堆关键词,适合度分数可能会上升,但面试时能具体说明的内容并不会因此变多。

现在可以做的事

准备好一条想投递的职位描述和当前的简历,去refresh.cv试一下。简历评分分析可以免费开始使用;如果需要岗位定制修改和核心要求分析,可以在定价页查看Pro档位。

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