职人鲨有点像招聘界的企查查，将关于公司的所有数据信息如融资情形、产品、团队、竞品、***动态里程碑、环境、岗位薪资，及外界对该公司的评价如访问数、求职攻略、口试评价，全都聚合在职人鲨网站。
除了能让客户全面理解目标公司外，这样完全的信息架构也随意马虎被搜索引擎爬取从而在搜索结果中得到靠前位置。用户百度时，很可能进入职人鲨网站理解目标企业。团队也会利用其他 SEO 手段，如频繁的信息更新，在外网中加入职人鲨链接，使职人鲨在百度搜索结果中更靠前，以尽可能获取 C端流量。
为了让求职者对公司有一个更直不雅观、形象的体会，职人鲨构造化处理了上文提到的公司根本数据信息，从中提炼出了6个维度，包括公司发展潜力、团队背景、福利报酬、企业文化、综合口碑和风险评估，并以图脸色势呈现。
这种规律的数据排列办法，无疑符合百度等搜索引擎的胃口。俗话说背靠大树好乘凉，靠着百度这棵大树，职人鲨可以说是天然的用户流量挖掘机了。
如果说数据可以使求职者从客不雅观维度来评价这家公司，那么基于现员工、前员工、口试者或者干脆是***对这家公司所做的评价，打造出的“社区板块”，则帮助用户从主不雅观维度来理解企业。
此外，职人鲨还创造出内容社区以增加用户粘性，比如“口试的履历和套路”、“为什么有些企业一定要985、211院校毕业的？”“校园招聘和社会招聘的不同？”。而这种 UGC 形式的社区又会反哺“数据板块”，进一步完善公司的根本数据信息。
职人鲨当然不是职场内容社区的尝鲜者，在《脉脉的2500万用户之路：既然做不好社交，那就做个实名内容社区吧》一文中，励志要成为“事情版微信的”脉脉，早已是一个主打职场内容的社区了。
如何冷启动社区当然是个难点，但职人鲨联合创始人也几次再三强调：
社区在我们产品中所占的比例很小。职人鲨的核心还是招聘界的“企查查”，用数据维度帮求职者做决策，至于社区只是对数据的一个补充而已。
基于每个公司、每个岗位的数据，职人鲨做了一个更加宏不雅观的数据剖析岗位指数，从全体行业维度去理解各个职位的薪资情形和需求量。
举个例子，凭岗位指数，求职者可以知道一个3-5年的产品经理近两年的薪资趋势和幅度，在什么类型、行业、融资轮次公司的薪资会更好，岗位需求量更大。
公司于近期还上线了职人鲨小程序，基本涵盖了 PC 真个大部分功能。同时还会基于用户地理位置为其就近推举口试公司。
公司目前紧张面向 B 端收费，包括会员制（人才的优先推举）和从高端猎头做事中抽取佣金。未来会通过在“社区”板块植入广告及撮合 C 端用户和供应商的办法（包括简历优化、求职辅导）来盈利。
产品自2017年11月尾上线以来，已经积累了46万+的企业数据，120万+有效职位，8.8万 PV、4.3万 UV。
打招聘界企查查和大众点评主张的显然不是职人鲨一家公司，Boss 直聘的前身看准网、国外的职场匿名打分网站Glassdoor都是这个路数。
Glassdoor 是职场点评类做事，产品形式是匿名的店主点评和职场信息分享平台，企业员工可以在其上曝光人为、公司信息和店主情形以供他人参考。Glassdoor 鼓励用户天生 UGC 内容的办法是 “给即是得（“give-to-get” model）” ，用户贡献的内容越多，能看到的评价也就越多，从而形成社区氛围。
我咨询了一些职场领域的专业人士，大都以为如果数据抓取、更新的速率都足够快且全面，是可以给 C 端用户供应代价的。
比较于看准网和 Glassdoor，除了点评板块职人鲨还搜集了企业的根本信息如融资情形、产品、团队等，并从中提炼出发展潜力、团队背景等6大成分。
然而问题在于大略通过规模、融资这些根本信息来判断企业是否有发展潜力不太随意马虎，要知道 C 轮去世亡的公司也有很多。此外海内招聘平台如 51，智联，猎聘，拉钩每家都有其目标用户，也都开放了针对特定职位的点评板块，如何迁移用户是该公司不得不面临的问题。
以是很多新兴的招聘公司开始从家当链上游发力，比如我曾经宣布的项目IUMind、麦穗和亿封简历，大都是帮 HR 们一键在各大平台上发布职位、管理来自各个平台上的简历或利用人工智能技能做到更为精确的人岗匹配。
Glassdoor 的首位中国徒弟看准网这么多年来一贯都是不温不火的状态（倒是转型 Boss 直聘后相对成功），很多人说是由于招聘本身的低频性，再加上窥伺别人家公司信息这件事情也不是刚需（当然我个人以为出于猎奇和比拟生理，大多数人还是会对别人家的薪水、领导感兴趣），而这一次添加了公司、行业根本信息维度的职人鲨命运究竟会如何，还有待韶光给出答案。
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