Автоответ кандидату живёт в часе первого ответа

Письмо «спасибо, мы рассмотрим» приходит на следующий день, когда человек уже на другом созвоне. Автоответ, который не бьёт в час первого касания, — рассылка. Я смотрю не красоту текста. Смотрю SLA: за сколько часов человек получает первый осмысленный ответ.

На работе я считаю медиапланы и рынок. Ботов под ключ не внедряю. Если нужен контекст человека, резюме на hh.ru. Этот текст про метрику ответа. Сценарий и доля ручного дожима — соседний: настройка чат-бота.

Цифры трёх видов. Свои — воронка поиска работы, бот откликов, срез 09.09.2026, Postgres hh_events: 3875 apply / 314 invite / 8.1%, медиана invite 0 дней, медиана reject 1.2 дня, без ответа около 43.4%. Это не KPI вашего бота, не конверсия найма, не рынок и не доказательство ATS. Рыночные цифры ниже только со ссылкой. Калькулятор bot-ops — синтетика.

SLA notify в минутах у меня нет. Выборки нет, так и пишу. Июльский автоответ в моём кабинете кандидата, с слабыми лейблами, за успех не выдаю. Срезу это противоречит.

Час и шаблон — разные строки отчёта

Шаблон ATS «спасибо, мы посмотрим» без часа в отчёте я автоответом не считаю. Это заглушка. Автоответ начинается там, где есть правило: на этот класс сообщений отвечаем сами, на этот отдаём человеку, на этот молчим.

Политику классов разбираю во второй статье и на вкладке «Политика» в демо. Здесь слой времени. Шаблон без часа в отчёте остаётся заглушкой. Час я кладу отдельно от текста письма.

43.4% — моя тишина, не ваш кабинет

Тишина уже работает на конкурента, даже если вы «ещё думаете». В своей воронке я вижу это с другой стороны стола. 8.1% доходят до invite. Медиана приглашения 0 дней, отказа — 1.2 дня, остальное часто висит. Текст отказа есть у 14% discard (193 / 1377). Из текстовых отказов auto_template — 24% (46 / 193). Срез моей базы бота, 09.09.2026.

Эти числа нельзя ставить в слайд «наш бот конвертит как 8.1%». Это apply → invite автора, бот откликов. В слайд «вот как кандидат живёт, когда ответа нет» их поставить можно, если рядом написано, чья это база. Рынком слайд от этого не становится.

На стороне работодателя я прошу другую выгрузку. Входящие за неделю, час первого ответа, час решения. Если часа нет, SLA считать нельзя. Демо не подставляет час за вас. Медиану в часах и цель вводите вы.

Чужие ориентиры, которые не переезжают на IT

Статья hh про чат-бот подбора (H1 2025, массовые роли) называет ориентиры: 11 приглашений на вакансию, ответ быстрее в два раза, 11.2% сообщение → приглашение (материал hh, 08.10.2025). Это не IT и не мой кабинет. На продуктовую роль эти 11.2% не переношу.

Журнал hh 22.07.2026 сравнивает канал ответа соискателя: медиана 73 минуты в чате hh против 138 в Telegram, 61% говорят, что чат hh удобнее (статья). 73 минуты — скорость кандидата в чате, а не медиана работодателя. В SLA кабинета её можно положить как «чат, в котором человек ещё жив». Вашей медианой она не становится.

Avito в блоге связывает бота с тем, что кандидат не «висит» ночью, и с воронкой по времени ответа (блог Avito). Качественный тезис беру. Чужие проценты кейсов не беру: первоисточник числа открыть не могу.

ATS вроде Потока и Talantix продают SLA на этапе. Покупка 2026, которую я вижу в этих разговорах: первый ответ и разбор объёма. «Умность модели» в эту покупку не входит. Скоринг резюме я не обещаю. HR Rocket резюме не считает.

Учебный калькулятор, не прогноз hh

Вкладка SLA в bot-ops просит три числа. Поток сообщений в неделю. Текущая медиана ответа в часах. Цель SLA в часах.

Формула учебная. Если медиана уже не хуже цели, модель кладёт в SLA около 70% потока. Если медиана больше цели, доля внутри SLA = цель / (медиана + цель). Остальное — «поздно или тишина».

Это не распределение из кабинета. Рычаг, чтобы увидеть масштаб. При 80 сообщениях и медиане 18 часов цель «4 часа» оставляет большую пачку снаружи. Решение тут не «написать более тёплый шаблон». Закрыть ночь, выходные и эскалацию слота.

Что калькулятор не делает.

Калькулятор не считает, что бот поднял invite, и не подставляет 8.1% как целевую конверсию. NLP «97%» он не обещает. Кабинет автоотклика кандидата он не открывает. /hh-auto-apply — ops со стороны соискателя. Флагман кабинета работодателя там не живёт.

Ночь, выходные, открытый вопрос

Ночной автоответ имеет смысл на закрытых вопросах. Вилка, формат, город, ссылка на анкету. На открытом скрининге ночной шаблон жжёт бренд. Человек проснулся и видит текст, который не про его кейс.

Правило, которое я ставлю до любой модели.

Авто — факт из карточки вакансии: вилка, гео, форма оформления. Человеку — слот, торг, открытый опыт, исключения. Молчать — холодный тред без вопроса и уже отправленный отказ.

Если бот отвечает на всё, SLA нет. Есть шум. Если бот молчит на явный вопрос про удалёнку, тишина сидит в дешёвом месте воронки. Человек ушёл, не дойдя до скрининга.

Долю ручного дожима считаю отдельно: эскалации / все треды. Рост автоответов при падении эскалации победой не становится, если тишина выросла. Один отчёт подменили другим.

Понедельник это показывает лучше медианы. Ночью бот закрыл вилку. Утром в очереди висят слоты и один открытый кейс. Медиана за неделю может выглядеть прилично, потому что ночные «вилка» быстрые. Хвост — люди, которые спросили время созвона в субботу. Поэтому рядом с медианой нужен 90-й перцентиль. Одну медиану легко украсить. Хвост показывает ночь и понедельник.

Что выгрузить из чата

Вендорский отчёт любит «диалоги» и «закрыто ботом». Мне нужны сырые события.

1. ID треда, канал (чат hh / Avito / Telegram / почта), время первого сообщения кандидата.
2. Время первого исходящего — бот или человек, с меткой кто.
3. Время решения: invite, отказ, эскалация, ещё висит.
4. Класс первого сообщения, если уже размечаете: вопрос, слот, холодный, отказ.

Без меток «кто ответил» SLA смешает ночной автоответ и утреннего рекрутера. Без канала вы сравните Telegram рекрутера с чатом hh и объявите победу не той системе.

ПДн из hh_messages в статьи и демо не выношу. На планёрку достаточно агрегата: часы, доли, классы. Текст переписки остаётся в контуре, который умеет его хранить.

Свою выгрузку кандидата я обезличил до воронки событий. Повторять её как кабинет работодателя нельзя. Там я соискатель.

Как читаю неделю

Час беру от первого входящего в треде до первого исходящего. Сколько входящих. Без объёма SLA — процент от нуля. Медиана и 90-й перцентиль первого ответа. Доля внутри цели. Цель задаёте вы. Доля тишины дольше N дней. У меня на стороне кандидата это десятки процентов, те самые около 43.4% без ответа в боте. У вас должно быть своё N. Доля эскалаций. Ноль эскалаций на живом скрининге подозрителен.

Час первого ответа из выгрузки чата считаю в Excel. Когда треды лежат в витрине, тот же расчёт делаю в SQL. Ряд недель смотрю в Яндекс DataLens. ПДн из переписки в статьи и демо не тащу.

Связка с медиапланом бытовая. Можно купить дешёвый отклик и убить его тишиной. Тогда стоимость найма и CPL уже про ответ, не только про канал. Дешёвый вход без часа первого касания экономией не становится.

Соседи: настройка бота, воронка найма, медиаплан.

Открыть калькулятор SLA. Синтетика. Живой ops со стороны кандидата — побочный HH Auto-Apply, не кабинет работодателя.