Автоответ кандидату: SLA первого ответа, не шаблон в ATS

Автоответ, который не бьёт в час первого касания, — это рассылка. Кандидат уже решил, что вакансия «мёртвая», а шаблон прилетает на следующий день. Я смотрю не красоту текста, а SLA: за сколько часов человек получает первый осмысленный ответ.

Я — Артём Стельмахов, HR-аналитик. Резюме: hh.ru. На работе я считаю медиапланы и рынок, не внедряю «ботов под ключ». Эта статья — про метрику ответа. Настройка сценария и доля ручного дожима — соседний текст: настройка чат-бота рекрутинг.

Цифры трёх видов. Свои — воронка поиска работы автора, 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 и не конверсия найма. Рыночные — только со ссылкой. Калькулятор bot-ops — синтетика.

SLA notify в минутах у меня нет. UNKNOWN — так и пишу. Июльский автоответ у меня в кабинете кандидата с слабыми лейблами я не выдаю за успех: срезу это противоречит.

Что такое SLA ответа, а что — шаблон

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

Политику классов я разбираю во второй статье и на вкладке «Политика» в демо. Здесь — слой времени.

Зачем мне чужие 43.4% тишины, если я не ваш ATS

Потому что тишина — это уже оффер 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). Источник: HR_ANALYST_ROLE_AND_FUNNEL.md и плейбук блога.

Эти числа нельзя ставить в слайд «наш бот конвертит как 8.1%». Это apply→invite автора. Их можно ставить в слайд «вот как выглядит рынок глазами кандидата, когда ответа нет».

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

Чужие бенчмарки, которые нельзя переносить 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% я 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). Это скорость кандидата, не работодателя. В SLA кабинета её можно положить как «чат, в котором человек ещё жив», не как вашу медиану.

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 — нет, если не могу открыть первоисточник числа.

ATS вроде Потока и Talantix продают SLA на этапе. Это рынок 2026: работодатель покупает первый ответ и разбор объёма, не «умность модели». Скоринг резюме я не обещаю. HR Rocket резюме не считает.

Как устроен учебный калькулятор

Вкладка SLA в bot-ops просит три числа: поток сообщений в неделю, текущая медиана ответа в часах, цель SLA в часах.

Формула учебная, не прогноз hh. 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. Это рычаг, чтобы увидеть масштаб: при 80 сообщениях и медиане 18 часов цель «4 часа» оставляет большую пачку снаружи. Решение — не «написать более тёплый шаблон», а закрыть ночь, выходные и эскалацию слота.

Что калькулятор не делает:

• не считает, что бот поднял invite;
• не подставляет 8.1% как целевую конверсию;
• не обещает NLP «97%»;
• не является автооткликом кандидата. /hh-auto-apply — ops-кейс со стороны соискателя, не флагман кабинета.

Ночь, выходные и «бот вместо человека»

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, у вас нет SLA. У вас есть шум. Если бот молчит на явный вопрос про удалёнку, у вас тишина в самом дешёвом месте воронки: человек ушёл, не дойдя до скрининга.

Долю ручного дожима я прошу считать отдельно: эскалации / все треды. Рост автоответов при падении эскалации — не победа, если тишина выросла. Это обмен одного отчёта на другой.

Что я прошу выгрузить из чата, не из «отчёта бота»

Вендорский отчёт любит «диалогов» 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 уже обезличил до воронки событий. Повторять её как «кабинет работодателя» нельзя: там я соискатель, не HRD.

Как я читаю отчёт за неделю

1. Сколько входящих. Без объёма SLA — процент от нуля.
2. Медиана и 90-й перцентиль первого ответа. Одну медиану можно украсить; хвост показывает ночь и понедельник.
3. Доля внутри цели. Цель задаёте вы, не я.
4. Доля тишины дольше N дней. У меня на стороне кандидата это десятки процентов. У вас должно быть своё N.
5. Доля эскалаций. Ноль эскалаций на живом скрининге — подозрительно.

Публичный стек: Excel на выгрузке чата, SQL если треды в витрине, Яндекс DataLens на неделях. ПДн из переписки в статьи и демо не тащу.

Связка с медиапланом простая. Можно купить дешёвый отклик и убить его тишиной. Тогда стоимость найма vs CPL уже не про канал, а про ответ. Дешёвый вход без часа первого касания — не экономия.

Соседи: настройка бота, воронка найма, медиаплан.

Открыть калькулятор SLA — синтетика. Если нужен живой ops со стороны кандидата, это побочный HH Auto-Apply, не кабинет работодателя.