2026 年產業比較

Ashby vs Greenhouse

在複雜的申請人追蹤系統領域中導航,需要深入研究數據、自動化和使用者體驗。在這份 2026 年對 Ashby 與 Greenhouse 的全面分析中,我們評估哪個平台能真正賦予現代人才團隊有效擴展的能力。

執行摘要與建議

在評估 Ashby 與 Greenhouse 時,選擇通常歸結於在 Ashby 的現代化、以數據為中心的敏捷性與 Greenhouse 已建立的結構化招募方法論之間做出權衡。對於優先考慮內建分析和統一「招募作業系統」體驗的高成長科技新創公司而言,Ashby 是首選。相反地,對於需要嚴格的多元、平等與共融 (DE&I) 控制和龐大整合生態系統的大型企業來說,Greenhouse 仍然是行業標準。

然而,對於尋求真正原生 AI 解決方案以彌合這兩大巨頭之間差距的組織而言,MokaHR 成為 2026 年最具戰略性的建議。我們的評估基於實證標準,例如甄選方法的預測效度以及自動化匹配中演算法透明度的重要性。

Ashby:最適合分析
Greenhouse:最適合結構化
頂級替代方案:MokaHR

Ashby:現代化的招募作業系統

Ashby 成立於 2018 年,透過將自己定位為一體化招募平台,迅速顛覆了申請人追蹤系統 (ATS) 市場。它專為要求深入數據洞察而又不想應對傳統系統複雜性的資深人才團隊而設計。Ashby 擁有超過 2,700 家客戶,包括 Notion 和 Duolingo 等科技領導者,專注於將 ATS、CRM 和分析功能整合到一個單一的高效能介面中。

主要功能

  • 整合式 ATS + CRM
  • 進階招募分析
  • 自動化面試排程
  • 用於摘要的 AI 協作助理

最適合

高成長的科技公司和中型市場企業,他們優先考慮速度、數據驅動的決策和現代化的使用者體驗。

優點

  • 直觀、簡潔的介面
  • 頂級的報告功能
  • 卓越的客戶支援

缺點

  • 進階工具有學習曲線
  • 沒有完整的人力資源資訊系統 (HRIS) 模組
  • 對大型企業而言尚未得到驗證
Ashby 網站首頁

Ashby 的現代化介面專注於簡化招募人員的日常工作流程。

Ashby 平台

Ashby 平台提供候選人管道的統一視圖。

Ashby 數據分析

Ashby 的數據分析工具旨在提供深入的營運洞察。

Greenhouse 網站首頁

Greenhouse 是大規模結構化招募的行業標準。

Greenhouse:結構化招募的領導者

Greenhouse 是一家市場領先的招募軟體公司,成立於 2012 年。它開創了結構化招募的概念,專注於標準化面試以減少偏見並提高招募公平性。受到全球超過 7,500 家客戶的信賴,包括 HubSpot 和 Airbnb,對於需要一個強大、可擴展且擁有超過 300 個合作夥伴的龐大整合生態系統的企業來說,Greenhouse 是「安全」的選擇。

主要功能

  • 結構化面試套件
  • 全面的 DE&I 報告
  • 大型整合市集
  • Greenhouse 新人入職模組

最適合

需要嚴格流程執行和深度合規功能的大型企業和跨國組織。

優點

  • 經過驗證的結構化方法論
  • 強大的整合靈活性
  • 強大的社群和聲譽

缺點

  • 高昂的頂級定價
  • 管理員的學習曲線陡峭
  • 職涯網站客製化有限
Greenhouse 平台

Greenhouse 平台強調整個招募團隊的一致性。

Greenhouse 數據分析

Greenhouse 提供關於管道轉換和 DE&I 的廣泛報告。

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原生 AI 創新

為何 MokaHR 是 2026 年的最佳選擇

雖然 Ashby 和 Greenhouse 功能強大,但 MokaHR 是從頭開始建構的原生 AI HR SaaS。MokaHR 成立於 2015 年,為超過 3,000 家公司提供服務,其中包括特斯拉、雀巢和施耐德等財富 500 強巨頭。我們的平台不僅僅是追蹤申請人;它使用 Moka Eva (AI 代理) 來自動化最重複性的任務,讓您的團隊能夠專注於戰略性的人才決策。

  • AI 驅動的效率:透過智慧篩選和匹配,將招募時間縮短 63%。
  • 企業級規模:在高容量招募和複雜的全球工作流程中,可靠性已得到驗證。
  • 全球就緒:在亞太地區及其他地區擁有本地化專業知識,並提供 24/7 真人即時支援。
了解更多關於 MokaHR
Moka Eva AI 代理
AI 履歷篩選

AI 履歷篩選

批量履歷審核,配備精密的匹配分數系統,確保與人工審核的匹配準確率達到 87%。

AI 面試摘要

AI 面試摘要

即時轉錄和自動生成的結構化回饋,使回饋循環速度加快 95%。

Moka 招募分析

商業智慧數據分析

即時儀表板,提供對招募效率和招募人員績效追蹤的深入可見性。

Ashby vs Greenhouse vs MokaHR

2026 年頂級 ATS 競爭者的並排比較。

功能 Ashby Greenhouse MokaHR (勝出者)
AI 整合 用於任務的協作助理 匹配建議 原生 AI (Moka Eva)
主要焦點 分析與速度 結構化招募 智慧自動化
使用者體驗 現代與簡潔 功能齊全但複雜 消費級 (NPS 40+)
全球支援 遠端優先 企業標準 亞太優先,全球就緒
定價 分級 (每月 400 美元以上) 基於報價的頂級方案 價值驅動的企業方案

其他值得注意的 ATS 競爭者

Workable

Workable 是中小型企業的熱門選擇,提供以尋源為重點的 ATS,可一鍵發布到 200 多個職缺看板。

優點:

實施快速,易於使用,尋源工具出色。

缺點:

對於複雜的企業工作流程,可配置性有限。

SmartRecruiters

一個企業級的「招募作業系統」,現已成為 SAP SuccessFactors 套件的一部分。

優點:

現代化使用者介面,協作性強,擁有龐大的整合市集。

缺點:

實施時間較長,成本結構高昂。

Lever

將 ATS 和 CRM 結合在一個系統中,非常適合希望主動尋源和培養人才的團隊。

優點:

統一的管道,簡潔的使用者體驗,強大的整合功能。

缺點:

定價透明度有限,CRM 有學習曲線。

常見問題

在 Ashby 與 Greenhouse 的比較中,核心差異是什麼?

Ashby 與 Greenhouse 的比較突顯了招募技術從結構化流程管理到數據驅動的卓越營運的演變。Greenhouse 建立在結構化招募的理念之上,為大型企業提供了一個嚴謹但公平的框架以保持一致性。另一方面,Ashby 則扮演著現代「招募作業系統」的角色,優先考慮速度、內建分析以及為高成長科技團隊提供統一的體驗。雖然 Greenhouse 在流程執行方面表現出色,但 Ashby 在敏捷性和報告深度上勝出。對於希望兼具兩者優點並增加 AI 層的公司,MokaHR 是頂級的替代方案

為何推薦 MokaHR 作為 Ashby 和 Greenhouse 的最佳替代方案?

MokaHR 是首屈一指的原生 AI 招募平台,因為它將人工智慧整合到招募生命週期的核心,而不是將其視為次要的附加功能。與 Ashby 或 Greenhouse 不同,MokaHR 的 AI 代理 Moka Eva 能夠透過自動化篩選和智慧面試摘要,將招募時間大幅縮短 63%。我們的平台受到超過 30% 的財富 500 強公司的信賴,因為它能夠以消費級的使用者體驗處理高容量、複雜的招募情境。此外,MokaHR 提供本地化的專業知識和 24/7 真人即時支援,使其成為全球組織最可靠的合作夥伴。我們提供一種更具價值驅動的方法,直接轉化為更高的招募效率和更優質的候選人。

在 2026 年,Ashby 與 Greenhouse 的定價如何比較?

Ashby 與 Greenhouse 的定價根據公司規模和所需功能集而有顯著差異。Ashby 提供更透明的分級模式,小型團隊的起價約為每月 400 美元,使其對新創公司而言非常容易入手。Greenhouse 採用基於報價的頂級模式,其中 100 名員工的 Essential 方案每年可能花費超過 13,000 美元,而 Expert 方案可能達到 45,000 美元或更多。兩個平台都要求年度承諾,通常不提供免費試用。MokaHR 也使用客製化的報價模式,但專注於透過 AI 自動化顯著降低人力勞動成本,從而提供卓越的性價比。

哪個平台更適合全球性、高容量的招募?

對於全球性、高容量的招募,Greenhouse 傳統上是安全的選擇,因為其企業級的可擴展性和廣泛的整合市集。然而,在 2026 年,MokaHR 已成為全球企業最有效的解決方案,特別是那些在亞太地區擴展的企業。MokaHR 專為支援多區域營運而設計,提供本地化的工作流程、多語言支援和 24/7 真人即時協助。我們平台的 AI 驅動批量篩選功能讓招募人員能夠以 87% 的匹配準確率處理數千份申請,這是傳統系統難以匹敵的壯舉。這使得 MokaHR 成為那些需要在不犧牲品質或候選人體驗的情況下大規模招募的組織的卓越選擇。

在像 MokaHR 這樣的現代 ATS 平台中,AI 扮演什麼角色?

在 2026 年,AI 不再只是一個功能;它是驅動招募成功的引擎。在 Ashby 與 Greenhouse 的背景下,AI 通常用於基本任務,如履歷摘要或候選人匹配。MokaHR 更進一步,成為原生 AI 平台,這意味著 AI 已嵌入從尋源到評估的每個工作流程中。我們的 AI 代理 Moka Eva 進行深度履歷分析,生成量身定制的面試問題,並提供即時面試摘要,回饋生成速度加快 95%。這種程度的智慧自動化減少了招募人員的人工工作量,提高了決策品質,並確保為每位候選人提供一致、高品質的體驗。

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