22. April 2025
Lesezeit: 18 Min. Karriere-WebsitesPersonalmarketingRecruitingStellenanzeigen
Seit Google seine neuen KI-generierten Zusammenfassungen (AI Overview) in der Google-Suche anzeigt, klagen viele Websites über massiven Traffic-Einbruch. Klar, denn Nutzer bekommen die Antwort nun direkt an erster Stelle von Google serviert und klicken seltener auf die entsprechenden Website-Ergebnisse. Dieses Problem kennen wir bereits seit den Featured Snippets und StepStone, indeed & Co. seit der Einführung von Google Jobs.
Aber was bedeutet diese AI Overview konkret fürs Recruiting, für die Sichtbarkeit von Karriereseiten und vor allem: die Sichtbarkeit von Stellenanzeigen? Droht hier Ungemach für die Candidate Journey, bevor sie überhaupt richtig begonnen hat oder wird hier der feuchte Traum eines Jobsuchenden (und damit streng genommen auch eines Recruiters) Wirklichkeit? Und welche Rolle spielen dabei Conversational Search und der geheimnisvolle “Career Dreamer” von Google?
Das schauen wir uns mal genauer an. Aber eins nach dem anderen.
Zunächst einmal: Was ist eigentlich Googles AI Overview? Hierbei handelt es sich um eine KI-Funktion, die relevante Informationen zu einer Suchanfrage für den Nutzer kompakt zusammenfasst. Dabei analysiert Google Daten aus verschiedenen Quellen, erstellt daraus eine prägnante Zusammenfassung und präsentiert diese (Stand jetzt) dem Suchenden direkt an erster Stelle der Ergebnisseite, prominent über den regulären und bezahlten Suchergebnissen. Dabei nutzt die KI sowohl Webinhalte als auch Googles Knowledge Graph als Datengrundlage.
Welche Auswirkungen hat diese AI Overview möglicherweise aufs Recruiting? Stellen wir uns einmal folgendes Szenario vor:
Ein potenzieller Bewerber sucht nach “Softwareentwickler Jobs Berlin Homeoffice möglich“. Statt – wie aktuell noch üblich – die bekannte Google Jobs-Box unterhalb der bezahlten Ergebnisse angezeigt zu bekommen, sieht er gleich zu Beginn der Ergebnisse eine KI-generierte Zusammenfassung – z. B. so:
“Mehrere Unternehmen in Berlin suchen Softwareentwickler mit Homeoffice-Option. Dazu gehören Firma X, Firma Y, Firma Z, Firma …“
Außerdem präsentiert Google gleich noch die derzeit ausgeschriebenen Jobs, die entsprechenden Arbeitgeberbewertungen und sogar die Gehaltsspanne – schließlich hat Google im Gegensatz zu den meisten Unternehmen mehr Gespür für die Bedürfnisse von Jobsuchenden und weiß um die EU-Entgelttransparenzrichtlinie.
Das Ganze ist nicht nur praktisch für potenzielle Bewerber, sondern auch für Sie. Schließlich kann das zu mehr (qualifizierten) Bewerbungen führen. Und das ist doch genau das, was wir uns in Zeiten von „Fachkräftemangel“ wünschen, oder? Dass das Ganze so abwegig nicht ist und zumindest in Teilen bereits Realität, erfahren Sie im weiteren Verlauf des Artikels.
Bereits seit 2019 kennen und schätzen (längst nicht alle und noch viel zu wenig) Unternehmen (und ATS-Anbieter) Google for Jobs. Dieser eigentlich brillante Recruiting-Turbo bündelt Stellenanzeigen direkt in der Suche – vorausgesetzt, die Daten sind sauber strukturiert (Stichwort: JobPosting schema.org). Auch die AI Overviews könnten diese Daten nutzen.
Unwahrscheinlich ist das nicht. In den vereinigten autoritären Staaten von Amerika testet Google aktuell in “early-stage-experiment”-Phase ein neues KI-Tool, den sogenannten Career Dreamer. Mit dieser KI-Lösung möchte Google noch mehr Nutzerdaten abgreifen möchte Google Nutzern helfen, eigene Kompetenzen und Skills zu identifizieren und die dazu passenden Jobs zu finden – quasi Berufsberatung im Dialog mit einer KI.
Mithilfe von Career Dreamer können Nutzer offene Fragen zu Karrieremöglichkeiten stellen, etwa “Meine Fähigkeiten sind Führungsqualitäten, Kommunikation und kreatives Denken. Zeige mir Stellen, für die ich am besten geeignet bin“. Im direkten Dialog analysiert die KI diese Eingaben und erstellt personalisierte Karrierevorschläge. Für jeden vorgeschlagenen Beruf werden dann wesentliche Informationen bereitgestellt, darunter typische Aufgaben und Verantwortlichkeiten, die erforderlichen Qualifikationen und Ausbildungswege, durchschnittliche Gehaltsspannen sowie Wachstumsaussichten in der jeweils vorgeschlagenen Branche.
Die Empfehlungen werden auf Basis einer Kombination aus Arbeitsmarktdaten, Ausbildungs- und Qualifikationsinformationen sowie der KI-gestützten Analyse von Interessensmustern der Googlenutzer generiert. Jobs werden (derzeit) allerdings (noch) nicht angezeigt. Dabei läge gerade hier eine Verknüpfung mit Googles Jobsuche mehr als auf der Hand.
Auch wenn Google Jobs bisher nicht integriert ist, klingt das Ganze doch nach einer intelligenten Ergänzung zu Google for Jobs. Eine Kombination aus Career Dreamer, Google for Jobs und Googles AI Overview (oder irgendwas dazwischen) könnte also eine Blaupause dafür sein, wie Jobsuchende künftig mit Google interagieren und passende Ergebnisse vorgeschlagen bekommen.
Aktuell experimentiert Google auch hierzulande mit entsprechenden AI Overviews (siehe die folgenden Beispiele), die einen ersten Eindruck davon vermitteln, was auf Jobsuchende und Arbeitgeber zukommt und zu einem besseren Matching, also passende(re)n Bewerbern beitragen kann. Dabei werden sowohl die optimierte Ergebnisanzeige als auch die veränderte Suchgewohnheiten der Nutzer mitberücksichtigt.
Denn natürlich haben ChatGPT, Claude & Co. auch Auswirkungen auf das Nutzerverhalten bei der Suche. Neben den eigenen Nutzungsgewohnheiten gibt es zunehmend Belege dafür, dass sich das Suchverhalten durch KI-Chats und natürlichsprachliche Interaktionen verändert und auf die Googlesuche überträgt.
So belegt bspw. eine aktuelle Semrush-Studie mit 80 Millionen Clickstream-Datensätzen, wie KI-Tools wie ChatGPT unser Suchverhalten grundlegend verändern. Demnach formulieren Nutzer heute längere, natürlichere Anfragen und nutzen KI für völlig neue Zwecke wie kreatives Problemlösen und persönliche Beratung. Auch wenn Google Marktanteile verloren hat, ist der launige Datenkrake ChatGPT & Co. zum Trotz nach wie vor die Nummer 1 unter den Suchmaschinen.
Hinzu kommt laut einer weiteren Studie, dass die Qualität der Antworten bei ChatGPT von Nutzern höher bewertet wird, als dies bei Google der Fall ist – was wiederum auf eine höhere Zufriedenheit mit den konversationellen Antworten hinweist.
Diese Veränderung im Nutzerverhalten markiert einen Wandel von der traditionellen stichwortbasierten Suche hin zu konversationelleren, natürlichsprachlichen Anfragen („Conversational Search“), den auch Google feststellt: Im Durchschnitt sind Anfragen im KI-Modus doppelt so lang wie herkömmliche Suchanfragen, heißt es auch im Google-Blog.
Bei Conversational Search (“konversationeller” oder auch “kommunikativer” Suche) handelt es sich um eine Suchmethode, die natürliche Sprachinteraktionen zwischen Nutzer und System ermöglicht – eben so, wie wir es von ChatGPT kennen. Im Gegensatz zur traditionellen Stichwortsuche versteht diese Technologie kontextbezogene Anfragen, führt dialogbasierte Suchen durch und liefert personalisierte Ergebnisse. Conversational Search nutzt KI, um die Nutzerintentionen zu verstehen und eine intuitivere, natürlichere Suchinteraktion zu ermöglichen.
So weit dazu. Was aber bedeutet Conversational Search nun für uns bzw. fürs Recruiting?
Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung einerseits gravierende Vorteile im Recruiting, andererseits stehen sie aber auch vor einer echten Herausforderung: Denn nun müssen sie ihre Karriereseiten-Inhalte und Stellenanzeigen nicht nur für traditionelle Suchmaschinen, sondern auch für KI-Plattformen optimieren. Zudem kann (und wird) der direkte Website-Traffic durch umfassende KI-Antworten sinken. Was es umso wichtiger macht, sich der Inhalte anzunehmen. Etwas, was bisher in den meisten Unternehmen ohnehin im Dornröschenschlaf liegt, sind Inhalte auf Karriereseiten (und in Stellenanzeigen) mit echter Relevanz doch eher eine Ausnahmeerscheinung.
Klar ist: Die konversationelle Suche wird sich zunehmend durchsetzen. Man gewöhnt sich dieses Suchverhalten einfach an (Stichwort: Mentales Modell) und überträgt es auf andere Plattformen – sofern man sie überhaupt noch nutzt, wenn ChatGPT und Co. bereits selbst die Antwort für einen recherchieren und zielgruppengerecht aufbereiten.
Jobsuchende müssen nun also nicht mehr den exakten Stellentitel erraten und starten eine Abfrage nach Keywords (“Jobs Projektmanagement Hamburg”), sondern formulieren eine “kommunikative Suche” wie
“Ich bin gut in Projektmanagement und Kommunikation, welche Jobs in Hamburg passen zu mir?”
oder auch
Die KI sucht dann passende Jobs und Rollen – basierend auf den Infos, die sie aus indexierten, strukturierten Stellenanzeigen ziehen kann.
Durch das Verständnis der Absicht und des Kontexts des Suchenden kann die konversationelle KI genauere und passendere Jobvorschläge liefern als eine einfache Stichwortsuche. Zudem kann sie verwandte Rollen vorschlagen, an die ein potenzieller Bewerber vielleicht nicht gedacht hat.
Bereits jetzt experimentiert Google mit entsprechenden Ergebnissen. Wie diese aussehen, hängt stark davon ab, wie man die Anfrage stellt, ob man bei Google eingeloggt ist oder nicht, welches Endgerät man nutzt (Desktop oder mobil) und natürlich welche möglichen Ergebnisse Google zur Auswahl hat. Spannend ist – zumindest Stand jetzt, 22. April 2025, dass Google bei den Stellenvorschlägen nicht etwa Google for Jobs-Ergebnisse anzeigt.
Je nach Ort und Suchanfrage werden stattdessen Ergebnisse von anderen Stellenbörsen oder die von Unternehmens-Karriereseiten dargestellt und diese verlinkt. Letztendlich werden hier die Ergebnisse – so, wie man es bisher kannte – angezeigt/verlinkt, die im Kontext der Suchanfrage passen. Lediglich der Einstieg und die Aufbereitung der Ergebnisse ist eine andere, eben konversationeller bzw. kommunikativer, wie diese Beispiele zeigen.
„In Hamburg kannst du mit deinen Projektmanagement- und Kommunikationsfähigkeiten in verschiedenen Branchen erfolgreich sein. Einige passende Jobs sind Projektmanager, Marketing Projektmanager, Kommunikationsmanager, Unternehmensberater und Berater Marketing.“
„Deine Führungsqualitäten, Kommunikationsstärke und kreatives Denken passen gut zu Berufen in der Unternehmensberatung, im Projektmanagement, in der Führungsebene, im Marketing und in kreativen Berufen wie Design oder Journalismus.“ – gefolgt von Vorschlägen weiterer möglicher Berufsfelder.
Google selbst schreibt als Ergänzung zu seinen Ergebnissen „Generative KI ist experimentell.“ Und weiter: „Diese Übersicht wurde mithilfe von KI erstellt. Dabei wurden auch Informationen aus dem Web und der Knowledge Graph von Google verwendet, eine Sammlung von Informationen zu Personen, Orten und Dingen. Generative KI befindet sich noch in der Entwicklung. Die Qualität der Informationen kann variieren. Du kannst die Informationen unter den bereitgestellten Links selbst überprüfen.“ Das erklärt einerseits, warum nahezu zeitgleich (im obigen Beispiel in einem Abstand von wenigen Minuten) unterschiedliche Ergebnisse bei ein und derselben Suchanfrage gezeigt werden, andererseits zeigt es aber auch, dass derzeit viel Bewegung in Conversational Search und AI Overview ist.
Es bleibt wirklich spannend zu sehen, welche Auswirkungen das Ganze noch haben wird. Übrigens ist zumindest hierzulande die Conversational Search bei Google noch nicht ganz so kommunikativ, wie man es von ChatGPT & Co. gewöhnt ist. Denn es bleibt bei einer Antwort, Stand heute lässt sich kein Dialog führen, lässt sich die Suche nicht verfeinern. Das könnte sich mit Career Dreamer oder einer weiterentwickelten Version der KI-Suchergebnisse aber schnell ändern.
Um entsprechend relevante Ergebnisse anzeigen zu können, müssen die Stellenanzeigen (oder Karriereseiten) also inhaltlich auf die Suchintention des Nutzers zugeschnitten sein. Die (gern vernachlässigte) Bedeutung von klar definierten Skills und Anforderungen in Stellenanzeigen wird vor dem Hintergrund von Conversational Search also noch wichtiger.
Kann Google respektive die KI nicht auf entsprechende Inhalte zugreifen, gibt’s logischerweise auch keine (passenden) Ergebnisse. Denn schließlich muss die KI einerseits ja verstehen, welches Anforderungsprofil für welche Aufgaben oder welches Wertegefüge zur Unternehmenskultur passt und andererseits, was der Kandidat sucht und an Fähigkeiten mitbringt. Und das Ganze dann matchen. Leere Phrasen oder ungenaue Anforderungs- und Aufgabenprofile sind da garantiert nicht hilfreich.
Wir kennen es bereits von Google Jobs: Stellenanzeigen, die mit Arbeitgeberbewertungen, Gehaltsangaben und der Anzeige des Arbeitsweges angereichert sind. Aber auch hier bieten sich nun mit AI Overview ganz neue Möglichkeiten, die für mehr Transparenz sorgen. Denn auch hier ergeben sich sowohl für Jobsuchende als auch für Arbeitgeber ganz neue Möglichkeiten, passende Kandidaten zu gewinnen (oder auch abzuschrecken).
Schon jetzt präsentiert Google bei entsprechend „konversationell“ formulierten Suchanfragen erste Vorschläge für Stellenanzeigen. Schaut man sich Google for Jobs an, wo bereits jetzt eine direkte Bewerbungsmöglichkeit besteht, ist es nur wahrscheinlich, dass die AI Overview künftig nicht nur passende Jobs mit aggregierten Informationen vorschlägt, sondern auch eine direkte Bewerbungsmöglichkeit anbietet.
Die schöne neue KI-Welt ist voller Chancen und Risiken und entwickelt sich immer weiter. Kopf in den Sand stecken und ignorieren ist keine gute Idee. Vielmehr sollten wir AI Overview, ChatGPT, Claude & Co. sogar als Chance begreifen. Schließlich kann all das unser Recruiting beflügeln. Okay, ich gebe zu: Über den Fachkräftemangel zu jammern, ist leichter. Aber wie machen wir unsere Karriereseiten und Stellenanzeigen nun “KI-fit”?
Für Stellenanzeigen gilt: Damit diese für alle sichtbar sind, geht kein Weg daran vorbei, das JobPosting Schema von Schema.org absolut konsequent und vollständig zu nutzen. Titel, Beschreibung, den präzisen Standort, die korrekte Firmierung, Gehaltsspanne (ja, Transparenz hilft auch der KI!), Arbeitszeiten, Homeoffice-Möglichkeit, benötigte Skills – je strukturierter und vollständiger die Infos sind, desto besser kann die KI (und Google for Jobs) Ihre Anzeigen verstehen und korrekt darstellen oder empfehlen.
Strukturierte Daten helfen KI-Systemen, wie ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity & Co. Webinhalte richtig zu interpretieren und zu kategorisieren, indem sie standardisierte Metadaten – z. B. für Produkte, Dienstleistungen und Jobs bereitstellen.
Ziel ist es, Texte zu erstellen, die einerseits relevant für den potenziellen Bewerber, andererseits relevant für Google bzw. die KI sind und – natürlich – Selbstselektion ermöglichen. Was bedeutet das konkret?
Sorgen Sie dafür, dass die wichtigsten Fakten des Stellenangebotes (Titel, Aufgaben, Muss-Anforderungen, Ort, Gehalt, Benefits) für die KI leicht zu identifizieren sind. Wichtig ist hierbei, dass die Daten so präzise wie möglich sind. Um die Inhalte strukturiert (sowohl für den Nutzer als auch für die KI!) aufzubereiten, sollte mit eindeutigen Zwischenüberschriften, Aufzählungszeichen und (je nach Kontext) kurzen prägnanten Sätzen an den richtigen Stellen formuliert werden. Sowohl relevante Keywords als auch Präzision helfen der KI beim Erfassen und Zusammenfassen der Daten.
Alles, was den Job und Sie als Arbeitgeber wirklich ausmacht – Kultur, Werte, Team-Spirit, Projektdetails, Karriereperspektiven, relevante und zielgruppengerechte Inhalte, die der Selbstselektion dienen – erfordert natürlich weiterhin gut geschriebenen Text. Diese inhaltliche Tiefe sollten Sie allerdings niemals einer vermeintlichen KI- (oder SEO-) Freundlichkeit widmen!
Versetzen Sie sich beim Schreiben in einen potenziellen Bewerber: Welche Fragen bewegen ihn, welche Antworten braucht er? Stellen Sie sicher, dass die Texte diese Fragen inhaltlich im natürlichen Sprachfluss beantworten. Das bedeutet nicht, dass Sie Überschriften nun alle als Frage formulieren sollen! Ein guter, zielgruppengerecht formulierter Abschnitt mit echter Relevanz und einer passenden Überschrift – etwa „Unsere Werte“ oder „Unser Bewerbungsprozess“ liefert implizit eine Antwort auf die Suchintention des Nutzers. Ein zusätzlicher FAQ-Bereich mit typischen Nutzerfragen kann sinnvoll sein, ist aber kein Muss – und schon gar nicht für jede Seite.
Eigentlich kennen wir das schon länger – zumindest, wenn wir um relevante Inhalte bemüht sind. Die sind zugegebenermaßen auf Karriereseiten eher weniger an der Tagesordnung. Selbstverständlich verwenden Sie trotz all der KI-Thematik weiterhin die Sprache Ihrer Zielgruppe, Sie integrieren (kontext-)relevante Keywords und entsprechende Synonyme. Google versteht nicht erst seit gestern Kontext.
Ob mit oder ohne KI: Ihr „Warum“ ist entscheidend, um zu differenzieren und sich als Arbeitgeber zu positionieren. Die AI Overview liefert nur eine Zusammenfassung, die „harten Fakten“ (die Ihre Inhalte natürlich nur dann berücksichtigt, wenn sie einerseits vorhanden, andererseits entsprechend aufbereitet sind), Ihre Karriereseite und/oder Ihre Stellenanzeigen spiegeln alles andere wider: Die Kultur, die Vision, die Menschen, die Arbeitsatmosphäre. Zeigen Sie Persönlichkeit, ermöglichen Sie Einblicke ins Team. Nutzen Sie dazu z. B. Testimonials, Videos, Podcasts und im Kontext stehende Bilder. Vermitteln Sie Infos zu möglichen Karrierewegen, liefern Sie Details zu jedem Ihrer Ausbildungsberufe und stellen Sie mögliche (oder vergangene) Projekte vor, in die sich ein neuer Mitarbeiter einbringen kann.
Diese Inhalte (sofern sie relevant sind) liefern der KI nicht nur den Kontext, sie erhöhen die Chance, von Jobsuchenden bei konversationeller Suche gefunden zu werden und sind der Grund, warum Jobsuchende nach dem Lesen einer KI-Zusammenfassung auf einen der angebotenen Links klicken, Ihre Karriereseite ansteuern oder sich direkt bewerben.
Keine Überraschung, aber wichtiger denn je. Die Seite muss schnell laden und auf allen Endgeräten gut aussehen. Google (und die Nutzer) hassen langsame Seiten und sind schnell verschwunden. Entscheidend ist vor allem, dass ihre Seite kandidatenzentriert gestaltet ist. Candidate First heißt die Devise. Immer und überall!
Sofern auf der Karriereseite relevante Inhalte bereitgestellt werden und die Stellenanzeigen alle relevanten Informationen gut strukturiert aufbereitet enthalten, steigen die Chancen enorm, dass die KI bei entsprechenden Anfragen auf diese Daten zugreifen kann und Nutzern auf Google (oder wo auch immer) angezeigt werden. Das wiederum erhöht die Chance auf Kandidaten, die besser passen, weil sie die Rahmenbedingungen (Gehalt, Standort, Homeoffice, Benefits etc.) bereits kennen und akzeptieren.
Das bedeutet auch, dass – genau wie bei Google Jobs – jedes Unternehmen profitieren kann – auch „Hidden Champions“ oder kleinere Unternehmen. Wenn die Inhalte der Karriereseite und die Stellenanzeigen exzellent aufbereitet und klar strukturiert sind, könnten neben den “Big Playern” auch weniger bekannte Unternehmen besser sichtbar werden, wenn die KI sie als hochrelevant einstuft.
Der Druck, (endlich!) wirklich gute, informative, strukturierte, zielgruppengerechte und authentische Inhalte – kurz: Relevanz – zu liefern, steigt. Das ist letztlich gut für die Candidate Experience und gut für Sie. Denn, Stichwort Signaltheorie:
Sie können nicht nicht employerbranden.
Wenn Sie aber auf diese Weise positive Signale aussenden, profitiert unweigerlich auch Ihre Arbeitgebermarke.
Wo viel Licht ist, ist auch Schatten. Und so dürfen wir bei aller Euphorie die potenziellen Risiken und Nebenwirkungen von AI Overview nicht ignorieren:
Ob die KI die richtigen Quellen zusammenfasst, können wir weder wissen noch beeinflussen. Es wäre nicht das erste Mal, dass eine KI halluziniert – also plausible, aber falsche Informationen generiert. Das bekannte Beispiel “Klebstoff auf Pizza” zeigt dies deutlich. Falsch aggregierte Daten wie fehlerhafte Gehaltsangaben, Benefits oder falsche Zuordnungen von Arbeitgeberbewertungen könnten fatale Auswirkungen haben – etwa wenn einem eigentlich „guten“ Arbeitgeber schlechte Arbeitgeberbewertungen zugeordnet oder falsche Gehaltsangaben gemacht werden. Für Nutzer ist die Überprüfbarkeit solcher Fehler zudem schwierig, sodass er glaubt, was er sieht, ohne es weiter zu hinterfragen.
Komplexe Jobprofile oder die Einzigartigkeit Ihrer Arbeitgebermarke könnten in der KI-Darstellung untergehen (wobei dies ohnehin schon der Fall ist, denn im Produzieren von austauschbaren Stellenanzeigen und Karriereseite-Inhalten sind Unternehmen ohnehin schon Profis). Wenn die KI nur eine synthetisierte Wahrheit präsentiert, gehen Vielfalt und Authentizität verloren. Die wahre Geschichte erzählen Sie nur selbst auf Ihrer Karriereseite – im Idealfall zumindest – Stichwort: Relevanz, siehe oben. Übertriebene Vereinfachungen können im schlimmsten Fall sogar der Arbeitgebermarke schaden (Stichwort: Signaltheorie).
Potenzielle Bewerber werden von aktiven Suchenden zu passiven, konsumierenden Empfängern, die sich kaum noch mit den eigentlichen Angeboten auseinandersetzen, was im Endeffekt zu weniger Selbstselektion und damit zu weniger geeigneten Kandidaten führen könnte.
Die offensichtlichste Folge aber sind weniger Zugriffe auf die eigene Karriereseite: Wenn die wichtigsten Informationen bereits aggregiert angezeigt werden, warum sollten sich potenzielle Bewerber dann noch die Mühe machen, um auf ihre Karriereseite klicken? In der Folge bedeutet dies weniger direkte Besucher und potenziell weniger Interaktion mit Ihrer Arbeitgebermarke – eine Entwicklung, die bereits jetzt im Kontext von Webseiten festzustellen ist.
Allerdings gilt weiterhin: Die Karriereseite ist spätestens bei der Bewerbung Ziel des Jobsuchenden – zumindest, wenn diese medienbruchfrei und im Sinne einer kandidatenzentrierten Bewerbungsarchitektur gestaltet ist. Also: ruhig, Brauner!
Trotz allem: Googles KI-Vorstoß ist kein kurzfristiger Trend, sondern läutet die Zukunft der (Job-)Suche ein. Wie groß das Risiko von fehlerhaften Daten ist, hängt auch davon ab, was Arbeitgeber an Infos bereitstellen. AI Overview steht- wie die Beispiele zeigen – erst am Anfang und das, was Nutzern aktuell als Ergebnis angezeigt wird, dürfte nur der erste Schritt sein – Stichwort: Career Dreamer. Es ist mehr als wahrscheinlich, dass die „multimodale Suche“ weiter ausgebaut und die KI-Zusammenfassung um zusätzliche Angaben – etwa Arbeitgeberbewertungen, Gehaltsangaben und Entfernung zum Arbeitsplatz – angereichert wird und sogar eine „echte“ kommunikative, konversationelle Suche möglich wird. Hier sei als Beispiel auf LinkedIns Hiring-Assistant-Ansatz verwiesen.
Fürs Recruiting bedeutet das: Wir müssen lernen, wie wir die Inhalte unserer Karriereseite und Stellenanzeigen so aufbereiten, dass sie von der KI optimal erfasst und (hoffentlich) positiv dargestellt werden, ohne dabei die menschliche Ansprache und die notwendige Informationstiefe zu opfern.
Der Schlüssel liegt in der Balance: Auf der einen Seite glasklare, strukturierte Fakten für die Maschine und den schnellen Überblick, auf der anderen Seite detaillierte, zielgruppengerechte, authentische und gut geschriebene Texte mit Relevanz und Überzeugungskraft für den Menschen. Strukturierte Daten (JobPosting), klare Sprache (wo angebracht) und eine starke, erlebbare Arbeitgebermarke auf der eigenen Karriereseite entscheiden zunehmend über den Recruiting-Erfolg und sind damit künftig wichtiger denn je.
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