Wie KI Recruiting und Employer Branding messbar macht
Obwohl Unternehmen enorme Ressourcen in Employer Branding, Karriereseiten und Stellenanzeigen investieren, läst die Messbarkeit der gesetzten Maßnahmen oft zu wünschen übrig. Severin Haidacher, Co-Founder von aimance, zeigt, wo Unternehmen Orientierung gewinnen können, wie KI im Recruiting die Außenperspektive präziser macht und warum technologische Unterstützung den menschlichen Faktor nicht ersetzt.
Für Severin Haidacher ist klar: Der entscheidende Moment im Recruitingprozess passiert schon bevor ein Bewerbungs- oder Tracking-System (ATS – Applicant Tracking System) überhaupt etwas registrieren kann. „Unsere Aufmerksamkeitsspanne liegt bei maximal zehn Sekunden. In dieser Zeit entscheiden potenzielle Bewerber:innen, ob ein Stellenangebot für sie relevant ist. Da muss bereits die wichtigste Information transportiert werden.“ Unternehmen richten ihren Blick jedoch auf Prozesse nach der Bewerbung – Reaktionszeiten, Interviews, Matching. Der wahre Verlust passiert früher: beim ersten Eindruck, bei fehlenden Informationen oder bei Signalen, die nicht zur Zielgruppe passen. „Die Pre-Apply-Phase wird wahnsinnig unterschätzt.“ Die Kluft zwischen dem, was Unternehmen erzählen wollen, und dem, was Bewerbende wissen möchten, bewertet Severin als zentrale Ursache für ungewollte Absprünge.
Mit KI Informationslücken schließen
Um diese Informationslücke zu schließen, arbeitet aimance mit einer klar strukturierten Methodik: Das System nutzt Meta-Analysen aktueller Bewerberstudien, um herauszufinden, wonach Bewerbende tatsächlich suchen: Welche Informationen sie für eine Entscheidung brauchen, welche Formulierungen abschrecken, welche Benefits zur Zielgruppe passen und welche nicht.
Parallel dazu crawlt die KI die Karrierewelt eines Unternehmens – inklusive Navigationsstruktur, Sprache, Tonalität, Aufbau der Stellenanzeigen und technischer Usability. Für jede einzelne Kategorie wird geprüft, ob ein erwartetes Element vorhanden ist, ob es klar genug formuliert wurde oder ob es komplett fehlt. Erst daraus entsteht der sogenannte Employer Attractiveness Score, der zeigt, wie gut ein Unternehmen die Erwartungsmuster seiner Zielgruppe erfüllt.
Analyse als fundierte Basis für Optimierung
„Unsere Aufgabe ist zu prüfen: Treffen Unternehmen die Erwartungen der Bewerbenden?“ Viele Unternehmen sind überrascht, welche Informationen fehlen, übersehen oder falsch priorisiert sind. Erst die Außenperspektive macht sichtbar, was intern längst als selbstverständlich gilt – oder gar nicht wahrgenommen wird. Hinzu kommt ein weiterer Punkt, den Severin Haidacher im Gespräch deutlich macht: Unternehmen investieren häufig in Maßnahmen, ohne vorher zu wissen, ob sie überhaupt wirksam und notwendig sind. Aus seiner Sicht liegt genau hier ein oft übersehener Hebel. „Bevor Budget in große Employer-Branding- oder Recruitinginitiativen fließt, sollte die Basis stimmen. Erst die Analyse zeigt, wo eine Optimierung tatsächlich Wirkung entfaltet.“
Was KI im Recruiting leisten kann
Severin Haidacher beschreibt KI als analytisches Werkzeug, nicht als Entscheidungsträger. Für ihn ist KI vor allem ein Instrument, das große Datenmengen strukturiert, Muster erkennt und Entscheidungsgrundlagen schafft. Sie analysiert, vergleicht und bewertet Inhalte, doch sie übernimmt keine finale Verantwortung. „KI soll vorbereiten, nicht entscheiden“, sagt er. Strategische Prioritäten, kulturelle Einordnung oder Budgetabwägungen seien immer an Menschen gebunden – weil diese Faktoren nie vollständig in Daten abbildbar sind.
Erste Schritte zu KI im Recruiting
Für viele HR-Abteilungen wirkt der Einstieg in KI-gestützte Analyseprojekte komplex – doch genau an diesem Punkt setzt aimance bewusst niedrigschwellig an. Statt langer Implementierungen oder sensibler Datenabfragen basiert der erste Schritt ausschließlich auf der öffentlichen Außenwirkung des Unternehmens. „Das Einzige, was wir brauchen, ist die URL der Karriereseite.“ Die KI analysiert anschließend, ohne jegliche personenbezogenen Daten zu berühren. Unternehmen erhalten innerhalb kurzer Zeit einen klar strukturierten Überblick: Wo sind Stärken, wo fehlen zentrale Inhalte, und an welchen Stellen verlieren sie Bewerbende bereits in den ersten Sekunden? Zusätzlich zeigen Benchmarks, wie die eigene Karrierewelt im Vergleich zu relevanten Mitbewerbern performt.
KI im Recruiting und Employer Branding – unser Fazit
Wer Recruiting und Employer Branding optimieren möchte, braucht Klarheit darüber, wie Bewerbende die eigene Organisation erleben. KI kann diese Außenperspektive sichtbar machen und Orientierung geben. Der Faktor Mensch darf dabei aber niemals außer Acht gelassen werden. Denn am Ende braucht es ein Zusammenspiel aus datenbasierter Evidenz und menschlicher Empathie, um zu bewerten, welche Maßnahmen und Schritte im Gesamtkontext Sinn machen und Erfolg versprechen.
Über Aimance
aimance analysiert Karriereseiten, Stellenanzeigen und die Candidate Journey aus Sicht der Bewerbenden und im Vergleich mit dem Wettbewerb. Die Plattform liefert KI-gestützte Handlungsempfehlungen in Echtzeit, senkt Kosten und steigert die Bewerberqualität.
Mehr Infos unter www.aimance.com
Dieser Artikel wurde verfasst von:
Margit Wickhoff
Chefredaktion bei talksatwork
