Für die Suche entwickelt, zum Entdecken gemacht

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Bei Millionen von Suchanfragen auf Karriereseiten von Unternehmen enthalten 44 % keine Suchbegriffe. Kandidat*innen öffnen die Suche, geben nichts ein und erhalten eine Liste aller offenen Stellen. Das Ergebnis ist eine lange, unübersichtliche Auswahl, die sie selbst durcharbeiten müssen.

Das ist kein UX-Problem. Es zeigt vielmehr, dass viele Karriereseiten nicht mehr zum heutigen Suchverhalten von Kandidat*innen passen. Die klassische Suche über Keywords setzt voraus, dass Kandidat*innen bereits wissen, nach welchem Jobtitel oder welcher Position sie suchen. Doch immer mehr Kandidat*innen wissen nicht, wo sie anfangen sollen.

Karriereseiten wurden für das Suchverhalten von gestern entwickelt.

Die klassische Suche über Keywords hat ihre Berechtigung. Wer bereits weiß, nach welchem Jobtitel, Standort oder Berufsfeld er sucht, findet schnell passende Ergebnisse. Die Karriereseite führt diese Kandidat*innen direkt zu relevanten Stellen und zur Bewerbung. Für sie funktioniert dieses Modell sehr gut.

Die Verhaltensdaten aus unserem Netzwerk zeigen, wie dieses Modell in der Praxis funktioniert. Betrachtet man die verschiedenen Arten, wie Kandidat*innen die Suche auf Karriereseiten nutzen, wird der Unterschied zwischen der Suche über Keywords und dem Stöbern durch Stellenangebote deutlich.

Kandidat*innen, die die Suche über Keywords nutzen, führen pro Sitzung durchschnittlich fast sieben Suchanfragen durch und weisen die niedrigste Bewerbungsrate auf. Sie passen ihre Suchbegriffe immer wieder an, verfeinern ihre Suche und finden oft erst nach mehreren Versuchen eine Stelle, die für sie relevant ist. Kandidat*innen, die gar keinen Suchbegriff eingeben und stattdessen durch die Stellenangebote stöbern, suchen deutlich weniger und bewerben sich häufiger. Sie nutzen die Suche zwar nicht wie vorgesehen, erzielen aber die höhere Conversion-Rate.

Doch viele Kandidat*innen wissen zu Beginn ihrer Suche noch nicht so genau, wonach sie suchen.

Unser Research zeigt: Fehlen wichtige Informationen in einer Stellenbeschreibung, suchen 77 % der Kandidat*innen auf anderen Plattformen nach Antworten, etwa auf LinkedIn, Glassdoor oder in ihrem persönlichen Netzwerk. 88 % möchten vor einer Bewerbung wissen, mit welchem Gehalt sie rechnen können. Und 55 % entscheiden bereits innerhalb von 30 Minuten nach Beginn ihrer Jobsuche, ob sie sich bewerben.

Auch Frontline-Mitarbeiter*innen und Stundenkräfte stehen vor diesem Problem, häufig unter noch größerem Zeitdruck. 43 % entscheiden innerhalb von 15 Minuten, ob sie sich bewerben. Sind wichtige Informationen nicht verfügbar oder schwer zu finden, verlassen sie die Karriereseite.

Keine dieser Gruppen hat Schwierigkeiten mit der Jobsuche. Das Problem ist vielmehr, dass die Experience auf vielen Karriereseiten nicht zu ihrer Art passt, Informationen zu sammeln und Entscheidungen zu treffen. Sie kommen nicht auf die Karriereseite, um gezielt zu suchen. Sie suchen nach weiteren Details und Hintergrundinformationen, um sich besser orientieren zu können.

Die Daten zu Suchanfragen ohne Suchbegriff zeigen genau dieses Verhalten. Viele Kandidat*innen kommen auf die Karriereseite, ohne zu wissen, wonach sie suchen. Sie erwarten etwas, das die klassische Suche nicht leisten kann.

KI verändert die Jobsuche: Aus Suchen wird Fragen.

Das Suchverhalten ohne Suchbegriff gab es schon vor KI. Doch KI hat diese Entwicklung beschleunigt und verändert, mit welchen Erwartungen Kandidat*innen heute auf eine Karriereseite kommen.

Unsere Forschung zeigt, dass 77 % der Kandidat*innen KI-Tools nutzen, bevor sie eine Karriereseite besuchen. Fragen zu Gehalt, Unternehmenskultur oder dem passenden Job stellen viele zuerst einer KI.

Dieses Verhalten ist ein generelles Phänomen. Die Mehrheit der Google-Suchen endet heute ohne einen Klick auf eine Website. Wird eine KI-Zusammenfassung angezeigt, besuchen Nutzer*innen nur in 8 % der Fälle eine Website. Ohne KI-Zusammenfassung sind es 15 %. KI ergänzt die Jobsuche nicht mehr nur. Für immer mehr Kandidat*innen ist sie der erste Schritt der Journey. (Pew Research, 2025; SparkToro / Datos, 2024)

Die Auswirkungen davon zeigen sich inzwischen auch in den Daten unseres Netzwerks. Allein ChatGPT hat innerhalb von zwölf Monaten 62.800 Besuche auf die Karriereseiten in unserem Netzwerk vermittelt. Damit ist ChatGPT die größte Quelle für KI-Traffic und verantwortlich für 77 % aller Besuche über KI-Plattformen. Perplexity, Microsoft Copilot und weitere KI-Dienste tragen tausende weitere Besuche bei. KI-Plattformen sind damit ein messbarer und wachsender Traffic-Kanal für Karriereseiten.

Entscheidend ist, was beim Besuch der Karriereseite passiert. Kandidat*innen, die über KI-Plattformen kommen, beschäftigen sich intensiver mit den Inhalten. Die Engagement-Rate liegt bei 66 % statt 57 %, die Absprungrate bei 34 % statt 43 %. Gleichzeitig bewerben sie sich seltener. Die Bewerbungsrate liegt bei 24 % und damit unter dem Durchschnitt von 27 %. Sie schauen sich mehr an, bewerben sich aber seltener.

Der Unterschied liegt in den Erwartungen. KI liefert schon vor dem Besuch der Karriereseite erste Antworten auf Basis der Inhalte eines Unternehmens. Kandidat*innen haben deshalb schon einen ersten Eindruck und möchten diesen vertiefen. Finden sie auf der Seite keine Informationen zu Gehalt, Aufgaben oder Unternehmenskultur, brechen viele ihre Suche ab, statt sich zu bewerben.

Die Performance von KI-Traffic zeigt dasselbe – nur aus einer anderen Perspektive. Finden Kandidat*innen die Informationen, die sie erwarten, fallen die Bewerbungsraten deutlich höher aus als über klassische Kanäle. Ein Unternehmen erzielte mit Besuchen über ChatGPT eine Conversion-Rate von fast 16 %, gegenüber 1,8 % über die organische Google-Suche (Seer Interactive, 2025). Ob sich die Bewerbungsabsicht in einer Bewerbung niederschlägt, entscheidet heute vor allem die Qualität der Karriereseite.

Unternehmen haben ihre Karriereseiten lange für Suchmaschinen optimiert. Heute müssen sie zusätzlich als verlässliche Informationsquelle für KI dienen. Das stellt neue Anforderungen an Inhalte und Struktur.

Sie können nicht steuern, was KI über Ihr Unternehmen sagt. Aber Sie können beeinflussen, auf welchen Informationen die Antworten der KI basieren.

Was Kandidat*innen hilft, hilft auch der KI.

Kandidat*innen bevorzugen Karriereseiten, die ihnen zuerst Orientierung geben. In unserer Studie zur Candidate Experience auf Karriereseiten mit KI entschieden sich 88 % der Teilnehmer*innen für ein Discovery-Konzept zum Entdecken passender Stellen statt für die klassische Keyword-Suche. 84 % bewerteten diese Experience besser als die auf anderen Karriereseiten (Radancy AI Career Site Experience Study, 2025). Das passt zum heutigen Suchverhalten. Kandidat*innen möchten sich zuerst einen Überblick verschaffen und erst danach ihre Auswahl eingrenzen.

Die Teilnehmer*innen bewerteten vor allem Inhalte positiv, die ihnen einen guten Überblick verschaffen. Dazu gehörten Jobkategorien, Informationen zum Unternehmen und Details zu den Stellen – noch bevor einzelne Stellenangebote angezeigt wurden. Statt direkt mit Filtern zu beginnen, wollten sie zunächst sehen, welche Möglichkeiten es gibt und wie sie diese einordnen können.

Dieses Verhalten passt auch dazu, wie KI Informationen verarbeitet. Je strukturierter und konkreter die Inhalte sind, desto bessere Antworten kann sie liefern. Bei Informationsanfragen steigt die Genauigkeit von 16 % auf 54 %, wenn strukturierte statt unstrukturierte Inhalte genutzt werden (Data.World, zitiert nach Matharu / Oxford Comma Digital, 2025). Das beeinflusst, welche Informationen Kandidat*innen schon vor dem Besuch einer Karriereseite erhalten und wie sie die Inhalte dort einordnen.

Die Inhalte, die Kandidat*innen auf der Karriereseite Orientierung geben, nutzt auch KI für ihre Antworten. Sind sie unvollständig oder unstrukturiert, fehlt Kandidat*innen an beiden Stellen die Grundlage für eine Entscheidung.

Ein Discovery-Konzept löst beide Herausforderungen. Strukturierte Inhalte helfen Kandidat*innen, passende Stellen zu finden, und ermöglichen KI-Systemen, diese schon vor dem Besuch der Karriereseite richtig darzustellen.

Diese Fragen sollten sich Recruiting- und Digitalverantwortliche jetzt stellen.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob eine Karriereseite funktioniert. Die meisten erfüllen genau den Zweck, für den sie entwickelt wurden. Entscheidend ist, ob die Seite noch zum heutigen Suchverhalten von Kandidat*innen passt und sie unterstützt, wenn KI ein Teil ihrer Journey ist.

Die Journey beginnt heute oft schon vor dem Besuch der Karriereseite. Viele Kandidat*innen informieren sich zunächst mit KI, haben noch keine konkrete Stelle im Kopf und wenig Geduld für lückenhafte Informationen. Die Suchanfragen ohne Suchbegriff, das Rechercheverhalten und der wachsende Traffic über KI-Plattformen weisen alle in dieselbe Richtung.

Entscheidend sind vier Fragen:

• Finden Kandidat*innen wichtige Informationen, ohne gezielt danach suchen zu müssen?
• Erhalten sie neben Stellenangeboten auch die Informationen, die ihnen bei der Entscheidung helfen?
• Sind die Inhalte so klar und strukturiert, dass KI sie richtig wiedergeben kann?
• Bestätigt die Karriereseite den ersten Eindruck und liefert die Informationen, die Kandidat*innen für ihre Entscheidung brauchen?

Das sind Discovery-Fragen, keine Suchfragen. Viele Karriereseiten sind jedoch noch nicht darauf ausgelegt, sie zu beantworten.