#44: Stellenanzeigen und Daten
In der aktuellen Folge der HR Data Dudes sprechen Tim und Steffi über den Evergreen im Recruiting: Die Stellenanzeige - und zwar im Kontext Daten. Dieses Thema war auch der Start der beruflichen Beziehung der Beiden - daher gibt es den einen oder anderen lustigen Bezug auf die Zusammenarbeit von Lidl und Indeed.
Wofür benötigt man Daten für Stellenanzeigen?
In dieser Folge tauchen Tim und Steffi tief in das Thema Stellenanzeigen und datenbasierte Optimierung ein – ein Bereich, der sie seit Jahren verbindet. Sie diskutieren, warum reine Intuition bei der Gestaltung von Stellenanzeigen nicht mehr ausreicht und welche Rolle Datenquellen, KPI-Tracking, AI, Kultur-Matching und Skill-Based Hiring künftig spielen.
Highlight: Eine Stellenanzeige ist nicht nur ein Text – sie ist ein Datenpunkt, der die Grundlage für Matching, Auffindbarkeit und Conversion darstellt.
📌 Kernaussagen:
Daten statt Bauchgefühl: Performance von Stellenanzeigen lässt sich messen – Klickzahlen, Bewerbungen, Conversion Rates sind essenziell.
1,7 Sekunden Aufmerksamkeit: Mobile Nutzer*innen entscheiden extrem schnell – die ersten Sekunden sind entscheidend.
Datenquellen: Jobplattformen (z. B. Indeed), ATS, Karriereseite (z. B. via Google Analytics), Studien & Benchmarks.
Daten sind ein Recht: Wer zahlt, sollte auch die zugehörigen Daten erhalten – notfalls hartnäckig nachfragen.
Design vs. Performance: Schönheit ist gut – aber Funktionalität ist entscheidend.
AI-Assistenz kritisch betrachten: ChatGPT erzeugt schöne Texte, aber keine performanten Anzeigen ohne Datenbasis.
Zukunftstrend Kultur-Matching: Bewerber*innen legen Wert auf Unternehmenskultur – die Anzeige sollte das reflektieren.
Skill-Based Hiring: Weg von Abschlüssen und Titeln – hin zu Fähigkeiten als Kern von Jobprofilen.
Wichtigster Satz: „Eine Stellenanzeige ist nur so gut wie das Verständnis des Jobs dahinter.“
🛠️ Praxistipps aus der Folge:
Fact der Folge im Kopf behalten:
Aufmerksamkeitsspanne auf mobilen Geräten liegt bei 1,7 Sekunden – nutzt Titel und Visuals gezielt.
Stellenanzeigen messen mit drei Kennzahlen:
Impressionen
Klickrate
Bewerbungsrate
→ Zeigt, ob die Anzeige auffindbar, attraktiv und überzeugend ist.
Karriereseiten auswerten:
Nutzt vorhandene Tools wie Google Analytics oder fragt im Unternehmen nach bestehenden
Systemen aus dem E-Commerce-Bereich.
Regelmäßige Reports einholen:
Einfacher Einstieg: Monatlicher Standardreport zur Nutzeraktivität auf der Karriereseite.
Buzzwords raus – Relevanz rein:
Weg mit den „innovativen, dynamischen Teams“ – her mit konkreten Aussagen zu Kultur, Gehalt, Benefits.
AI mit Bedacht einsetzen:
Inspiration ja, aber AI ohne Datenbasis führt zu durchschnittlichen (oder schlechten) Ergebnissen.
📚 Empfehlungen & Verlinkungen aus der Folge:
📄 White Paper von Indeed zur Optimierung von Stellenanzeigen
📘 Buchtipp: Recruiting Analytics von Marcel Rütten & Tim Verhoeven https://shop.haufe.de/prod/recruiting-analytics?srsltid=AfmBOorfVzW9zHlgjaKuCIAOc7eu4SwW7HNOCW83Z-DZJ6govl9SpMnB
🎧 Weitere Podcastfolgen:
Employer Branding mit Björn
ATS-Datenquellen im Recruiting
📊 Studienempfehlungen:
Trends-Studien zum Verhalten von Jobsuchenden: https://swat.io/de/interaktion/aufmerksamkeit-in-social-media/
Studie „Recruiting mit Persönlichkeit“ (Kultur-Fit)
💬 Abschluss-Zitat:
„Ihr werdet nicht daran gemessen, ob die Stellenanzeige schön ist – sondern ob sie erfolgreich ist.“ – Tim Verhoeven
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