Wie ChatGPT und Co. die Jobsuche verändern

Seit März 2025 platziert Google auch in Deutschland "AI Overviews" – KI-generierte Zusammenfassungen, die direkt in den Google-Suchergebnissen erscheinen und relevante Informationen zu einer Suchanfrage bündeln. Diese Funktion nutzt generative KI, um komplexe Informationen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und prägnant darzustellen. Die KI-generierten Übersichten erscheinen oberhalb der Suchergebnisse und verdrängen diese nach unten, was ihre Sichtbarkeit verringert. Im Oktober 2025 wurde zusätzlich ein eigener "KI-Modus" als Reiter in der Nutzeroberfläche eingeführt. Damit soll Google für Nutzer so ähnlich funktionieren wie Chat GPT. 

Google springt damit zwar spät, dafür aber umso beherzter auf den KI-Zug auf. Vor allem aber kannibalisiert sich die Suchmaschine unter dem Druck des KI-Wettbewerbs selbst: Das Resultat sind sinkende Klickraten. Dank der KI-Übersichten sind die Click-Through Rates (CTRs) seit März 2025 um 30 Prozent gesunken. 

Generative KI gefährdet Jobbörsen

Chat GPT hatte seinen weltweiten Markteintritt im November 2022. Die Nutzungszahlen steigen seitdem rasant. Laut einer Bitkom-Umfrage vom Mai 2025 nutzten 67 Prozent der über 15-Jährigen generative KI wie Chat GPT, Copilot oder Gemini zumindest gelegentlich. Im Oktober 2025 launchte OpenAI mit "Atlas" einen eigenen Browser und greift nun Google auch an anderer Stelle an. Ob Google auf Dauer Platzhirsch im Gatekeeper-Wettbewerb bleibt, steht zur Diskussion. Die CTRs bei Chat GPT sind derzeit zwar noch so niedrig, dass sie in einschlägigen Studien kaum messbar sind. Dennoch hat generative KI schon jetzt das Spiel entscheidend verändert. Das gilt auch für die Suche nach Informationen über Jobs und Arbeitgeber, die traditionelle internetbasierte Jobsuche sowie die Candidate Experience. 

Diese Entwicklung bringt zweifellos eine echte Gefahr für Jobbörsen mit sich, deren Erfolg wesentlich von der konventionellen Google-Suche abhängt. SEO, SEA und gecrawlte Links etwa über "Google for Jobs" waren über Jahrzehnte der bestimmende Anteil des Traffic-Mix von Stepstone, Indeed und Co. Als solche waren sie so etwas wie das große Versprechen für deren Geschäftsmodell. Stellensuchende gaben ihre Suchbegriffe bei Google ein, klickten auf die (meist bezahlten) Links der Stellenportale und landeten schließlich auf einer Stellenanzeige, die zu ihnen passen sollte. So weit, so gut, so vorbei. Denn LLMs ermöglichen es ihnen, schon während der ersten Schritte ihrer Jobsuche eine so tiefgehende Arbeitgeberrecherche durchzuführen, dass der klassische Link zu einer Stellenanzeige in etwa so zukunftsfähig erscheint wie der Walkman im Apple-Shop. 

GEO und die neue Rolle der Stellenanzeige

Stellensuchende begeben sich künftig in einen Dialog zum Jobwechsel mit Chat GPT oder einem anderen KI-Tool ihrer Wahl. Dabei erhalten sie relevante Informationen dazu, welcher Arbeitgeber, welche Position und welche Arbeitgeberleistung konkret zu ihnen passen. Erst wenn das geklärt ist, kommt eine Stellenanzeige ins Spiel. Der frühere Prozess dreht sich also um. Die Stellenanzeige bildet den krönenden Abschluss des Prozesses, nicht den Einstieg. Die große Frage lautet: Welche Jobbörsen schaffen es, sich auf den neuen Prozess einzustellen?

LLMs bevorzugen lesbare, vertrauenswürdige und zitierfähige Inhalte. Sie verarbeiten Inhalte kontextbasiert, fassen Aussagen zusammen, erkennen Redundanzen sowie Inkonsistenzen. Für Arbeitgeber heißt das: Nur wer Substanz und Klartext liefert (im Idealfall mit externem Qualitätsbeleg), taucht in den Ergebnissen überzeugend auf. Beiträge mit Fakten und Belegen machen zitierfähig, doch nur wenige Karriereseiten liefern solche Inhalte. Traditionelle Employer-Branding-Kommunikation mit ihrer ausgesprochenen Werbeorientierung bringt diese Qualitäten selten mit. Die klassische Arbeitgeber-Werbung ist also Gift für GEO (Generative Engine Optimization) und den künftigen Wettbewerb um Reichweite. 

Experiment: Stellensuche mit KI

Experiment 1: ITler sucht Job mit Bürohund
Um zu sehen, was Stellensuchende heute über Jobs und Arbeitgeber erfahren, wenn sie generative KI auf verschiedenen Wegen nutzen, haben wir folgendes Suchszenario erstellt: Ein IT-Softwareentwickler ist von der Entlassungswelle in einem großen IT-Unternehmen betroffen und sucht einen Job, für den er seinen Wohnort Köln nicht verlassen muss. Er möchte eine angemessene, nicht unterdurchschnittliche Vergütung, will ganz oder überwiegend im Homeoffice arbeiten und an den Bürotagen seinen Hund mitnehmen. Und er will an den Präsenztagen zu Mittag essen, braucht also eine Kantine. 

Hierfür haben wir zunächst eine klassische Google-Suche durchgeführt: "Jobs Softwareentwickler Köln Home-Office Bürohund". Die Suchmaschine liefert als "Übersicht mit KI" folgenden Text: "Es gibt viele Stellenangebote für Softwareentwickler in Köln, die auch Home-Office ermöglichen. Um gezielt nach Jobs zu suchen, die Home-Office und einen Bürohund erlauben, nutzen Sie Jobportale und filtern Sie nach "Softwareentwickler", "Köln", "Home-Office" und "Bürohund" oder ähnlichen Stichwörtern. Softwareentwickler sind einer der Berufe, die am häufigsten die Möglichkeit für Remote-Arbeit bieten…" Der Text endet nach drei weiteren Zeilen mit dem Button "Mehr anzeigen".

Diese Antwort ist aus Nutzersicht etwas "lahm", weil sie Tipps zur Suche in der alten Internetwelt gibt, etwa die Empfehlung, auf Jobportalen mit entsprechenden Stichworten zu suchen. Klicken Jobsuchende jedoch auf den Button "Mehr anzeigen", tauchen sie immer tiefer in den Kaninchenbau der KI-gesteuerten Jobsuche ein. Mit einem Klick auf den weiteren Button "Im KI Modus mehr erfahren" präsentiert Google konkrete Jobangebote "mit Home-Office und Bürohund-Option". Interessant ist, dass hier nicht nur klingende Arbeitgeber-Namen vorkommen, sondern auch kleinere IT-Unternehmen. Verlinkt sind die Jobs nicht. 

Anschließend fand eine Jobsuche mit einem längeren Prompt bei Chat GPT statt. Wir haben nach allen Regeln der Kunst gepromptet: Eine Rollenzuweisung als "Personalberater", der im Auftrag des Kunden handelt, Kontext zur Jobsuche, die Kriterien des Softwareentwicklers, Hinweise auf ein genaues, schrittweises Vorgehen sowie die Bitte, Jobs kritisch zu prüfen und eine kommentierte Auswahl der Jobangebote mit Link zu liefern, die die eigenen Kriterien am besten matchen. Zum Schluss gab es noch ein bisschen Emotional Prompting und Nettigkeit, damit die sich KI richtig anstrengt. 

Als Ergebnis präsentierte Chat GPT eine verlinkte Liste mit zehn Jobs, die sowohl Remote-only-Angebote aus Deutschland enthält als auch Positionen aus dem Raum Köln. Zusätzlich lieferte das Tool die gewünschte Liste der Top-Drei ( siehe Abbildung). Mit einem identischen Prompt liefert Perplexity ganz ähnliche Ergebnisse, verlinkt aber zu anderen Jobs und eher auf Jobbörsen. Lediglich die Annonce von Rewe digital ist in beiden Generative Engines vertreten.  

Experiment 2: Arbeitgeber im KI-Elchtest
Kommen wir zum zweiten Anwendungsbeispiel: Der IT-Spezialist hat ein Unternehmen in die engere Wahl gezogen und möchte jetzt einen Hintergrund-Check vornehmen. 

Im ersten Fall, der Google-Suche, löst die klassische Suchfolge "Rewe Digital als Arbeitgeber" im Reiter "Alle" altbekannte Suchergebnisse aus: An erster Stelle steht die Kununu-Bewertungsseite des Unternehmens, dann folgt eine Liste mit dort bewerteten Themen. Auf Platz zwei folgt die Karriereseite des Unternehmens. 

Bei einer prompt-artigen Anfrage in der gleichen Suchmaske ("Was weißt du über Rewe Digitale als Arbeitgeber?") ändert sich das Bild. Wie im Fall der Jobsuche folgt eine "Übersicht mit KI" – und die Möglichkeit, durch Klicks tiefer in die Materie einzusteigen. Bei den "positiven Aspekten" bezieht sich die Google-KI ganz auf die Eigenkommunikation des Arbeitgebers als Quellen, bei den "kritischen Aspekten" kommt wiederum Kununu ins Spiel, inklusive Score und Weiterempfehlungsquote, die Google auch für die Bewertungsplattform Glassdoor angibt. 

Im zweiten Fall (Chat GPT) wurde der Jobsuch-Prompt leicht modifiziert und der generativen KI die Rolle eines investigativen IT-Journalisten zugewiesen, der Arbeitgeber auf Herz und Nieren prüft – auch anhand externer Quellen. Er nimmt sich zunächst Rewe Digital vor, dann auch die beiden anderen Top-Drei-Arbeitgeber und soll eine Empfehlung abgeben. Das Ergebnis weist Plus- und Kritikpunkte mit Quellennennung und -einschätzung auf sowie eine durch die KI generierte Empfehlung ( siehe Abbildung). 

Doch der Softwareentwickler hat noch einen wichtigen Aspekt vergessen: die Weiterbildung, ein für IT-Spezialisten zentraler Punkt. Auch hier liefert Chat GPT recht präzise Informationen mit Quellen und gibt eine Einschätzung, benennt aber auch "Transparenzlücken" ( siehe Abbildung). 

Als Service macht Chat GPT zudem das Angebot "Nachfrageblöcke" zu formulieren, die sich an HR richten. Wir haben dankend angenommen. Das Ergebnis: eine geschliffen formulierte E-Mail mit konkreten Nachfragen zu Weiterbildungsbudgets (monetär und in Freistellungstagen) sowie den angebotenen Zertifizierungen. 

Jobsuche per Prompt ist traditioneller Suche überlegen

Unser Experiment zeigt: SEO wird nicht überflüssig und bleibt nach wie vor die Grundlage für die Auffindbarkeit von Arbeitgeber-Angeboten im Netz, zumal Webseiten mit schwächeren Ranking-Positionen besonders stark vom CTR-Rückgang betroffen sind. Nur reicht das nicht mehr. Schon heute ist die Nutzerfreundlichkeit der Jobsuche per Prompt den traditionellen Suchmechanismen weit überlegen. Large Language Models und die neue Art der Internetsuche verändern das Spiel fundamental. Die Regeln im Wettbewerb um Aufmerksamkeit und Reichweite ändern sich.

Für Arbeitgeber bedeutet das die Notwendigkeit eines radikalen Bruchs mit ihren bisherigen Kommunikationsstrategien. Vertrauen und Reputationsbelege in Form von Bewertungen und Inhalten auf externen Seiten rücken dabei deutlich stärker in den Vordergrund. Transparenzlücken in der Eigenkommunikation von Arbeitgebern werden damit beantwortet, dass sich LLMS die angefragten Inhalte woanders herholen.

Einstieg in die Employer-GEO 

Arbeitgeber brauchen jetzt eine aktive Strategie zum Umgang mit generativer KI im Employer Branding und Recruiting. Large Language Models decken Inkonsistenzen zwischen der Eigenkommunikation von Arbeitgebern (Selbstbild) und Presseberichten sowie Kununu-Bewertungen (Fremdbild) gnadenlos auf. Deshalb empfiehlt sich diese Vorgehensweise: 

• Ego-Chatten: Zum Ego-Googeln als Arbeitgeber kommt das Ego-Chatten hinzu, das regelmäßige Nachvollziehen der Candidate Journey per Prompt-Jobsuche auf Chat GPT, Perplexity und Co: Worauf könnten Stellensuchende stoßen? 
• Identitätsarbeit: Damit ihre Inhalte von der KI genutzt werden, müssen Arbeitgeber auf Karriereseiten und in Stellenanzeigen Orientierung bieten: klare Aussagen, belegbare Fakten, nachvollziehbare Haltungen. Nicht mehr Werbung, sondern Antworten auf Fragen von Bewerbenden. 
• Earned Media aktiv steuern: Der Einfluss externer Seiten wie Arbeitgeberbewertungen, Presse, Foren nimmt in der neuen GEO-Welt deutlich zu. Bei fehlenden Gehaltsangaben für die Betriebswirte unter den Jobeinsteigern greift Chat GPT zum Beispiel oft auf Gehaltsdiskussionen auf wiwi-treff.de zurück. 

Dieser Beitrag ist erschienen in Personalmagazin 1/2026. Als Abonnent haben Sie Zugang zu diesem Beitrag und allen Artikeln dieser Ausgabe in unserem Digitalmagazin als Desktop-Applikation oder in der Personalmagazin-App.

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