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Wissen

Was die KI über Arbeitgeber sagt

Erkenntnisse aus dem Messnetz: Muster über alle gemessenen Unternehmen hinweg, jede Woche neu. Immer ohne Unternehmensnamen, immer aus denselben Fragen an dieselben vier Modelle.

ModelleMethodik

16Punkte mittlere Spanne zwischen den Modellen, gleicher Arbeitgeber, gleicher Tag

Vier Modelle, vier Meinungen: im Schnitt 16 Punkte auseinander

Für denselben Arbeitgeber am selben Tag liegen die Gesamtbewertungen der vier Modelle im Schnitt 16 Punkte auseinander, auf einer Skala von 0 bis 100. Bei 30 Prozent der Messungen sind es 20 Punkte oder mehr. Wer nur ein Modell befragt, kennt nicht sein Arbeitgeberbild, sondern eine von vier Versionen davon.

Modelle

8Punkte Abstand im mittleren Gesamtscore zwischen dem mildesten und dem strengsten Modell

Perplexity und Gemini sind die Wohlwollenden, ChatGPT und Claude die Strengen

Über alle gemessenen Arbeitgeber liegt der mittlere Gesamtscore bei Perplexity bei 73,5 und bei Gemini bei 72,2. ChatGPT kommt auf 65,4, Claude auf 64,8. Das ist keine Eigenheit einzelner Unternehmen, sondern eine Grundhaltung der Modelle. Für die Einordnung heißt das: 65 Punkte bei ChatGPT sind nicht dasselbe wie 65 Punkte bei Perplexity.

FaktorenFührung

49mittlerer Score für Führung & Management, der niedrigste aller neun Faktoren

Führung ist der Faktor, an dem die KI am häufigsten zweifelt

Kein Faktor schneidet im Mittel so schlecht ab wie Führung & Management: 49 von 100 Punkten, gegenüber 84 für Karriere & Entwicklung. Zusammen mit den Arbeitsbedingungen ist Führung in sechs von zehn Messungen der schwächste Faktor eines Arbeitgebers. Wer sein KI-Bild verbessern will, fängt meistens hier an.

ModelleQuellen

8,7 %der Faktor-Bewertungen, bei denen Claude keine Aussage trifft. Bei ChatGPT: 0,3 %

Claude sagt lieber nichts als etwas Falsches

Bei 8,7 Prozent aller Faktor-Bewertungen trifft Claude keine Aussage, weil die Quellen zu dünn sind; beim Faktor Führung sogar bei 38 Prozent. ChatGPT bewertet fast immer, bei derselben Datenlage. Ein fehlender Score bei Claude ist deshalb ein Signal: Zu diesem Thema gibt es über Sie zu wenig belastbares Material im Netz.

SichtbarkeitModelle

52 %der Messungen, in denen Claude den Arbeitgeber nicht vollständig findet

Jeder zweite Arbeitgeber ist für Claude nur unvollständig sichtbar

In 52 Prozent der Messungen erreicht Claude keine volle Sichtbarkeit für den befragten Arbeitgeber. Bei Perplexity sind es 12 Prozent, bei ChatGPT 7, bei Gemini 5,5. Sichtbarkeit ist keine Eigenschaft des Unternehmens, sondern eine des Modells. Sie gehört je Modell geprüft, bevor man an Botschaften arbeitet.

FaktorenMethodik

61Punkte mittlerer Abstand zwischen bestem und schwächstem Faktor in einer Messung

Kein Arbeitgeber ist gleichmäßig gut

Zwischen dem besten und dem schwächsten Faktor eines Arbeitgebers liegen im Mittel 61 Punkte; bei 83 Prozent der Messungen sind es mindestens 40. Ein Gesamtscore verdeckt das. Die Frage ist nie „Wie gut stehen wir da?“, sondern „Wo genau reißt es ab?“.

Quellen

28 %durchschnittlicher Anteil der eigenen Kanäle an den Quellen der KI

Die Karriereseite prägt das KI-Bild weniger, als viele denken

Nur rund 28 Prozent der Quellen, aus denen die Modelle ihr Urteil bauen, stammen von den eigenen Kanälen des Arbeitgebers. Und mehr Eigenanteil führt nicht zu besseren Werten: Unternehmen mit über 50 Prozent eigenen Quellen liegen im Gesamtscore nicht über denen mit unter 15 Prozent. Was zählt, ist, was andere über Sie schreiben.

Quellen

+5Punkte Vorsprung im Gesamtscore bei 30 und mehr Quellen gegenüber unter zehn

Viele Quellen, besseres Bild

Arbeitgeber, zu denen die KI 30 oder mehr Quellen findet, erreichen im Mittel 73 Punkte; bei unter zehn Quellen sind es 69. Wo wenig Material existiert, füllt die KI die Lücke mit Vorsicht oder Allgemeinplätzen. Sichtbarkeit entsteht durch Belegbarkeit.

MethodikZeitverlauf

46 %der Messungen, in denen sich der Gesamtscore zur Vormessung um mindestens fünf Punkte bewegt

Eine einzelne Abfrage ist kein Befund

Von einer Messung zur nächsten bewegt sich der Gesamtscore eines Arbeitgebers im Mittel um 4,5 Punkte; in 46 Prozent der Fälle um fünf oder mehr, in 9 Prozent um zehn oder mehr. Wer sein KI-Bild einmal abfragt, sieht eine Momentaufnahme mit Rauschen. Erst der Verlauf über Wochen zeigt, ob etwas wirklich besser wird.

Modelle

3,65 – 4,27mittlere Sternebewertung von Claude bis Perplexity für dieselben Arbeitgeber

Dieselben Arbeitgeber, 0,6 Sterne Unterschied

Auf der Fünf-Sterne-Skala vergibt Perplexity im Mittel 4,27 Sterne, Gemini 4,11, ChatGPT 3,92 und Claude 3,65, jeweils für dieselben Unternehmen. Bewerber, die Claude fragen, sehen einen anderen Arbeitgeber als Bewerber, die Perplexity fragen. Beide Bilder muss man kennen.

Learning Community

GEORG ist mehr als ein Werkzeug

GEORG ist mit dem Anspruch angetreten, das führende Werkzeug für alle Arbeitgeber zu werden, die große Sprachmodelle als Herausforderung für Recruiting und Employer Branding ernst nehmen. Darüber hinaus möchten wir die Learning Community für das Thema GEO für Arbeitgeber in Deutschland werden.

Mit regelmäßigem Austausch von Erfahrungen und Best Practices zwischen den Kundinnen und Kunden sowie dem GEORG-Team, und mit einem kontinuierlichen Fluss an Nachrichten rund um das technische und mediale Umfeld, das Einfluss auf das Thema hat. Als Kundin oder Kunde von GEORG werden Sie Teil dieses Netzwerks, behalten Trends im Blick und gestalten die Zukunft der Arbeitgeberkommunikation mit.

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