
Laut personalmagazin plus ein Versäumnis. Denn oft führen inhaltliche Fehler dazu, dass Bewerbungen ausbleiben. Augmented Writing hilft dabei, Stellentitel und Anzeigentexte so zu formulieren, dass mehr Personen angesprochen und zur Bewerbung motiviert werden.
Wie Unternehmen ihre Stellenanzeigen-Performance gesteigert, Risiko und Kosten jedoch reduziert bekommen, lesen Sie hier in der News und in den weiterführenden Dokumenten, die Sie hier bequem downloaden können.
Deep Learning für eine optimierte Reichweite.
Der Stellentitel ist maßgeblich mitverantwortlich für den Erfolg einer Anzeige. Zum einen liefert er wichtige Stichworte für den Algorithmus in einer Stellensuche, zum Beispiel bei einer Jobbörse oder Google. Dafür ist es wichtig, dass der Titel dem entspricht, was die Menschen suchen. Doch angezeigt ist noch nicht angeklickt. Daher muss der Titel auch die Menschen dazu bewegen, dass sie mehr über diese Stelle erfahren wollen. Denn eine Stelle, die nicht angeklickt wird, kann auch keine Bewerbung auslösen. Hinzu kommt der sogenannte Influencer-Effekt, der dafür sorgt, dass häufig angeklickte Stellentitel in der Folge häufiger bzw. weiter oben in den Ergebnissen angezeigt werden. Daher ist ein optimierter Stellentitel eine Grundvoraussetzung für den Erfolg einer Stellenanzeige.Fehler in der Bewerberansprache lassen sich vermeiden.
Das intelligente Optimieren von Stellenanzeigen ist heute kein Problem mehr. KI-gestützte Software analysiert blitzschnell Texte von Stellenanzeigen. Der Score verrät, wie die Stellenanzeige performen würde. Die KI unterbreitet sofort Vorschläge, wie der Score am effektivsten erhöht werden kann. Hinzu kommt, dass dank der Vorschläge auch der Frauenanteil unter den Bewerbungen erhöht werden kann, da geschlechtsspezifische Formulierungen vermieden werden – Stichwort: Push- und Pull-Wörter.Optimierte Stellentexte und Stellentitel: mehr Effizienz, mehr Nutzen, mehr Diversity.
Internationale Studien zeigen, dass die Attraktivität einer Stellenausschreibung stark von bestimmten Wörtern abhängt. Untersucht wurde dabei auch die geschlechtsbedingte Wahrnehmung. In der Regel wird zwischen männlicher und weiblicher Sprache unterschieden. Aber dies ist nicht zielführend, da unterschiedliche Studien übereinstimmend zu folgendem Ergebnis kommen: Superlative und als männlich bezeichnete Begriffe innerhalb von Stellenanzeige hemmen Frauen an der Bewerbung. Allerdings sind die Unterschiede in der Wahrnehmung wohl nicht durch den biologischen Gender verursacht, sondern durch die Randgruppenzugehörigkeit der Frauen in einigen Berufsfeldern. Folglich sprechen als weiblich titulierte Begriffe sowohl mehr Frauen als auch mehr Männer an.
Einfach Texte einfügen und von der KI analysieren lassen.

KI-optimierte Texte sorgen sofort für einen höheren Performance-Score.

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