Endlich echtes Programmatic Job Advertising aus Deutschland

Ihr wisst, wie sehr mich Programmatic Job Advertising interessiert. Ich schreibe seit zehn Jahren darüber. Und jetzt gibt es endlich eine deutsche Jobbörse, die sich des Themas annimmt und eine eigene Lösung baut.

Kurzer Disclaimer vorweg: Seit Mitte Juni 2026 und bis Ende des Jahres mache ich freiberuflich PR für stellenanzeigen.de. Dieser Blog ist meiner. Ich poste hier nur, was ich selbst für erwähnenswert halte. Dieser Beitrag ist also nicht gekauft, sondern meine ehrliche Begeisterung für ein Thema, das mich seit 2016 fasziniert und dessen Relevanz für die Online-Recruiting-Branche ich seitdem betone.

Und auch offen kritisiere, wenn es schlecht oder eben nicht „echt“ programmatic umgesetzt wurde, was am Markt häufig der Fall war und größtenteils immer noch ist.

Was in Deutschland bisher „Programmatic“ hieß

Die meisten Anbieter, die sich „Programmatic“ auf die Fahnen schreiben, kommen aus den USA, ein paar aus Frankreich oder Großbritannien. Oder sie verteilen Stellenanzeigen „programmatisch“ auf kostenlosen Jobsuchmaschinen und schalten vielleicht noch etwas Display bei Meta und Google, dies ist der Fall bei den meisten Anbietern aus der DACH-Region. Das habe ich im Blog über Jahre bemängelt: Echtes Programmatic ist das nämlich nicht.

Dass das Thema aus den USA kommt, erklärt ein Blick auf die Zahlen. Nordamerika steht 2025 für rund 38,5 % des weltweiten Umsatzes mit Programmatic-Job-Advertising-Plattformen (ResearchAndMarkets, 2026). Der Gesamtmarkt wird für 2025 auf etwa 2,34 Mrd. USD geschätzt, mit zweistelligen jährlichen Wachstumsraten. Und laut Appcast kehren neun von zehn Arbeitgebern, die einmal programmatisch ausspielen, nicht mehr zum manuellen Schalten zurück (Appcast; anbieternah, also mit dem üblichen Vorbehalt zu lesen).

Wie weit der DACH-Raum hinterherhängt, zeigt schon die andere Seite derselben Zahlen: 16 % der Organisationen setzen Programmatic im Recruiting ein, unter Enterprise-Unternehmen sind es 34 %. Beides US-Werte (HR.com bzw. Aptitude/Veritone, 2025). Eine belastbare Zahl speziell für Deutschland gibt es nicht. Das sagt eigentlich schon genug.

Was SmartReach 3.0 anders macht

Genau hier geht SmartReach 3.0, die neu entwickelte, KI-gestützte Lösung aus dem Hause der stellenanzeigen.de-Muttergesellschaft Tenhil GmbH & Co. KG, einen entscheidenden Schritt weiter.

Neben der Verlängerung von Jobanzeigen auf weiteren Jobportalen und bei Meta und Google werden Anzeigen auch auf den passenden Online-Partnern des Mediennetzwerks ausgespielt. Und, wir erinnern uns, da sind einige Verlagshäuser dabei. Dazu kommt der Anzeigenplatz-Einkauf per Real-Time-Bidding über Ad-Tech-Netzwerke, die auf vielen weiteren angeschlossenen Seiten ausliefern, etwa News- oder Special-Interest-Seiten.

Wo hier die KI steckt? Sie wertet aus, von welcher Seite ein passendes Talent kam, und lässt diese Information in den weiteren Traffic-Einkauf für dieselbe Anzeige fließen. So werden Einkauf und Bewerbungsrücklauf laufend optimiert. Ein Talent klickt irgendwo im angeschlossenen Partnernetzwerk auf eine Anzeige, interagiert auf eine bestimmte Weise mit der Anzeige auf stellenanzeigen.de, die KI nimmt diese Information auf und setzt weiter auf die Kanäle, die gut liefern.

Wichtig dabei: Optimiert wird auf besser passende Bewerbungen, nicht auf Klicks. Denn Anzeigenklicks besetzen keine Stellen. Das Machine-Learning-Modell dahinter ist auf den eigenen Daten der TENHIL-Gruppe trainiert und steuert die Ausspielung in Echtzeit.

Genau so muss das sein.

In Deutschland entwickelt, vom BMBF gefördert

Und noch etwas macht die Sache besonders, gerade aus deutscher Sicht: Die Technologie kommt aus Deutschland. Die TENHIL-Gruppe hat das zugrunde liegende Verfahren selbst entwickelt, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF). Die Bescheinigungsstelle Forschungszulage (BSFZ), angesiedelt beim VDI-Technologiezentrum, hat es nach dem Forschungszulagengesetz geprüft und als den Stand der Technik übertreffend eingestuft.

Was das konkret heißt: Es ist eine Bescheinigung aus der Forschungsförderung, mit der bestätigt wird, dass hier tatsächlich neue Technik entstanden ist. Für ein Thema, bei dem sonst fast alles aus den USA kommt, finde ich das bemerkenswert.

Abgerechnet wird über den Anzeigenpreis, nicht über ein Media-Budget

Klassisches Programmatic, wie es Anbieter aus dem Online-Marketing betreiben, läuft meist über ein eigenes Media-Budget, das nach Klicks oder, im Recruiting-Kontext, nach Bewerbungen abgerechnet wird. Appcast etwa ist genau für dieses „pay per applicant“ bekannt.

stellenanzeigen.de macht das anders. Hier gibt es kein separates Programmatic-Budget, das man festlegen und steuern müsste. Es gibt einen Anzeigenpreis, einen Festpreis, und in dem stecken die verschiedenen Produkte: die Platzierung auf der Jobbörse selbst und die programmatische Verbreitung über die weiteren Kanäle. Der Arbeitgeber bucht also eine Anzeige und bekommt die Ausspielung im Paket, statt ein Media-Budget zu managen oder managen zu lassen. Laut Anbieter ist SmartReach 3.0 ab sofort fester Bestandteil der Anzeigenschaltung, ohne Zusatzkosten.

Die beiden Modelle nebeneinander:

	Klassisches Programmatic (z. B. Appcast, US-Modell)	SmartReach 3.0
Abrechnung	performance-basiert, meist pro Klick (CPC) oder pro Bewerbung (CPA)	Festpreis über das Anzeigenprodukt
Budget	separates Media-Budget, vom Arbeitgeber festgelegt und gesteuert	kein separates Programmatic-Budget, im Anzeigenpreis enthalten
Was enthalten ist	die reine Ausspielung; Portal-Platzierung und Media oft getrennt	Platzierung auf der Jobbörse selbst plus programmatische Verbreitung über weitere Kanäle
Optimierung	Algorithmus verschiebt das Media-Budget zu den Kanälen mit der besten Performance	KI optimiert den Medieneinkauf anhand des Bewerberverhaltens auf der Jobbörse
Für den Arbeitgeber	mehr Kontrolle und Granularität, setzt aber eigenes Budget und eigene Kennzahlen voraus	ein Preis, planbar, ohne eigenes Media-Management

Beide Wege haben ihre Berechtigung. Wer ein hohes Volumen selbst steuern will und die eigenen Kennzahlen kennt, ist mit dem performance-basierten Modell gut bedient. Wer eine Anzeige schalten und eine optimierte Reichweite mitnehmen will, für den ist der Festpreis der einfachere Weg.

Und der EU AI Act?

Der steht natürlich mitten im Raum. Seine Frist für Hochrisiko-Systeme ist übrigens vom 2. August 2026 auf den 2. Dezember 2027 verschoben worden, seit dem 27. Juli 2026 in Kraft als Verordnung (EU) 2026/1744. Kein Grund, sich entspannt zurückzulehnen, aber dazu ein andermal mehr.

Zur Sache: Die KI, die hier im Hintergrund das Verhalten auf der Jobbörse auswertet und den Traffic-Einkauf steuert, optimiert den Medieneinkauf. Sie sichtet keine Bewerbungen, filtert niemanden aus und bewertet keine Kandidatinnen und Kandidaten.

Warum das für Dich als Arbeitgeber wichtig ist: Anhang III Nr. 4 des AI Act nennt ausdrücklich KI, die „für die Einstellung oder Auswahl natürlicher Personen … insbesondere um gezielte Stellenanzeigen zu schalten“ eingesetzt wird. Der entscheidende Halbsatz ist „Auswahl natürlicher Personen“. Und genau das passiert hier nicht. Optimiert wird, wo eine Anzeige läuft, nicht, wer eingestellt wird.

Ganz zu Ende ist die Geschichte damit aber nicht. Anhang III meint nicht allein die Auswahl von Personen. Er nennt auch das gezielte Schalten von Stellenanzeigen. Sobald ein System über Merkmale von Menschen mitentscheidet, wer eine Stelle überhaupt zu sehen bekommt, wird die Einordnung kniffliger. Bei der Verlängerung über Social- und Ad-Tech-Plattformen spielt Zielgruppen-Targeting eine Rolle. Wie die einzelnen Funktionen dort einzuordnen sind, wird gerade geklärt, anhand der neuen Kommissionsleitlinien vom Mai 2026. Ich bleibe dran und berichte, sobald es dazu Belastbares gibt.

Die Produkte und Entwicklungen von stellenanzeigen.de werden regelmäßig auf die Anforderungen der EU-KI-Verordnung geprüft. Nach unserer Bewertung fällt SmartReach 3.0 derzeit nicht unter den dort beschriebenen Hochrisikobereich für KI-Systeme im Recruiting.

SmartReach entscheidet weder darüber, welche einzelnen Personen eine Stellenanzeige sehen, noch über deren Eignung oder Auswahl. Die KI unterstützt den Traffic-Einkauf: Sie analysiert auf Kampagnen- und Kanalebene, über welche Kanäle Bewerbungen entstehen, und richtet Budget und Reichweite entsprechend aus. Dabei erstellt SmartReach keine Profile einzelner Kandidatinnen und Kandidaten und bewertet, filtert oder priorisiert weder Personen noch Bewerbungen.

Davon zu unterscheiden ist die technische Auslieferung auf externen Plattformen wie Social-Media- und RTB-Plattformen. SmartReach erhält keine individuellen Nutzersignale dieser Plattformen und verarbeitet keine personenbezogenen Daten zur Auswahl oder Priorisierung einzelner Nutzer. Die Optimierung erfolgt auf Basis aggregierter Leistungsdaten von Kampagnen und Kanälen.

Gleichzeitig achten wir darauf, dass die für die Optimierung verwendeten Kanäle unseren Anforderungen an Transparenz, Fairness und Nicht-Diskriminierung entsprechen. SmartReach bewertet die Wirksamkeit von Kanälen und Kampagnen, nicht die Eigenschaften einzelner Kandidatinnen und Kandidaten.

Vor diesem Hintergrund sehen wir SmartReach derzeit nicht als KI-System zur Bewertung, Auswahl oder gezielten Ansprache einzelner Personen im Sinne der Hochrisiko-Regelungen des EU AI Act.

Die weitere Auslegung der Verordnung und die regulatorische Entwicklung beobachten wir fortlaufend.

Konstantin Janusch, Geschäftsführer der TENHIL GmbH & Co. KG

Ein Punkt, der über SmartReach hinausgeht und mir wichtig ist: Programmatic optimiert auf Kanaldaten. Diese Daten entstehen aber in den Ausspielungsalgorithmen der Plattformen. Steuert eine Plattform nach Nutzermerkmalen aus, wandert dieser Bias in die Performance-Zahlen, auf die dann optimiert wird. Biased input, biased output. Wer Programmatic einsetzt, sollte deshalb nicht nur fragen, ob das eigene System Profile bildet, sondern auch, welche Kanäle es überhaupt als Optimierungsquelle zulässt.

Ob ein System am Ende unter die Hochrisiko-Regeln fällt, ist eine juristische Einordnung. Die treffen Fachleute, nicht ich in einem Blogbeitrag. Aber die Richtung finde ich richtig: eine Lösung, die das tatsächliche Verhalten und Interagieren von Bewerber:innen mit einer Jobanzeige auswertet und dementsprechend den Medien-Einkauf optimiert. So sollte KI im Recruiting gebaut sein.

Ob andere deutsche Portale oder Jobbörsen in der DACH-Region jetzt nachziehen? Wir werden sehen, und ich werde darüber berichten, sobald sich etwas Nennenswertes tut.

Häufige Fragen (FAQ)

Bei meinen Texten nutze ich KI für Recherche, grobe Auswertung und Rohfassung. Finale Redaktion, geprüfte Fakten-Checks, Analyse, Meinung und intensives KI-Bot-Sitting (seufz) mache ich selbst.