Heb je je wel eens afgevraagd waarom de ene vacature meteen bovenaan Google for Jobs verschijnt, terwijl jouw perfecte job ergens in het digitale niemandsland blijft hangen? Je scrolt, klikt, vraagt ChatGPT om hulp en toch mis je kansen. Frustrerend, hè?
In deze blogpost laat ik je zien hoe vindbaarheid écht werkt. Je ontdekt welke rol gestructureerde data, slimme titels en open toegankelijkheid spelen. En ja, ik laat ook zien hoe Spadework daarbij een handje helpt met tools als de Vacature Collector en de Vacature Transformer. Aan het eind weet je precies welke knoppen je moet indrukken om jouw vacatures zichtbaar te maken voor Google, ChatGPT en elke ander slimme LLM.
Waarom zie je steeds dezelfde vacatures?
Stel je voor: je typt “junior data-analist Amsterdam” in Google. Drie keer raden welke vacatures je krijgt. Precies, die van de bekende namen. Klik je daarna ChatGPT open? Grote kans dat je opnieuw op dezelfde titels stuit. Het lijkt haast of de rest van het web niet bestaat.
Tijd voor een reality-check. Er zijn twee grote mythes:
Alleen grote merken komen bovenaan.
Je hebt peperdure tools nodig om dat te veranderen.
Allebei niet waar. Het gaat vooral om de manier waarop je je vacature aanbiedt. Laten we kijken hoe dat werkt.
Google for Jobs: de machinekamer in gewone taal
Google ziet een vacature als een apart type pagina. Vergelijk het met een recept: ook daar wil Google weten wat de bereidingstijd en de ingrediënten zijn. Bij vacatures zoekt de bot naar vaste labels uit schema.org. Die labels vertellen:
waar de baan is
welk salaris erbij hoort
wanneer de functie is geplaatst
Zonder die labels kan Google niet zeker weten dat het om een vacature gaat. Dan lig je dus meteen achter.
De basislabels die je echt nodig hebt
titel
beschrijving
datum van plaatsing
soort baan (parttime/fulltime)
werkplek
salaris
Ontbreekt er eentje? Dan mis je bijna altijd de blauwe vacaturebox.
Klassiekers die nog steeds fout gaan
De vacature zit verstopt achter een login.
De tekst staat alleen in een PDF.
De recruiter heeft haast en typt joblocation in plaats van jobLocation.
De publicatiedatum staat weken in het verleden.
Even naast elkaar gezet
Situatie | Kans op zichtbaarheid |
|---|---|
Open HTML + correcte schema | Hoog |
Alleen een PDF | Laag |
Login vereist | Bijna nul |
Zie het als een bibliotheek. Een boek zonder etiket belandt ergens in het magazijn. Met een duidelijk label staat het zo in de kast, klaar om uitgeleend te worden.
ChatGPT en andere LLM’s: zo kijkt een taalmodel naar je vacature
LLM’s draaien op twee bronnen:
trainingsdata die soms maanden oud is
live web-data via een browser-achtige functie of plugin
Staat jouw vacature achter een paywall? Dan ziet het model hem niet. Is de publicatiedatum al verlopen? Dan pakt de bot liever iets anders. Simpel.
Trainingsdata vs. live data
trainingsdata: statisch, minder actueel
live data: fris, maar alleen bereikbaar als de tekst publiek online staat
Promptvoorbeeld
Alleen vacatures die open en goed gelabeld zijn, belanden in het antwoord. De rest blijft onzichtbaar.
Zichtbaarheid draait om drie schakels
Structuur
Gebruik schema-labels en deel de tekst op met koppen en opsommingen.Titel en metadata
Ga voor een titel die mensen echt intypen. “Customer Success Manager (32-40 uur)” scoort beter dan “Customer Success Hero”.Toegankelijkheid
Geen paywall, wél een mobiele versie. Zorg dat de bot zonder hindernissen bij de pagina kan.
Praktijkcheck met Spadework
Spadework scant dagelijks een grote berg Nederlandse vacatures. Daarbij komen steeds dezelfde patronen bovendrijven:
Veel teksten missen minstens één verplicht label.
Salarisinfo blijft vaak weg, terwijl Google daar dol op is.
Een deel van de vacatures zit achter een login en is dus onzichtbaar voor zowel Google als ChatGPT.
Hoe de Spadework-tools helpen
VacatureCollector vist de vacatures uit allerlei bronnen en zet ze netjes in één overzicht. Geen scrollstress meer.
VacatureTransformer vult ontbrekende labels automatisch aan en polijst de titel. Dat scheelt handwerk én tijd.
Het resultaat? Minder gemiste klikken en sneller de juiste kandidaat.
Wat verandert er de komende jaren?
Steeds meer ATS-systemen bieden directe feeds richting LLM’s.
Werkzoekenden zoeken vaker op skills: “banen waar ik Python kan gebruiken” in plaats van alleen een functietitel.
Wie vandaag al zorgt voor open, gestructureerde data loopt straks voorop.
Checklist voor morgen
Zet elk schema-label in je vacature.
Kies een zoekbare functietitel.
Laat tenminste een teaserpagina openbaar staan.
Update oude vacatures met een verse datum.
Test je pagina in Google’s Rich Results-tester en via een ChatGPT-prompt.
Tijd om je vacature uit de schaduw te halen
Benieuwd hoe jouw vacatures beter zichtbaar kunnen worden voor Google, ChatGPT en andere AI-tools?
Plan een demo van Spadework om de Vacature Collector en Vacature Transformer in actie te zien, of neem een kijkje op onze website voor meer informatie.
