Czy projektując działania strategiczne w EB bierzesz pod uwagę modele językowe (LLM)? Jeśli Twoim głównym pytaniem wciąż jest: „Co o nas myślą i jak nas widzą kandydaci?”, to najwyższy czas na aktualizację podejścia.
Dziś kluczowe pytanie powinno brzmieć: „Co o nas wiedzą algorytmy, które podpowiadają odbiorcom ich wybory zawodowe?”.
Wchodzisz do ChatGPT lub Gemini i pytasz: „Która firma w branży technologicznej w Polsce najlepiej dba o rozwój osób seniorskich?”, albo: „Która firma produkcyjna ma najlepsze warunki zatrudnienia dla osób pracujących fizycznie?”.
Wynik, który otrzymujesz, nie jest dziełem wyszukiwarki Google (jak do tej pory). Jest efektem tego, jak Twoja marka „karmi” internetowe systemy danych.
To, co AI odpowie kandydatowi na temat Twojej firmy, zależy od tego, czy i jakie dane znalazło na jej temat. Dziś blisko 60-80% użytkowników kończy swoje poszukiwania na tym, co wyświetli im AI. Nie scrolluje już dalej podanych wyników. Jeśli algorytm nie znajdzie o marce konkretnych danych, by stworzyć oczekiwane podsumowanie, kandydat nawet nie dowie się o jej istnieniu. Bo nie będzie miał powodu, by kliknąć w zakładkę www kariera.
Tak, jak kiedyś uczyliśmy się reguł SEO (by zaistnieć w naturalnych wynikach Google), tak dziś musimy się nauczyć reguł algorytmu LLMów.
| Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak w praktyce „nakarmić” LLM-y prawdą o Twojej firmie, zapraszam na moje warsztaty online AI w EB. |
Dlaczego i czym karmić LLM-y
W dotychczasowym EB skupialiśmy się na tym, by EVP (Employee Value Proposition) było zrozumiałe i atrakcyjne dla grupy docelowej. Aby jednak skutecznie pozycjonować markę na rynku, dziś wiemy, że to nie wystarczy.
Należy bowiem wybrać jedną kluczową kategorię znaczeń, z którą ma się kojarzyć marka. Poprzez konsekwentną pracę w wielu punktach styku z nią oraz poprzez spójną komunikację pracujemy nad pożądanym wizerunkiem.
Pozycjonowanie to fundament strategii EB. Jednak w erze AI pojawia się nowe wymaganie: GEO (Generative Engine Optimization).
Modele LLM budują mapę skojarzeń na podstawie ogromnych zbiorów danych. Biorą pod uwagę treści z www kariery, ogoszenia o pracę na portalach, opinie w sieci, artykuły na blogu, posty osób zarządzających i pracowniczych na LinkedIn czy wzmianki PRowe w mediach. LMMy biorą pod uwagę również opinie o firmie w Google czy linki w zewnętrznych źródłach (jak YT, podcasty).
Dlatego, jeśli chcesz, by Twoja marka była pozycjonowana w określonym kierunku. AI musi znaleźć na to dowody w sieci. Wiarygodne, jednoznaczne, niepodważalne, liczne i tematycznie spójne ze sobą.
Twoim zadaniem jest praca nad tym, by cyfrowy ślad Twojej firmy był spójny, gęsty od konkretnych słów kluczowych i bogaty w jednoznaczny kontekst. Taki, który świadomie kreujesz dla marki. Dlatego potrzebujesz strategii!
Jeśli nie nakarmisz algorytmów prawdą o swojej kulturze organizacji, one same dopowiedzą sobie resztę na podstawie średniej rynkowej. A przeciętność to ostatnia rzecz, jaką chcesz w EB. Przeciętność wygumkuje Twoją markę z algorytmów.
Employer Branding w synergii z marketingiem
Często powtarzam, że EB nie jest samotną satelitą, która funkcjonuje w oderwaniu od strategii organizacji. To część większego ekosystemu marki. AI pozwala nam wreszcie domknąć lukę między tym, co firma mówi klientom, a tym, co obiecuje pracownikom. AI wymusza holistyczne traktowanie marki i budowanie jej wiarygodnego obrazu we wszystkich kierunkach.
Wykorzystanie AI w analizie pozwala wyłapać niespójności w komunikacji. Jeśli marketing obiecuje „zwinność i nowoczesność”, a Twój proces rekrutacyjny (i opinie o nim) pamiętają „dawne czasy”, to algorytmy to wyłapią.
| Zbuduj ze mną podwaliny strategii marki, wraz z zespołem HR i marketingu. Zamów warsztaty strategiczne (8h). |
Analityka EB. Od danych zastanych do predykcji wizerunkowej
Mamy w EB mnóstwo danych: wyniki ankiet zaangażowania, wyniki badań wizerunkowych marki, przyczyny odejść, statystyki z systemów ATS, itp. Często jednak nie mamy czasu lub wiedzy jak je sensownie połączyć.
Marka, która używa AI do analizy sentymentu, przestaje publikować generyczne posty „u nas jest super atmosfera”, „największą wartością są ludzie”, itp. Zaczyna komunikować konkretne odpowiedzi na realne potrzeby rynku.
Wykorzystanie AI w analizie sentymentu pozwala marce na budowanie wizerunku organizacji, która słucha i natychmiastowo reaguje, zamiast tylko nadawać jednostronny komunikat.
5 kluczowych możliwości, które zyskasz wprowadzając AI do EB:
- Strategiczne pozycjonowanie (SEO/GEO). Kandydaci nie wpisują już tylko „praca finanse. Kraków”, ale pytają: „Mam dyplom z anglistyki, ale chcę zacząć w finansach w Krakowie – gdzie najlepiej aplikować?”. AI pomoże Ci zbadać lukę między tym, jak firma chce być postrzegana, a tym, jak widzą ją LLMy. Zyskasz listę konkretnych działań contentowych, które poprawią Twój obraz w oczach algorytmów.
- Hiper-personalizacja Candidate Experience. Zamiast masowych maili, AI wygeneruje komunikację dopasowaną do persony (np. inaczej rozmawiamy z architektem IT, inaczej z dyrektorem finansowym), zachowując 100% spójności z Tone of Voice marki.
- Skalowalny Program Employee Advocacy. Twoi pracownicy chcą pisać na LinkedIn, ale nie mają czasu? AI może stać się ich osobistym redaktorem, który na podstawie ich sukcesów zawodowych przygotuje propozycje postów – autentycznych, bo opartych na ich doświadczeniu, ale profesjonalnie sformułowanych, bo wspierających pozycjonowanie marki pracodawcy.
- Inteligentny benchmark. AI przeanalizuje oferty pracy Twoich konkurentów i wskaże, w których punktach Twoje EVP jest rzeczywiście unikalne, a w których powiela powszechne na rynku propozycje.
- Przewidywanie trendów. Wykorzystaj AI do analizy porównawczej. Przeanalizuj (anonimowo) wewnętrzną komunikację na Slacku czy na Teams. Jeśli AI wykryje rozdźwięk między tym, co firma deklaruje na www kariera, a percepcją pracowników, obniży to Twój trust score w oczach algorytmów.
Nowy „Efekt Aureoli”
Do tej pory mówiliśmy o efekcie aureoli w kontekście emocji: jeśli kandydat lubi nasze produkty, od razu wyżej pozycjonuje markę pracodawcy.
W erze AI ten mechanizm przechodzi drastyczną zmianę. Analiza źródeł takich jak „The Halo Effect of Corporate Brand on Employer Brand in the Age of AI” wskazuje jasno: pozytywny wizerunek w oczach algorytmów budują dziś nie „ciepłe uczucia”, ale twarde dane i logika maszynowa.
AI buduje tzw. Knowledge Graph (graf wiedzy) Twojej firmy. Łączy kropki tam, gdzie człowiek ich nie widzi. Jeśli Twoja firma ogłasza w mediach budowę największej w regionie farmy fotowoltaicznej, algorytm nie czeka na Twoje ogłoszenie o pracę. On już „wie”, że potrzebujesz inżynierów OZE i zaczyna pozycjonować Twoją markę właśnie w ten sposób.
Oznacza to, że najważniejszym narzędziem EB stają się… newsy biznesowe i raporty organizacji. Jeśli działasz w silosie i nie wiesz, jakie komunikaty wypuszcza Twój dział PR, tracisz kontrolę nad tym, komu algorytmy pokażą wyniki wyszukiwania.
- Zapytaj AI: „biorąc pod uwagę ostatnie raporty finansowe i newsy biznesowe firmy [Twoja Firma], jakie role i umiejętności będą dla niej kluczowe w najbliższym roku?”.
- Wniosek: jeśli AI milczy o kluczowych dla Ciebie wakatach, masz „mur” między komunikacją korporacyjną a rekrutacyjną. Algorytmy nie widzą spójnej historii Twojej marki.
Nawet tak prozaiczne rzeczy, jak profil firmy w Google Maps czy opinie przy wizytówce biznesowej stają się narzędziem rekrutacyjnym. Najsilniejszy efekt aureoli powstaje dziś na styku tego, co firma robi, z tym kogo szuka. Jeśli te dwa światy nie mówią tym samym językiem, dla algorytmów stają się niewidzialne.
Możesz delegować AI pisanie postów na karierowego Facebooka. Możesz używać NotebookLM do projektowania procesów onboardingowych, NanoBanana do generowania prostych grafik, czy Veed.io do błyskawicznego montażu wideo z życia biura. Te narzędzia to potężne przyspieszenie codziennych zadań.
Jednak prawdziwa rewolucja zacznie się w momencie, gdy AI zdejmie z Twojej marki 'instagramowy filtr’ i pozwoli Ci komunikować to, co w Twojej organizacji jest unikalną, rynkową prawdą.
Nie bój się, że technologia Cię zastąpi – ona zastąpi tylko tych, którzy nie potrafią wykorzystać danych, by budować pozycję marki. Naucz cię karmić LLMy, a wejdziesz na wyższy poziom strategicznej pracy z EB.
Photo by Igor Omilaev on Unsplash