Zichtbaar met je vacature in ChatGPT begint bij een eerlijk EVP

Laatst hoorde ik op de radio dat een EVP de basis is voor je website. Daarmee is het EVP ook de basis voor GEO. GEO gaat over de manier waarop AI-tools als ChatGPT, Gemini en Perplexity bedrijven vinden en noemen in hun antwoorden. Voor mij was dat een bevestiging, want ik ken het onderwerp van twee kanten. Ik werk als cultuurstrateeg en ik werkte jarenlang bij een digital marketingbureau in het hogere segment voor MKB-bedrijven. Bij dat bureau was vindbaarheid de kern van het vak.

Ik zou er wel één woord aan toevoegen. De zichtbaarheid van je vacature in AI-tools begint bij een eerlijk EVP. Een AI-tool legt jouw werkgeversverhaal namelijk naast alles wat er verder over je bedrijf te vinden is. Elk verschil tussen die twee komt terug in het antwoord.

Een EVP, voluit Employer Value Proposition, beschrijft wat je als werkgever te bieden hebt en waarom iemand juist bij jouw organisatie wil werken. Hoe dat verhaal in een AI-antwoord terechtkomt, hangt minder af van mooie formuleringen dan veel ondernemers denken.

Hoe een AI-tool een beeld van jou als werkgever samenstelt

Een kandidaat die op zoek is naar een nieuwe baan begint lang niet altijd meer bij Google of een vacaturesite. Volgens onderzoek van Indeed uit 2025 gebruikt ongeveer zeventig procent van de werkzoekenden generatieve AI om bedrijven te onderzoeken en sollicitaties voor te bereiden. Zo'n kandidaat vraagt ChatGPT bijvoorbeeld welke dienstverlenende bedrijven in de regio een projectleider zoeken en hoe het is om daar te werken. Het antwoord dat terugkomt is één samengesteld verhaal.

Voor dat verhaal put de AI-tool uit je vacature en je werkenbij-pagina, uit reviews op Indeed en Glassdoor, uit LinkedIn-posts van je medewerkers en uit nieuwsberichten over je bedrijf. Wat je zelf over je organisatie schrijft is dus één stem tussen meerdere.

De onderzoekers die de term GEO in 2024 introduceerden op de KDD-conferentie testten tienduizend zoekvragen en zagen dat klassieke SEO-technieken in AI-antwoorden weinig uithalen. Teksten met concrete cijfers en onderbouwde citaten werden juist tot veertig procent vaker zichtbaar in het antwoord. Een vacature die spreekt over een informele sfeer en korte lijnen geeft een AI-tool daarom weinig om mee te werken, want diezelfde woorden passen op vrijwel elk bedrijf. Een zin als "nieuwe collega's werken de eerste vier weken samen met een vaste buddy en na zes weken volgt een gesprek met de directeur" is concreet genoeg om in een antwoord terug te komen.

Waarom alleen een eerlijk EVP werkt in AI-antwoorden

Een AI-tool leest je werkenbij-pagina en de reviews van je huidige en vroegere medewerkers tegelijk. Staat op je site dat er veel ruimte is voor eigen initiatief terwijl drie reviews het hebben over een directeur die elke beslissing zelf wil nemen, dan neemt het antwoord allebei de verhalen mee. Wie GEO inzet om een mooier verhaal te vertellen dan de werkelijkheid, maakt het verschil tussen verhaal en werkelijkheid dus alleen sneller zichtbaar.

Voor het MKB weegt dit extra zwaar. Een bedrijf met twintig medewerkers heeft online misschien vijf reviews, waardoor één negatieve ervaring een groot deel kleurt van het beeld dat een AI-tool van je maakt. Daar staat tegenover dat een MKB-bedrijf nog goed te overzien is, zodat de cultuur eerlijk te beschrijven is zonder de verschillen tussen afdelingen en vestigingen waar grote organisaties mee worstelen.

In een EVP-traject houd ik daarom vast aan de regel dat elke bewering terug te voeren is op een cijfer, een benoemd beleid, een uitspraak uit gesprekken met medewerkers of een patroon dat ik bij dat specifieke bedrijf heb waargenomen. Die regel maakt een EVP niet alleen eerlijker maar ook beter vindbaar, omdat een bewering die je kunt onderbouwen vanzelf concreet genoeg is om door een AI-tool opgepikt te worden. Na een EVP-traject kijk ik, als je wilt, ook mee met de volgende stap richting employer branding, zodat de onderbouwde beweringen uit het EVP op je werkenbij-pagina en in je vacatures terechtkomen in een vorm die mensen en AI-tools allebei goed kunnen lezen.

Wat een kandidaat meeneemt naar het eerste gesprek

Zichtbaar worden in een AI-antwoord is pas de eerste stap. Werving is de eerste schakel van je bedrijfscultuur en de vraag die bij werving hoort is of je organisatie waarmaakt wat de vacature vertelt. Een kandidaat die via een Chatbot bij jou terechtkomt, heeft de AI-tool misschien al gevraagd hoe het is om bij je te werken. Zo'n kandidaat komt het eerste gesprek binnen met een beeld van je bedrijf. Klopt dat beeld met wat een nieuwe collega in de eerste weken meemaakt, dan heeft je werving zijn werk gedaan. Klopt het niet, dan vertrekt de nieuwe collega en schrijft hij misschien de volgende review die een AI-tool leest.

Ik heb een kandidaat die vooraf doorvraagt altijd als een voordeel gezien, want een goede match is voor beide kanten even belangrijk. AI-tools maken dat doorvragen voor iedere kandidaat makkelijk, ook voor wie in een gesprek voorzichtiger zou zijn. Het werkgeversverhaal dat je vertelt wordt dus vaker en eerder getoetst dan een paar jaar geleden.

Wil je weten hoe jouw bedrijf er als werkgever voor staat in AI-antwoorden, vraag ChatGPT dan eens hoe het is om bij jouw organisatie te werken. Leg dat antwoord naast wat een collega die er al een paar jaar werkt je bij de koffieautomaat zou vertellen. Ik ben benieuwd hoe dicht die twee verhalen bij elkaar liggen.