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Jedes Jahr optimiert LinkedIn den Algorithmus – doch wenn du dich als Frau allein auf den LinkedIn-Algorithmus verlässt, hast du schon verloren.
Klingt dramatisch, stimmt aber.
Gender Bias im LinkedIn-Algorithmus und seine Folgen
Der LinkedIn-Algorithmus ist nicht diskriminierend. Doch Algorithmen lernen durch Nutzerverhalten. Für Frauen ist das problematisch.
Mit 59% gegenüber 41% haben signifikant mehr Männer als Frauen in Deutschland ein LinkedIn Profil (Quelle: Statista Report „Social Media: LinkedIn Users in Germany“).
Auch das beeinflusst, dass Empfehlungs- und Suchalgorithmen von LinkedIn geschlechtsspezifische Unterschiede in den Ergebnissen aufweisen. Doch nicht nur.
Wie das Massachusetts Institute of Technology (MIT) bereits 2018 in Forschungen herausfand, werden Männern auch häufiger besser bezahlte Führungspositionen angezeigt.
Die Konsequenz: Männer klicken öfter auf höher bezahlte Stellen und Recruiter schauen sich häufiger männliche Profile an. LinkedIn hat daraufhin eine neue KI eingeführt, um Ungleichheiten zu beheben.
Qualifizierte Frauen, die aus Zurückhaltung, Unkenntnis oder Zeitmangel nicht auf LinkedIn aktiv sind, verlieren dennoch zunehmend an Sichtbarkeit und berufliche Aufstiegschancen.
Die Zahlen sind ernüchternd: Die Daten von LinkedIn für den Global Gender Gap Report 2025 haben gezeigt, dass die Einstellungsrate von Frauen in Führungspositionen weltweit im 3. Jahr in Folge sinkt.
Auch in Deutschland weist LinkedIn nur 21,1 Prozent Frauen in Führungspositionen aus.
Gleichzeitig wird die Kompetenz von Architektinnen, Marketing Direktorinnen, Ärztinnen, Anwältinnen, Beraterinnen und vielen anderen weiblichen Mitgliederinnen von LinkedIn systematisch unterbewertet.
Präsenz statt Perfektion – Frauen machen auf LinkedIn diese Fehler
Passivität führt auf LinkedIn ins Abseits. Präsenz fängt auf dem LinkedIn Profil an.
Doch laut LinkedIn’s eigener Recherche enthalten Frauenprofile im Durchschnitt weniger Informationen und sind kürzer als die von Männern.
Warum sind unvollständige Profile auf LinkedIn ein Problem für Frauen?
Der Algorithmus bevorzugt Profile mit ausreichenden Informationen, speziell hinsichtlich Keywords im Infokasten und Fähigkeiten.
Während Männer sich tendenziell mit handlungsorientierten Begriffen beschreiben, charakterisieren sich Frauen eher mit Soft Skills und nutzen Wörter wie „teamorientiert“ und „kommunikativ“.
Ergo: Job-Empfehlungen für Frauen sind kommunikations- und verwaltungslastig, für Männer technisch und führungsorientiert.
Derek Kan, ehemaliger Vice President Produkt Management bei Monster:
„Die Art wie man sich darstellt wird höchstwahrscheinlich zuerst von tausenden Maschinen und Servern gelesen, bevor sie ein menschliches Auge zu Gesicht bekommt.“
Frauen und KI: Eine neue Dimension der Ungleichheit
Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz kann Aufstiegschancen in Führungspositionen für Frauen weiter verringern.
Wie der LinkedIn Economic Graph verdeutlicht, haben sich zwischen 2016 und 2023 die für einen bestimmten Job benötigten Fähigkeiten um fast 40 % verändert.
Durch die Zunahme Generativer KI (GAI) werden sich die Stellenanforderungen bis 2030 um mehr als 70% verändert haben.
Die Analyse zeigt auch, dass Frauen häufiger disproportional von den Veränderungen durch GAI betroffen sind, denn Frauen arbeiten in Berufen, die besonders anfällig für GAI-Störungen sind – etwa in der Verwaltung oder im Kundenservice.
Frauen sind außerdem in KI-bezogenen Rollen und Fähigkeiten unterrepräsentiert. Weltweit geben nur 1 Prozent der weiblichen LinkedIn-Mitglieder KI-Ingenieurkenntnisse in ihrem Profil an, verglichen mit 2 Prozent der Männer, wobei diese Zahl sich bei Männern in zwei Jahren verdoppelt hat.
Wie der LinkedIn-Algorithmus 2025 Frauen in die Sichtbarkeit bringt
Der LinkedIn-Algorithmus 2025 legt wieder mehr Gewicht auf geteilte, kommentierte und gelikte Beiträge. Kommentare sind noch und wieder der wichtigste Hebel für Reichweite über das Netzwerk an Kontakten ersten Grades hinaus.
Neu in 2025 ist: Impressions von Kommentaren werden getrackt und auch im Feed tauchen wieder häufiger Kommentare von Followern auf.
Die Chance dabei für Frauen: Wenn du als Erste kommentierst, erhältst du die größte Aufmerksamkeit und Reichweite. Frauen müssen diese Mechanismen verstehen und strategisch nutzen. Nicht, weil du eine Frau bist, sondern die Erste, die einen klugen Kommentar postet.
Good news Teil 2: Selfies von Frauen erzielen fünfmal mehr Aufmerksamkeit als männliche Selfies. Ich finde, das sollten wir nutzen! Der Algorithmus belohnt authentische Inhalte von Frauen überproportional – wenn sie denn gepostet werden.
LinkedIn für Frauen: Keine Selbstdarstellung, sondern notwendige Strategie
Traurig, aber wahr: Der Anteil an Frauen, die an LinkedIn Trainings teilnehmen und ihre Personal Brand aufbauen, ist im Vergleich zu Männern sehr gering.
Das zeigt, dass viele Frauen die Notwendigkeit von LinkedIn und dessen Einfluss auf das berufliche Fortkommen noch nicht richtig einschätzen. Frauen brauchen bei gleichem Expertise-Level oft mehr Mut zur Sichtbarkeit und Durchhaltevermögen, um dieselbe Resonanz zu erreichen wie männlichen Kollegen.
Deshalb ist Personal Branding für weibliche Leader nicht optional, sondern ein Must-have.
Während männliche Kollegen selbstbewusst Erfolge teilen, agieren Frauen sehr viel zögerlicher und bitten ihr Netzwerk weniger häufig um Empfehlungen. Das alles wird vom Algorithmus registriert und macht sich in Netzwerk- und Jobempfehlungen bemerkbar.
Sichtbarkeit für Frauen bedeutet:
- Stärkere Verhandlungsposition bei Gehaltsverhandlungen
- Bessere Wahrnehmung von Kunden und Kollegen
- Mehr Einladungen zu Fachkonferenzen
- Attraktivere Jobangebote
- Sowie das Selbstbewusstsein, sich auf lukrative Stellen zu bewerben.
Selbstdarstellung auf LinkedIn wird für Frauen damit zur Strategie. Falsche Bescheidenheit und negative Glaubenssätze über den eigenen Werdegang sind fehl am Platz. Vielmehr geht es für Frauen darum, Selbstmarketing auf LinkedIn zu lernen und Leistungen ins rechte Licht zu rücken.
Bereit für den nächsten Schritt?
Diese Impulse sind der Auftakt.
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