Boolean Search LinkedIn: 15 Beispiele für Recruiter [2026 Cheat Sheet]

Du öffnest LinkedIn Recruiter. Du tippst eine Boolean Search ein. Enter. 800 Profile.

Jetzt beginnt die eigentliche Arbeit: scrollen, Profile öffnen, Arbeitgeber googeln, bewerten. 3 Stunden später hast du 80 relevante Kandidaten.

Boolean Search ist dein wichtigstes Werkzeug als Recruiter. Aber es ist erst die Hälfte der Arbeit. Die andere Hälfte: herausfinden, ob die Berufserfahrung relevant ist. Und das kann Boolean nicht.

Dieser Leitfaden gibt dir 15 konkrete Boolean Beispiele pro Fachbereich. Plus: warum du trotzdem manuell nach Arbeitgeberkontext filtern musst.

Was ist Boolean Search?

Boolean Search kombiniert Suchbegriffe mit Operatoren, um genau das zu finden, was du suchst.

Die 5 Basis-Operatoren:

LinkedIn Recruiter unterstützt alle Operatoren. LinkedIn Basic unterstützt OR und Anführungszeichen, aber kein AND/NOT (diese sind implizit).

15 Boolean Search Beispiele für LinkedIn

IT & Tech

1. Java Developer (Mid-Senior)

(Java OR J2EE OR Spring) AND (Developer OR Engineer) NOT (Junior OR Trainee OR Intern)

2. DevOps Engineer

(DevOps OR "Site Reliability" OR SRE) AND (Kubernetes OR Docker OR AWS OR Azure)

3. Data Engineer (mit Python)

"Data Engineer" AND (Python OR Spark OR Airflow) AND (ETL OR Pipeline)

4. Frontend Developer (React)

(React OR ReactJS OR "React.js") AND (Frontend OR "Front-end" OR UI) NOT Backend

5. Security Specialist

(Security OR Cybersecurity OR InfoSec) AND (Penetration OR SOC OR SIEM) NOT Manager

Sales & Vertrieb

6. Enterprise Sales (SaaS)

(Enterprise OR "Large Account") AND (Sales OR "Account Executive") AND (SaaS OR Software OR Cloud)

7. Inside Sales Rep

("Inside Sales" OR "Sales Development" OR SDR OR BDR) NOT Manager

8. Channel Sales Manager

(Channel OR Partner OR Reseller) AND Sales AND Manager

9. Business Development (B2B)

("Business Development" OR BD OR "New Business") AND B2B NOT Junior

Finance & Controlling

10. Financial Controller (Industrie)

("Financial Controller" OR Controller) AND (Manufacturing OR Production OR Industrie)

11. Finance Manager (Konsolidierungserfahrung)

"Finance Manager" AND (Consolidation OR "Financial Reporting" OR IFRS)

Marketing

12. Demand Generation Specialist

("Demand Generation" OR "Demand Gen") AND (Marketing OR Campaigns) AND (B2B OR SaaS)

13. Growth Marketing Manager

(Growth OR "Growth Hacking") AND Marketing AND (Analytics OR Experimentation)

Operations & Logistik

14. Supply Chain Manager

"Supply Chain" AND Manager AND (Planning OR Procurement OR Logistics)

15. Operations Manager (Produktion)

"Operations Manager" AND (Manufacturing OR Production OR Plant)

Warum Boolean NICHT ausreicht

Deine Boolean Search liefert dir 800 Profile. Glückwunsch. Jetzt beginnt die eigentliche Arbeit.

Das Problem: Boolean filtert nach Keywords. Nicht nach Kontext.

Beispiel: Account Manager (SaaS OR Software)

Du suchst einen Enterprise Account Manager für ein Mid-Market SaaS-Unternehmen. Consultative Selling, 6-12 Monate Verkaufszyklen, EUR 50.000-250.000 Deals.

Deine Boolean Search:

"Account Manager" AND (SaaS OR Software) AND Enterprise

Du bekommst 600 Profile. Sie sehen alle relevant aus. Titel stimmt. Keywords stimmen.

Aber:

• Kandidat A: Account Manager bei einem Inside-Sales-Unternehmen. Transaktionale Deals, 1-2 Wochen Zyklus, durchschnittlich EUR 5.000.
• Kandidat B: Account Manager bei einer Channel-Sales-Organisation. Kein Direktvertrieb, Partnerbeziehungen.
• Kandidat C: Account Manager bei einem Consultative Enterprise SaaS-Anbieter. Multi-Stakeholder-Selling, 9 Monate Zyklus, EUR 100.000 Deals.

Welcher passt zu deiner Stelle?

LinkedIn sieht den Unterschied nicht. Du musst pro Profil googeln.

Was Boolean nicht sieht

Boolean matcht auf:

• Jobtitel
• Keywords im Profil
• Skills

Boolean matcht NICHT auf:

• Arbeitgebertyp (consultative vs. transaktional)
• Vertriebsmodell (Inside, Field, Channel)
• Dealkomplexität (EUR 5.000 vs. EUR 250.000)
• Kundensegment (SMB vs. Enterprise)
• Länge des Verkaufszyklus (Wochen vs. Monate)

Und genau dieser Kontext bestimmt, ob Berufserfahrung relevant ist.

Die 3 Ebenen des LinkedIn Sourcings

Ebene 1: Boolean Search (eingrenzen)

Boolean reduziert dein Suchergebnis von 50.000 auf 800 Profile. Es filtert nach Titel, Keywords, Standort. Das ist essentiell, aber es ist nur Ebene 1.

Ebene 2: Manual Scan (visuelles Filtern)

Du scrollst durch die 800 Profile. Du öffnest Profile. Du liest Jobtitel, schaust dir Arbeitgeber an, versuchst zu bewerten. Diese Ebene kostet 3+ Stunden. Du googelst Firmennamen. Du zweifelst.

Ebene 3: Arbeitgeberkontext-Analyse (Relevanzprüfung)

Du analysierst pro Kandidat: wo haben sie gearbeitet und was macht dieser Arbeitgeber? Bei 800 Profilen ist das manuell unmöglich. Deshalb verpasst du relevante Kandidaten und nimmst irrelevante mit.

Wie SourceLens die fehlende Ebene hinzufügt

SourceLens fügt automatisch Ebene 3 hinzu. Für jedes Profil analysiert SourceLens die letzten 8 Arbeitgeber anhand von 18 Dimensionen:

• Branche & Organisationstyp
• Kundensegment (B2B/B2C, Enterprise/SMB)
• Vertriebsmodell (Inside/Field/Consultative)
• Dealkomplexität & Verkaufszyklus
• Wachstumsphase (Startup/Scale-up/Konzern)

Dann gleicht SourceLens Kandidaten mit deinen Auswahlkriterien ab.

Ergebnis: Von 800 Profilen zu 80-100 relevanten Kandidaten. Automatisch.

Beispiel: Die SaaS Account Manager Suche

Du definierst Kriterien in SourceLens:

• Consultative-Sales-Erfahrung (35%)
• Enterprise-Kundensegment-Erfahrung (30%)
• SaaS-Hintergrund (25%)
• Dealgröße EUR 50.000+ (10%)

SourceLens analysiert jeden Kandidaten:

• Kandidat A: Inside Sales, transaktional — Score: 32/100
• Kandidat B: Channel Sales — Score: 28/100
• Kandidat C: Consultative Enterprise SaaS — Score: 91/100

Deine Shortlist enthält nur Kandidaten mit Score 75+. Von 600 auf 73 Kandidaten. In 45 Minuten.

Häufige Fehler bei Boolean Search

Fehler 1: Zu enge Boolean. "Senior Java Developer" AND Spring AND Microservices AND Kubernetes AND AWS gibt dir 12 Profile. Du verpasst Kandidaten mit “Java Engineer” im Titel. Starte breiter, filtere danach nach Kontext.

Fehler 2: Zu breite Boolean. Developer OR Engineer gibt 40.000 Profile. Füge mindestens eine Technologie oder Seniorität hinzu.

Fehler 3: Annehmen, dass Keywords = Erfahrung. Viele Kandidaten fügen Keywords hinzu, ohne die tatsächliche Erfahrung zu haben. Prüfe den Arbeitgeberkontext.

Fehler 4: Jobtitel-Variationen ignorieren. Im DACH-Raum: “Account Manager”, “Key Account Manager”, “Account Executive”, “Sales Manager”. Nutze OR für Variationen.

Fehler 5: Negative Filter vergessen. Suchst du einen Individual Contributor? Füge hinzu: NOT (Manager OR Lead OR Director).

Fazit: Boolean ist essentiell, Kontext ist die andere 50%

Boolean Search ist deine Basis. Es ist die Fähigkeit, die jeder Recruiter beherrschen muss. Aber es ist erst die Hälfte.

Du kennst 90% der Arbeitgeber in deiner Suche nicht. Bei diesen 90% rätst du, ob Berufserfahrung passt. Das kostet Zeit. Und du verpasst Kandidaten.

SourceLens gibt dir den Arbeitgeberkontext, der dir fehlt. Automatisch. Für jeden Kandidaten. In Sekunden. Von 800 Profilen auf 80 relevante. Ohne Rätselraten.

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