Warum Ausschreibungs-Newsletter nicht reichen: Das strukturelle Problem mit Listen, Filtern und CPV-Codes

So arbeiten die meisten Unternehmen heute

Der typische Prozess sieht so aus: Ein Vergabeportal, ein Aggregator oder ein interner Newsletter liefert morgens eine Liste mit Ausschreibungen. Diese Liste basiert auf Filtern – CPV-Codes, Regionen, Auftragsvolumen, Branchen. Jemand im Bid-Team öffnet die Liste, überfliegt Titel und Kurzbeschreibung und trifft eine Entscheidung: Passt oder passt nicht.

Dieses Vorgehen hat sich seit Jahren etabliert. Es wirkt strukturiert. Es wirkt vollständig. Aber genau darin liegt das Problem.

Warum jede Liste bei Zustellung schon unvollständig ist

Listen und Newsletter basieren auf Metadaten, die Vergabestellen manuell zuweisen. Und diese Metadaten sind systematisch fehlerhaft.

CPV-Codes: Ein System aus den 90ern

Jede Ausschreibung in Europa muss mit einem CPV-Code (Common Procurement Vocabulary) klassifiziert werden. Das klingt sinnvoll – ist aber in der Praxis hochproblematisch. CPV-Codes werden von Sachbearbeitern in Vergabestellen manuell zugewiesen, oft unter Zeitdruck. Das Ergebnis:

• Eine Softwareentwicklungs-Ausschreibung landet unter „Beratungsdienstleistungen“ (CPV 79000000 statt 72000000)
• Eine Netzwerk-Modernisierung wird als „Sonstige IT-Dienste“ codiert
• Ein Facility-Management-Auftrag taucht unter „Gebäudereinigung“ auf, obwohl er technische Wartung umfasst

Die Konsequenz: Wenn Ihr Newsletter auf CPV-Codes basiert – und das tun die meisten – fehlen alle Ausschreibungen, die falsch codiert wurden. Nicht weil sie irrelevant sind, sondern weil sie im falschen Regal stehen.

Filter sind Ausschluss-Mechanismen

Jeder Filter, den ein Portal oder Aggregator setzt, schließt aktiv Ausschreibungen aus. Das ist keine Nebenwirkung – es ist die Kernfunktion eines Filters.

• Region: Ausschreibungen ohne korrekte Regionszuweisung verschwinden
• Branche: Alles, was kreativ formuliert oder falsch kategorisiert ist, fällt raus
• Auftragsvolumen: Ausschreibungen ohne Volumenangabe werden ignoriert
• Auftragsart: Rahmenvereinbarungen, die später in Einzelabrufe münden, werden übersehen

Das Grundproblem: Filter arbeiten mit den Metadaten, die Vergabestellen liefern. Und diese Metadaten sind – wie bei CPV-Codes – systematisch fehlerhaft und unvollständig.

Keyword-Suche scheitert an der Realität

Selbst wenn ein Portal Volltextsuche anbietet, bleibt das Problem bestehen:

• Vergabestellen in Hamburg formulieren anders als in München
• Ausschreibungstitel enthalten Tippfehler und Abkürzungen
• „Digitalisierung der IT-Infrastruktur“ und „Cloud-Migration für Behörden“ meinen oft dasselbe – aber kein Keyword-Match verbindet die beiden
• Fachjargon variiert zwischen Bundesländern, Vergabestellen und Auftragsarten

Keywords finden nur, was exakt so geschrieben wurde, wie Sie es eingegeben haben. Alles andere bleibt unsichtbar.

Die Zahlen: Was das konkret bedeutet

Laut Bundesanzeiger und TED werden in Deutschland täglich rund 20.000 Ausschreibungen veröffentlicht. Ein typisches Bid-Team liest davon höchstens 50 Bekanntmachungen. Das sind weniger als 0,25 % des Marktes.

Aber selbst die gefilterte Liste, die morgens im Postfach landet, zeigt nur einen Ausschnitt: die Ausschreibungen, die zufällig den richtigen CPV-Code bekommen haben, die richtigen Keywords enthalten und durch alle Filter durchgekommen sind.

Alles andere – und das sind je nach Branche 30–40 % der relevanten Ausschreibungen – sehen Sie nie. Sie arbeiten jeden Morgen eine Liste ab, die schon bei Zustellung nicht vollständig war.

Die 90-Prozent-Illusion

Wenn Ihr Team nur einen kleinen Ausschnitt des Marktes sieht, entsteht ein gefährlicher Trugschluss: Jedes halbwegs passende Verfahren erscheint wie ein Volltreffer. Drei kognitive Verzerrungen verstärken sich dabei gegenseitig:

• Selektionsbias: Sie vergleichen nur mit den wenigen anderen Ausschreibungen, die es durch den Filter geschafft haben
• Commitment Bias: Ist ein Verfahren erst ausgewählt, steigt der emotionale Einsatz – Warnzeichen werden ignoriert
• Sunk-Cost-Effekt: Je mehr Zeit in die Kalkulation geflossen ist, desto schwerer fällt der Abbruch

Das Ergebnis: überoptimistische Siegchancen bei gleichzeitig hohem Ressourcenverbrauch. Die typische Trefferquote liegt bei unter 10 %. Die Opportunitätskosten pro verlorener Ausschreibung: 10.000 bis 40.000 Euro interne Aufwände.

Was wäre die Alternative?

Das Problem ist nicht, dass Ihr Team zu wenig arbeitet. Das Problem ist, dass die Grundlage – die Liste selbst – strukturell unvollständig ist. Eine Lösung muss drei Dinge leisten:

1. Vollständige Marktabdeckung: Alle relevanten Portale durchsuchen – nicht nur ein oder zwei. In Deutschland sind das über 87 Vergabeportale auf Bundes-, Landes- und Kommunalebene.
2. Verstehen statt Filtern: Statt auf CPV-Codes und Keywords zu setzen, muss die Suche die Bedeutung verstehen. Wenn Sie „Cloud-Migration für Behörden“ suchen, muss auch „Digitalisierung der IT-Infrastruktur“ gefunden werden – obwohl kein Wort übereinstimmt.
3. Automatische Qualifizierung: Nicht nur finden, sondern bewerten – gegen Ihr spezifisches Firmenprofil, Ihre Kernleistungen und Ihre Erfahrung.

Genau das leistet semantische Suche. Statt Metadaten zu filtern, analysiert die KI den gesamten Inhalt jeder Ausschreibung – Titel, Beschreibung, CPV-Code und Dokumente – und gleicht ihn mit der Bedeutung Ihrer Suchanfrage ab.

Von der Liste zum System

Der Unterschied ist fundamental: Sie wechseln von einem passiven System („ich bekomme, was der Filter durchlässt“) zu einem aktiven System („ich finde alles, was zu meinem Profil passt“).

Bei Bidpoint.ai sieht das so aus:

• Sie beschreiben Ihre Leistungen in eigenen Worten – keine CPV-Codes, keine Keyword-Listen
• Die KI durchsucht täglich 87 Vergabeportale und bewertet jede Ausschreibung gegen Ihr Firmenprofil
• Jeden Morgen erhalten Sie die qualifiziertesten Treffer per Email – nicht alles, was den Filter passiert hat, sondern alles, was wirklich zu Ihnen passt

Das Ergebnis: Sie sehen Ausschreibungen, die in keinem Newsletter und auf keinem Portal-Alert aufgetaucht wären. Nicht weil diese Ausschreibungen neu sind – sondern weil sie bisher im falschen Regal standen.

Fazit: Das Problem ist nicht Ihr Prozess – es ist Ihre Datenquelle

Wenn Sie morgens eine Ausschreibungsliste abarbeiten, tun Sie das Richtige. Aber Sie tun es mit unvollständigen Daten. CPV-Codes sind fehlerhaft, Filter schließen aus, Keywords finden nur exakte Treffer. Das ist kein Nutzerfehler – es ist ein strukturelles Problem des Systems.

Die Lösung liegt nicht in besseren Filtern. Sie liegt darin, Filter durch Verständnis zu ersetzen.