Textkernel Source & Match

Kurzfazit

Textkernel ist eine KI-Infrastruktur für Parsing und Matching im Recruiting, auch wenn die meisten Anwender den Namen nie hören. Die Firma mit Hauptsitz in Amsterdam (gegründet 2001, seit 2024 Teil von Bullhorn) liefert das semantische Parsing und Matching, das laut eigener Angabe in über 100 Integrationen mit ATS- und HR-Software steckt. Die Zielgruppe sind alle, die ein eigenes HR-Produkt bauen oder ein bestehendes ATS technisch aufrüsten wollen; Textkernel gibt an, von mehr als 60 % der globalen HR-Tech-Branche genutzt zu werden. Wer einfach nur Stellen besetzen will, kauft besser ein ATS, das Textkernel bereits integriert hat, direkter Bezug lohnt sich nur für große Personaldienstleister oder Software-Anbieter.

Für wen ist Textkernel?

HR-Tech-Produktteams: Wer ein ATS, eine Karriereplattform oder ein Talent-Marketplace baut, bekommt mit der Textkernel-API eine ausgereifte semantische Matching-Engine, ohne sie selbst trainieren zu müssen.

Große Personaldienstleister (Adecco-, Manpower-, Hays-Klasse): Mit zehntausenden Kandidatenprofilen lohnt sich der direkte API-Zugang, um ATS-übergreifend zu suchen, Skill-Taxonomien zu vereinheitlichen und automatisierte Matching-Pipelines zu bauen.

Bullhorn-Kunden: Textkernel führt eine Bullhorn-Integration, die Textkernel innerhalb von Bullhorn ATS nutzbar macht. Als integrierte Produkte nennt die Integrationsseite Parser, Source & Match, Labor Market Insights und Candidate Engagement. Was davon dein Bullhorn-Vertrag enthält oder was extra kostet, nennen die archivierten Seiten nicht.

Mittelständische Personalberatungen mit eigenem ATS: Wer ein selbstgebautes oder Nischen-ATS betreibt und keine kommerzielle Matching-Lösung im Lieferumfang hat, kann Parsing und Matching über die API nachrüsten. Den Aufwand nennt Textkernel nicht, die semantische Suche führt die Planübersicht erst im Enterprise-Plan.

Weniger geeignet für: Kleine Personalvermittlungen ohne eigene Entwickler, Endanwender ohne ATS-Strategie, Firmen mit unter 200 Kandidaten im Pool, Recruiter, die ein ready-to-use Recruiting-Tool wie softgarden oder JOIN suchen.

Preise im Detail

Plan	Preis	Was du bekommst
Free Trial	0 USD	500 Credits, Parser über Demo-Oberfläche oder API testen, bei Source & Match das Bimetric Scoring über Demo-Oberfläche oder API; die deutsche Seite rechnet den Trial dort in bis zu 225 Dokumente zum Parsen und Indexieren um
Accelerator	200 USD (deutsche Seiten: 200 Euro)	5.000 Credits mit den Funktionen des Professional-Plans, Rabatt auf den ersten Kauf
Professional	ab 99 USD/Monat	Monatspläne mit 500 bis 25.000 Credits, beim Parser Jahrespläne bis 100.000 Credits, bei Source & Match die Search & Match API; semantische Suche führt die Planübersicht hier nicht
Enterprise	englische Seiten: auf Anfrage; deutsche Seiten: ab 500 USD/Monat	Höhere Volumina und höhere API-Rate-Limits, beim Parser Taxonomie-Download, bei Source & Match zusätzlich semantische Suche in 21 Sprachen, Auto-Matching-API, Embeddable UI mit SSO, externe Kandidatensuche und Non-Production-Umgebung

Einordnung: Textkernel veröffentlicht den Credit-Verbrauch pro Aufruf in der Entwicklerdokumentation: Das Parsen eines Lebenslaufs oder einer Stelle kostet 1 Credit, Parsen und Indexieren in Search & Match V2 (Beta) 2 Credits pro Dokument (2,3 Credits, wenn die Normalisierungsdaten zurückkommen), eine Suche oder ein Match dort je 0,05 Credits pro Anfrage. In der als veraltet markierten V1 kostet das Indexieren 1 Credit, Suche und Match sind frei, solange ein Mensch sie einzeln auslöst. Zusatzfunktionen kosten extra, etwa Skills Normalization mit 0,1 und Job Title Normalization mit 0,2 Credits. Credits verfallen laut Nutzungsbedingungen monatlich oder jährlich, wenn nichts anderes vereinbart ist, beim Monatsabo löst Textkernel bei aufgebrauchten Credits automatisch einen neuen Kauf aus. Welche Monatskosten daraus für dich entstehen, hängt von deinem Volumen ab, dafür taugt der Trial mit 500 Credits. Bei zwei Beträgen widersprechen sich die Sprachfassungen: Die englischen Produktseiten nennen für Enterprise keinen Betrag („Contact us”) und für den Accelerator 200 Dollar, die deutschen bei Enterprise ab „$500/Monat” und beim Accelerator „€200”.

Stärken im Detail

Semantisches Matching statt reiner Stichwortsuche. Textkernel wirbt damit, zu finden, was du meinst, nicht nur, was du tippst, und reichert die Suche mit Synonymen und verwandten Begriffen an. Ein Beispiel zur Veranschaulichung: Ein Kandidat gibt „Qualitätsmanagement im Maschinenbau” als Erfahrung an, die Stelle sucht einen „QS-Beauftragten Produktion”, genau dafür ist eine solche Anreicherung gedacht. Textkernel beschreibt die Arbeitsteilung selbst so: KI für das Dokumentverständnis, das eigentliche Matching in einer termbasierten Suchmaschine. Die Planübersicht führt „Semantic search in 21 languages” allerdings nur im Enterprise-Plan, Free Trial und Professional listen Natural Language Search und Keyword-Suche.

Mehrsprachigkeit als Kernkompetenz. 29 Sprachen für das Lebenslauf-Parsing und 9 für Stellenanzeigen. Deutsch (alle Varianten) und Niederländisch (inklusive Flämisch) stehen in beiden Listen. Für DACH- und Benelux-Personaldienstleister ist diese Abdeckung der Grund, sich Textkernel anzusehen; wie gut die Extraktion bei deinen eigenen Lebensläufen funktioniert, zeigt erst der Trial.

Skills Intelligence als unterschätzter Hebel. Das Modul normalisiert wilde Freitextfelder („SAP HANA”, „SAP/HANA”, „Hana”, „SAP-HANA-Datenbank”) auf eine einheitliche Skill-Taxonomie mit mehr als 4.500 Berufen, über 12.000 Skills und über 300.000 Synonymen; die Entwickler-FAQ nennt abweichend mehr als 13.000 Skills, über 250.000 Skill-Synonyme und über 150.000 Jobtitel-Synonyme. Damit werden Reportings, Such-Filter und Matching erst sinnvoll möglich, ohne diese Schicht bleibt jede Matching-Engine an Datenmüll hängen.

Hauptsitz in Amsterdam und vom Anbieter genannte Zertifizierungen. Textkernel hat laut eigenem Help Center seinen Hauptsitz in Amsterdam, mit Büros in Frankfurt, Paris und Chicago; die Unternehmensseite nennt Büros in Frankreich, Deutschland, den Niederlanden und den USA, die Kontaktseite Amsterdam, Boston, London und Sydney. Die Entwicklerdokumentation führt drei Rechenzentren: US, EU und AU. Laut eigener Unternehmensseite ist der Anbieter konform mit ISO 27001, SOC II, DSGVO, dem NYC-AI-Bias-Gesetz und dem EU AI Act. Für regulierte Personaldienstleister zählt das, die Zertifikate selbst zeigen die archivierten Seiten aber nicht. Wichtig ist auch die Einschränkung: Textkernel gehört seit 2024 zum US-Unternehmen Bullhorn, die Textkernel-Datenschutzerklärung leitet auf die des Mutterhauses um, und das DPA erlaubt Übermittlungen an Bullhorn und dessen Sub-Prozessoren in den USA und anderen Ländern. Die Nutzungsbedingungen der Tx Platform nennen einen optionalen EU-Endpunkt, den du für EU-Daten gezielt nutzen musst. Ein reines EU-Hosting als Standard ist nicht dokumentiert.

Bullhorn-Mutterhaus als Anker. Seit 2024 gehört Textkernel zu Bullhorn und schreibt selbst, die Übernahme habe die gemeinsame Vision beschleunigt, und nennt dabei die Integration der eigenen Technologie in Bullhorns Plattform. Bullhorns Sub-Prozessorenliste führt Textkernel für Lebenslauf-Parsing und Kandidaten-Matching unter anderem in BH ATS. Für Bullhorn-Kunden ist das ein Grund, Textkernel zuerst anzusehen.

Schwächen ehrlich betrachtet

Hohe Einstiegshürde, kein Endanwender-Tool. Der direkte Bezug über den Professional-Plan ist eine API. Ohne Entwicklerteam, das Authentifizierung, Datenmodellierung und Frontend-Anbindung bauen kann, kommst du dort nicht weit. Textkernel nennt daneben zwei andere Zugänge: eine einbettbare Such- und Match-Oberfläche über das TK Portal, die die Planübersicht im Enterprise-Plan führt, und die Marktplätze von HR-Software wie Bullhorn, Salesforce und SuccessFactors. Wer ein Plug-and-Play-Sourcing-Tool sucht, wird mit Textkernel direkt nicht glücklich, und sollte stattdessen ein ATS kaufen, das Textkernel bereits integriert hat.

Credit-Modell macht die Kosten volumenabhängig. Der Verbrauch hängt vom Endpunkt und von Zusatzfunktionen ab, etwa Skills und Job Title Normalization, LLM Parser oder OCR. Die Dokumentation listet die Credits pro Aufruf, die Monatskosten rechnest du aber erst mit deinem eigenen Volumen aus.

Keine eingebaute AÜG-Compliance. Textkernel matcht Kandidaten gegen Stellen, aber die deutsch-spezifische Logik für Arbeitnehmerüberlassungsgesetz (Überlassungshöchstdauer 18 Monate, Equal Pay nach 9 Monaten, Tarifverträge) muss vollständig im umgebenden ATS abgebildet werden. Das ist erwartbar, aber wer das übersieht, baut sich AÜG-Risiken in die Matching-Pipeline ein.

Entwicklerdokumentation auf Englisch. Die technische Dokumentation unter developer.textkernel.com ist englisch, die Produkt- und Unternehmensseiten, das Hilfecenter und die Kontaktseite gibt es auch auf Deutsch, das Hilfecenter mit einzelnen englischen Absätzen. In welcher Sprache der Support läuft, nennt Textkernel auf den archivierten Seiten nicht.

Nachvollziehbarkeit hängt von deiner Oberfläche ab. Textkernel gibt an, dass die Lösung anzeigen kann, nach welchen Kriterien ein Match entsteht, und dass die Matching-Stufe bewusst keine Blackbox ist. Bei einer API-Anbindung entscheidet dein ATS oder dein eigenes Frontend, ob ein Disponent das später sieht. Für hochregulierte Auswahlentscheidungen (z. B. öffentlicher Sektor) solltest du das früh klären.

Datenresidenz: EU-Endpunkt optional, Übermittlungen in die USA vorgesehen. Die eigene Datenschutzerklärung leitet auf die Konzern-Policy des US-Unternehmens Bullhorn um, die keine EU-Datenresidenz als Standard garantiert und Übermittlungen in die USA per Standardvertragsklauseln und EU-U.S. Data Privacy Framework absichert. Das DPA erlaubt Übermittlungen an Bullhorn, dessen Konzerngesellschaften und Sub-Prozessoren in den USA und anderen Ländern. Die Sub-Prozessorenliste nennt Firmensitze, keine Rechenzentrumsregionen, und führt die KI-Dienste für Parser, Source & Match und Skills Intelligence nur mit Sitz in den USA. Für DACH-Kunden mit strengen Datenresidenz-Anforderungen ist das ein Punkt, der vor Vertragsabschluss konkret geklärt werden muss, inklusive des optionalen EU-Endpunkts und der CLOUD-Act-Exposition durch das US-Mutterhaus.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Ein fertiges ATS willst, in dem Textkernel laut Sub-Prozessorenliste Parsing und Matching liefert	Bullhorn
Speziell deutsche AÜG-Zeitarbeit komplett abdecken willst	zvoove
Eine deutsche HR-Suite oder ein deutsches ATS mit integrierten KI-Funktionen suchst	rexx systems oder softgarden
Eine Talent-Marketplace-Plattform für interne Mobilität brauchst	Gloat

Textkernel ist Infrastruktur, kein Produkt. Die meisten der genannten Alternativen lösen ein anderes Problem, sie geben Recruitern eine Oberfläche. Textkernel gibt vor allem Entwicklern eine Engine. Wer beides braucht, kauft ein ATS mit Textkernel-Integration, etwa Bullhorn; ob Textkernel dort im Preis enthalten ist, nennen die archivierten Seiten nicht. Der direkte Textkernel-Bezug lohnt sich nur, wenn ihr selbst ein HR-Produkt baut oder ein bestehendes proprietäres System nachrüsten wollt. Wer skills-basiertes Hiring komplett im eigenen Suite-Ökosystem fahren will, findet bei Workday eine integrierte Skills-Cloud, allerdings als Teil der Gesamtplattform statt als einbettbare Engine.

So steigst du ein

Schritt 1: Kostenlosen Trial-Account auf textkernel.com anlegen, 500 Credits sind dabei, genug für erste Tests mit eigenen Lebensläufen und Stellenbeschreibungen. API-Schlüssel generieren und die Search & Match API-Dokumentation aufrufen. Alternativ direkt mit dem Accelerator (5.000 Credits für 200 USD, auf den deutschen Seiten 200 Euro) starten, wenn ihr einen ernsthaften Proof-of-Concept fahren wollt.

Schritt 2: Testparsing mit 50–100 eigenen Kandidatenprofilen durchführen, möglichst aus euren typischen Quellen (XING-Export, eingescannte PDFs, Word-Dokumente). Prüft systematisch die Skill-Extraktion: Werden Berufsbezeichnungen erkannt? Werden Tools (SAP, Salesforce) richtig zugeordnet? Werden Mehrjahres-Erfahrungen korrekt gerechnet? Schwächen in dieser Phase entscheiden über die spätere Matching-Qualität.

Schritt 3: Match-API gegen ein echtes offenes Auftragsprofil testen, ein Job-Description-Dokument parsen und gegen den Kandidatenindex laufen lassen. Prüft die Ranking-Qualität: Landen die intuitiv richtigen Kandidaten in den Top 10? Holt euch dafür Feedback von zwei bis drei erfahrenen Disponenten, sie erkennen sofort, ob die Vorschläge passen. Den Trial beschreibt Textkernel bei Source & Match über das Bimetric Scoring, für Matching im großen Maßstab verweist die Entwickler-FAQ auf eine Testumgebung mit echten Daten über sales@textkernel.com.

Ein konkretes Beispiel

Ein Szenario zur Veranschaulichung: Eine regionale Zeitarbeitsfirma aus Stuttgart mit 800 aktiven Kandidaten und täglich 15–20 offenen Aufträgen integriert Textkernel Source & Match über die API in ihre bestehende Zvoove-Instanz. Statt Stichworte manuell zu filtern, werden Auftragsprofile automatisch geparst und gegen alle 800 Kandidaten gematcht, Ergebnis: eine gerankte Shortlist der Top-10-Kandidaten, abrufbar in unter 30 Sekunden. Die Disponenten berichten, dass Kandidaten, die früher im Datenbankrauschen untergingen (z. B. Industriemechaniker mit einer ungewöhnlich dokumentierten CNC-Erfahrung), nun regelmäßig in den Vorschlägen auftauchen. Die Time-to-Submit pro offener Stelle sinkt von 90 auf unter 30 Minuten, bei gleichbleibender Qualität der Vorschläge. Das Beispiel ist ein Szenario zur Veranschaulichung, keine Kundenangabe von Textkernel.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: Die Tx-Platform-Dokumentation führt drei Rechenzentren (US, EU, AU), die Produktseiten nennen „Availability in US, EU and APAC”. Die Tx-Platform-Nutzungsbedingungen nennen einen optionalen EU-Endpunkt innerhalb der EU; für Daten, die EU- oder Schweizer Datenschutzstandards unterliegen, liegt es beim Kunden, nur diesen Endpunkt anzusprechen, und Zugangsdaten und Credits gelten jeweils für eine Region. Für die AU-Region schreibt die Dokumentation, Dokumente würden vollständig dort verarbeitet („processed entirely in-region”), mit teils geringerer Parsing-Genauigkeit; für den EU-Endpunkt steht diese Zusage auf den archivierten Seiten nicht. Bullhorns Sub-Prozessorenliste nennt Firmensitze, keine Rechenzentrumsregionen: für Parser und Source & Match AWS EMEA (Luxemburg), AWS Inc. (USA), Elasticsearch (Niederlande, USA) und Datastax (USA), beim Parser zusätzlich Microsoft (Niederlande, USA); Irland taucht nur über Google Cloud und MongoDB bei Candidate Engagement auf. KI-Dienste führt die Liste nur mit Sitz in den USA (Claude und Nova über AWS, GPT über OpenAI). Eine On-Premise-Installation ist laut Dokumentation „strongly discouraged” und nur in Ausnahmefällen verfügbar. Ein EU-only-Hosting als Standard ist nicht dokumentiert.
• Konzern und Aufsicht: Das Impressum nennt die Textkernel BV in Amsterdam, bei der niederländischen Datenschutzbehörde Autoriteit Persoonsgegevens registriert ist laut Bullhorn ebenfalls die Textkernel BV. Bullhorns Datenschutzerklärung führt außerdem die Textkernel Group BV (Niederlande) und die Textkernel US LLC. Vertragspartner für die Tx Platform ist laut Nutzungsbedingungen die Textkernel US, LLC, beim Master Services Agreement die Textkernel B.V. oder die im Bestellformular genannte Gesellschaft; für Kunden außerhalb der USA gilt jeweils niederländisches Recht mit Gericht in Den Haag. Mutterhaus ist seit 2024 die US-Firma Bullhorn. Die Textkernel-Datenschutzerklärung leitet auf die von Bullhorn um, die auf Standardvertragsklauseln und das EU-U.S. Data Privacy Framework setzt. Über das US-Mutterhaus besteht CLOUD-Act-Exposition.
• Zertifizierungen: Textkernel gibt auf der eigenen Unternehmensseite ISO 27001, SOC 2 und DSGVO-Zertifizierung sowie Konformität mit dem EU AI Act und dem NYC-AI-Bias-Gesetz an. Das Help Center formuliert es so: ISO-27001-zertifiziert, SOC-2-Audit durchlaufen und SOC-2-Bericht erhalten. Die Zertifikate selbst zeigen die archivierten Seiten nicht.
• Auftragsverarbeitung: Textkernel veröffentlicht ein Data Processing Addendum, in dem der Kunde Verantwortlicher und Textkernel Auftragsverarbeiter ist, oder der Kunde selbst Auftragsverarbeiter und Textkernel Unterauftragsverarbeiter; die Tx-Platform-Nutzungsbedingungen beziehen es per Verweis ein, zusammen mit den Standardvertragsklauseln. Sub-Prozessoren stehen auf der Bullhorn-Liste, Änderungen kündigt Textkernel an, der Kunde kann binnen 10 Werktagen widersprechen.
• Datennutzung: Laut dem DPA verarbeitet Textkernel personenbezogene Daten auch für eigene Zwecke, darunter „training and enhancement of AI models”, und handelt dafür als eigenständiger Verantwortlicher. Der Kunde stimmt dem, soweit rechtlich nötig, mit Vertragsschluss zu und soll Betroffenen ein Opt-out anbieten, soweit die Rechtsgrundlage das berechtigte Interesse ist. Die Matching-Engine selbst lernt laut Entwickler-FAQ nicht aus Nutzerklicks. Prüfe diese Klausel vor dem Einsatz mit Kandidatendaten, sie gehört in deine Datenschutz-Bewertung.
• Löschkonzept: Die API-Dokumentation führt Endpunkte „Delete Candidates” und „Delete Jobs”. Laut Entwickler-FAQ speichert der Parser keine Lebensläufe („All parsing is done in-memory”), und zum Indexieren gesendete Dokumente werden von personenbezogenen Daten bereinigt („scrubbed of ALL personal data”). Nach Vertragsende löscht oder gibt Textkernel auf erste Anfrage alle personenbezogenen Daten zurück; gesetzliche Aufbewahrungsfristen muss der Kunde Textkernel nennen, und im umgebenden ATS musst du sie ebenfalls abbilden.
• Empfehlung: Vor Live-Schaltung gemeinsam mit Datenschutzbeauftragten und (wo vorhanden) Betriebsrat abstimmen, automatisierte Vorauswahl ist mitbestimmungspflichtig (§ 95 BetrVG, ggf. § 87 Abs. 1 Nr. 6). Bei strengen EU-Datenresidenz-Vorgaben die Hosting-Region vertraglich fixieren.

Gut kombiniert mit

• Bullhorn, die naheliegende Kombination. Textkernel führt Bullhorn als Integration, mit der sich Textkernel „all within Bullhorn’s familiar environment” nutzen lässt. Als integrierte Produkte nennt die Integrationsseite Parser, Source & Match, Labor Market Insights und Candidate Engagement; was davon dein Bullhorn-Vertrag enthält, nennen die archivierten Seiten nicht.
• zvoove, Software für deutsche Zeitarbeit. Textkernel ergänzt das Matching, zvoove deckt AÜG-Compliance, Lohnabrechnung und Disposition ab. Eine zvoove-Anbindung nennen die archivierten Textkernel-Seiten nicht; die Einbindung läuft laut Help Center über APIs oder eine UI-Integration, direkt oder über einen Partner.
• Textio, für die andere Seite des Recruitings: Textkernel matcht Kandidaten gegen Stellen, Textio bewertet Stellenanzeigen laut Anbieter mit einem Score, der vorhersagen soll, wer sich bewirbt.

Unser Fazit

Textkernel verdient 4 von 5 Sternen. Für Entwicklerteams und Software-Anbieter bringt Textkernel seit 2001 Erfahrung mit Recruiting-Daten mit, dazu einen Hauptsitz in Amsterdam, vom Anbieter genannte Compliance-Angaben (ISO 27001, SOC II) und eine Bullhorn-Integration. Den fünften Stern verliert Textkernel durch das volumenabhängige Credit-Modell, die hohe Einstiegshürde (kein Endanwender-Tool), die fehlende AÜG-spezifische Logik und die Datenresidenz unter dem US-Mutterhaus, mit optionalem EU-Endpunkt und vorgesehenen Übermittlungen in die USA. Für die richtige Zielgruppe, Software-Anbieter und große Personaldienstleister, ist es trotzdem eine naheliegende Wahl. Für alle anderen lohnt sich der Umweg über ein ATS, das Textkernel bereits integriert hat.

Was wir bemerkt haben

• Juli 2026 (Faktencheck): Die Datenschutzerklärung unter textkernel.com/privacy-statement leitet inzwischen auf die des US-Mutterhauses Bullhorn um. Diese dokumentiert keine EU-Datenresidenz als Standard und stützt US-Übermittlungen auf Standardvertragsklauseln und das EU-U.S. Data Privacy Framework; die Sub-Prozessorenliste führt Anbieter mit Sitz in der EU (Niederlande, Irland, Luxemburg) und in den USA. Wir haben die Einstufung des Datenhostings daher von „EU” auf „global” korrigiert. Die vom Anbieter genannten Zertifizierungen (ISO 27001, SOC 2, DSGVO, EU AI Act) sind auf der Unternehmensseite belegt.
• Korrektur (Juni 2026): In früheren Versionen dieser Seite stand, Bullhorn habe Textkernel 2022 übernommen. Das war falsch. Laut Textkernels eigener Unternehmensseite wurde die Marke 2023 unter dem Namen „Textkernel” vereinheitlicht und ist erst 2024 Teil von Bullhorn geworden. Der vorausgegangene PE-Eigentümer war Main Capital, davor CareerBuilder.
• 2024, Textkernel wird Teil von Bullhorn (Boston, USA). Der Anbieter tritt heute als „Textkernel by Bullhorn” auf und schreibt, die Übernahme habe die gemeinsame Vision beschleunigt, und nennt dabei die Integration seiner Technologie in Bullhorns Plattform.
• EU AI Act: Textkernel nennt auf der Unternehmensseite Konformität mit dem EU AI Act. Recruiting-KI ist als Hochrisiko-System eingestuft. Die Hochrisiko-Pflichten für Recruiting-KI nach Anhang III Nr. 4 gelten seit der Änderung durch die Verordnung (EU) 2026/1744 vom 8. Juli 2026 allerdings erst ab dem 2. Dezember 2027.
• November 2026 (Neuprüfung): Wir haben die Seite gegen die aktuellen Textkernel-Seiten neu geprüft. Korrigiert: Die Skill-Taxonomie umfasst über 4.500 Berufe und über 12.000 Skills (nicht über 30.000 Einträge), und Textkernel nennt Nachvollziehbarkeit der Match-Kriterien als Merkmal. Neu belegt: ein optionaler EU-Endpunkt in den Nutzungsbedingungen, ein öffentliches DPA mit Klausel zur Nutzung für KI-Training und die Credit-Verbräuche pro Aufruf in der Entwicklerdokumentation. In derselben Prüfung korrigiert: Die Sub-Prozessorenliste nennt Firmensitze, keine Hosting-Regionen, die Rechenzentren (US, EU, AU) stehen in der Entwicklerdokumentation. Vertragspartner für die Tx Platform ist die Textkernel US, LLC. Die deutschen Produktseiten nennen andere Beträge als die englischen (Enterprise ab 500 USD/Monat, Accelerator 200 Euro).