SEA wird auch als Suchmaschinenwerbung, Keyword Advertising oder Sponsored Links bezeichnet und steht für das Schalten von (Text-)Anzeigen in Suchmaschinen wie Google, Yandex, Baidu, Oath (Yahoo) und Bing. Werbung in Suchmaschinen hat sich als eine der wichtigsten Maßnahmen im Onlinemarketing etabliert. Vor allem die Schaltung von Anzeigen auf der Suchergebnisseite von Google und auf den Websites von Google-Partnern (Affiliates) ist ein hervorragendes Mittel, um zielgerichtet, d.h. ohne große Streuverluste, Interessenten auf eine Website oder in einen Online-Shop zu lenken. Dabei gibt es viel zu beachten, um Suchmaschinenwerbung erfolgreich zu nutzen.

In diesem Kurs lernen die Studierenden, wie Suchmaschinenwerbung funktioniert, wie erfolgreiche Anzeigen konzipiert und bei Google geschaltet werden. Zudem erfahren sie, welche Kennzahlen für die Suchmaschinenwerbung relevant sind, wie man den Erfolg einer Kampagne messen und diese optimieren kann. An einem vorgegebenen Fallbeispiel wird das Erlernte direkt in Google Ads umgesetzt und der Erfolg in Google Analytics gemessen. Zudem bereitet der Kurs optimal auf den Test zur Erlangung des Google Ads-Zertifikats vor.

1. Grundlagen des Search Engine Advertising (SEA)
   1. Definition, Funktionsprinzip, Bedeutung, Vorteile, juristische Aspekte
   2. Anbieterstruktur in Deutschland
2. Google Ads
   1. Einstieg und Grundlagen
   2. Strukturelle Aspekte
   3. Technische Aspekte
   4. KPIs für SEA
   5. Passende Keywords zu Anzeigen ermitteln
   6. Landingpages: Besucher zu Kunden machen
3. Auswertung und Optimierung von Kampagnen
   1. Kampagnenstatistiken und Berichtsabfragen
   2. Conversions, ROI und Gewinnmaximum
   3. Search Funnel und Conversion-Pfad
4. Interne und externe Tools und Software
   1. Kampagnenentwürfe, Kampagnentests und automatisierte Regeln
   2. Webanalyse und Google Analytics
   3. Landingpage und Conversion-Optimierung
   4. SEA-Software
5. Display-Werbenetzwerk
   1. Erfolgreiche Strategien und Optimierungen
   2. Ausrichtungsoptionen und erweiterte Einstellungen
   3. Remarketing und interessenbezogene Kampagnen
6. Anzeigenerweiterungen
   1. Sitelinks und Google Merchant Center
   2. Lokale Anzeigen, Google MY Business, ROPO
   3. Mobile Anzeigen, Click-to-Call, AdMob

Das Streben nach Künstlicher Intelligenz (KI) hat die Menschheit über viele Jahrzehnte hinweg in Atem gehalten und ist seit den 60er Jahren ein aktives Forschungsgebiet. Dieser Kurs gibt einen detaillierten Überblick über die historischen Entwicklungen, Erfolge und Rückschläge in der KI sowie über moderne Ansätze in der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wie generative KI. Der Kurs gibt eine Einführung in das Reinforcement Learning, einen Prozess, der der Art und Weise ähnelt, wie Menschen und Tiere die Welt erleben: Erkundung der Umgebung und Ableitung der besten Aktion. Der Kurs behandelt auch die Grundsätze der Verarbeitung natürlicher Sprache und des Computer-Visualisierungsverfahrens, beides Schlüsselkomponenten für eine künstliche Intelligenz, die mit ihrer Umgebung interagieren kann.

1. Geschichte der KI
   1. Historische Entwicklunge
   2. KI-Winter
   3. Expertensysteme
   4. Bemerkenswerte Fortschritte
2. Moderne KI-Systeme
   1. Schwache KI, starke KI und künstliche Superintelligenz
   2. Anwendungsbereiche
3. Bestärkendes Lernen
   1. Was ist bestärkendes Lernen?
   2. Markov-Entscheidungsprozess und Wertfunktionen
   3. Temporales Differenzlernen und Q-Learning
4. Natural Language Processing (NLP)
   1. Einführung in NLP und Anwendungsbereiche
   2. Grundlegende NLP-Techniken
   3. Daten vektorisieren
   4. Fortschrittliche NLP-Modelle
5. Computer Vision
   1. Einführung in Computer Vision
   2. Bilddarstellung und -Geometrie
   3. Feature Engineering
   4. Semantische Segmentierung
   5. Techniken zur Bildgenerierung