1. Grundlagen des Content Marketing
   1. Definition und Einordnung
   2. Digitaler Wandel und Entwicklung des Content Marketing
   3. Content Marketing und Suchmaschinenoptimierung
2. Content-Marketing-Strategien
   1. Grundlagen zur Entwicklung einer Strategie
   2. Analysen im Content Marketing
   3. Crossmediale Kampagnen
   4. Storytelling

3. Operatives Content Marketing
   1. Content-Marketing-Prozess und Organisation
   2. Content-Audit
   3. Content-Planung
   4. Content-Produktion
   5. Content-Distribution
   6. Rechtliche Aspekte
   7. Content Marketing und Suchmaschinen

4. Content Controlling
   1. Messgrößen (KPIs), Tracking und Ziele
   2. Marketing-Automation
   3. Tools für Content Marketing und Automation

5. Content-Produktion
   1. Einführung
   2. Erfolgsfaktoren
   3. Inhaltliche Aspekte
   4. Suchmaschinenoptimierung
   5. E-Commerce: Produkttexte
   6. Social Media: Online-PR
   7. Texter-Tools

Sowohl Konsumenten wie auch B2B-Entscheider werden mit einer Fülle an Informationen überflutet. Ergebnis ist die messbare Ermüdung gegenüber Pushwerbung – die Klickraten klassischer Banner liegen bereits unter 0,10%. Demgegenüber stehen zahlreiche Beispiele von Unternehmen mit erfolgreichen Content Marketing Strategien: Laut Forrester Insights konnten 57% der Unternehmen, die Content Marketing nutzen, einen signifikanten Anstieg des Umsatzes verzeichnen. Studien von Nielsen unterstreichen dabei die Bedeutung relevanter Inhalte: 85% der Konsumenten suchen vor dem Kauf gezielt nach beratenden Inhalten aus zuverlässigen Quellen.

Aus diesem Grund setzen immer mehr Unternehmen auf vertrauenswürdige Inhalte für den Konsumenten und nutzen Content Marketing gezielt zur Erhöhung des ROI gegenüber klassischen Kampagnen.

Der Erfolg von Content Marketing stellt sich jedoch nicht automatisch durch das planlose Bereitstellen zusätzlicher Inhalte ein. Ein höherer Return on Invest lässt sich nur durch eine zielgruppengerechte Content Strategie und eine planvolle Content-Produktion realisieren.

In diesem Kurs lernen die Studierenden allgemeine Behauptungen von erzählenswerten Inhalten zu unterscheiden. Im Fokus stehen dabei besonders die Strategieentwicklung, sowie Produktion und Erfolgsmessung von Inhalten mit Mehrwert.

1. Einführung und Grundlagen
   1. Begriffsdefinition und Gegenstand
   2. Historischer Ursprung in der griechischen Mythologie
   3. Narrativitätsforschung und -theorien
2. Meilensteine des Storytellings
   1. Forschung und Werk Joseph Campbells
   2. Adaption für die Praxis durch Christopher Vogler
   3. Realisation durch George Lucas
3. Audiovisuelles Storytelling
   1. Einführungen und Definitionen
   2. Visuelles Storytelling: Von der Höhlenmalerei zum Verkehrsschild
   3. Audiovisuelle Umsetzung
4. Symbiose von auditivem, visuellem und inhaltlichem Storytelling
   1. Einsatzfelder und Methoden: Elemente der Bildgestaltung und der Akustik
   2. Instrumente und Methoden – crossmediales Erzählen
   3. Trends und Entwicklungen – im Fokus der Digitalisierung
5. Digital Storytelling
   1. Internationale Blockbuster und TV-Formate
   2. Public Relations und Unternehmenskommunikation
   3. Marketing und Werbung

Storytelling – oder Geschichtenerzählen – ist eine journalistische Erzähltechnik und ein professionelles Instrument der Öffentlichkeitsarbeit. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf der Vermittlung der theoretischen Grundlagen und der historischen Herleitung des Storytellings. Flankiert werden diese Inhalte auf wissenschaftlicher Ebene durch die Inhalte der Narrativitätstheorien und -forschung. Vor diesem Hintergrund sollen die Studierenden die inhaltlichen Schemata des „Geschichtenerzählens“ abstrahieren und analysieren, um sich schließlich selbst diese Methodik anzueignen und anwenden zu können.

Beispielhaft werden daher auch die Einsatzfelder des Storytellings in der Medienindustrie und weiteren Bereichen dargelegt. Somit sollen die Studierenden inspiriert, animiert und befähigt werden, selbst in der (späteren) Berufspraxis auf diese Muster und Strukturen bei der Content-Erstellung zurückgreifen zu können. Darüber hinaus sollen ihnen spannende Forschungsfelder aufgezeigt werden, die in der wissenschaftlichen Praxis aktuell Raum zu Forschungsaktivitäten bieten.

Anschließend wird den Studierenden elementares Wissen mit Blick auf Theorie und Praxis des auditiven, visuellen und audiovisuellen Storytellings vermittelt, so dass sie befähigt werden sollen, diese Elemente miteinander in Verbindung zu setzen, um hochwertigen und ansprechenden Mediencontent zu produzieren.

1. Begriffe und Grundlagen
   1. Motivation und Problemstellung
   2. Aufbau und Funktionen
   3. Arten von Content Management Systemen
   4. Abgrenzung zu Enterprise Content Management
   5. Überblick Basistechnologien (Tools zur Zusammenarbeit)
   6. Content-Management-Prozesse
   7. SEO
2. HTML
   1. Struktur
   2. Tag-Konzept
   3. Textauszeichnung
   4. Medien
   5. Tabellen
   6. Navigation
3. CSS
   1. Motivation für die Nutzung und Integration mit HTML
   2. Syntax
   3. Klassen-Konzept
   4. Box-Modell
   5. Kaskaden
   6. Vererbung
   7. Framework
4. JavaScript
   1. Einsatz von HTML und CSS
   2. Variablen und Anweisungen
   3. Kontrollstrukturen
   4. Funktionen
   5. DOM

In diesem Kurs werden den Studierenden im ersten Schritt die wesentlichen Grundkenntnisse vermittelt, die sie für die professionelle Anwendung von CMS-Systemen benötigen. Hierzu gehört vor allem eine Grundausbildung in den gängigen Web-Technologien HTML, CSS und JavaScript. Darüber hinaus werden auch grundlegende Prozesse im Umgang mit CMS-Systemen vorgestellt.

Dieses Wissen bereitet die Studierenden auf die Fallstudie vor. Hier werden den Studierenden Aufgaben gestellt, die sie unter Einsatz von Content Management-Systemen lösen müssen. Dabei wenden sie das zuvor vermittelte Wissen praktisch an.

1. Grundlagen der Suchmaschinenoptimierung
   1. Begriffsdefinition & Gegenstand des Suchmaschinenmarketings
   2. Suchmaschinenmarketing im Wandel
   3. SEO-Tools und SEO-Software
2. Keyword-Recherche
   1. Grundlagen
   2. Keyword-Strategie: Shorttail und Longtail
   3. Schritte einer Keyword-Recherche
   4. Keyword-Datenbanken
   5. Keywords: Arten und Eigenschaften, Mapping
   6. Keyword-Potenzialanalyse
3. On-Site-Suchmaschinenoptimierung
   1. Grundlagen
   2. Inhaltliche Aspekte – Content is King!
   3. Strukturelle Aspekte
   4. Technische Aspekte
4. Off-Site-Suchmaschinenoptimierung
   1. Grundlagen
   2. Linkbuildung: Methodiken des Linkaufbaus
   3. Backlinking: Prüfung und Bereinigung
   4. Linkkauf
   5. Webkataloge, Webverzeichnisse, Weblogs, Satellitendomains, Web 2.0
   6. Penaltys und Linkabbau
5. SEO-Spezialthemen
   1. Google und Universal Search
   2. International SEO
   3. Local SEO
   4. Website Relaunch
   5. Social Media
6. Monitoring, Controlling und Tracking
   1. Grundlagen
   2. Erfolgskriterien
   3. Google Analytics

Mit dem Begriff „Suchmaschinenoptimierung“, kurz SEO, werden alle Aktivitäten bezeichnet, die dazu führen, dass die eigenen Online-Angebote (i. S. der online gestellten Inhalte einer Website) eine bessere Platzierung in den organischen bzw. redaktionellen Trefferlisten der Suchmaschinen erzielen. Dies wird über sogenannte On- und Offpage-Optimierung und ständiges Monitoring erreicht. Zur OnPage-Optimierung zählen dabei alle Maßnahmen, die auf der eigenen Internetpräsenz vorgenommen werden, wie z.B. technische, inhaltliche und strukturelle Maßnahmen. Zur OffPage-Optimierung gehören Maßnahmen außerhalb der eigenen Webpräsenz. Hierbei spielt u.a. der Aufbau von Backlinks eine große Rolle.

Der Kurs schafft das notwendige Grundwissen, wie die zu betreuende Seite in Bezug auf On- und OffPage optimiert und mittels geeigneter Software überwacht werden kann. Ziel des Kurses ist es, die Studierenden in die Lage zu versetzen, Webseiten in Suchmaschinen – insbesondere Google – besser zu positionieren.

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

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.

• In diesem Kurs arbeiten die Studierenden an einer grundlegenden praktischen Umsetzung eines generativen KI-Anwendungsfalls, indem sie aus einer Auswahl, die in der ergänzenden Richtlinie bereitgestellt wird, wählen. Der Kurs bietet praktische Beispiele als Lernmaterialien und Übungen mit grundlegenden Prompt-Techniken für Open-Source-Text-, Bild- und Video-Generierungsfälle. Die Übungen sollen die Studierenden inspirieren und anleiten, ihren eigenen generativen KI-Anwendungsfall zu bearbeiten, der eine Beschreibung des Anwendungsfalls, ausgewählte Prompt-Techniken, Ergebnisse und kritische Bewertungen aus technischer und ethischer Perspektive umfasst.

In diesem Kurs erkunden die Studierenden die faszinierende Welt des Prompts in generativen KI-Anwendungen. Sie beteiligen sich an praktischen Übungen, um neue KI-generierte Inhalte wie Texte, Bilder und Videos zu erstellen. Durch diese Übungen lernen die Studierenden, wie sie diese Systeme effektiv nutzen, analysieren und bewerten können, entsprechend ihrem jeweiligen Studienbereich.

Speziell im dualen Fernstudium: Im dualen Fernstudium ist der Theorie-Praxis-Transfer anhand eines realen Projekts, das im Praxisbetrieb umgesetzt werden soll, zu leisten. Im Rahmen des Praxisprojektes bearbeiten die Studierenden eine praxisrelevante Fragestellung ihres Praxisbetriebs unter Betreuung einer:s Lehrenden. Eine Betreuung seitens Praxispartner kann auf Wunsch erfolgen.