University of Colorado Boulder

数字广告简介

Chris J. Vargo
Harsha Gangadharbatla

位教师:Chris J. Vargo

42,020 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.6

(439 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
7 小时 完成
自行安排学习进度
94%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
7 小时 完成
自行安排学习进度
94%
大多数学生喜欢此课程

您将学到什么

  • 识别数字广告中的主要数字广告类型

  • 了解数字广告的关键术语和指标

  • 了解广告领域,包括:广告公司、DSP、DMP 和 SSP。

  • 批判各种数字平台的利弊,以及如何批判需求方平台的主张

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

本课程是 效果营销和数字广告的概念、策略和分析 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 向行业专家学习新概念
  • 获得对主题或工具的基础理解
  • 通过实践项目培养工作相关技能
  • 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

在开始之前,有几件事需要了解。

涵盖的内容

1个视频1篇阅读材料

在本系列讲座中,学生将探索数字广告的演变、其对营销行业的影响以及广告活动中使用的各种支付模式。讲座将深入探讨数据和分析在优化广告效果、定位特定受众和最大化投资回报方面的作用。学生还将了解不同广告模式的挑战和局限性,如每次印象成本 (CPM)、每次点击成本 (CPC) 和每次行动成本 (CPA)。此外,讲座还将演示如何使用 Excel 分析广告数据,并讨论创意元素在原生广告中的重要性。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料1个作业

本系列讲座将深入介绍程序化广告、其历史及其对广告业的影响。学生们将探索广告技术生态系统中主要参与者的角色,如 DSP、SSP、广告交易所和广告网络,以及竞价、步调和各种广告类型的重要性。讲座还深入探讨了数据使用的道德影响、数据隐私法和广告定位的未来。此外,学生还将深入了解如何优化广告活动,并探索广告技术行业的潜在工作机会。

涵盖的内容

5个视频3个作业

通过本系列讲座,您可以深入了解数字广告及其重要性和运作方式。内容包括广告的基础知识、数字广告的各种形式以及广告支出的趋势。讲座还讨论了数字广告的独特之处,如可跟踪性、互动性、个性化和成本效益。此外,讲座还深入探讨了广告漏斗、FCB 网格和各种广告指标,包括印象、总评分点、千人成本 (CPM)、点击率 (CTR)、每次行动成本 (CPA) 和广告支出回报率 (ROAS)。

涵盖的内容

4篇阅读材料2个作业

本系列读物概述了移动广告,讨论了其历史、优势和劣势。它强调了移动广告的各种形式,如短信、横幅广告和视频,并解释了如何根据用户数据有针对性地投放广告。讲座还强调了基于位置的广告以及 AR 和 VR 等新技术整合的重要性。不过,也谈到了对隐私和数据滥用的担忧。要充分利用移动广告,企业应制定明确的活动目标,锁定目标受众,并利用分析技术跟踪绩效。

涵盖的内容

3篇阅读材料3个作业

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.3 (109个评价)
Chris J. Vargo
University of Colorado Boulder
7 门课程77,338 名学生
Harsha Gangadharbatla
University of Colorado Boulder
3 门课程51,124 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

4.6

439 条评论

  • 5 stars

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  • 4 stars

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  • 2 stars

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  • 1 star

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SA
4

已于 Jun 5, 2020审阅

MT
5

已于 Nov 30, 2020审阅

TC
4

已于 Jun 5, 2021审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。