University of Colorado Boulder

搜索和展示广告

Chris J. Vargo
Harsha Gangadharbatla

位教师:Chris J. Vargo

15,846 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.5

(98 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
7 小时 完成
灵活的计划
自行安排学习进度
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初级 等级
无需具备相关经验
7 小时 完成
灵活的计划
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您将学到什么

  • 了解为什么搜索可以成为任何营销活动的有力组成部分

  • 规划搜索活动,包括:设定经济目标、定义目标参数,以及使搜索活动与业务目标保持一致

  • 建立从开始到持续优化的搜索活动

  • 利用 Google 的工具,包括优化分数、营销计划和自动竞价

要了解的详细信息

可分享的证书

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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

本系列讲座概述了搜索广告、其历史及其在数字营销领域的作用。讲座讨论了搜索引擎的演变以及谷歌成为市场主导者的过程。讲座还解释了搜索广告的流程,包括竞价、受众定位和搜索引擎优化(SEO)。讲座还探讨了搜索广告的优势和劣势,强调了其与消费者的相关性、产生潜在客户的有效性,以及潜在的挑战,如激烈的竞争和有限的创意选择。最后,讲座谈到了搜索广告的未来,重点是人工智能和语音搜索日益重要的作用。

涵盖的内容

3篇阅读材料3个作业

在本系列讲座中,我们将深入探讨谷歌在搜索和广告市场的主导地位,探讨围绕其垄断地位的争论以及司法部调查的影响。我们将探讨搜索意图在广告中的价值、搜索引擎优化(SEO)的基础知识以及登陆页面体验的重要性。此外,我们还讨论了印象份额的概念、谷歌推动 PPC 广告自动化的持续紧张关系,以及使用 Python 自动优化广告活动的潜力。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个作业

在本项目中,学生将完成 Google 在搜索广告方面的认证

涵盖的内容

1篇阅读材料1次同伴评审

本系列读物概述了数字营销领域的视频广告、横幅广告和富媒体。讲座讨论了这些形式之间的区别、优缺点及其对消费者行为的影响。讲座还探讨了视频和富媒体广告的未来,强调了程序化广告、人工智能以及直播和虚拟现实等新兴形式日益重要的作用。此外,讲座还谈到了这些广告形式面临的挑战,如广告拦截器和复杂的广告投放。

涵盖的内容

3篇阅读材料3个作业

本系列讲座涵盖从横幅广告到视频广告等展示广告的演变和各个方面,以及它们在实现广告目标方面的有效性。学生将了解广告设计、质量和归因模型的重要性,以及为每个广告活动选择适当的关键绩效指标 (KPI) 的意义。讲座还深入探讨了视频广告的局限性和挑战,包括测量问题和可视性分数。通过分析真实世界的视频广告数据,学生将掌握评估各种指标的价值及其对广告效果影响的批判性思维技巧。

涵盖的内容

4个视频1篇阅读材料1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
4.6 (19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

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98 条评论

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已于 Jan 2, 2021审阅

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已于 Apr 27, 2021审阅

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已于 Dec 3, 2020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。