University of Colorado Boulder

社交媒体广告

Chris J. Vargo

位教师:Chris J. Vargo

36,643 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

(329 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
6 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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无需具备相关经验
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您将学到什么

  • 确定可能成功的社交媒体广告类型

  • 了解不同类型的社交媒体广告

  • 实施有效的社交媒体定位参数 ,以匹配所需的受众

  • 执行社交媒体广告活动

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4个模块

本系列讲座概述了社交媒体广告、其历史及其在数字营销领域的作用。讲座讨论了社交媒体平台的演变及其对传播模式的影响。讲座还解释了社交媒体广告的优缺点,强调了其互动性、可追踪的指标以及潜在的挑战,如负面内容审核和社交媒体倦怠。讲座还谈到了社交媒体的未来,重点是增强现实、虚拟现实和影响者营销日益重要的作用。最后,还为希望开始社交媒体广告的小型企业提供了实用技巧。

涵盖的内容

5篇阅读材料3个作业

在这个综合系列讲座中,学生将探索社交媒体平台(尤其是 Twitter 和 Facebook)上广告的复杂性。讲座将涵盖社交媒体广告与搜索引擎广告的区别、广告类型、定位选项以及与推断数据和用户匿名性相关的挑战。我们还将讨论 Twitter 和 Facebook 广告的局限性,如广告相关性、定向挑战和垃圾邮件泛滥。此外,学生们还将了解这两个平台上的广告效果、广告活动数据分析,以及利用 Twitter Ads API 和 Facebook Pixel 进行人口调查。本系列讲座结束时,学生将全面了解社交媒体广告以及如何优化在 Twitter 和 Facebook 上的广告活动。

涵盖的内容

6个视频2个作业

在本系列讲座中,我们将探讨 Instagram 作为广告平台的威力和有效性,研究其独特功能、定位能力和性能指标。我们将讨论 "影响者 "在营销中的作用和 "影响者 "营销不断演变的格局,以及 Instagram 内容美学和真实性的重要性。此外,我们还将把 Instagram 与 Facebook 和 Twitter 等其他社交媒体平台进行比较,并深入探讨如何克服社交媒体上缺乏购买意向的问题。最后,我们还将讨论赞助内容的相关法规以及 Instagram 作为媒体的沉浸式特性。

涵盖的内容

4个视频1个作业

本项目提供了三个作业选项,供学生在 Facebook、Instagram 和 Twitter 等平台上应用社交媒体广告知识。学生将为 Facebook 广告活动创建一份报告,确定受众角色和相关定位参数;为两家小企业评估 Instagram 广告活动的潜在成功率;或为一家美食熟食店制定 Twitter 广告策略。通过这些作业,学生将展示他们对定位参数、创意选项和评估社交媒体广告活动成功与否的关键指标的理解。

涵盖的内容

4篇阅读材料1次同伴评审

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
4.8 (81个评价)
Chris J. Vargo
University of Colorado Boulder
7 门课程77,338 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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329 条评论

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已于 Jun 4, 2020审阅

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4

已于 Nov 23, 2021审阅

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已于 Jan 25, 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。