Social Media strategisch managen, überzeugenden Content entwickeln und zielgerichtete Werbekampagnen umsetzen: In diesem Lehrgang lernst du, Facebook und Instagram professionell für deine Marketingziele einzusetzen. Dabei nutzt du relevante Kennzahlen und moderne KI-Tools, um deine Maßnahmen effizient zu planen, zu optimieren und erfolgreich zu kommunizieren.

Fachwissen Social Media Management mit KI

Social Media im Unternehmen (ca. 2 Tage)
Rolle von Social Media in der Unternehmenskommunikation (intern/extern)
Chancen/Risiken, Guidelines, Dos and Don'ts
Berufsbilder, Rollen und Schnittstellen (Marketing, PR, HR, Legal, Support)
Prozesse und Freigabe-Workflows (Governance)

Social Media Strategie (ca. 3 Tage)
Entwicklung einer Social-Media-Strategie
Strategie-Bausteine: Dreiphasenmodell und (SMART)-Ziele
Zielgruppen/Personas, Positionierung 
Ist-Analyse/Audit/Ressourcen
Kanäle auswählen und Kanalrollen definieren
Content-Methoden (Redaktionsplan, Themencluster, Content-Pillars)
KI-gestützte Recherche und Planung: Keyword/ Hashtag, Trend-Analyse, Hook-Varianten, Tonalität/Brand Voice, Prompt-Bibliothek
Erfolgsmessung/Maßnahmen-Analyse

Social Media Kanäle (ca. 5 Tage)
Strategische Bedeutung und Möglichkeiten der sozialen Netzwerke
Algorithmus-Grundlogik, Nutzerstruktur, Format-Mix
Facebook/Instagram/WhatsApp-Channels inkl. Meta Business Suite (Planung/Publishing)
TikTok (Short-Video-Logik, UGC/Creator, Trends vs. Marke)
YouTube (Shorts/Longform, Suchlogik)
LinkedIn/Xing (B2B, Employer Branding, Social Recruiting)
Pinterest (Trends)
Überblick: Twitch, Threads und X (Status, Einordnung und Use-Case)

Social Media Management (ca. 2 Tage)
KI im Social Media: Tool-Landkarte, Use Cases, Grenzen, Qualitätssicherung (Human-in-the-loop)
KI in Communities: Antwortvorschläge, Themenclustering, Sentiment
Social Media Tools (Planung, Produktion, Publishing, Moderation)
Community Management (Nettiquette, Krisenmanagement/Shitstorm)

Paid Social und Kampagnensteuerung (ca. 3 Tage)
Social-Media-Marketing-Maßnahmen planen,
Kampagnenziele definieren (Awareness/Traffic/Leads/ Conversions) und Creative-Logik
Zielgruppen-/Targeting-Grundlagen
Budgetierung und Testdesign (A/B)
Social Commerce
Influencer-/Creator-Marketing
Optimierung und Learnings

Online-Recht für Social Media (ca. 2 Tage)
Rechtliche Fallstricke erkennen
Urheberrecht, Nutzungsrechte, Lizenzen
Datenschutz (DSGVO) und Tracking (Cookie/Einwilligung)
Namensrecht, Markenrecht
Haftung für eigene und fremde Inhalte
Kennzeichnungspflichten (u. a. Werbung/Influencer)
EU-Rahmenwerke im Überblick: DSA und EU AI Act
KI-Content rechtlich/ethisch einordnen (Kennzeichnung, Irreführung, Rechte)

Projektarbeit, Zertifizierungsvorbereitung und Zertifizierungsprüfung (ca. 3 Tage)



Social Advertising

Paid Social Grundlagen und Strategie (ca. 2 Tage)
Social Ads und der Unterschied zu Social Posts 
Rolle im Marketing-Mix: Awareness, Consideration, Leads, Sales 
Paid Social vs. Search: Push/Discovery vs. Intent Funnel- und Kampagnenlogik (TOFU/MOFU/BOFU), Angebots- und Messaging-Architektur
KPI-Basics und Interpretation im Social-Kontext (CPM, CTR, CPC, CVR, CPA, ROAS)
Zielgruppen- und Plattformauswahl

Meta Ads Manager: Setup, Kampagnen, Retargeting, Automatisierung (ca. 3 Tage)
Asset- und Kontoverwaltung, Rollen und Zugriffe, Oberfläche und Struktur
Ziele, Budgetierung, Platzierungen und Formate
Zielgruppen: Core, Custom, Lookalikes
Anzeigen erstellen, veröffentlichen, Monitoring
Retargeting-Grundlagen im Meta-Umfeld
KI-gestütze Kampagnenplanung und Erstellung einer Kampagnen-Struktur

Creatives, Copywriting und KI für Social Ads (ca. 2 Tage)
Creative-First: Hooks, Nutzenversprechen, Proof, CTA
Best Practices für Image, Video, Carousel, Reels
Produktionsworkflow
KI-gestützte Erstellung und Optimierung von Copy, Creatives und Varianten
Ad-Policy und Brand Safety

Tracking und Reporting: Messbarkeit bis Optimierung (ca. 2 Tage)
Pixel/Events, Conversions, Attribution (Click/View)
Conversions API – Grundlagen und Optionen
UTM-Parameter und Reporting-Grundlagen
Conversion-Logik: Landingpages, Instant Forms, Lead-Qualität und CRM-Übergabe
Optimierung und Testing: Creative-Fatigue
KPI-Readings: Interpretation, Datenqualität, Diagnosefragen
Reporting: Storyline, Empfehlungen, Next Steps
KI im Reporting

Projektarbeit (ca. 1 Tag)
Zur Vertiefung der gelernten Inhalte
Präsentation der Projektarbeit



Änderungen möglich, die Lehrgangsinhalte werden regelmäßig aktualisiert.