Content-Marketing für Banken – die besten Content-Strategien

19.01.2021

Content-Strategien

Bankkunden von heute sind gut informiert. Sie wissen, wie wichtig ihre Daten für das Finanzinstitut sind. Und dazu gehören auch die Gewohnheiten in finanziellen Dingen. In der Regel geben sie diese Daten auch gerne preis – verlangen dafür im Gegenzug aber personalisierte, einfache und wertsteigernde digitale Services. Eine intelligente Content-Strategie gehört deshalb zu jeder Bank, die auf dem Markt bestehen und gute Positionen erreichen möchte.

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7 SEO Trends, die 2021 wichtig sind

05.01.2021

SEO Trends

Das Jahr 2021 wird aus SEO-Sicht recht interessant. So wird Google Core Web Vitals als Rankingfaktoren einführen und die Bedeutung von Videos wird weiter steigen. Wir zeigen Ihnen die 7 wichtigsten Trends.

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Texten für Social Media: Worauf kommt es an?

07.12.2020

writinge copy for social media

Regelmäßige Posts in Social Media gehören zu den Must-haves im Marketing. Alle machen mit – und deshalb ist es schwer, aus der Masse herauszustechen. Wie textet man Beiträge für Twitter, Facebook & Co., die nicht nur aufmerksamkeitsstark sind, sondern auch das gewünschte Ziel erreichen? 7 Tipps für gute Texte in Social Media Foren.

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8 Tipps für mehr Teilnehmer an Online-Umfragen

26.10.2020

Online-Umfragen

Je mehr Teilnehmer an Online-Umfragen mitwirken, desto repräsentativer ist das Ergebnis. Und wenn eine Umfrage nebenbei mit einem Marketingziel verknüpft ist, steigern viele ausgefüllte Fragebögen auch den Umsatz. Doch wie gewinnt man möglichst viele Teilnehmer für Online-Umfragen? Diese 8 Tipps helfen Ihnen weiter.

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Erstellung, Kennzeichnung und Verifizierung von KI-Trainings-Datensätzen und deren Bedeutung für Künstliche Intelligenz (KI)

13.10.2020

Erstellung von KI-Trainings-Datensätzen

Im Bereich Forschung & Entwicklung arbeiten Informatiker heute mit Hochdruck an der Nachbildung menschlicher Intelligenz.
Neuronale Netzwerke sind Systeme mit autonomem bzw. intelligentem Verhalten. Sie sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu erledigen und Probleme zu lösen (sog. Künstliche Intelligenz / KI). Zuvor müssen die neuronalen Algorithmen erst einmal anhand von Beispieldaten trainiert werden. Systeme der künstlichen Intelligenz / KI lernen aus diesen Beispielen und können sie nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern und das Gelernte auch auf neue Aufgaben anwenden.
Je genauer und umfangreicher die Mengen an KI-Trainingsdaten sind, desto optimaler sind die ersten Ergebnisse der Systeme künstlicher Intelligenz / KI.

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