Kursbeschreibung
Wenn du KI für Landingpages einsetzt, brauchst du Leitplanken: Datenqualität, klare Ziele und ein Test-Setup, das Entscheidungen trägt. In diesem Seminar lernst du, wie du KI-gestützte Landingpage-Optimierung so aufsetzt, dass sie zu mehr Conversions führt und gleichzeitig Marke, Compliance und Nutzererlebnis respektiert. Du startest mit Tracking und Messkonzept: sinnvolle Events, Micro-Conversions, Funnel-Logik und typische Stolpersteine rund um Consent und Attribution. Danach nutzt du KI, um Research zu beschleunigen. Du lässt dir aus Heatmaps, Recordings und Umfragen Hypothesen ableiten, aber auch aus Voice-of-Customer-Quellen wie Bewertungen, Support-Verläufen oder Sales-Feedback. Ein weiterer Schwerpunkt ist Message-Match: Du überprüfst, ob Versprechen, Beweise und Einwandsbehandlung zur Erwartung aus Kampagnen passen, und du entwickelst Copy- und Strukturvarianten, die scannbar sind und auf mobilen Geräten funktionieren. Du lernst, Performance und Accessibility als Conversion-Hebel mitzudenken. Beim Testing geht es um sauberes Experiment-Design, Guardrails und eine Interpretation, die nicht nur auf Signifikanz schaut, sondern auf Business-Wirkung. Zum Abschluss baust du einen KI-Workflow mit Prompt-Bibliothek, QA-Checklisten, Freigaben und Dokumentation, damit Optimierung planbar wird und dein Team schneller zu belastbaren Learnings kommt.
Zielgruppe
- Performance-Marketing-Managerinnen und Performance-Marketing-Manager
- UX-Designerinnen und UX-Designer sowie Product Designerinnen und Product Designer
- Product Managerinnen und Product Manager, Growth-Verantwortliche
- E-Commerce- und Lead-Gen-Verantwortliche
- Für alle, die Landingpages messbar verbessern und KI sinnvoll in ihren Optimierungsprozess integrieren wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Landingpages, Kampagnen oder Webanalyse ist hilfreich.
- Du solltest Zugriff auf typische KPIs (z. B. Conversions, Traffic-Quellen) aus deinem Umfeld kennen, eigene Tools sind nicht erforderlich.
Kursinhalte
- Conversion-Setup, das Tests wirklich trägt
- Messkonzept: Events, Micro-Conversions, Funnel
- Attribution und typische Tracking-Fallen
- Consent, Cookie-Banner, Datenlücken
- KI als Research-Motor: Von Daten zu Hypothesen
- Heatmaps, Session Recordings, Onsite-Surveys
- LLM-Prompts für Hypothesen und Priorisierung
- Voice-of-Customer: Reviews, Sales-Calls, Support-Tickets
- Copy, Struktur, Offer: Was KI verbessern kann und was nicht
- Message-Match: Anzeige, Keyword, Landingpage
- Value Proposition, Proof, Risk Reversal
- Informationsarchitektur und Scannability
- Design-Varianten mit System statt Bauchgefühl
- Komponenten: Hero, Social Proof, FAQ, Formulare
- Mobile-First und Performance als Conversion-Hebel
- Accessibility: Kontrast, Fokus, Lesbarkeit
- Experiment-Design: A/B, Multivariate, Sequential
- Testarten, Laufzeiten, Stichproben, Saisonalität
- Guardrail-Metriken und Qualitätschecks
- Interpretation: Uplift, Signifikanz, praktische Relevanz
- Personalisierung und Segmentierung mit Augenmaß
- Segmente: Intent, Device, Source, Returning
- Dynamische Inhalte und Regeln
- Risiken: Overfitting, kleine Samples, Bias
- KI-Workflow für schnelle Iterationen
- Prompt-Bibliothek für Copy, UX-Checks, QA
- Redaktions- und Freigabeprozess
- Dokumentation: Learnings, Pattern Library
