In diesem Kurs im Workshop-Stil lernen Sie, wie Sie KI-Tools einsetzen, um die Performance in sozialen Medien zu analysieren und aus Rohdaten klare Optimierungsmaßnahmen abzuleiten – wobei LinkedIn als Ihre Hauptplattform dient. Zunächst sammeln Sie bereinigte Daten, darunter exportierte LinkedIn-Analytics-Daten (Impressionen, Likes, Kommentare, Shares) sowie aktuelle Kommentare, und ordnen diese in einem einfachen Tabellenkalkulations-Workflow, damit Ihre Analyse konsistent und wiederverwendbar ist.

Anschließend führen Sie eine Stimmungsanalyse anhand echter Kommentare Ihrer Zielgruppe durch, um zu verstehen, wie die Menschen auf Ihre Inhalte reagieren. Anhand der Stimmungsaufschlüsselung (positiv, neutral, negativ) passen Sie Tonfall, Botschaften und Handlungsaufforderungen an, um Vertrauen und Interaktion zu stärken, ohne dabei auf Vermutungen angewiesen zu sein. Anschließend prognostizieren Sie die Performance für die nächsten 30 Tage, indem Sie ein LLM dazu auffordern, Impressionen, Interaktionen und die Interaktionsrate zu schätzen, und Sie testen „Was-wäre-wenn“-Szenarien wie häufigere Beiträge oder eine Umstellung der Inhaltstypen. Außerdem werden Sie plattformübergreifende Auswertungen durchführen, indem Sie mindestens zwei Kanäle (wie beispielsweise LinkedIn und Instagram) vergleichen, um Stärken, Schwächen und die Kanäle zu identifizieren, auf die Ihre Zielgruppe am besten reagiert. Schließlich erstellen Sie einen auf Ihren eigenen Daten basierenden Optimierungsplan mit Empfehlungen zur Verbesserung der Interaktionsrate, zur Steigerung der Impressionen und zur Erhöhung der positiven Stimmung, wobei Sie die Vorschläge der KI mit einer authentischen Markenstimme in Einklang bringen.