https://somm.fernkurs-wiki.de/w/api.php?action=feedcontributions&feedformat=atom&user=SenseiWu 2026-04-13T21:41:44Z Benutzerbeiträge MediaWiki 1.37.0 https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2616 2017-03-27T07:43:28Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn in diesem Café hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) [http://www.gruenderszene.de/lexikon/begriffe/location-based-services-lbs] eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.<br /> <br /> <br /> == Apps, LBS und Hyperlokales Targeting ==<br /> <br /> Mit der Preisgabe der Standortdaten verfügen App-Entwickler sowie die Anbieter von LBS über Informationen, die anderen Online-Anbietern wie Portal-Betreibern oft nicht zugänglich sind. Diesen Vorteil können die Unternehmen für sich nutzen. Eine Möglichkeit ist etwa das Ausspielen standortbezogener Werbung innerhalb einer App oder das Unterbreiten von Angeboten innerhalb einer App, damit der Nutzer sogenannte In-App-Käufe [http://praxistipps.chip.de/was-sind-in-app-kaeufe-einfach-erklaert_42031] tätigt. Die Standortdaten können aber auch für andere Zwecke genutzt werden wie Push-Meldungen oder SMS.<br /> <br /> <br /> == Stand der Dinge ==<br /> <br /> <br /> Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps sowie dem Aufstieg von LBS wie Foursquare oder SCVGR waren zunächst hohe Erwartungen an hyperlokales Targeting geknüpft. Inzwischen ist bei den Experten eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. Dies hängt damit zusammen, dass selbst zur Hochzeit von LBS hyperlokales Targeting nur eingeschränkt genutzt wurde. Inzwischen sind auch viele LBS wie SCVGR oder Gowalla wieder vom Markt verschwunden, weshalb das Interesse an dem Thema abgenommen hat. Heute findet hyperlokales Marketing vor allem innerhalb der Apps von Social-Media-Plattformen wie Facebook oder Instagram statt, die dem Nutzer standortbezogene Werbung ausspielen.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> http://t3n.de/news/smartwatch-zukunft-werbung-apple-617741/<br /> <br /> http://locationinsider.de/hyperlokales-targeting-standortbasierte-kampagnen-steigern-engagement-deutlich/</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn in diesem Café hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) [http://www.gruenderszene.de/lexikon/begriffe/location-based-services-lbs] eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.<br /> <br /> <br /> == Apps, LBS und Hyperlokales Targeting ==<br /> <br /> Mit der Preisgabe der Standortdaten verfügen App-Entwickler sowie die Anbieter von LBS über Informationen, die anderen Online-Anbietern wie Portal-Betreibern oft nicht zugänglich sind. Diesen Vorteil können die Unternehmen für sich nutzen. Eine Möglichkeit ist etwa das Ausspielen standortbezogener Werbung innerhalb einer App oder das Unterbreiten von Angeboten innerhalb einer App, damit der Nutzer sogenannte In-App-Käufe tätigt. Die Standortdaten können aber auch für andere Zwecke genutzt werden wie Push-Meldungen oder SMS.<br /> <br /> <br /> == Stand der Dinge ==<br /> <br /> <br /> Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps sowie dem Aufstieg von LBS wie Foursquare oder SCVGR waren zunächst hohe Erwartungen an hyperlokales Targeting geknüpft. Inzwischen ist bei den Experten eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. Dies hängt damit zusammen, dass selbst zur Hochzeit von LBS hyperlokales Targeting nur eingeschränkt genutzt wurde. Inzwischen sind auch viele LBS wie SCVGR oder Gowalla wieder vom Markt verschwunden, weshalb das Interesse an dem Thema abgenommen hat. Heute findet hyperlokales Marketing vor allem innerhalb der Apps von Social-Media-Plattformen wie Facebook oder Instagram statt, die dem Nutzer standortbezogene Werbung ausspielen.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> http://t3n.de/news/smartwatch-zukunft-werbung-apple-617741/<br /> <br /> http://locationinsider.de/hyperlokales-targeting-standortbasierte-kampagnen-steigern-engagement-deutlich/</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn in diesem Café hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.<br /> <br /> <br /> == Apps, LBS und Hyperlokales Targeting ==<br /> <br /> Mit der Preisgabe der Standortdaten verfügen App-Entwickler sowie die Anbieter von LBS über Informationen, die anderen Online-Anbietern wie Portal-Betreibern oft nicht zugänglich sind. Diesen Vorteil können die Unternehmen für sich nutzen. Eine Möglichkeit ist etwa das Ausspielen standortbezogener Werbung innerhalb einer App oder das Unterbreiten von Angeboten innerhalb einer App, damit der Nutzer sogenannte In-App-Käufe tätigt. Die Standortdaten können aber auch für andere Zwecke genutzt werden wie Push-Meldungen oder SMS.<br /> <br /> <br /> == Stand der Dinge ==<br /> <br /> <br /> Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps sowie dem Aufstieg von LBS wie Foursquare oder SCVGR waren zunächst hohe Erwartungen an hyperlokales Targeting geknüpft. Inzwischen ist bei den Experten eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. Dies hängt damit zusammen, dass selbst zur Hochzeit von LBS hyperlokales Targeting nur eingeschränkt genutzt wurde. Inzwischen sind auch viele LBS wie SCVGR oder Gowalla wieder vom Markt verschwunden, weshalb das Interesse an dem Thema abgenommen hat. Heute findet hyperlokales Marketing vor allem innerhalb der Apps von Social-Media-Plattformen wie Facebook oder Instagram statt, die dem Nutzer standortbezogene Werbung ausspielen.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> http://t3n.de/news/smartwatch-zukunft-werbung-apple-617741/<br /> <br /> http://locationinsider.de/hyperlokales-targeting-standortbasierte-kampagnen-steigern-engagement-deutlich/</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.<br /> <br /> <br /> == Apps, LBS und Hyperlokales Targeting ==<br /> <br /> Mit der Preisgabe der Standortdaten verfügen App-Entwickler sowie die Anbieter von LBS über Informationen, die anderen Online-Anbietern wie Portal-Betreibern oft nicht zugänglich sind. Diesen Vorteil können die Unternehmen für sich nutzen. Eine Möglichkeit ist etwa das Ausspielen standortbezogener Werbung innerhalb einer App oder das Unterbreiten von Angeboten innerhalb einer App, damit der Nutzer sogenannte In-App-Käufe tätigt. Die Standortdaten können aber auch für andere Zwecke genutzt werden wie Push-Meldungen oder SMS.<br /> <br /> <br /> == Stand der Dinge ==<br /> <br /> <br /> Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps sowie dem Aufstieg von LBS wie Foursquare oder SCVGR waren zunächst hohe Erwartungen an hyperlokales Targeting geknüpft. Inzwischen ist bei den Experten eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. Dies hängt damit zusammen, dass selbst zur Hochzeit von LBS hyperlokales Targeting nur eingeschränkt genutzt wurde. Inzwischen sind auch viele LBS wie SCVGR oder Gowalla wieder vom Markt verschwunden, weshalb das Interesse an dem Thema abgenommen hat. Heute findet hyperlokales Marketing vor allem innerhalb der Apps von Social-Media-Plattformen wie Facebook oder Instagram statt, die dem Nutzer standortbezogene Werbung ausspielen.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> http://t3n.de/news/smartwatch-zukunft-werbung-apple-617741/<br /> <br /> http://locationinsider.de/hyperlokales-targeting-standortbasierte-kampagnen-steigern-engagement-deutlich/</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2612 2017-03-27T07:28:37Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.<br /> <br /> <br /> == Apps, LBS und Hyperlokales Targeting ==<br /> <br /> Mit der Preisgabe der Standortdaten verfügen App-Entwickler sowie die Anbieter von LBS über Informationen, die anderen Online-Anbietern wie Portal-Betreibern oft nicht zugänglich sind. Diesen Vorteil können die Unternehmen für sich nutzen. Eine Möglichkeit ist etwa das Ausspielen standortbezogener Werbung innerhalb einer App oder das Unterbreiten von Angeboten innerhalb einer App, damit der Nutzer sogenannte In-App-Käufe tätigt. Die Standortdaten können aber auch für andere Zwecke genutzt werden wie Push-Meldungen oder SMS.<br /> <br /> <br /> == Stand der Dinge ==<br /> <br /> <br /> Mit der zunehmenden Verbreitung von Apps sowie dem Aufstieg von LBS wie Foursquare oder SCVGR waren zunächst hohe Erwartungen an hyperlokales Targeting verbunden. Inzwischen ist bei den Experten eine gewisse Ernüchterung eingekehrt. Dies hängt damit zusammen, dass selbst zur Hochzeit von LBS hyperlokales Targeting nur eingeschränkt genutzt wurde. Inzwischen sind auch viele LBS wie SCVGR oder Gowalla wieder vom Markt verschwunden, weshalb das Interesse an dem Thema abgenommen hat. Heute findet hyperlokales Marketing vor allem innerhalb der Apps von Social-Media-Plattformen wie Facebook oder Instagram statt, die dem Nutzer standortbezogene Werbung ausspielen.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2611 2017-03-27T07:13:20Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung die Information geschickt, dass online ein Gutschein für einen Kaffee für ihn hinterlegt wurde.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht ohne weiteres zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2610 2017-03-27T07:10:11Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung auf Smartphones oder Smartwatches auf der Basis von deren Standortdaten. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung einen Gutschein für einen Kaffee auf sein Mobiltelefon oder seine Smartwatch geschickt.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2609 2017-03-27T07:08:13Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung beim Verbraucher auf der Basis seiner Standortdaten, die mittels Smartphone oder Smartwatch ermittelt werden. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung einen Gutschein für einen Kaffee auf sein Mobiltelefon oder seine Armbanduhr geschickt.<br /> <br /> <br /> == Geschichte ==<br /> <br /> Die Geschichte des hyperlokalen Targetings ist eng verknüpft mit der zunehmenden Verbreitung des Smartphones sowie der anschließenden Einführung sogenannter Smartwatches. Weil sich diese Geräte fast immer in der Nähe ihres Nutzers befinden, kann sein Standort mit Hilfe unterschiedlicher Technologien ermittelt werden. Möglich ist dies unter anderem per RFID oder Bluetooth. Meistens wird aber GPS genutzt.<br /> <br /> Datenschutzrechtlich ist es in Deutschland nicht zulässig, dass Unternehmen den Standort des Gerätenutzers feststellen. Dazu bedarf es dessen Einwilligung. Deshalb spielen Apps und Location Based Services (LBS) eine wichtige Rolle für hyperlokales Targeting. Denn für die Inanspruchnahme vieler dieser Anwendungen willigt der Nutzer ausdrücklich in die Feststellung seiner Standortdaten ein.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Hyperlokales_Targeting&diff=2608 2017-03-27T06:04:48Z

<p>SenseiWu: Die Seite wurde neu angelegt: „Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung beim Verbraucher auf der Basis seiner Standortdaten, die mittels Smartphone oder Smartwat…“</p> <hr /> <div>Hyperlokales Targeting bedeutet das passgenaue Ausspielen von Werbung beim Verbraucher auf der Basis seiner Standortdaten, die mittels Smartphone oder Smartwatch ermittelt werden. Ein Beispiel: Der Verbraucher geht an einem Café vorbei und erhält in diesem Augenblick per Push-Meldung einen Gutschein für einen Kaffee auf sein Mobiltelefon oder seine Armbanduhr geschickt.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2446 2017-02-05T14:57:52Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner &quot;betrachtet&quot; das Bild und erkennt: &quot;Zwei Pizzas liegen auf einem Herd&quot;.<br /> <br /> Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen könnte schlechter gerankt werden.<br /> <br /> Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Die Tech-Szene ist sich aber einig, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der &quot;brave new world of SEO&quot;. [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/]<br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerade auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2445 2017-02-05T14:56:57Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner &quot;betrachtet&quot; das Bild und erkennt: &quot;Zwei Pizzas liegen auf einem Herd&quot;.<br /> <br /> Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen könnte schlechter gerankt werden.<br /> <br /> Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Aber viele Experten sind sich sicher, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der &quot;brave new world of SEO&quot;. [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/]<br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerade auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2444 2017-02-05T14:55:38Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner &quot;betrachtet&quot; das Bild und erkennt: &quot;Zwei Pizzas liegen auf einem Herd&quot;.<br /> <br /> Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen wird schlechter gerankt.<br /> <br /> Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Aber viele Experten sind sich sicher, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der &quot;brave new world of SEO&quot;. [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/]<br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerade auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner &quot;betrachtet&quot; das Bild und erkennt: &quot;Zwei Pizzas liegen auf einem Herd&quot;.<br /> <br /> Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen wird schlechter gerankt.<br /> <br /> Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Aber viele Experten sind sich sicher, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der &quot;brave new world of SEO&quot;. [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/]<br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Inwiefern das Thema Machine learning heute schon eine Rolle spielt für den Google-Suchalgorithmus, ist (wie so oft beim Thema SEO) nicht abschließend geklärt. Dass Google allerdings großes Interesse an dem Thema hat, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> Auf seinem Research-Blog hat Google zudem konkrete Angaben dazu gemacht, woran das Unternehmen unter anderem forscht. So hat der Konzern mit Hilfe von Machine learning neue Möglichkeiten der Bilderkennung entwickelt. [https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Ein Beispiel: Ein Foto zeigt zwei Pizzen auf einem Herd. Der Rechner &quot;betrachtet&quot; das Bild und erkennt: &quot;Zwei Pizzas liegen auf einem Herd&quot;.<br /> <br /> Was zunächst banal klingt, könnte tatsächlich umwälzende Folgen für die Suchmaschinen-Optimierung haben. Erstmals könnten Bild-Informationen automatisiert ausgelesen werden. Zeigt eine Website qualitativ gute Fotos, könnte sie höher gerankt werden. Eine Website mit unterbelichteten oder unscharfen Fotos dagegen wird schlechter gerankt.<br /> <br /> Dies ist nur ein Beispiel, wie Machine learning schon heute eine gewisse Bedeutung für SEO haben könnte. Dass es sich dabei noch weitgehend um Zukunftsmusik handelt, ist wohl gesichert. Aber viele Experten sind sich sicher, dass Machine learning SEO künftig stark verändern wird. Das Magazin Venturebeat spricht sogar von der &quot;brave new world of SEO&quot;.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2441 2017-02-05T14:42:09Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Machine learning ist ein Teilbereich der Informatik, der noch in den Kinderschuhen steckt. Dass Google das Thema interessiert, ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/][https://research.googleblog.com/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html] Inwiefern Machine learning heute schon für SEO eine Rolle spielt ist dagegen weit weniger klar. Das liegt wie immer an Google selbst, denn das Unternehmen hält seinen Algorithmus für die Suchmaschine streng geheim. <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Machine learning ist ein Teilbereich der Informatik, der noch in den Kinderschuhen steckt. Dass Google das Thema interessiert ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> Machine learning ist ein Teilbereich der Informatik, der noch in den Kinderschuhen steckt. Dass Google das Thema interessiert ist sicher. Das Unternehmen selbst hat entsprechende Informationen publiziert. [[http://observer.com/2015/09/google-releases-video-about-their-machine-learning-research/]]<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2437 2017-02-05T14:28:21Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> [https://techcrunch.com/2015/06/18/deep-learning-and-the-future-of-search-engine-optimization/]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2436 2017-02-05T14:25:00Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> [http://venturebeat.com/2015/10/18/machine-learning-enters-the-seo-world/<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2435 2017-02-05T14:17:27Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI) [https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz]. Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt eng mit dem Thema Big Data [https://de.wikipedia.org/wiki/Big_Data] zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen. Die zunehmende Bedeutung von Machine learning hat auch mit den immer besser werdenden Rechnerkapazitäten zu tun und hängt auch mit dem Thema Big Data zusammen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2431 2017-02-05T14:07:52Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> <br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]<br /> Ford, Martin: Aufstieg der Roboter. Wie unsere Arbeitswelt gerae auf den Kopf gestellt wird - und wie wir darauf reagieren müssen. Kulmbach 2016.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2429 2017-02-05T14:05:42Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen, wobei der Rechner die erkannten Regeln anschließend auf eine andere - bisher unbekannte - Datenmenge anwendet. Die Maschine &quot;lernt&quot; also aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B,C,D... an, ohne dass dem System zuvor diese Datensätze bekannt gewesen wären. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. [[Datei:Nach Ansicht von Experten]][[Datei:Beispiel.jpg]] spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. [Nach Ansicht von Experten] spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. [[Nach Ansicht von Experten]] spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> <br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Datenmengen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Datenmengen an und zieht entsprechende Schlüsse. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus einem Datensatz A - und wendet diese Lektion auf den Datensatz B an, ohne dass dem System zuvor Datensatz B bekannt gewesen wäre. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das unter anderem das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine learning spielt es keine Rolle. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse für andere Datensätze zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer]</div>

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<p>SenseiWu: /* Was ist Machine learning? */</p> <hr /> <div>Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> Vereinfacht ausgedrückt, geht es beim Machine learning darum, Muster in Zahlenreihen zu erkennen. Der Rechner wendet diese Erkenntnisse dann auf Daten an, die neu eingegeben werden. Die Maschine &quot;lernt&quot; so aus vorhandenen Daten, die sich meistens auf Erfahrungen der Vergangenheit stützen und projiziert sie häufig in die Zukunft. <br /> <br /> Nicht zu verwechseln ist Machine learning mit Künstlicher Intelligenz (KI). Bei diesem Fachgebiet spielt das Thema Bewußtsein eine zentrale Rolle. Beim Machine Learning spielt es keine Rolle, ob der Rechner ein Bewußtsein über sich selbst hat. Es geht nur darum, einen Datensatz auszuwerten und daraus automatisiert neue Schlüsse zu ziehen.<br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer]</div>

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<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Was ist Machine learning? ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Diese Bedeutung hat Machine learning für SEO ==<br /> <br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer]</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2336 2017-02-01T07:23:35Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]<br /> [http://www.slideshare.net/randfish/onsite-seo-in-2015-an-elegant-weapon-for-a-more-civilized-marketer]</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Machine_learning&diff=2335 2017-02-01T07:21:19Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> <br /> == Quellen: ==<br /> <br /> <br /> [https://moz.com/blog/machine-learning-revolution<br /> ]</div>

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<p>SenseiWu: Die Seite wurde neu angelegt: „Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch be…“</p> <hr /> <div>Machine Learning (deutsch: Maschinelles Lernen) ist ein vergleichsweise junges Fachgebiet der Informatik. Nach Ansicht von Experten spielt es zunehmend auch beim Thema Suchmaschinenoptimierung (SEO) eine Rolle.<br /> <br /> Quellen:<br /> <br /> https://moz.com/blog/machine-learning-revolution</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Open_Graph&diff=1639 2016-08-31T05:37:04Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Der Open Graph ist ein zentraler Bestandteil der Technologie von Facebook. Ziel des Open Graph ist es, mehr über die wahre Identität eines Nutzers zu erfahren. Technisch gesprochen handelt es sich dabei um die Gesamtheit aller Daten eines Facebook-Nutzers auf Servern des Unternehmens. Den Open Graph präsentierte Facebook-Chef Mark Zuckerberg im April 2010 auf der Entwicklerkonferez f8.<br /> <br /> Mit Hilfe des Open Graph kann Facebook Nutzerprofile nicht allein dadurch erstellen, dass die Nutzer selbst Angaben wie Name, Wohnort, Alter oder Bildungsweg auf Facebook machen. Statt dessen regt der Open Graph zur sozialen Interaktion des Nutzers mit anderen Facebook-Usern an - und das nicht nur innerhalb des Netzwerks, sondern auch unter Einbezug anderer Webseiten.<br /> <br /> Das klassische Beispiel für die Open-Graph-Technologie ist der Like-Button. Dieser findet sich nicht mehr nur auf Facebook selbst. Inzwischen lässt er sich problemlos auf anderen Websites integrieren. Betätigt ein User den Like-Button auf einer anderen Webseite, so postet der Nutzer einen entsprechenden Hinweis auf seiner eigenen Facebook-Seite. Nicht nur die Freunde des Nutzers erfahren, welche Seiten der Nutzer außerhalb von Facebook im Internet besucht. Auch Facebook selbst erfährt viel über die Vorlieben und das Surfverhalten seines Users. Dieses Wissen wird dazu genutzt, den Nachrichtenstream zu optimieren - und um Werbung individuell auf den User zuzuschneiden.<br /> <br /> Der Open Graph kann einerseits als Nachfolger von Facebook Connect gesehen werden, einer Single-SignOn-Technologie, mit deren Hilfe sich Internet-Nutzer mit ihrem Facebook-Login auf anderen Websites anmelden können (Beipiel: Blablacar.de). Der Open Graph kann aber auch schlicht als Erweiterung von Facebook Connect gesehen werden.<br /> <br /> Der Open Graph erlaubt nicht nur das liken von Beiträgen. Auch andere soziale Interaktionen sind möglich, wie die Buttons &quot;read&quot; oder &quot;watch&quot;. Die Gesamtheit der vom Usern getätigten Aktionen verleiht seinem Profil auf Facebook eine soziale Tiefe, von der auch seine Freunde profitieren. So erfahren sie in der Timeline, welche Aktionen ihr Freund wann vorgenommen hat.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> https://blog.app-arena.com/2012/10/was-ist-der-facebook-open-graph-und-warum-gibt-es-ihn/<br /> <br /> http://www.marketing-boerse.de/Fachartikel/details/Facebook-%96-Die-Macht-des-Open-Graph/33129</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Open_Graph&diff=1638 2016-08-31T05:29:58Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Der Open Graph ist ein zentraler Bestandteil der Technologie von Facebook. Ziel des Open Graph ist es, mehr über die wahre Identität eines Nutzers zu erfahren. Technisch gesprochen handelt es sich dabei um die Gesamtheit aller Daten eines Facebook-Nutzers auf Servern des Unternehmens. Den Open Graph präsentierte Facebook-Chef Mark Zuckerberg im April 2010 auf der Entwicklerkonferez f8.<br /> <br /> Mit Hilfe des Open Graph kann Facebook Nutzerprofile nicht allein dadurch erstellen, dass die Nutzer selbst Angaben wie Name, Wohnort, Alter oder Bildungsweg auf Facebook machen. Statt dessen regt der Open Graph zur sozialen Interaktion des Nutzers mit anderen Facebook-Usern an - und das nicht nur innerhalb des Netzwerks selbst, sondern auch unter Einbezug anderer Webseiten.<br /> <br /> Das klassische Beispiel für die Open-Graph-Technologie ist der Like-Button. Dieser findet sich nicht mehr nur auf Facebook selbst. Inzwischen lässt er sich problemlos auf anderen Websites integrieren. Betätigt ein User den Like-Button auf einer anderen Webseite, so postet der Nutzer einen entsprechenden Hinweis auf seiner eigenen Facebook-Seite. Nicht nur die Freunde des Nutzers erfahren, welche Seiten der Nutzer außerhalb von Facebook im Internet besucht. Auch Facebook selbst erfährt viel über die Vorlieben und das Surfverhalten seines Users. Dieses Wissen wird dazu genutzt, den Nachrichtenstream zu optimieren - und um Werbung individuell auf den User zuzuschneiden.<br /> <br /> Der Open Graph kann einerseits als Nachfolger von Facebook Connect gesehen werden, einer Single-SignOn-Technologie, mit deren Hilfe sich Internet-Nutzer mit ihrem Facebook-Login auf anderen Websites anmelden können (Beipiel: Blablacar.de). Der Open Graph kann aber auch schlicht als Erweiterung von Facebook Connect gesehen werden.<br /> <br /> Der Open Graph erlaubt nicht nur das liken von Beiträgen. Auch andere soziale Interaktionen sind möglich, wie die Buttons &quot;read&quot; oder &quot;watch&quot;. Die Gesamtheit der vom Usern getätigten Aktionen verleiht seinem Profil auf Facebook eine soziale Tiefe, von der auch seine Freunde profitieren. So erfahren sie in der Timeline, welche Aktionen ihr Freund wann vorgenommen hat.<br /> <br /> <br /> == Quellen ==<br /> <br /> <br /> https://blog.app-arena.com/2012/10/was-ist-der-facebook-open-graph-und-warum-gibt-es-ihn/<br /> <br /> http://www.marketing-boerse.de/Fachartikel/details/Facebook-%96-Die-Macht-des-Open-Graph/33129</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Open_Graph&diff=1637 2016-08-31T05:28:46Z

<p>SenseiWu: Die Seite wurde neu angelegt: „Der Open Graph ist ein zentraler Bestandteil der Technologie von Facebook. Ziel des Open Graph ist es, mehr über die wahre Identität eines Nutzers zu erfahre…“</p> <hr /> <div>Der Open Graph ist ein zentraler Bestandteil der Technologie von Facebook. Ziel des Open Graph ist es, mehr über die wahre Identität eines Nutzers zu erfahren. Technisch gesprochen handelt es sich dabei um die Gesamtheit aller Daten eines Facebook-Nutzers auf Servern des Unternehmens. Den Open Graph präsentierte Facebook-Chef Mark Zuckerberg im April 2010 auf der Entwicklerkonferez f8.<br /> <br /> Mit Hilfe des Open Graph kann Facebook Nutzerprofile nicht allein dadurch erstellen, dass die Nutzer selbst Angaben wie Name, Wohnort, Alter oder Bildungsweg auf Facebook machen. Statt dessen regt der Open Graph zur sozialen Interaktion des Nutzers mit anderen Facebook-Usern an - und das nicht nur innerhalb des Netzwerks selbst, sondern auch unter Einbezug anderer Webseiten.<br /> <br /> Das klassische Beispiel für die Open-Graph-Technologie ist der Like-Button. Dieser findet sich nicht mehr nur auf Facebook selbst. Inzwischen lässt er sich problemlos auf anderen Websites integrieren. Betätigt ein User den Like-Button auf einer anderen Webseite, so postet der Nutzer einen entsprechenden Hinweis auf seiner eigenen Facebook-Seite. Nicht nur die Freunde des Nutzers erfahren, welche Seiten der Nutzer außerhalb von Facebook im Internet besucht. Auch Facebook selbst erfährt viel über die Vorlieben und das Surfverhalten seines Users. Dieses Wissen wird dazu genutzt, den Nachrichtenstream zu optimieren - und um Werbung individuell auf den User zuzuschneiden.<br /> <br /> Der Open Graph kann einerseits als Nachfolger von Facebook Connect gesehen werden, einer Single-SignOn-Technologie, mit deren Hilfe sich Internet-Nutzer mit ihrem Facebook-Login auf anderen Websites anmelden können (Beipiel: Blablacar.de). Der Open Graph kann aber auch schlicht als Erweiterung von Facebook Connect gesehen werden.<br /> <br /> Der Open Graph erlaubt nicht nur das liken von Beiträgen. Auch andere soziale Interaktionen sind möglich, wie die Buttons &quot;read&quot; oder &quot;watch&quot;. Die Gesamtheit der vom Usern getätigten Aktionen verleiht seinem Profil auf Facebook eine soziale Tiefe, von der auch seine Freunde profitieren. So erfahren sie in der Timeline, welche Aktionen ihr Freund wann vorgenommen hat.<br /> <br /> <br /> Der Open Graph ist ein zentraler technologischer Bestandteil von Facebook.<br /> <br /> Der Open Graph ist letztlich nichts anderes als ein weiterer Schritt in der Entwicklung Facebooks bei dem es darum geht, die „wahre“ Identität der Person zu ergründen. Die Timeline ist das Instrument, dass diese Entwicklung maßgeblich unterstützt. Sie stellt die „Story of your Life“ dar.<br /> <br /> <br /> <br /> https://blog.app-arena.com/2012/10/was-ist-der-facebook-open-graph-und-warum-gibt-es-ihn/</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1614 2016-08-01T05:03:25Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/logfile-Log-Datei.html]. Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> <br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> <br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/Klickstream-click-stream.html] herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> Der Webalizer gilt vielen Experten als gute Ergänzung, wenn nicht sogar als Alternative zu gängigen Analyse-Programmen wie Google Analytics oder Piwik. Oft wird der Webalizer auch aus datenschutzrechtlichen Gründen anderen Analyse-Tools vorgezogen.[http://www.linux-community.de/Internal/Artikel/Print-Artikel/LinuxUser/2011/04/Zugriffsdaten-auswerten-mit-Webalizer]<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1613 2016-08-01T04:50:15Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/logfile-Log-Datei.html]. Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> <br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> <br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/Klickstream-click-stream.html] herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1612 2016-08-01T04:44:51Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/logfile-Log-Datei.html]. Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> <br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> <br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1611 2016-08-01T04:40:54Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/logfile-Log-Datei.html]. Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1610 2016-08-01T04:40:26Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien[[http://www.itwissen.info/definition/lexikon/logfile-Log-Datei.html]]. Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

SenseiWu https://somm.fernkurs-wiki.de/w/index.php?title=Webalizer&diff=1609 2016-08-01T04:38:22Z

<p>SenseiWu: </p> <hr /> <div>Das kostenlose Tool Webalizer (www.webalizer.org) dient der Analyse und Aufbereitung von Logdateien.Das GPL-Projekt[http://www.ifross.org/was-gpl] wurde 1997 durch Bradford L. Barrett initiiert.<br /> <br /> Logdateien entstehen, wenn auf die Informationen für einen Internetauftritt zugegriffen wird, die auf einem Webserver lagern. Die Webserver protokollieren automatisch Informationen über den Zugriff. Diese Daten werden Logdateien genannt und können per Webalizer analysiert werden. So kann der Nutzer das Surf-Verhalten des Besuchers eines Webauftritts genauer analysieren und erhält Aufschluss über Stärken und Schwächen des Webauftritts.<br /> <br /> Logdateien geben unter anderem Aufschluss über folgende Informationen:<br /> <br /> - von welcher Internetadresse (IP) aus die Webseite aufgerufen wurde,<br /> - welcher Browser dabei höchstwahrscheinlich eingesetzt wurde,<br /> - von welcher Webseite aus ein Besucher kam.<br /> <br /> Zudem geben Logdateien Auskunft über die Verweildauer eines Besuchers auf einer einzelnen Seite und über seine Verweiltiefe. Diese Daten können für eine sogenannte Clickstream-Analyse herangezogen werden, bei deren Erstellung der Webalizer eine Stütze sein möchte.<br /> <br /> <br /> == Weiterführende Literatur ==<br /> <br /> https://wiki.ubuntuusers.de/Webalizer/<br /> <br /> http://lf.net/support/techinfo/webserver/webalizer.php<br /> <br /> Olbrich Rainer, Schlutz, Carsten D., Holsing, Christian, Electronic Commerce und Online-Marketing, Ein einführendes Lehr- und Übungsbuch, Springer Gabler, Berlin 2015.</div>

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