Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
Dijital Pazarlama ve Yapay Zekâ
Ders Kodu: İŞY267
Ders Türü: Seçmeli
Ders Grubu: Önlisans
Eğitim Dili: Türkçe
Staj Durumu: Yok
Teori: 2
Uyg.: 0
Kredi: 2
Laboratuvar: 0
AKTS: 2
Amaç

Bu dersin amacı; öğrencilere dijital pazarlamanın temel kavramlarını, dijital pazarlama araçlarını ve stratejilerini öğretmek; dijital tüketici davranışlarını analiz edebilme, dijital pazarlama kampanyalarını planlayabilme ve değerlendirebilme becerisi kazandırmak; yapay zekâ teknolojilerinin dijital pazarlamadaki kullanım alanları, müşteri analitiği, içerik üretimi, kişiselleştirme, veri gizliliği ve etik konularında bilgi ve uygulama yetkinliği kazandırmaktır.

Özet İçerik

Bu ders kapsamında; dijital pazarlamanın temel kavramları, dijital pazarlama ortamı ve dijital tüketici, web siteleri, arama motoru optimizasyonu (SEO) ve arama motoru pazarlaması (SEM), sosyal medya pazarlaması, içerik pazarlaması, e-posta ve mobil pazarlama, dijital reklamcılık ve performans pazarlaması, yapay zekânın pazarlamadaki kullanım alanları, yapay zekâ destekli içerik üretimi, chatbotlar ve sanal asistanlar, müşteri analitiği ve kişiselleştirme, yapay zekâ etiği, veri gizliliği ve güvenliği ile dijital pazarlama ve yapay zekâ uygulamalarına yönelik vaka analizleri ele alınmaktadır.

Dersi Veren Öğretim Görevlisi/Görevlileri
Öğrenme Çıktıları
1.Dijital pazarlamanın temel kavramlarını ve araçlarını açıklar.
2.Dijital pazarlama kanallarını (arama motorları, sosyal medya, e-posta ve mobil platformlar) etkinlik açısından değerlendirir.
3.Dijital tüketici davranışlarını analiz ederek pazarlama kararlarına katkı sağlar.
4.Yapay zekâ teknolojilerinin dijital pazarlamadaki kullanım alanlarını açıklar ve temel uygulamalarını kullanır.
5.Dijital pazarlama ve yapay zekâ uygulamalarına ilişkin verileri yorumlayarak çözüm önerileri geliştirir.
Ders Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar
1.Odabaşı, Y. (2024). Dijital Pazarlama. İstanbul: Cinius Yayınları.
2.Odabaşı, Y. (2023). Yeni Nesil Pazarlama. İstanbul: Cinius Yayınları.
3.Jim Sterne, J. (2017). Artificial Intelligence for Marketing: Practical Applications. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
1. Hafta - Teorik
Dijital Pazarlamaya Giriş ve Temel Kavramlar
1. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
2. Hafta - Teorik
Dijital Pazarlama Ortamı ve Dijital Tüketici
2. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
3. Hafta - Teorik
Web Siteleri ve Arama Motoru Pazarlaması (SEO-SEM)
3. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
4. Hafta - Teorik
Sosyal Medya Pazarlaması
4. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
5. Hafta - Teorik
İçerik Pazarlaması ve İçerik Stratejileri
5. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
6. Hafta - Teorik
E-Posta Pazarlaması ve Mobil Pazarlama
6. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
7. Hafta - Teorik
Dijital Reklamcılık ve Performans Pazarlaması
7. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
8. Hafta - Teorik
Dijital Reklamcılık ve Performans Pazarlaması
8. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
9. Hafta - Teorik
Yapay Zekâya Giriş ve Pazarlamadaki Kullanım Alanları
9. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
10. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ Destekli İçerik Üretimi ve Metin Oluşturma Araçları
10. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
11. Hafta - Teorik
Chatbotlar ve Sanal Asistanlar
11. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
12. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ ile Müşteri Analitiği ve Kişiselleştirme
12. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
13. Hafta - Teorik
Yapay Zekâ Etiği, Veri Gizliliği ve Güvenlik
13. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
14. Hafta - Teorik
Dijital Pazarlama ve Yapay Zekâ Uygulamaları, Vaka Analizleri
14. Hafta - Ön Hazırlık
İlgili konuya ait bölümün ders kitabından okunması.
Değerlendirme
Değerlendirme TürüAdetYüzde
Ödev1%5
Kısa Sınav (Quiz)1%5
Ara Sınav (Vize)1%30
Dönem Sonu Sınavı (Final)1%60
İş Yükü Hesaplaması
EtkinlikSayısıÖn HazırlıkSüreToplam Iş Yükü (Saat)
Kuramsal Ders141242
Ödev1202
Kısa Sınav1101
Ara Sınav1101
Dönem Sonu Sınavı1303
TOPLAM İŞ YÜKÜ (Saat)49
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
PÇ-1
PÇ-2
PÇ-3
PÇ-4
PÇ-5
PÇ-6
PÇ-7
PÇ-8
PÇ-9
PÇ-10
PÇ-11
PÇ-12
PÇ-13
PÇ-14
OÇ-1
2
5
2
2
3
4
2
2
2
2
1
2
2
4
OÇ-2
2
5
3
3
3
5
3
3
2
2
1
2
2
4
OÇ-3
3
5
3
4
5
4
4
3
3
3
1
2
2
3
OÇ-4
2
5
3
4
3
5
3
2
3
2
1
2
3
5
OÇ-5
3
5
3
5
4
5
5
4
3
4
1
2
3
5
Adnan Menderes Üniversitesi - Bilgi Paketi / Ders Kataloğu
2026