广告媒介职位是干嘛的

为顺应数字化时代的步伐，推动传播与营销学科向更高层次发展，结合人工智能（AI）与大数据技术，可打造一个新颖的跨学科专业。以下是具体的规划与建议：

一、专业命名建议

智能传播数据营销专业：此名称突出了传播与数据的结合，体现了专业的现代性与技术性。

计算广告与消费者行为科学专业：强调了广告与消费者科学的交叉，突显了以数据驱动的广告策略。

AI驱动营销策略专业：直接体现了AI在营销策略中的应用，凸显了专业的创新性与实用性。

二、课程体系构建

（一）核心技术课程

1. 编程基础：涵盖Python、R语言等编程语言的学习。

2. 数据分析与可视化：学习Tableau、Power BI等工具进行数据分析和可视化。

3. 机器学习原理：涉及分类、聚类、推荐算法等核心内容。

4. 自然语言处理在传播中的运用：如舆情分析、智能内容生成等。

（二）营销与传播进阶课程

1. 智能广告与算法驱动的营销策略：探究广告算法及程序化购买的应用。

2. 用户行为分析与精准营销：基于用户行为数据进行精准营销的策略制定。

3. AI辅助创意生成与应用：如AIGC工具在创意设计中的应用。

4. 社交媒体监测与分析工具应用：利用大数据工具进行社交媒体分析与舆情监测。

（三）传统优势与现代技术的融合

1. 品牌管理与数字化工具应用：结合AI工具进行品牌监测与管理。

2. 消费者心理学与科学交叉研究：探究消费者行为背后的心理机制。

3. 数字内容生产与技术支撑：利用AI技术辅助内容进行设计与生产。

4. 与法规问题探讨：关注数据隐私、算法偏见及AI等问题。

三、培养目标与实践方向

目标：培养懂传播规律、掌握数据科学、能操作AI工具的复合型人才。

就业岗位：技术侧的营销数据分析师、AI广告优化师，策略侧的智能营销策略顾问、消费者洞察专家等。随着元宇宙等新兴领域的发展，还将有更多的就业机会涌现，如元宇宙营销策划、虚拟偶像运营等。

四、差异化发展策略

1. 特色化课程设置：开设如“电商智能营销”“健康传播大数据”等细分方向课程，以适应不同行业的需求。

2. 合作认证与赋能：与Google Analytics、AWS、腾讯广告等合作提供认证课程，增强学生的就业竞争力。

3. 学术研究与前沿探索：鼓励研究AI对传播的影响、生成式广告的法律边界等前沿课题，保持学术领先地位。

五、实施步骤与建议

1. 师资队伍建设：引入具有数据科学背景的教师或对现有教师进行AI相关培训。

2. 试生与课程迭代：从现有专业中挑选部分学生开展“智能营销实验班”，根据反馈逐步完善课程。

3. 行业合作与背书：邀请企业参与课程设计，确保教学内容与行业需求保持同步。

六、案例参考与启示

国内外高校先进经验借鉴：如南加州大学的“数字社交媒体硕士”项目及宾夕法尼亚大学沃顿商学院的“AI for Business”微专业等，均可作为我们学习的典范。