30个经典零食广告宣传语，一图看懂！
30个经典零食广告宣传语，一图看懂！
引言
作为一种消费品，零食是我们日常生活中不可缺少的一部分。零食广告作为一种营销手段，对消费者的购买决策产生了很大影响。今天，我们将介绍30个经典的零食广告宣传语，一起了解一下它们为何能够广为流传。
1. 表示美味的词语
1.1 新鲜出炉的美味
新鲜出炉是许多饼干、面包等休闲零食的宣传语。新鲜出炉的食品在口感上更具吸引力，消费者更愿意购买。
然而，新鲜并不意味着安全和健康。在购买零食时，消费者应该多加留意产品的保质期和生产日期，以保证食品的安全性。
1.2 香脆可口的美味
香脆可口是很多坚果、薯片等零食的宣传语。这些食品在口感上碰撞出了多种风味，深受广大消费者的喜爱。
然而，这些零食往往含有大量的脂肪、盐和糖分。过度食用会对身体健康造成不利影响。消费者在购买时要注意控制食用量和频率，以免对健康造成伤害。
2. 传递营养价值的信息
2.1 富含营养成分
许多零食都会强调自己富含各种营养成分，如维生素、蛋白质、纤维等。这可以吸引那些追求健康的消费者。
然而，这些营养成分是否真的存在于食品中，是否符合食品安全标准，需要消费者自行判断和选择，让健康成为一种习惯。
2.2 低热量、低脂肪的健康选择
低热量、低脂肪是某些零食的特点，这种宣传语可以吸引那些在控制体重的消费者。
然而，这些低热量、低脂肪的零食大多也有其他成分，如人工添加的防腐剂、调味剂等。消费者在购买时，不仅要关注其营养成分，还应该关注其成分表信息，以免对身体造成伤害。
3. 强调品牌特点
3.1 明星代言
很多零食品牌会邀请明星代言，以提高品牌知名度和美誉度。明星代言的效果显著，可以吸引大量粉丝购买。
然而，消费者应该明确明星代言并不等同于产品的品质和安全。在购买时，应该注重产品本身的质量和口感，而不是盲目追求明星效应。
3.2 自然健康的品质
很多零食品牌强调自己的产品天然、健康、无添加等特点，以满足现代消费者对健康食品的需求。
然而，由于食品安全问题频发，消费者应该谨慎选择品牌，并留意产品标签、生产日期、保质期、成分表等信息，以确保选购的零食符合安全、健康的要求。
4. 善于创新的品牌
4.1 时尚、多元的口味
一些零食品牌通过不断推陈出新，开发出多种时尚、多元的口味，吸引消费者的眼球。这些品牌通常以创新、时尚、年轻为品牌定位。
然而，品牌创新也需要在保证产品质量和安全的前提下进行。消费者在购买这类产品时，应该关注产品的安全性和成分表，以确保食品符合食品安全标准。
4.2 细节至上的品质追求
一些品牌通过对细节的追求，不断提升产品的质量和口感，吸引了大量忠实粉丝的追捧。
然而，这种追求品质的品牌也需要遵循正确的市场竞争原则，不得以强制手段或虚假宣传等方式获取消费者信任。消费者在购买时，应该关注品牌声誉和口碑，以避免被蒙骗。
结论
零食广告宣传语是市场竞争中重要的营销手段。消费者在购买零食时，应该注重产品本身的质量和安全性。品牌应该遵守市场竞争规则，不得违反广告法。我们希望消费者和品牌厂家都能更加关注食品安全和质量问题，营造安全、健康的消费环境。
问答话题
1. 零食广告宣传语可以起到怎样的作用？
零食广告宣传语可以吸引消费者的注意力，提高品牌知名度和美誉度，促进销售和市场占有率的提升。
2. 怎样才能购买到安全的零食？
购买安全的零食需要注意以下几点：精选有生产资格证书的品牌，仔细核对产品的成分表、生产日期和保质期信息，尽量避免购买过期和未经处理的零食产品，关注产品的营养成分和卫生标志，控制食用量和频率，保持良好的饮食习惯。
3. 零食品牌在营销中应该注意什么问题？
零食品牌在广告宣传中应该注重品牌形象的建设和保护，遵守广告法规，不得使用虚假、夸张或误导性的广告宣传语，避免以低于成本的价格进行销售，注重产品质量和安全性，提升产品附加值和品牌美誉度。
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當(dang)前(qian)，半监督学习的發(fa)展(zhan)如(ru)火(huo)如荼(tu)。但(dan)是(shi)現(xian)有(you)的半监督学习基准大多(duo)局(ju)限(xian)於(yu)計(ji)算(suan)机视觉分类任务，排(pai)除(chu)了對(dui)自(zi)然(ran)语言處(chu)理(li)、音频处理等分类任务的一致(zhi)和多樣(yang)化(hua)評(ping)估(gu)。此(ci)外(wai)，大部(bu)分半监督論(lun)文(wen)由(you)大型(xing)机构发表(biao)，学術(shu)界(jie)的實(shi)驗(yan)室(shi)往(wang)往由于计算資(zi)源(yuan)的限制(zhi)而(er)很(hen)難(nan)參(can)與(yu)到(dao)推(tui)動(dong)該(gai)領(ling)域(yu)的发展中(zhong)。 為(wei)此，微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的科研人员提出了 Unified SSL Benchmark（USB）：第一个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。 该论文不(bu)僅(jin)引(yin)入(ru)了更(geng)多样化的應(ying)用(yong)领域，還(hai)首次(ci)利(li)用视觉預(yu)訓(xun)練(lian)模(mo)型大大縮(suo)減(jian)了半监督算法(fa)的验證(zheng)時(shi)間(jian)，使(shi)得(de)半监督研究对研究者，特(te)別(bie)是小(xiao)研究團(tuan)體(ti)更加(jia)友(you)好(hao)。相(xiang)關(guan)论文已(yi)被(bei)國(guo)際(ji)人工智能(neng)领域頂(ding)級(ji)学术大會(hui) NeurIPS 2022 接(jie)收(shou)。 文章(zhang)鏈(lian)接：https://arxiv.org/pdf/2208.07204.pdf 代(dai)碼(ma)链接：https://github.com/microsoft/Semi-supervised-learning 监督学习通(tong)過(guo)构建(jian)模型來(lai)擬(ni)合有標(biao)記(ji)數(shu)據(ju)，当使用监督学习 (supervised learning)对大量(liang)高(gao)質(zhi)量的标记数据（labeled data）进行训练时，神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)模型会產(chan)生(sheng)有競(jing)爭(zheng)力(li)的結(jie)果(guo)。 例(li)如，据 Paperswithcode 网站(zhan)统计，在(zai) ImageNet 這(zhe)一百(bai)萬(wan)量级的数据集(ji)上(shang)，傳(chuan)统的监督学习方(fang)法可(ke)以(yi)達(da)到超(chao)过88%的准確(que)率(lv)。然而，獲(huo)取(qu)大量有标簽(qian)的数据往往費(fei)时费力。 为了緩(huan)解(jie)对标註(zhu)数据的依(yi)賴(lai)，半监督学习（semi-supervised learning/SSL）致力于在仅有少(shao)量的标注数据时利用大量無(wu)标签数据（unlabeled data）来提升(sheng)模型的泛(fan)化性(xing)。半监督学习亦(yi)是机器(qi)学习的重(zhong)要(yao)主(zhu)題(ti)之(zhi)一。深(shen)度(du)学习之前，这一领域的研究者们提出了諸(zhu)如半监督支(zhi)持(chi)向(xiang)量机、熵(shang)正(zheng)則(ze)化、協(xie)同(tong)训练等经典(dian)算法。 深度半监督学习 隨(sui)著(zhe)深度学习的興(xing)起(qi)，深度半监督学习算法也(ye)取得了長(chang)足(zu)的进步(bu)。同时，包(bao)括(kuo)微软、谷(gu)歌(ge)、和 Meta 等在内的科技(ji)公(gong)司(si)也認(ren)識(shi)到了半监督学习在实际場(chang)景(jing)中的巨(ju)大潛(qian)力。 例如，谷歌利用噪(zao)聲(sheng)学生训练（noisy student training）这一半监督算法提高了其(qi)在搜(sou)索(suo)方面(mian)的性能[1]。当前最(zui)具(ju)代表性的半监督算法通常(chang)对标注数据使用交(jiao)叉(cha)熵損(sun)失(shi)进行训练，对无标注数据使用一致性正则技术（consistency regularization）鼓(gu)勵(li)对輸(shu)入擾(rao)动进行不變(bian)预測(ce)。 例如，谷歌在 NeurIPS 2020 提出的 FixMatch[2] 算法，利用增(zeng)強(qiang)錨(mao)定(ding)（augmentation anchoring）和固(gu)定閾(yu)值(zhi)（fixed thresholding）技术来增强模型对不同强度增强数据的泛化性和减少噪声偽(wei)标签（noisy pseudo labels）的影(ying)響(xiang)。在训练中，FixMatch 过濾(lv)了低(di)于用戶(hu)指(zhi)定（user-provided / pre-defined）阈值的无标签数据。 微软亚洲研究院与东京工业大学等在 NeurIPS 2021 合作提出的 FlexMatch[3] 则考(kao)慮(lv)到了不同类之间的学习难度不同，因(yin)此提出了課(ke)程(cheng)伪标签（curriculum pseudo labeling）技术，对于不同类应该采(cai)用不同的阈值。 具体来說(shuo)，对于容(rong)易(yi)学习的类别，模型应该設(she)置(zhi)高阈值以降(jiang)低噪声伪标签的影响；对于难学习的类别，模型应该设置低阈值鼓励该类的拟合。每(mei)个类的学习难度评估取決(jue)于落(luo)入该类且(qie)高于固定值的未(wei)标记数据样本(ben)的数量。 同时，微软亚洲研究院的研究员们还合作提出了一个统一的基于 Pytorch 的半监督方法代码庫(ku) TorchSSL[4]，对该领域的深度方法、常用数据集和基准结果进行了统一的支持。 圖(tu)1：FlexMatch 算法流(liu)程 当前半监督学习代码库存(cun)在的問(wen)题与挑(tiao)戰(zhan) 盡(jin)管(guan)半监督学习的发展如火如荼，但是，研究员们注意(yi)到目(mu)前大部分半监督方向的论文只(zhi)关注计算机视觉 (CV) 分类任务，对于其他(ta)领域，例如自然语言处理 (NLP)、音频处理 (audio)，研究者无法得知(zhi)这些(xie)在 CV 任务上有效(xiao)的算法到了不同领域是否(fou)依然有效。 另(ling)外，大部分半监督相关的论文都(dou)是由大型机构发表，学术界的实验室往往由于计算资源的限制而很难参与到推动该领域的发展中。總(zong)的来说，半监督学习基准目前存在以下(xia)兩(liang)个问题： （1）多样性不足。现有的半监督学习基准大多局限于 CV 分类任务（即(ji) CIFAR-10/100，SVHN，STL-10 和 ImageNet 分类），排除了对 NLP、audio 等分类任务的一致和多样化评估，而在 NLP 和 audio 中缺(que)乏(fa)足夠(gou)的标记数据也是一个普遍(bian)问题。 （2）耗(hao)时且对学术界不友好。现有的半监督学习基准（如 TorchSSL）通常是耗时且不環(huan)保(bao)的，因为它(ta)往往需(xu)要從(cong)頭(tou)開(kai)始(shi)训练深度神经网络模型。具体而言，使用TorchSSL 评估 FixMatch[1]大約(yue)需要300个 GPU 日(ri)。如此高的训练成(cheng)本使得許(xu)多研究实验室（尤(you)其是学术界的实验室或(huo)小研究团体）无法負(fu)擔(dan)得起 SSL 的相关研究，从而阻(zu)礙(ai)了 SSL 的进展。 USB：任务多样化且对研究者更友好的新基准库 为了解决上述(shu)问题，微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的科研人员提出了 Unified SSL Benchmark（USB），这是第一个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。 相比(bi)于之前的半监督学习基准（如 TorchSSL）只关注少量视觉任务，该基准不仅引入了更多样化的应用领域，还首次利用视觉预训练模型（pretrained vision Transformer）大大缩减了半监督算法的验证时间（从7000 GPU 时缩减至(zhi)900 GPU 时），从而使得半监督研究对研究者、特别是小研究团体更为友好。 相关论文已被国际人工智能领域的顶级学术大会 NeurIPS 2022 接收。（點(dian)擊(ji)「閱(yue)读原(yuan)文」可了解更多） USB 提供(gong)的解决方案(an) 那(na)麽(me)，USB 如何(he)一次性解决当前半监督基准所存在的问题呢(ne)？研究员们主要进行了如下改(gai)进： （1）为增强任务多样性，USB 引入了5个 CV 数据集，5个 NLP 数据集和5个 audio 数据集，並(bing)提供了一个多样化且具有挑战性的基准，从而能够对来自不同领域的多个任务进行一致的评估。表1提供了 USB 与 TorchSSL 的任务和训练时间等方面的詳(xiang)細(xi)对比。 表1：USB 与 TorchSSL 框(kuang)架(jia)的任务和训练时间对比 （2）为了提高训练效率，研究员们将预训练的 vision Transformer 引入 SSL，而不是从头训练 ResNets。具体而言，研究员们发现在不影响性能的情(qing)況(kuang)下使用预训练模型可以大大减少训练叠(die)代次数（例如，将 CV 任务的训练迭代次数从100万步减少到20万步）。 （3）为了对研究人员更加友好，研究员们开源实现了14種(zhong) SSL 算法并开源了一个模塊(kuai)化代码库和相关的配(pei)置文件(jian)以供研究者輕(qing)松(song)再(zai)现 USB 报告(gao)中的结果。为了快(kuai)速(su)上手(shou)，USB 还提供了详细的文檔(dang)和教(jiao)程。此外，USB 还提供了 pip 包以供使用者直(zhi)接調(tiao)用 SSL 算法。研究员们承(cheng)諾(nuo)未来会在 USB 中不斷(duan)加入新的算法（例如不平(ping)衡(heng)半监督算法等）和更多更具挑战性的数据集。表2展示(shi)了 USB 中已支持的算法和模块。 表2：USB 中已支持的算法和模块 半监督学习通过利用大量无标签数据来训练更精(jing)确、更魯(lu)棒(bang)的模型，在未来有着重要的研究和应用價(jia)值。微软亚洲研究院的研究员们期(qi)待(dai)通过 USB 这一工作，能够予(yu)力学术界和工业界在半监督学习领域取得更大的进展。 参考资料(liao)： [1]https://ai.googleblog.com/2021/07/from-vision-to-language-semi-supervised.html [2] Kihyuk Sohn, David Berthelot, Nicholas Carlini, Zizhao Zhang, Han Zhang, Colin A Raffel, Ekin Dogus Cubuk, Alexey Kurakin, and Chun-Liang Li. Fixmatch: Simplifying semi-supervised learning with consistency and confidence. Advances in Neural Information Processing Systems, 33:596–608, 2020. [3] Bowen Zhang, Yidong Wang, Wenxin Hou, Hao Wu, Jindong Wang, Manabu Okumura, and Takahiro Shinozaki. Flexmatch: Boosting semi-supervised learning with curriculum pseudo labeling. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 2021. [4] TorchSSL: https://github.com/TorchSSL/TorchSSL返(fan)回(hui)搜狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 責(ze)任编辑：