广告用语大全：生动有趣，引人入胜！
生动有趣的广告用语
在现代商业社会中，广告是一种必不可少的手段，让消费者了解并购买产品或者服务。如何设计生动有趣的广告用语成为了广告界一个重要的研究话题。本文将从四个方面来详细阐述如何设计生动有趣的广告用语。
利用诙谐幽默的广告用语
诙谐幽默是吸引消费者注意力的重要方式之一。例如，可口可乐的广告语开心就喝可口可乐就非常生动有趣，让消费者不由自主地流连忘返。此外，一些名人的名言也可以作为广告语的灵感，例如人生苦短，我用滴滴，让消费者在轻松的氛围中了解并记住品牌。
此外，广告中也可以使用一些讽刺的幽默来吸引注意力。例如苹果公司的Get a Mac系列广告，通过讽刺其他电脑的缺点，强调自家产品的优点，这种方式非常生动有趣，吸引了很多年轻消费者的关注。
使用生动有趣的比喻和联想
生动有趣的比喻和联想是广告用语中常用的手段之一，可以让消费者更好地理解产品的特点和优势。例如，洗发水广告中的洗完头发像丝绸般柔顺、洗发后头发更有弹性，利用了比喻的方法来描述产品的特点。此外，汽车广告中经常利用联想的方式来描述产品的品质和特点，例如速度和力量的完美结合、豪华的驾乘体验，让消费者产生更为生动和直观的印象。
利用情感化和个性化的广告语
情感化和个性化的广告语可以更好地吸引消费者的兴趣和情感共鸣。例如，一些针对家庭和亲情的广告利用情感化的手法来让消费者关注产品，例如家人的味道、每个人都是家庭的一份子等等。这种方式能够让消费者感受到品牌的关怀和温暖，产生美好的情感体验。
此外，个性化的广告语也可以吸引消费者的兴趣。例如，针对年轻消费者的广告利用了年轻人关注时尚、个性的心理，例如你的城市、你的风格，让消费者产生共鸣并且感受到自己是品牌的核心目标人群。
使用简单易懂的广告语
虽然生动有趣的广告语可以吸引消费者的注意力，但是过于复杂和晦涩的语言可能会让消费者失去兴趣。因此，使用简单易懂的广告语也是广告界一个重要的研究话题。例如，一些快餐品牌的广告语非常简单明了，例如好吃不贵，就是快乐，让消费者瞬间明白品牌的特点和优势。
此外，使用简单易懂的广告语还可以让广告在短时间内产生效果，引起消费者的兴趣和购买欲望。
总结
生动有趣的广告语是广告界一个重要的研究话题，通过利用诙谐幽默、生动比喻和联想、情感化和个性化、简单易懂等手段，可以吸引消费者的注意力并产生美好的体验。当然，设计生动有趣的广告语也需要注意遵守广告法律和道德规范，不得诱导消费者产生误解或者误导。
问答话题
1. 如何在广告中使用诙谐幽默的手法？
答：在广告中使用诙谐幽默的手法需要注重抓住消费者的痛点和需求，比如一些日常生活中遇到的尴尬或者烦恼。通过夸张或者讽刺的方式来吸引消费者的注意力，并且让消费者在欣赏广告的同时产生积极的情感体验。
2. 什么样的广告语可以产生情感共鸣？
答：什么样的广告语可以产生情感共鸣，需要根据不同的消费人群和产品特点来确定。一般来说，针对家庭和亲情的产品或者服务可以使用情感化的广告语，例如家人的味道，每个人都是家庭的一份子等等。此外，在使用情感化的广告语时，需要考虑到是否符合品牌的核心价值观和形象定位，避免产生虚假宣传和误导。
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在人類(lei)智能中，抽象是一个很(hen)底层很基本的能力(li)，在某(mou)種(zhong)程度(du)上，可(ke)以认為(wei)是人类智能的源(yuan)頭(tou)之一。 因(yin)为人在對(dui)主(zhu)客(ke)觀(guan)世(shi)界(jie)進(jin)行(xing)观察(cha)的过程中，抽象出(chu)了無(wu)數(shu)种概念(concept)，对这些(xie)概念的模(mo)塊(kuai)化(hua)(modularity)、組(zu)合(he)式(shi)(compositionality)的理解(jie)，很大(da)程度上刺(ci)激(ji)了人类语言的誕(dan)生(sheng)，從(cong)而最終(zhong)导致(zhi)了人类智能、人类文明(ming)的產(chan)生。 舉(ju)个例子(zi)，萬(wan)年前的「猴(hou)子们」观察了大量(liang)的物理对象(object)、实体(entity)以及他(ta)们之間(jian)的關(guan)系(xi)(relation)等，逐(zhu)漸(jian)在脑子里面(mian)形(xing)成(cheng)了「石(shi)头」、「家(jia)庭(ting)」、「在...之间」、「因果(guo)」等概念，經(jing)过很长一段(duan)時(shi)间之後(hou)，「猴子们」把(ba)这些存(cun)在脑海(hai)里面的概念用(yong)「字(zi)」和(he)「詞(ci)」表(biao)示(shi)了出来，这些蘊(yun)含(han)著(zhe)抽象概念的字和词经过復(fu)雜(za)的、有(you)規(gui)則(ze)的组合，形成了各(ge)种各樣(yang)的语言，而语言能够表達(da)、演(yan)繹(yi)、推(tui)理一切(qie)！就(jiu)这样，人类智能诞生了~ 在认知科(ke)学上，七(qi)巧(qiao)板(ban)就是这个智能过程的一个簡(jian)單(dan)的重(zhong)現(xian)：七巧板的每(mei)个板板就是上面说的一个类似(si)「概念」的存在，这些代(dai)表「概念」的板板模块经过组合，形成了多(duo)种多样的形狀(zhuang)(shape)，而人类如(ru)何(he)理解这些形状，又(you)如何理解这些板板，在某种程度上，就是某个人抽象能力的衡(heng)量。而抽象能力，就是人类进行推理(reasoning)以及泛(fan)化(generalization)的底层能力。 今天(tian)介(jie)紹(shao)的这篇文章(zhang)榮(rong)获了EMNLP 2022 Best Long Paper，巧妙(miao)地(di)借(jie)鑒(jian)了七巧板这个童(tong)年遊(you)戲(xi)，評(ping)估(gu)了當(dang)前多模態(tai)模型(xing)的抽象理解能力。可以说，至(zhi)少(shao)在人类級(ji)別(bie)智能的评測(ce)上，推进了一步(bu)！ 论文標(biao)题：Abstract Visual Reasoning with Tangram Shapes 论文鏈(lian)接(jie)：https://arxiv.org/abs/2211.16492 数據(ju)集(ji)的構(gou)建(jian) 首(shou)先给大家展(zhan)示一下(xia)童年回(hui)憶(yi)之七巧板： 一套(tao)七巧板由(you) 7 个顏(yan)色(se)各異(yi)的板板组成，可以根(gen)据想(xiang)法(fa)自由组合成各种各种的形状。 这篇论文首先收(shou)集了 1004 个七巧板圖(tu)像(xiang)，又从七巧板的研(yan)究(jiu)文獻(xian)中找(zhao)了另(ling)外(wai)12种將(jiang)其(qi)擴(kuo)充(chong)到(dao)了 1016 个，然后在 Amazon Mechanical Turk 平(ping)臺(tai)上雇(gu)了 297 个数据标註(zhu)員(yuan)，花(hua)了兩(liang)千(qian)多美(mei)刀(dao)讓(rang)他们标注了这么两个任(ren)務(wu)： 七巧板整(zheng)体形状的預(yu)测：这部(bu)分(fen)数据集叫(jiao)做(zuo) FULL 「This shape as whole looks like ___」 部分预测：形容(rong)某个单獨(du)的部分是幹(gan)啥(sha)的，因为細(xi)節(jie)标注比(bi)較(jiao)密(mi)，所(suo)以把这部分数据集叫做 DENSE 「The part you selected looks like___」 作者還(hai)从 DENSE 里面挑(tiao)出来一些标注不那(na)么密的子集，叫做 DENSE10. 在这个数据集当中，包含了类人形状(比如舞(wu)者)、動(dong)物形状(比如狗(gou)狗)还有物体形状(比如房(fang)屋)等等。可以从下面两張(zhang)图中大概了解长什么样兒(er)~ 「头」用七巧板可以怎(zen)么展现 数据集質(zhi)量衡量 看了这些图，不難(nan)發(fa)现七巧板这个任务过于抽象，对人工数据集构建来说，这就导致了一个关鍵(jian)的问题：不同标注员之间存在较大的主观差(cha)异，「妳(ni)说这是个鳥(niao)头，我卻(que)说那是个風(feng)中的美女(nv)头巾(jin)」(參(can)考 Figure 1)，这样数据集不就亂(luan)套了嗎(ma)？好在作者给出了衡量这类数据集质量的三(san)种指标： 形状命(ming)名差异（shape naming divergence，SND）：用来衡量不同标注员进行不同七巧板图像的形状标注时的總(zong)体差异； 部分命名差异（part naming divergence PND）：用来衡量不同标注员进行不同七巧板图像的局(ju)部标注时的总体差异，計(ji)算(suan)方(fang)式和 SND 大致相(xiang)同； 分块分割(ge)一致性(xing)（part segmentation agreement，PSA）：用来衡量不同标注员劃(hua)分局部时的总体差异，也(ye)就是不同的人可能将不同的板板组合划分成某个部分。作者把这个看作是「使(shi)用最大權(quan)重匹(pi)配(pei)的線(xian)性和分配问题」，並(bing)使用成本矩(ju)陣(zhen)计算（快(kuai)去(qu)复習(xi)算法）。 总之这么衡量下来，数据集质量还是不錯(cuo)滴(di)~ 符(fu)合真(zhen)实分布~ 具体的计算公式以及得(de)到結(jie)论的细节，感(gan)興(xing)趣(qu)的读者可以移(yi)步原(yuan)文~ 多模态模型有抽象能力吗？ 作者把构建的数据集叫做 KILOGRAM，主要(yao)衡量了两类代表性多模态模型的視(shi)覺(jiao)抽象能力： 以 CLIP 为代表的雙(shuang)塔(ta)模型：视觉和语言模态采(cai)用不同的 encoder； 以 ViLT 为代表的单塔模型：视觉和语言拼(pin)接成一长串(chuan)輸(shu)入(ru)，餵(wei)给同一个 encoder。 给定(ding)一个文本描(miao)述(shu) 和对應(ying)的 张图像 , 这个任务是从这些图像当中選(xuan)擇(ze)和文本描述相匹配的那一张, . 其中， 是指相似度。 因此(ci)总的来说，这就是一个简单的文图匹配(ITM, image-text matching)或分类任务。 2. 输入和输出 图像分成两种形式：作为整体的「BLACK」以及局部标注的「COLOR」 文本分成两种形式：作为整体的「WHOLE」以及局部标注的「PARTS」 然后还可以采用一些数据增(zeng)強(qiang)的手(shou)段：「AUG」 这样，不同的图像-文本形式组合就代表了不同粒(li)度的抽象理解能力。 3. 模型訓(xun)練(lian) 一共有两种主要的实驗(yan)設(she)定： 在精调的基礎(chu)上，还可以进行上文提(ti)到的数据增强(AUG) 一点碎(sui)碎念 本篇工作中将傳(chuan)統(tong)的童年玩(wan)具「七巧板」的概念与多模态模型巧妙关联，用模型理解文本与七巧板图案(an)局部、整体之间的关联，来评估模型的视觉抽象能力。 七巧板作为童年益(yi)智啟(qi)蒙(meng)玩具，是在人类在视觉认知上对图块与图案之间的分割、组合能力的体现，也正(zheng)是本文開(kai)头提到的认知科学上智能过程中人类进行推理、泛化的底层能力。 作为Best Paper，本篇论文无论是从数据集的构建还是实验设计来看，都是非(fei)常(chang)創(chuang)新且(qie)具備(bei)很高(gao)的研究價(jia)值(zhi)的工作，也对模型能力在人类智能上的评估有很强的指导意(yi)義(yi)。 获奖名单 最佳长论文 论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.16492 最佳短论文 论文链接：https://preview.aclanthology.org/emnlp-22-ingestion/2022.emnlp-main.70.pdf 最佳长论文荣譽(yu)提名 论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.10419 最佳 Demo 论文 论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.01970 参考資(zi)料(liao)： https://mp.weixin.qq.com/s/Cy0fqkZnO69Y5McP4OisAw https://mp.weixin.qq.com/s/YNlTt9u8yDy_XFK7OoqBAQ返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更(geng)多 責(ze)任编辑：