【开饭店必备】饭店广告词大全!
开饭店必备-如何利用广告词提升饭店知名度？
一、什么是广告词？
广告词，是指企业在推广商品或服务的过程中，所使用的文案或语句，其作用是能够吸引潜在顾客的注意力，增强商品或服务的吸引力。
在饭店行业中，广告词可以包括餐厅名称、口号、菜品特色等等，通过创新、鲜明的广告词条吸引消费者目光，从而吸引顾客，提高饭店的知名度。
1.广告词条的创新性是什么？
创新性是指广告词可以通过新颖的方式来表达企业的特色，增加广告词的创意性和亲和力。在开设餐厅之前，创新性广告词可以为品牌打造个性化形象，增强品牌特色，吸引消费者的兴趣，提高品牌的知名度和美誉度。
例如，黄太吉是日本著名的拉面品牌，在其咖啡店门口的招牌上印着字母JMTY（日本最强拉面），吸引了不少顾客驻足拍照，并分享到社交平台；在中国，熟悉的老字号四川饭店，其脆皮鸭、酸汤肥牛等餐品广告都将川味元素充分加入广告词中，表达品牌特色。
2.口号的作用是什么？
口号是广告词的一个重要组成部分，是饭店品牌营销中的核心。通过简短、有力的文案，把企业与消费者之间的距离拉近，强化品牌形象，让品牌更加深入人心。
例如，真材实料，天然无添加是重庆小面坊的口号，传递了餐品的质量好和原材料天然的信息，引起了大众的共鸣。
二、如何写好广告词？
1.关注顾客需求
关注顾客需求是广告词的核心，只有真正理解顾客的需求，才能为他们打造感性和理性的广告。因此，在制定广告词时，须从不同角度了解目标顾客的年龄、职业、喜好等信息，以期制定出符合他们需求的广告词。
例如，若餐厅的主要顾客是年轻人，广告词可以更加着重于其时尚和个性化，例如随你的心情，选一份适合的食物等。
2.简洁明了
饭店广告词要做到简单明了、精准有效。广告词言简意赅，能够让消费者一听就能够明白其含义，从而产生共鸣，提高好感度。
例如，重庆火锅店的广告词三秦口味，麻辣非凡，只有简单的五个字，却能够让人一口吃下，让人印象深刻，比使用过多的文字更能吸引消费者。
3.突出特色
饭店应关注自身的特色，然后在广告词中突出表现，以吸引顾客。例如，如果餐厅的特色是海鲜，广告词可以突出海鲜的优质和新鲜程度，例如每日新鲜现捕海鲜，直接从渔场送至餐厅，为您提供最优质的口感。
4.选择恰当词语
好的广告词需要选取与餐厅相符的词语，并且要注意差异化，避免使用与其他餐厅广告词雷同的词汇，以增加广告词在顾客心目中的独特性。
例如，用用心做饭，用爱送餐来表达餐厅的用心和精细，让广告词更加个性化。
三、怎样利用广告词推广饭店？
1.社交媒体平台
在当今社交网络时代，利用社交媒体平台成为了一种必不可少的方式。一个好的广告词可以在社交媒体平台上获得大面积传播，从而扩大知名度。
例如，可将广告词放在微博、微信、抖音等平台上，以吸引消费者的注意力和兴趣，并利用优惠活动、抽奖等方式来增加互动性。
2.外界宣传
除了社交媒体平台，也可以利用报纸、电视、广播等新闻媒体，通过形式多样的广告形式，传播广告词，吸引更多潜在顾客。
例如，可以向当地报纸、电视台等媒体提供新闻稿或发布广告，以扩大饭店知名度。
四、如何衡量广告效果？
1.投入产出比
这是一种比较直观的测量广告效果的方法，投入产出比越高，说明广告效果越好。具体实施中，可以通过计算广告投入费用（广告词制作、发布费用等） ÷ 图文广告产生的销售额，来体现其效果。
2.广告反馈率
广告反馈率指广告接触人数中，表现出积极回应行为的人数与接触人数的比率。广告反馈率越高，广告效果就越好，反之则效果逊色。
结语
好的广告词可以增加餐厅知名度，吸引更多的潜在顾客，创造商业价值。饭店可以根据自身的特色与顾客需求，选择适合的广告词，然后再针对不同的推广渠道进行营销，以达到提升知名度的目的。
通过持续的广告宣传，饭店可以不断提高品牌知名度和美誉度，进而扩大市场份额，使饭店在同行中更具竞争力。
问答话题
1.饭店如何避免广告与实际不符？
饭店在制作广告词时，应严格按照实际情况进行描述，避免虚假宣传。广告宣传的内容应与餐厅实际情况相符，否则将给顾客带来极坏的影响，损害餐厅的形象和信誉度。
2.广告词的创造需要什么技巧？
需要对目标顾客的需求、喜好有深入的了解，并且考虑到餐厅的特色、品牌文化等，以及餐厅的目标定位。同时，应保持创新和不断学习，多关注市场趋势和口碑影响等因素，以便制作出更符合市场需求和消费者心理的广告词。
【开饭店必备】饭店广告词大全!随机日志
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Lamini的开发团队表(biao)示(shi)，妳(ni)需(xu)要(yao)的只是(shi)几行代码，就(jiu)可以用托(tuo)管(guan)數(shu)據(ju)生(sheng)成器倆(liang)训练自(zi)己(ji)的LLM，包(bao)括(kuo)權(quan)重和(he)其(qi)他(ta)所(suo)有的內(nei)容(rong)。 此外(wai)，你也(ye)可以使(shi)用开源(yuan)的LLM，用Lamini庫(ku)對(dui)生成的数据進(jin)行微(wei)調(tiao)。以及(ji)訪(fang)問(wen)完(wan)整(zheng)的LLM训练模塊(kuai)，使用从LoRa等(deng)速度(du)優(you)化(hua)，到(dao)虛(xu)擬(ni)私(si)有雲(yun) (VPC) 部(bu)署(shu)等企(qi)業(ye)功(gong)能。 对此，英(ying)偉(wei)达科(ke)学家(jia)Jim Fan表示， LLaMa+自定義(yi)数据正(zheng)在(zai)成为新的範(fan)式(shi)，而(er)Lamini的推(tui)出(chu)也帶(dai)了一種(zhong)全新的模式——FaaS，微调即(ji)服(fu)務(wu)。 MLOps的未(wei)来是「LMOps」。哪(na)裏(li)有標(biao)準(zhun)化，哪里就有机會(hui)。 OpenAI科学家，前(qian)特(te)斯(si)拉人工(gong)智能總(zong)監(jian)Andrej Karpathy也表示，LLM定制化的生態(tai)正在愈(yu)发火(huo)爆(bao)。 训LLM就像(xiang)prompt-tuning一样簡(jian)單(dan) 寫(xie)一个prompt如(ru)此容易(yi)，但想要从基(ji)礎(chu)模型训练出一个大語(yu)言(yan)模型，卻(que)是如此困難(nan)。 因(yin)为需要花(hua)費(fei)大量(liang)時(shi)間(jian)，来找(zhao)出微调模型失(shi)敗(bai)的原(yuan)因，所以对数据集(ji)微调的叠(die)代周(zhou)期(qi)都是以月(yue)为单位的。 與(yu)之(zhi)相(xiang)反(fan)，微调prompt的迭代，只需要几秒(miao)鐘(zhong)，並(bing)且(qie)在几个小(xiao)时内，性(xing)能都能保(bao)持(chi)穩(wen)定。 这个過(guo)程(cheng)只需要把有限(xian)数量的数据整合(he)到prompt中(zhong)就可以了，并不(bu)需要動(dong)輒(zhe)几TB的数据。 ChatGPT的誕(dan)生十(shi)分(fen)艱(jian)难，OpenAI的团队花了几个月的时间，在基础的GPT-3模型上(shang)微调，并进行RLHF。这个门槛極(ji)高，只有大型的ML团队才能完成这种训练。 有500強(qiang)企业的技(ji)術(shu)負(fu)責(ze)人这样抱(bao)怨(yuan)过：「我(wo)們(men)团队的10名(ming)机器学习工程師(shi)用了OpenAI的微调API，結(jie)果(guo)我们的模型反而变得(de)更(geng)差(cha)了，怎(zen)麽(me)辦(ban)啊(a)。」 「我真的不知(zhi)道該(gai)怎么充(chong)分利(li)用数据，我已(yi)經(jing)用盡(jin)了所有从在線(xian)教(jiao)程中能学到的prompt魔(mo)法(fa)了。」 这，就是研(yan)究(jiu)者构建Lamini的原因：讓(rang)每个开发者可以直(zhi)接(jie)从GPT-3训练ChatGPT。 任(ren)意(yi)LLM，秒变ChatGPT！ Lamini是一个LLM引擎，可以让不僅(jin)仅是机器学习專(zhuan)家的任何(he)开发人員(yuan)，都能在大型数据集中，把高性能的LLM训练得像ChatGPT一样好。 这个过程，只需要Laimini库的几行代码即可。 值(zhi)得註(zhu)意的是，这个库中的优化（optimization）遠(yuan)远超出了現(xian)在开发者可以使用的范圍(wei)，从更具(ju)挑(tiao)戰(zhan)性的优化（如RLHF）到更简单的优化（如減(jian)少(shao)幻(huan)覺(jiao)）。 比(bi)如，你想从不同(tong)的角(jiao)度生成一个廣(guang)告(gao)文(wen)案(an)。 首(shou)先(xian)，从llama模块导入(ru)LLM引擎： 接下来，需要定义輸(shu)入和输出類(lei)型。注意，这里一定要包括上下文（Context），因为可以有助(zhu)於(yu)LLM在自然(ran)语言中进行理(li)解(jie)。 classAdAspects(Type): tone: str = Context("tone of the marketing copy") product_features: list = Context("product features to promote") audience: str = Context("target audience for the message") subject: str = Context("subject or topic of the message") goal: str = Context("goal of this marketing campaign and message") classAdCopy(Type): title: str = Context("google ad title tag") deion: str = Context("google ad deion") keywords: list = Context("keywords for the search engine") 然後(hou)就可以开始提(ti)问了： 语氣(qi)：大膽(dan)，但不傲(ao)慢(man) 特色(se)：亞(ya)洲(zhou)醬(jiang)料(liao)和香(xiang)料、家常调料和套(tao)餐(can)包，可以輕(qing)松(song)在家烹(peng)飪(ren)。 模型输出： 嘗(chang)試(shi) Omsom 的美(mei)味(wei)亚洲酱料、香料、家常调料和套餐包。轻松为家人在家做(zuo)出美味佳(jia)肴(yao)。 如何創(chuang)建自己的「ChatGPT」 基础模型能理解一般(ban)的英语，但如果需要它(ta)们学习一些(xie)垂(chui)直语言和規(gui)則(ze)，prompt微调并不足(zu)够，很(hen)多(duo)时候(hou)我们都需要构建自己的LLM。 利用用下面(mian)这个步(bu)驟(zhou)，就能獲(huo)得像ChatGPT一样遵(zun)循(xun)指(zhi)令(ling)的LLM。 尝试prompt-tuning ChatGPT或(huo)其他模型 可以使用Lamini库的API，在不同模型之间快速进行prompt-tuning，只需一行代码，即可在OpenAI和开源模型之间切(qie)換(huan)。 Lamini库已经优化了正確(que)的prompt，这样开发者就可以使用不同的模型，不必(bi)擔(dan)心(xin)如何为每个模型設(she)置(zhi)prompt的格(ge)式。 构建一个包含(han)输入-输出对的大型数据集 这些数据集会向(xiang)模型展(zhan)示，它應(ying)该如何響(xiang)应输入，無(wu)論(lun)是遵循英文說(shuo)明(ming)，還(hai)是以JSON响应。 研究者剛(gang)刚发布了一个只有几行代码的repo，使用Lamini库，仅从100个数据点中，就能生成50k数据点。 而且因为使用Lamini库来啟(qi)动Lamini引擎，所以这个过程根(gen)本(ben)不需要用到GPU。 在repo中，已经包含一个开源的70+k数据集。 项目地址：https://github.com/lamini-ai/lamini/ 在大型数据集上微调基础模型 除(chu)了数据生成器，研究者还发布了一个LLM，它使用Lamini对生成的数据进行了微调。以编程方(fang)式執(zhi)行此操(cao)作(zuo)的功能也会很快发布。 也可以把OpenAI的微调API作为起(qi)步。 在微调模型上进行RLHF 使用Lamini，就不再(zai)需要大型ML和人工标記(ji)团队来運(yun)行RLHF。 部署到云端(duan) 只需点擊(ji)產(chan)品(pin)或功能中的API端点即可。 专为LLM打造(zao)的数据生成器 简单来说，依(yi)照(zhao)以下几个步骤，就可以训练自己的大语言模型了。 用于优化prompt微调和类型化输出（typed outputs ）的 Lamini库。 用于微调和RLHF的高級(ji)Lamini库，只需几行代码。 史(shi)上首个托管数据生成器，用于创建数据，来训练遵循指令的LLM。注意，已获得商业使用許(xu)可！ 开源的指令跟(gen)隨(sui)（instruction-following）LLM，使用上述(shu)工具，只需几行代码即可完成。 Lamini数据生成器是一个LLM管线，它采(cai)用原始的100多條(tiao)指令的小集合，与預(yu)期的响应配(pei)对，生成50k+新的配对，靈(ling)感(gan)来自Stanford的Alpaca 。这个生成管线使用Lamini库来定义和调用 LLM，以生成不同但相似(si)的指令和响应对。 根据这些数据训练后，你的LLM会遵循这些指示，因而得到改(gai)进。对于使用开源LLM的生成管线，研究者提供(gong)了一个很好的默(mo)認(ren)值，Lamini Open和Lamini Instruct。 随著(zhe)每天(tian)新的LLM发布，研究者都会將(jiang)默认值更新为性能最(zui)佳的模型。在目前的版(ban)本中，Lamini Open用的是EleutherAI的Pythia，Lamini Instruct用的是Databricks的Dolly。 Lamini Open会生成更多指令，而Lamini Instruct会生成这些指令的成对响应。 最终生成的数据集可供免(mian)费商业使用，已经通过CC-BY许可。 仅用一行代码，就可以将Lamini库的默认值换成其他开源或OpenAI模型。 研究者发现，OpenAI模型的平(ping)均(jun)表现更好，但它们的许可限制了将生成数据用于训练类ChatGPT模型的商用。 对生成数据进行微调 在这个过程中，生成的数据会質(zhi)量不一。 在微调之前，下一步就是将生成的数据过濾(lv)为高质量数据。 然后，Lamini会通过在这个过滤后生成的数据集上训练基础模型，来创建自定义LLM。 研究者已经发布了一个开源指令跟随LLM（CC-BY 许可），可以用Lamini来训练Pythia基础模型，生成的37k指令是从70k中篩(shai)選(xuan)出来的。 顯(xian)然，Lamini库的出现，让迭代周期变得更快、更有效(xiao)，有更多的人能够构建模型，而不仅仅是试驗(yan)各(ge)种prompt。 团队介(jie)紹(shao) Sharon Zhou是Lamini的聯(lian)合创始人兼(jian)首席(xi)执行官(guan)。 个人主(zhu)頁(ye)：https://sharonzhou.me/ 她(ta)在哈(ha)佛(fo)大学获得了計(ji)算(suan)机科学与古(gu)典(dian)文学联合学士学位，并以最高榮(rong)譽(yu)获得了碩(shuo)士学位。 随后，她在斯坦(tan)福(fu)大学获得了计算机科学博士学位，师从吴恩达。 2022年(nian)，29歲(sui)的Zhou入选《麻(ma)省(sheng)理工科技評(ping)论》「35岁以下科技创新35人」。 Gregory Diamos是MLPerf的联合创始人。 他曾(zeng)是百(bai)度矽(gui)谷(gu)AI實(shi)验室(shi)的创始成员，对DeepSpeech和DeepVoice系(xi)統(tong)有貢(gong)獻(xian)。 參(can)考(kao)資(zi)料： https://lamini.ai/blog/introducing-lamini返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看(kan)更多 责任编辑：