當前位置:萬佳範文網 >

廣告詞 >服裝廣告詞 >

品牌棉衣的廣告語

品牌棉衣的廣告語

大哥大西服,西服中的大哥大! 大哥大西服。這是一條經典的廣告語。下面是本站小編為大家精心挑選的品牌棉衣的廣告語,希望對大家有所幫助。

品牌棉衣的廣告語
品牌棉衣的廣告語(最新)

1. 皇后一展飄逸、柔軟、華麗的風姿! 皇后牌服裝

2. 雄威三重保温,更曖,更柔...... 雄威製衣廠

3. 杉杉西服,不要太瀟灑。 杉杉西服

4. 呂宋------更顯您的風度! 呂宋牌服裝

5. 蘭薇兒------温柔多情的夜,甜蜜温馨的夢。 蘭薇兒睡衣

6. 皇太子恤衫並非皇家所獨有. 東方太子恤

7. 穿上金照牌就如同投入了太陽的懷抱,內心的感覺不言而喻! 金照牌冬裝

8. 重塑你童年時代的媽媽! 風雅牌服裝

9. 不論您長得怎樣,“Lands‘End“游泳衣總能讓您稱心如意,體形完美無缺. Lands‘End游泳衣

10. 憶往昔,服裝設計千餘種;看今朝,又有新品正風雅! 風雅牌服裝

11. 您若擁有雙羽,將不再有冬天! 雙羽牌羽絨服

12. 超前享受,率領潮流! 佳衣牌服裝

13. 讓你成為情人眼裏的西施! 佳衣牌服裝

14. 當你在尋求高品位時,你就會發現佳衣! 佳衣牌服裝

15. 銀都時裝,國際名牌! 銀都牌時裝

16. 穿伊人裝,做自由人! 香港伊人牌服裝

17. 天天絲織品-----絲絲入扣! 天天牌絲織服裝

18. 濱哥冬衣,運動從這裏開始! 濱哥牌運動服

19. 貨比眾家,方知“金羊”最佳! 金羊牌服裝

20. 時代目標追“真舒“,“真舒“風采魅全球! 真舒牌羊毛襯

品牌棉衣的廣告語(熱門)

1. 您若擁有雙羽,將不再有冬天! 雙羽牌羽絨服

2. 超前享受,率領潮流! 佳衣牌服裝

3. 讓你成為情人眼裏的西施! 佳衣牌服裝

4. 當你在尋求高品位時,你就會發現佳衣! 佳衣牌服裝

5. 銀都時裝,國際名牌! 銀都牌時裝

6. 展現你高貴典雅的風情! 夏奈爾套裝

7. 來我們這兒,你就會真正知曉女人的心. 揚森製衣

8. 蘭薇兒 -----温柔多情的夜,甜蜜温馨的夢. 蘭薇兒睡衣

9. 新出布料,隨意沖洗不變形. 工農牌服裝

10. 兩用服飾,春秋皆宜. 工農牌服裝

11. 縫製精細,選料上乘. 工農牌服裝

12. 廣告裏的那些模特大多站着? Levi‘sAction Slacks西褲

13. 如果“使爾美“也無法改變你的形象,你還是什麼也別穿就上街去吧. 使爾美服裝

14. “哈特?夏納“意味着事業與成功. 哈特?夏納西服

15. 現代睡衣的提倡者. 聯合睡衣公司

16. 你悄悄在穿上一件“普來得“,再司法局法去約會吧! 普來得編織

17. 假使你喜歡偷聽他人説話,約翰?史蒂森這個名字肯定已讓你的耳朵聽出老繭. 約翰?史蒂森服裝公司

18. 只有妻子知道Hanes與內衣的區別. Hanes T恤衫

19. 柔軟的全棉內衣----舒適的當然選擇. San foriced全棉服裝

20. 採下五色棉,讓它永鮮豔. San foriced全棉服裝

品牌棉衣的廣告語(精選)

1. 充滿民族特色的日本和服. 工農牌服裝

2. 簡明樸素又瀟灑輕逸的服裝. 工農牌服裝

3. 新出布料,隨意沖洗不變形. 工農牌服裝

4. 兩用服飾,春秋皆宜. 工農牌服裝

5. 縫製精細,選料上乘. 工農牌服裝

6. 廣告裏的那些模特大多站着? Levi‘sAction Slacks西褲

7. 只有妻子知道Hanes與內衣的區別. Hanes T恤衫

8. 柔軟的全棉內衣----舒適的當然選擇. San foriced全棉服裝

9. 採下五色棉,讓它永鮮豔. San foriced全棉服裝

10. 色澤高雅,魅力十足. 工農牌服裝

11. 盈錫福------以“帽“取人. 盈錫福帽子

12. 適合大眾,價廉物美. 工農牌服裝

13. 富於伸縮,胖瘦皆宜. 工農牌服裝

14. 簡單樸實,運動服裝. 工農牌服裝

15. 任憑虎嘯豹孔,為獨金羊行俏! 金羊牌服裝

16. 辦公窒的年輕人,你的時髦裝扮應朝那個方向走? 法國西裝制服上衣

17. 木棉的質料,觸感柔適,加上迷人的刺繡,更顯絕代風姿! 越南刺繡洋裝

18. 使你更修長纖細! 印度開前襟洋裝

19. 曲線玲瓏,極具小家碧玉的端莊! 印度絲質洋裝

20. 棉麻衫令您好擁有涼爽的觸覺感受! 印度混紡花洋裝

21. 自然柔和的美感,彷彿戴上神祕的面紗! 印度紗質洋裝

22. 輕盈、柔和、大方的款式,展示出你個人的風格! 英國禮服

標籤: 廣告語 棉衣
  • 文章版權屬於文章作者所有,轉載請註明 https://wjfww.com/guanggao/fuzhuang/krgn6l.html
專題