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作者:互联网
2016年是对话式设计之年。消息应用正以惊人的好评度和参与率,占领世界和app store的排行榜。每个社区产品、应用市场、点播服务、约会应用、社交游戏和电商产品,为了提高好评度、参与率和销量,都已经或即将加入消息功能。
有大量关于对话式UI的讨论,还有这种人机对话模式如何通过简单的指令和文字反馈(偶尔配合照片),将消息或语音交互融合在一起。虽然我很喜欢文字和照片,但它尚有非常广阔的探索前景,可以在对话式界面中加入丰富的图形界面元素。
这点有些讽刺,因为1986、1996、2006年也是对话式设计之年。想知道对话式UI会走向何方,我们就应该回到这些历史时期。
命令行,又称作原始对话式界面
似乎我们都见过这些界面。命令行正是最初的对话式界面。输入上下文指令,敲回车,电脑就会执行命令,并且打印出答案。输入和输出都是文字。有时候通过非常原始的方式,你能看到各种符号组成的表格或ASCII码图片。这是文字媒介的一种极具创造力的用法,但它本质上还是文本。
Linux命令行
仔细想想,这是不是很像一场互动对话,人告诉电脑做什么,电脑执行,然后回来汇报结果,或者提出新的问题,得到回复后才能继续任务。
命令行最大的缺陷在于,你必须准确知道应该输入什么,或者让电脑给你提供选项。要记住所有这些命令,对多数人而言要求太高,这时的电脑还不够平易近人。
即使早在那个年代,消息应用就已经存在了,因为人们不仅仅想要与机器对话,也想和人类对话。交互被局限于文字媒介。
图形化用户界面
施乐公司帕洛阿尔托研究中心,一家复印机公司下属部门的天才们,创立了一系列用户界面范式,彻底改变了游戏规则。让不懂命令行、也不愿花数小时学习的用户,能够直接用东西(鼠标指针)指着屏幕上熟悉的视觉形象。
Xerox Star用户界面
这些物体代表了人们在现实世界中熟悉的事物——文件夹、按钮、垃圾桶。除了这些熟悉的视觉隐喻,他们还加入了新的概念,例如窗口、对话框、桌面等等。这些物体让用户能与电脑交谈,电脑也能以图形化而非文字的方式与用户交流,只需要指向并点击他们需要的操作。
采用对话式UI的消息应用
文字主要用于输入网址、撰写文档和邮件,已经不作为人机交互的主要方式了。但它仍然是人与人通过电脑交流的主要方式,聊天室和前赴后继的消息应用都是如此。
聊天室就是最原始的Slack。显然,它更粗糙、更欠产品化。但聊天室引入的许多概念在今天再度盛行。聊天室已经支持了聊天机器人、多人测验、投票和其他类型的对话式应用,各频道可以依需要启用。
Trivia聊天室机器人
即时通讯应用在视觉上更自然,随时间推移也开始支持更丰富的媒体格式,例如表情、照片、视频和小程序,例如游戏或测验。第一批这类应用包括ICQ、AIM、MSN和Yahoo! messenger,在90年代末极度盛行。
MSN messenger里的井字游戏
随着移动通信的到来,还有运算设备屏幕的局限,需要对桌面端的富图形界面进行重新思考。早期的移动设备只有几行简单的黑白文本界面。
短信服务(SMS)是1994年少数几个出现在移动设备上的服务之一。短信只支持文字,并且不能超过160个字符(译者注:这是在作者的国度)。从一开始,它就既支持人与人互发短信,也支持人与电脑发送消息。短信具备一些聊天室和桌面即时通讯应用不具备的特征。它能持续运转,可以在任何时候接收到通知。也出现了基础的对话式服务,例如通过短信指令查询余额。文字游戏、星座运势、还有其他娱乐类内容,把短信的运用推向了一个新的方向。而相对严肃的应用,例如天气和股票行情,则又是另一个方向。这些应用通常都由服务商或者关系紧密的企业提供。不像聊天室或即时聊天应用,短信自己集成了支付系统,使得它能在这个平台上构建出真正的业务。最后,许多像Nexmo这样的上层服务商(OTT),让每个开发者都能运用短信来搭建全球平台。平台限制和入口,使得短信成为移动端对话式界面、聊天机器人、智能助手绝佳的试验田。由于只能使用文字,基于短信的应用与命令行的体验差不多。
Assist的短信聊天机器人界面
随着智能手机的崛起,我们看到越来越多的上层服务(OTT)应用开始蚕食短信的核心价值。通信应用在移动使用中占了最大比重,因为用户暴露在大量消息通知中。由于这些消息应用通过IP通信,绕过了运营商的信号网络,对内容的类型基本没有任何限制,消息中什么都可以发。可以看到,这些应用已经扩展了消息类型,包含照片、音频消息、视频、表情、动图等富媒体。微信和Line这些来自亚洲的即时通讯软件,还将这些富媒体消息扩展为迷你应用。Facebook Messenger对这个概念进行了移植。每个消息都是一个自我包含的应用,可以产生文字或富媒体界面。
上层消息应用正在逐步开放API来整合各种服务,非常像短信的演化路径。Telegram、Slack和 kik都有成百上千的聊天机器人。
尽管如此,限于应用所处的环境,其中多数机器人还是基于文字,还不支持迷你应用。仍然近乎于命令行,只是额外加入一些富媒体内容。
不像短信是整合到系统中的应用,所有基于短信的产品都依存于此,但许多产品都有应用内消息。各种消息应用、社区、应用市场、点播服务、约会应用、游戏和企业工具,都包含某种依照环境和用户专门定制的即时消息。一般来说,相对于OTT消息应用,这些应用都有简化版的消息功能,毕竟这些都不是业务的核心。但一切变化很快,我们在Layer打造的服务,能让消息功能被植入到越来越多的应用中。不只是把通常专属于消息应用的功能带给每个产品,最重要的是探索了新的可能性。
每条消息都是独立应用
下面是一些混合界面的案例,很好地将命令行与图形界面范式结合起来。2016年起,我们会看到更多此类案例,因为这种结合吸取了两者的优点:文字——对话式界面的快速输入,还有图形界面丰富直观的体验。
每条信息都是独立应用
每条消息都有成为一个独立应用的潜质。它可以显示文字、照片,或者在消息气泡的局限中展现更复杂的信息。有无限的可能,可以创造各种迷你应用,比如照片轮播、媒体播放器、迷你游戏、清单项、消息内支付等等。
富文本消息例子——音乐、照片、移动商店、迷你游戏、测验、快递、酒店预订
开发者们可以更多关注体验,不用局限于基础设施。将迷你应用作为消息的一部分,会成为一种行业标准。我们在对话式设计领域中已经能看到这种趋势,Operator这样的公司正在引领行业前行,设计出丰富的体验供用户直接操作,而不仅仅是回复文字。这是他们与传统消息应用的一大区别。
聊天机器人(自然语言处理、人工智能和其他许多美好事物)
你或许已经注意到了,以上案例中的某些消息,其实不必由人类来撰写和发送。事实上,随着消息变为迷你应用,加入聊天机器人就变得更有意义。这尤其方便了管理工作流的业务和应用。发出消息就是输入请求,回复的消息不仅仅是答案,还提供了一个完整的应用来处理请求。例如,向一个对话式应用提问“知道Onitsuka Tigers吗?”会得到文字或图片的商品列表,还可能返回带有轮播滚动的信息卡片,每条结果都带有购买按钮,可以直接触发支付流程。让人类来制作富媒体卡片极其耗时,但对于理解上下文问题的机器人而言,这是小事一桩。只有混合了对话式界面和富媒体图形界面,聊天机器人才能发挥它的潜能。
语音信息
苹果的Siri和亚马逊的Alexa/Echo做出了表率,语音可以成为对话式人机交互中一种强大的输入/输出手段。结合富媒体图形化反馈,它还可以更强大。带有语音输入和视觉输出的智能手表,是这个领域的一种探索。我很确信将来会出现更多类似形式。
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