AI工具體驗(yàn)差?來(lái)掌握這8個(gè)核心設(shè)計(jì)原則!
編者按:如今 AI 工具已經(jīng)相當(dāng)多了,但是它們從用戶(hù)體驗(yàn)的角度來(lái)說(shuō)卻存在諸多問(wèn)題,這篇文章出自資深產(chǎn)品設(shè)計(jì)師 Ben ,他研究了 Miro、Figma、Copy.AI、Grammarly、Notion、Taskade、Gamma 等公司是如何處理 AI 的,梳理了當(dāng)下最常見(jiàn)的問(wèn)題,以及解決這些問(wèn)題的 8 個(gè)核心原則或者說(shuō)技巧,以下是正文:
在過(guò)去的兩年里,如果你在科技行業(yè)工作,你的關(guān)注點(diǎn)很可能被一個(gè)單一的主題所占據(jù): AI 。
我們的技術(shù)演進(jìn)已經(jīng)進(jìn)入了全新的時(shí)代--繼個(gè)人電腦、互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)之后, AI 現(xiàn)在已成為討論的中心點(diǎn),這樣的討論出現(xiàn)在公司的會(huì)議室和董事會(huì)的討論中,出現(xiàn)在家庭聚餐、各大報(bào)紙的頭版頭條,甚至政府會(huì)議中也會(huì)談及。
AI 初創(chuàng)企業(yè)的數(shù)量已從 2018 年的 4000 家增至 2024 年的 70000 家。隨著 AI 在不同行業(yè)的普及,用戶(hù)體驗(yàn)從業(yè)者比以往任何時(shí)候,都更需要設(shè)計(jì)出具有良好用戶(hù)體驗(yàn)的 AI 。然而,設(shè)計(jì) AI 并不像我們想象的那么簡(jiǎn)單。對(duì)于UX設(shè)計(jì)而言,AI 是一個(gè)不可預(yù)測(cè)的復(fù)雜變量,對(duì)于設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō),如何 透過(guò)「充分的體驗(yàn)」來(lái)打造適合 AI 的用戶(hù)體驗(yàn),是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
用戶(hù)體驗(yàn)專(zhuān)家雅各布-尼爾森(Jakob Nielsen)幾個(gè)月前寫(xiě)過(guò)一篇文章,稱(chēng) AI 產(chǎn)品存在基本的可用性問(wèn)題,比如輸出內(nèi)容的一致性很差,欠缺充分的映射。類(lèi)似的討論你可以在這篇文章、這篇文章和這篇文章中找到,這些文章探討了 ChatGPT 和 Midjourney 的可用性問(wèn)題,以及它們復(fù)雜耗時(shí)的設(shè)置過(guò)程,比如用戶(hù)在使用 Midjourney 之前,必須先注冊(cè) Discord。
最近幾個(gè)月,我抽空設(shè)計(jì)了幾個(gè) AI 應(yīng)用,并體驗(yàn)了 30 多個(gè)最新的設(shè)計(jì)領(lǐng)域相關(guān)的應(yīng)用。在這個(gè)過(guò)程中,我發(fā)現(xiàn)了一些常見(jiàn)的 UI 設(shè)計(jì)模式和改善體驗(yàn)的技巧。所以,接下來(lái)我們可以深入探討一下這些錯(cuò)誤,并揭開(kāi)其中的奧秘。
UI 模式的主要問(wèn)題
如果你在日常生活中曾用 AI 來(lái)搞定過(guò)一些問(wèn)題,那么你會(huì)注意到,UI 模式通常會(huì)分為以下 3 類(lèi)——形態(tài)自由式 AI (允許你直接輸入提示詞,并執(zhí)行任務(wù))、任務(wù)驅(qū)動(dòng)式 AI (幫你執(zhí)行特定任務(wù))和后臺(tái)隱形式 AI (在后臺(tái)工作,幫助你提高工作效率,但不聲張)。
接下來(lái)我們逐一看看。
1、形態(tài)自由式 AI
形態(tài)自由式 AI 是如今最常見(jiàn)的 AI 應(yīng)用方式。UI 通常以側(cè)邊欄或嵌入式彈出窗口的形式呈現(xiàn),用戶(hù)可以隨時(shí)調(diào)用這些 AI。
微軟 Copilot、Notion Q&A 和 Taskade AI 等工具,就是典型的形態(tài)自由式 AI。
微軟的 Copilot 就是形態(tài)自由式 AI 的典范
雖然形態(tài)自由式 AI 的優(yōu)勢(shì)在于用戶(hù)可以隨時(shí)訪(fǎng)問(wèn)它,并且可以執(zhí)行他們希望實(shí)現(xiàn)的幾乎任何任務(wù),但其形態(tài)自由的特性往往也會(huì)帶來(lái)很多問(wèn)題:
? 用戶(hù)不清楚 AI 能做什么:由于 AI 是完全自由的,它在很大程度上依賴(lài)于用戶(hù)的 AI 知識(shí)儲(chǔ)備,以了解如何高效、有效地使用 AI 。提供如何開(kāi)始使用的說(shuō)明可能會(huì)有所幫助,但很多時(shí)候您需要為用戶(hù)提供更多指導(dǎo),如提供教程、社區(qū)范例等,以方便新用戶(hù)開(kāi)始使用。
? 結(jié)果的可預(yù)測(cè)性低:形態(tài)自由式 AI 可能會(huì)產(chǎn)生許多不可預(yù)見(jiàn)的結(jié)果,以及邊緣情況,這對(duì)于設(shè)計(jì)師和開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),在實(shí)施過(guò)程中處理這些情況,比較具有挑戰(zhàn)性。例如, AI 的響應(yīng)時(shí)間可能在很大程度上取決于用戶(hù)所提的需求。如果處理不當(dāng),用戶(hù)可能會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生沮喪的感覺(jué)。
Notion AI 問(wèn)答是形態(tài)自由式 AI 的另一個(gè)例子
2、任務(wù)驅(qū)動(dòng)式 AI
任務(wù)驅(qū)動(dòng)式 AI 通常用于協(xié)助用戶(hù)執(zhí)行特定任務(wù),如總結(jié)內(nèi)容、翻譯文本等。這種類(lèi)型的 AI 通常只需一個(gè)按鈕就能激活,讓用戶(hù)無(wú)需與任何數(shù)據(jù)交互,甚至無(wú)需輸入任何數(shù)據(jù),就能完成特定任務(wù)。
任務(wù)驅(qū)動(dòng)型 AI 的案例包括 Miro 的 AI 聚類(lèi)功能、Arc 的整理標(biāo)簽功能和 Grammarly 的 AI 語(yǔ)法修正功能。
常見(jiàn)問(wèn)題:
? 缺乏語(yǔ)境:要讓 AI 輸出準(zhǔn)確的結(jié)果,就必須提供足夠清晰的上下文語(yǔ)境。然而,任務(wù)驅(qū)動(dòng)型 AI 往往缺乏供用戶(hù)輸入上下文的功能性 UI 組件,這可能會(huì)阻礙用戶(hù)拿到預(yù)期結(jié)果。這就需要產(chǎn)品在設(shè)計(jì) AI 功能時(shí),添加自動(dòng)促進(jìn)用戶(hù)輸入上下文的機(jī)制。如果沒(méi)有足夠的語(yǔ)境,用戶(hù)可能會(huì)感覺(jué) AI 的反應(yīng)不夠充分,也會(huì)因此感到沮喪。
? 缺乏反饋鏈路:研究表明,用戶(hù)對(duì) AI 的信任程度不足以讓他們主動(dòng)、充分地完成任務(wù);相反,用戶(hù)更愿意對(duì) AI 的輸出內(nèi)容進(jìn)行審視,并在可能的情況下,對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。然而,任務(wù)驅(qū)動(dòng)式 AI 的性質(zhì)本身,有時(shí)意味著用戶(hù)沒(méi)有機(jī)會(huì)審視 AI 的輸出結(jié)果,并提供反饋。這種差異可能會(huì)導(dǎo)致用戶(hù)期望與 AI 之間脫節(jié)。
Miro AI 可以讓用戶(hù)按關(guān)鍵詞和情緒,對(duì)便箋進(jìn)行一鍵分組
Arc AI 可以讓用戶(hù)一鍵整理標(biāo)簽頁(yè)
3、后臺(tái)隱形式 AI
第三種形式的 AI ,是那些在后臺(tái)工作、用戶(hù)看不見(jiàn)的 AI 。這些 AI 與用戶(hù)沒(méi)有互動(dòng),在后臺(tái)工作,為用戶(hù)提供最佳體驗(yàn)。
例如,Netflix 會(huì)為你推薦合適的連續(xù)劇或電影,F(xiàn)acebook 會(huì)根據(jù)你的習(xí)慣自動(dòng)生成推薦的內(nèi)容。
常見(jiàn)問(wèn)題:
? 隱私問(wèn)題:后臺(tái)隱形式 AI 操作雖然在大多數(shù)情況下,能改善用戶(hù)體驗(yàn),但用戶(hù)往往不知道 AI 正在收集、處理和存儲(chǔ)哪類(lèi)數(shù)據(jù)。例如,Netflix 跟蹤用戶(hù)的觀(guān)看習(xí)慣以進(jìn)行推薦,Goodnotes 可能會(huì)分析手寫(xiě)筆記的內(nèi)容,這些例子都說(shuō)明了這種做法可能會(huì)引發(fā)隱私安全的問(wèn)題。
? 缺乏可見(jiàn)性: AI 的后臺(tái)工作有時(shí)會(huì)讓用戶(hù)感到沮喪,尤其是當(dāng)結(jié)果與預(yù)期不符,或者用戶(hù)對(duì) AI 如何決策缺乏了解時(shí)。例如,雖然 Facebook 的推薦系統(tǒng)旨在幫助用戶(hù)找到最感興趣的內(nèi)容,但用戶(hù)可能會(huì)對(duì) AI 給出的不準(zhǔn)確結(jié)果感到意外甚至困惑,卻沒(méi)有明確的方法來(lái)幫助 AI 理解,或者糾正潛在的問(wèn)題。
為 AI 設(shè)計(jì)更好的用戶(hù)體驗(yàn)的 8 個(gè)技巧
接下來(lái),我們深入了解一下在產(chǎn)品中為 AI 設(shè)計(jì)的 8 個(gè)主要技巧。
?技巧 #1--為用戶(hù)提供說(shuō)明
應(yīng)該為用戶(hù)提供資源、示例和教程,幫助用戶(hù)了解如何使用 AI 。常見(jiàn)的做法是提供示例,或展示其他社區(qū)成員的結(jié)果,以啟發(fā)用戶(hù)并讓他們了解他們可以從 AI 中得到什么。
《Designing Bots》一書(shū)中也強(qiáng)調(diào)了這一概念,書(shū)中強(qiáng)調(diào)了 AI 助理在最初和用戶(hù)交互過(guò)程中聲明其目的的重要性。通過(guò)從一開(kāi)始就提供清晰的說(shuō)明和實(shí)用的示例,可以幫助用戶(hù)了解 AI 的全部能力。這一基礎(chǔ)步驟,對(duì)于設(shè)定預(yù)期非常重要,它可以幫助用戶(hù)有效利用 AI 的潛力。
來(lái)自 Copy.AI、Framer 和 Galileo 的一些示例
?技巧 #2--提供反饋并控制預(yù)期
用戶(hù)體驗(yàn)的三個(gè)主要原則是 Affordances、Mapping 和 Feedback(日常事物設(shè)計(jì)), AI 也不例外,尤其是在提供反饋方面。
設(shè)計(jì) AI 功能的最大挑戰(zhàn)之一是結(jié)果的不可預(yù)測(cè)性。在某些情況下,您可能會(huì)創(chuàng)建一個(gè)針對(duì)特定任務(wù)的 AI ,協(xié)助用戶(hù)完成簡(jiǎn)單的任務(wù),在這種情況下,可預(yù)測(cè)性相對(duì)較高。然而,在更多情況下,你會(huì)發(fā)現(xiàn)自己在設(shè)計(jì) AI 時(shí),幾乎不可能預(yù)測(cè)用戶(hù)將如何與你的 AI 互動(dòng)。
在這種情況下,最好的辦法之一就是確保在用戶(hù)執(zhí)行操作后提供反饋。下面是幾個(gè)例子:
- 加入打字指示器:研究表明,打字指示器可以營(yíng)造出一種與人際聊天類(lèi)似的實(shí)時(shí)交流感,保持用戶(hù)的注意力,從而有助于維持參與度。有了打字指示器,用戶(hù)就更有可能留在你的應(yīng)用程序中,關(guān)注并等待回復(fù) AI 的下一條信息。
- 提供狀態(tài)更新:如果您的 AI 要執(zhí)行的任務(wù)比較復(fù)雜,例如搜索內(nèi)容、生成長(zhǎng)內(nèi)容或視頻,請(qǐng)確保向用戶(hù)提供任何形式的狀態(tài)更新。這可以是一行顯示 AI 當(dāng)前階段的信息、進(jìn)度條或時(shí)間估計(jì)。通過(guò)查看 AI 的進(jìn)度,用戶(hù)可以確信他們的請(qǐng)求正在得到積極處理,從而減少不確定性和潛在的挫敗感(也可查看 Labor Illusion)。
令人困惑的是,在用戶(hù)等待期間,究竟在執(zhí)行什么任務(wù)?
在生成結(jié)果時(shí)會(huì)顯示可愛(ài)的加載動(dòng)畫(huà)
在生成 AI 視頻時(shí),Veed 會(huì)顯示完成百分比。
?技巧 #3--確保能掌控錯(cuò)誤和各種問(wèn)題
除了提供反饋,還要確保你能掌控 AI 可能產(chǎn)生的常見(jiàn)錯(cuò)誤和邊緣情況。
用戶(hù)可能透過(guò) AI 得到不同的結(jié)果,出現(xiàn)各種錯(cuò)誤,不過(guò)用戶(hù)如何看待這些問(wèn)題,這取決于開(kāi)發(fā)者和設(shè)計(jì)師如何構(gòu)建初始的提示。確保找到處理和應(yīng)對(duì)這些情況的方法。下面是一些需要處理的常見(jiàn)錯(cuò)誤:
- 用戶(hù)使用方式錯(cuò)誤:當(dāng)發(fā)現(xiàn)用戶(hù)以錯(cuò)誤的方式使用 AI 時(shí),盡量為用戶(hù)提供反饋。這種指導(dǎo)有助于糾正他們的方法,改善他們的體驗(yàn)。
- 服務(wù)可用性:如果您正在使用來(lái)自 OpenAI、Claude 或其他的任何 AI 的 API,請(qǐng)注意這些平臺(tái)的穩(wěn)定性有時(shí)會(huì)存在問(wèn)題。在一個(gè)極端的案例中,OpenAI 曾經(jīng)有過(guò) 23% 的 API 端點(diǎn)在 90 天內(nèi)出現(xiàn)各種中斷的記錄。由于這些不可預(yù)測(cè)的情況,請(qǐng)確保你有辦法與用戶(hù)溝通,說(shuō)明 AI 需要更長(zhǎng)時(shí)間才能做出響應(yīng),并提供后續(xù)選項(xiàng)。
來(lái)自 Zapier 和 Figjam 的示例
?技巧 #4--允許用戶(hù)添加默認(rèn)上下文信息
如果可行的話(huà),嘗試加入一項(xiàng)功能,讓用戶(hù)為他們與 AI 的交互設(shè)置默認(rèn)上下文信息。這樣,用戶(hù)就無(wú)需為類(lèi)似的任務(wù)重復(fù)提供相同的上下文信息。
例如,允許用戶(hù)為翻譯設(shè)置首選語(yǔ)言,為生成的視覺(jué)內(nèi)容設(shè)置默認(rèn)的品牌風(fēng)格指南,為發(fā)現(xiàn)內(nèi)容設(shè)置特定興趣偏好,或?yàn)閵蕵?lè)推薦設(shè)置最喜歡的類(lèi)型。通過(guò)設(shè)置默認(rèn)上下文信息,用戶(hù)可以個(gè)性化他們的 AI 體驗(yàn),使其更高效、更符合他們的需求。
來(lái)自 ChatGPT 和 Copy.ai 的示例
?技巧 #5--用戶(hù)偏愛(ài)輔助駕駛而非自動(dòng)駕駛
人類(lèi)是懶惰的,在數(shù)字世界里,這意味著我們不喜歡打字。這就是為什么 AI 在幫助我們減少手工作業(yè)方面潛力巨大。另一方面,研究也發(fā)現(xiàn),人類(lèi)對(duì) AI 的信任還不足以讓一切都實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
因此,在設(shè)計(jì) AI 時(shí),要確保用戶(hù)對(duì) AI 生成的結(jié)果有一定的控制權(quán),無(wú)論是讓他們查看和編輯 AI 生成的內(nèi)容,還是從一系列選項(xiàng)中選擇如何繼續(xù),或者根據(jù)他們的偏好自定義設(shè)置。
Butter、Gamma 和 Taskade 允許用戶(hù)查看 AI 制作的內(nèi)容
?技巧 #6--收集用戶(hù)的反饋意見(jiàn)
由于 AI 的反應(yīng)具有不可預(yù)測(cè)性,因此在推出產(chǎn)品時(shí),請(qǐng)確保你添加了收集用戶(hù)反饋的機(jī)制。一種常見(jiàn)的方法是在用戶(hù)看到結(jié)果后,設(shè)置一個(gè)「點(diǎn)贊」和「踩」按鈕,以便快速獲得用戶(hù)的反饋。另一種方法是彈出一個(gè)簡(jiǎn)單的 CSAT(客戶(hù)滿(mǎn)意度)調(diào)查,以了解 AI 的表現(xiàn)如何。
這不僅可以幫助你的團(tuán)隊(duì)調(diào)整提示詞(prompt)體系,使其更符合用戶(hù)的期望,而且如果你幸運(yùn)的話(huà)(在道德上允許的前提下),你還可以收集和識(shí)別用戶(hù)與 AI 交互的主要模式,以進(jìn)一步改善體驗(yàn)。
來(lái)自 Zapier、Grammar 和 Miro 的示例
?技巧 #7--盡可能為 AI 注入個(gè)性
如果你有幸設(shè)計(jì)了一個(gè)像 GPT、Alexa 或 Siri 這樣的完全對(duì)話(huà)式 AI 助手,一定要為它注入一些個(gè)性。這可以包括給它一個(gè)頭像、一個(gè)名字或指定的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)。
斯坦福大學(xué)的研究表明,用戶(hù)更傾向于聽(tīng)從具有個(gè)性化姓名和聲音的 AI 助手的建議。這種個(gè)性化,增強(qiáng)了用戶(hù)感知到的社交存在感,更具親和力,這使用戶(hù)更容易接受 AI 的指導(dǎo)。
Alexa 的個(gè)性特征
?技巧 #8--隱私和數(shù)據(jù)政策要透明
如果你恰好在一家 B2B 公司工作,或者正在設(shè)計(jì)可能被大公司使用的 AI ,那么你經(jīng)常會(huì)遇到的挑戰(zhàn)之一,就是數(shù)據(jù)隱私——收集哪些數(shù)據(jù)、如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以及如何使用收集到的數(shù)據(jù)。
需要確保你在這方面有足夠的透明度。
研究表明,用戶(hù)更愿意參與并忠實(shí)于那些對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用持開(kāi)放態(tài)度的產(chǎn)品。提供透明的隱私政策不僅能避免你和公司陷入法律糾紛,還能幫助你與用戶(hù)建立信任,改善用戶(hù)體驗(yàn)。
來(lái)自 Dovetail 的 AI 數(shù)據(jù)政策
在 TikTok 時(shí)代,你可能不會(huì)有第二次機(jī)會(huì)
在 TikTok 和短視頻時(shí)代,我們對(duì)日?;?dòng)越來(lái)越不耐煩。這就意味著,如果你的 AI 設(shè)計(jì)得不夠好,你可能很快就會(huì)看到 AI 的使用率大幅下降。
紅杉資本(Sequoia)的研究表明, AI 產(chǎn)品的平均參與度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于數(shù)字產(chǎn)品的平均參與度。研究顯示,領(lǐng)先的消費(fèi)類(lèi) APP 的日均活躍用戶(hù)率為 63%,月均留存率為 51%,而 AI 產(chǎn)品的日均活躍用戶(hù)率為 14%,月均留存率為 42%。
研究結(jié)果表明,大多數(shù)用戶(hù)試用生成式 AI 之后,都未能將其變成一種習(xí)慣和日常價(jià)值的來(lái)源。盡管這些 APP 在輿論上,備受青睞并被迅速采用,但重復(fù)使用率卻很低。研究人員認(rèn)為,生成式 AI 目前面臨的最大障礙與其說(shuō)是用例不足,火熱過(guò)一陣子,不如說(shuō)是留存率太低。
因此,重要的是要投入時(shí)間,為 AI 產(chǎn)品打造正確的用戶(hù)體驗(yàn),使其成為用戶(hù)的習(xí)慣,并為他們的日常生活提供價(jià)值。
主要常見(jiàn) APP 與 AI 應(yīng)用程序的留存率對(duì)比
總結(jié)
縱覽本文,在設(shè)計(jì) AI 時(shí),無(wú)論是功能還是產(chǎn)品,都要考慮以下幾點(diǎn):
- 明確你的目標(biāo)是自由對(duì)話(huà)式 AI 、任務(wù)驅(qū)動(dòng)式 AI ,還是在幕后運(yùn)行的隱形式 AI 。
- 不要讓用戶(hù)用得提心吊膽,最好始終為用戶(hù)提供反饋,并對(duì) AI 能做什么和不能做什么設(shè)定適當(dāng)?shù)钠谕怠?/li>
- 注意用戶(hù)期望與 AI 實(shí)際功能之間的差距。
- 如果你正在設(shè)計(jì)一個(gè)對(duì)話(huà)式的 AI 助手,那么請(qǐng)?jiān)谄渲腥谌胍恍﹤€(gè)性元素。精心設(shè)計(jì)的角色可以將 AI 體驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)榱钊擞鋹偟臏贤ǎ瑥亩囵B(yǎng)用戶(hù)的忠誠(chéng)度和信任感。
- 請(qǐng)記住,用戶(hù)需要的是副駕駛,而不是完全的自動(dòng)駕駛。在自動(dòng)化和用戶(hù)控制之間取得完美平衡,打造以用戶(hù)為中心的無(wú)縫體驗(yàn)。
遵循這些做法,你可以設(shè)計(jì)出兼具功能性,且具有吸引力和用戶(hù)友好型的 AI 產(chǎn)品,從而提高用戶(hù)的整體體驗(yàn)和滿(mǎn)意度。
陳子木
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