1.背景

為進一步提升長視頻內容分發效率，優酷平臺設計團隊發起智能UI項目，我們進行了為期半年的一系列測試，在核心數據上已長期取得正向收益。
     借鑒集團在這個方向的探索經驗，我們沉淀了中臺能力，總結了符合文娛特性的智能UI設計方法供大家探討 
     提效多場景的消費決策，

不同用戶“連接”不同內容

長視頻內容推薦是智能UI的核心發力場景，我們通過智能UI讓用戶和內容能夠更高效的連接。 1. 不同的用戶：多元化的消費者，差異化的決策因年齡、地域、性別、收入的差異，用戶在視頻消費決策時會被不同的“推薦維度”和“UI樣式”所影響，智能UI會根據用戶不同的“易感度”不斷嘗試更有效的UI設計。

2. 不同的內容：新熱視頻宣發+庫存視頻分發

優酷的視頻由“新熱”和“庫存”組成，“新熱”強調宣傳和消費的時效性，“庫存”的特征是量級大、類型多元。智能UI可以幫助單一內容多樣化表達，快速引起不同用戶的消費意愿，同時可以根據不同內容特點調整UI上信息的優先級和形式，例如明星題材、互動熱度、觀看品質、行業評價、圈層喜好、價格優惠等等。
     “3步”搭建優酷智能UI系統
     1. 建立設計目標

2. 搭建生產閉環：前臺、中臺、后臺

按照不同使用對象和功能，智能UI的生產鏈路可以拆分成3個部分。

前臺：設計元素的數字

前臺包含智能UI方案對“用戶的展示”和“前端能力”，設計師需要和前端開發共建，把視覺樣式翻譯成代碼，顆粒度越細越意味著面對用戶展示的方案在復雜度和靈活性上可以更高。 

中臺：設計經驗沉淀+方案存儲+方案決策

中臺的功能是讓機器智能進行UI方案的生產、存儲、呈現，并且提供給業務方、個人工運營或機器智能做出投放決策。 

確立構成UI方案的公式

中臺搭建前期，設計師需要拆解所有構成UI方案的設計元素并梳理結構化分類，同時，形成一套穩定組合元素的公式，當前公式由“內容”、“形式”、“組合方式”三部分組成。 
     “內容”即視頻的“推薦理由和圖像源”，“形式”是圖像的“布局”和文字的“視覺樣式”，還有頁面背景元素，如背景色，圓角，字號，間距，“組合”是內容和形式的多種結合方式變量。 
     個性化UI投放需要方案個數滿足一定量級，同時在視覺樣式上要拉開差異，這樣投放給不同用戶才能獲得差異化數據，幫助算法成長。
     設計師需要根據專業經驗幫助算法建立方案的矩陣：洞察并假設不同方案和不同用戶之間的關系，將各種方案按照各自特征歸納和區分，最后將最核心的特征提煉并形成矩陣上的向限。 
     我們可以建立基礎3個向限圖，分別是“用戶”分類，“決策類型”分類，“UI方案”分類，思考3個向限之間的關聯，觀察方案在象限上的分布，可以模糊的找到測試的方向，幫機器劃定測試的優先級。
     每次投放前后，我們可以觀察方案集中在向限的哪一部分，對應結果如何，測試是否有效。接下來，重點放在探索矩陣上的盲區，從方案最大差異化的角度去嘗試對不同用戶的吸引力和收益，最終逐步沉淀真正能帶來長期效果的UI方案組合。 

后臺：沉淀數據資產

后臺面對的主要是業務方、運營、設計師，功能是解讀數據形成結論和策略，結論是“是否有效”“，策略是“因何起效”，機器算法生成的設計可能會帶來意料之外的收益，從而補充設計師假設之外的經驗。
     不同的業務需求，可通過數據報表可視化直觀看到方案對應的用戶畫像，反之也可以看到用戶對不同方案的度敏感。比起以前設計師憑借經驗和表述能力去反推業務，數據佐證更簡單直觀，這降低了多方溝通成本，也更清晰的衡量了設計的價值。

3. 明確UI設計原則

長視頻娛樂是各種故事、熱鬧的場景、影劇綜是一個個虛擬的世界，混雜著多重感官刺激，智能UI作為包裝它們的容器，應持續圍繞著內容特性出發，隨著創意元素和機器生成方案的量級變大，需要明確設計原則劃定創意的邊界，我們從平時大家經常說的一些關鍵詞總結原則，檢查UI方案是否符合初衷、有無偏離。
     從受眾用戶特性出發

差異化、品質感、易感知

從視頻內容類型出發

沉浸感、故事性、情緒化

 4. 一些實踐經驗

多UI模塊之間的流量分配

智能UI的測試一般從小范圍開始，從單個模塊向多個模塊擴展，最終覆蓋整個頁面。前期測試，核心關注單一模塊的新老效果對比，隨著局部數據提升，測試的多個模塊會互相爭搶流量，這需要我們重新明確當前頁面的整體目標，通過調整模塊上下次序或出現頻次去成。 宣發和分發型UI模塊的平衡“宣發型UI”包含排       行榜，合集等服務于用戶的功能，大多數用戶已有固定使用心智，可以在不損失使用效率的同做到“視覺有差異”但“占比小”，以幫助其余“分發型UI”有更多曝光空間。 信息的密度和模塊的高度，影響瀏覽深度長視頻內容宣發存在密集期和空檔期，通過控制“信息曝光密度”和“模塊高度”兩者的相互關系，可以根據業務需求引導用戶瀏覽深度，例如，信息密度變低，促進用戶下滑去分發庫存內容，信息密度變高，減少下滑更多曝光新內容。 “點擊”和“轉化”的平衡點擊量和最終轉化在漏斗上的比例，需要根據業務訴求維持在合理的范圍。“點擊”升高，“轉化”降低，意味著個性化的UI讓用戶有了更大的探索欲望，“點擊”降低，“轉化“升高，意味著個性化UI讓用戶更短路徑獲得了自己預期的內容，“點擊”升高，“轉化”升高，提升了用戶對頁面總體的興趣，每一種點擊轉化比例都是有利有弊的需要根據業務情況去使用。  

4個趨勢：智能UI的未來

移動端的競爭日益激烈，人口紅利見頂，新用戶增長放緩，個人使用時長接近極限。越來越多的服務和信息在用戶流量集中的移動端app中復雜交織。“精細化分發”成為基礎底層需求，這需要“UI設計”更加匹配對應的“人群” 

1. 更圍繞用戶“個體”的UI設計

用戶側：獲取的主動性降低面對信息的沖擊，用戶在不斷降低為“信息獲取”所付出的成本。觸達界面減少，瀏覽碎片化，操作路徑固化且行為單一，瀏覽深度和耐心持續降低。 平臺側：推薦的效率提升為了更多商業空間，業務的服務不斷精細的區分用戶類型，試圖對用戶“需求、意愿”進行更準確的“理解、預判”，提升精準的服務。 

2. 不斷的精細化：從“推薦維度”個性化到“推薦形式”多元化

5G、社區化、內容化等讓曾經主流的“圖文”向“視頻”轉變，商品“個性化”過渡到“推薦維度”和“形式”的“個性化”。

3. 重新定義設計師和設計工作 — UI生產方式“智能”VS“人工”

UI設計“傳統流程”
     線性的工作流：時間成本傳統UI設計是強業務訴求驅動，設計處于工作鏈條上的中下游。決策方通過競對和成本等條件去判斷多套UI方案的優劣，評估過程時間較長。 只能投放單一方案：用戶流失當業務的用戶量級較大、構成復雜時，單一方案對全量用戶的做法會犧牲部分用戶的體驗，在流量價值越來越高的時代，無法服務更多類型用戶意味著難以實現最大規模的留存。
     決策缺乏數據支撐：設計返工方案投放后沒有得到理想的數據，意味著需要重新評估各方策略，設計在這一刻容易失焦，原因是缺乏量化且精準的數據指導修改。 UI設計“智能流程” 發揮人與機器各自的優勢在智能UI項目中，設計師的優勢在于“經驗，假設，情感，直覺，用戶的角度”，機器智能的優勢是“自動投放、海量精細數據回收、數據存儲、策略生成、生成設計、產能提升（速度，規模）”。 設計師的角色和定位改變傳統UI的設計師憑借“經驗和技能”直接產生設計方案，而智能UI要求設計師重點在于設計一個“產生方案”的“設計系統”，將設計環節“工程化"，通過多方案追求整體提升，而不是追求某一設計方案本身。 減少設計內耗，專注設計專業，明確設計價值通過智能UI能力，設計師也可以減少人力消耗，更專注于新技能開發、設計策略沉淀和準確選擇，同時，在業務大目標不變的情況下，設計師可以借數據和智能UI的能力主動自驅，不必完全等待需求。 

4. 更科學的降低設計成本 — 一次性投入，長期積累

區別于傳統UI在成本上的反復投入，智能UI的投入是一次性的，投入后即成為積累。

寫在結尾

由于以前的技術限制，我們沒有能力去實現個體的在UI上的體驗差異，隨著中國人口比例和移動互聯網用戶構成的變化，商業和個性化體驗會關聯的越發緊密。業務需要通過更精細精準的服務完成營收，隨著數據帶寬和技術不斷提升，UI設計從生產方式到方案勢必不斷變革。

隨著更人性化的需求在各領域的滲透，相信越來越多垂類場景的智能UI項目會出現在我們身邊，影響每一個人。

本文由培訓無憂網長沙牛耳教育課程顧問老師整理發布，希望能夠對想參加長沙UI設計培訓的學生有所幫助。更多課程信息可關注培訓無憂網電腦IT培訓或添加老師微信：15033336050

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