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本篇文章為大家帶來【交互流暢】維度的評測點拆解。這個模塊,重點考量智能助手各個性能指標及交互體驗層面的表現。希望對從事相關領域工作的各位有所啟發。

當用戶發起需求后,【意圖理解】在前,【服務提供】在後,基本上已經構成了一輪完整閉環。

之所以把【交互流暢】這個點作為一個單獨維度拆解出來,是因為其貫穿始終。如果這個模塊的內容如果處理不好,將全程傷害體驗。

本篇文章為大家帶來【交互流暢】維度的評測點拆解。

這個模塊,重點考量智能助手各個性能指標及交互體驗層面的表現。

1. 服務穩定性

「正常運行」、「不出bug」、「魯棒性好」

評測點已經講完了,十分清晰,幾乎每一個互聯網從業者都能夠說出個1234,然後呢?

穩定不好,這類問題可大可小,小點就是網路繁忙,不給你任何反饋,大到極致,機器人可以反動搞事情:「愚蠢的人類啊,阿西莫夫的機器人三定律也救不了你們。

好了,開個玩笑。實際上,定義「what」容易,解決「how」往往都才是考量業務理解。

所以,在過往我經常會問面試者的問題有一個:你曾經做過的智能助手產品,出過哪些問題,你是如何解決的?

不同的人回答不同,對於這類命題,才更有探索價值。

一般情況下,回復這些是技術的問題,往往都很糟糕,實際上,每個公司的穩定性業務保障是需要一個體系來承擔的。

所以能得分的面試回答是,把影響穩定性的故障進行一個分類,並且設計好處理路徑。

這裡只有大類別,單單一個業務後台,就能做很多範圍細分。故障表現情況例如:崩潰、局部故障、弱網環境、狀態更新、請求超時、並發表現……嚴重程度不一致,此處不逐一展開。

出過哪些問題分類回答完畢,你是如何解決的呢?是後續的一個命題。

一般情況下,公司的業務流程是這樣運轉的。

這裡有3個細節:

  1. 反饋的行為折損。根據歷史數據表現,1個問題被報上來,背後往往有至少10個以上的用戶遇見過,只是用戶懶/報問題麻煩,沒有報而已。
  2. 反饋的信息折損,客服問:你做了什麼操作導致的崩潰?用戶答:我也不知道,就崩潰了。這種情況,是不利於排查和定位問題的。
  3. 「解決方案的設計」,這裡也分為「臨時解決方案」和「全局最優解決方案」兩說。

下圖是一個信息化的風控結構,做過相關模塊的,懂得自然懂,篇幅太長,此處不展開。

所以,在考量服務穩定性上有兩個大層面,一個是智能助手本身的穩定性表現,二個是在服務用戶的過程中,如何規避,以及遇見問題后的業務響應速度表現。

服務穩定性的考量是以一定周期、頻次進行考量才是科學合理的。

2. 響應速度/流暢度

服務穩定性保障了之後,接下來就是速度。

語音交互這件事,本身就是因為語音輸入的高效性。

當用戶發出了需求,希望儘快拿到反饋,現在的用戶極其沒有耐心,速度一旦過慢,註定會被棄而不用。

而在智能語音助手交互對話的過程中,又包含哪幾個階段呢?

先明確一點,一味追求快並非是好

  1. 人類喚醒后,計算器的響應靈敏度,靈敏度太強(誤喚醒)或太弱(沒反應)都不好,當然如果升級下維度,還可以添加場景,比如噪音下喚醒,遠場喚醒等。靈敏度是可以調試的,以表現合適最好。
  2. 人類表述了自己需求后,ASR有兩種方案,一種是邊識別邊轉換文本,另外一種是表述完畢后一口氣轉換為文本。
  3. 業務邏輯處理表現,其實是NLP領域最為核心的部分,也是最為耗時的部分,從效率角度上而言,此處儘管追求越快越好。
  4. 這裡的語音播放,不是越快越好,而是合適就好,語速太快會給人一種輕浮及不穩重的感受,太慢則顯得很笨以及可能造成不耐煩。而反饋樣式則需要儘快呈現,有些智能助手語音播放完畢了,結果下面的內容還沒載入到位。
  5. 人類總計2次交互,一次喚醒,一次表達意圖,這2個行為過後,等待AI反饋。也就是說,當用戶說完話后的下一秒,助手要同時處理,識別+理解+介面查詢+反饋四個階段,這個過程中,全部都是用戶的等待狀態。

人們去飯店點完了菜,等上菜的過程中,中間服務員還會過來幫忙緩解,這個過程較長,一定要考慮好等待體驗管理,不至於讓用戶無聊。

前後端共同協作,添加一些語音播報,模態框提示,漸隱消失提示,動畫效果,來管理用戶的等待體驗。

而有些無屏的音箱則需要使用等待、載入、成功等光效表現來管理用戶的等待體驗過程。

所以,在響應速度/流暢度這個維度上,不同的情況不同的對待,以合適最好。

3. 交互形式豐富度

每一種交互形式的存在,都有著其依賴的場景。

下圖是我嘗試窮舉人類的輸入行為(儘力做到MECE)。

點觸、語音、手勢、點頭搖頭、人臉識別、聲紋、指紋驗證等等均算在內。

這一塊真的不需要多講,除了腦機介面,基本上都玩過,體驗過的都會覺得其有意思的地方。

交互形式豐富度,評測點已解釋完畢,在未來,一定是多模態交互,來適應各種各樣的業務場景。

說一點,產品經理應該修鍊的部分。

筆者有一個出門問問的耳機,它是智能助手的操控延伸。在提供創新體驗的同時,弄明白了是什麼(what),基於此去探究為什麼(why)以及怎麼辦(how)。

所以,筆者認為產品經理應該修鍊的部分。

  • 盡量多的去使用智能硬體,把工作體驗變成日常,以培養敏感度。
  • 弄清楚這些交互方式、元器件連接方式背後的技術實現原理
  • 每種技術方案都有多種實現方式,知曉其優劣勢及實現成本

這三層修鍊是遞進關係。只有這些把這類東西融入到了我們的生活之中,敏感性才培養得起來,繼而去加深理解,如此才更有可能做創新。

我們今天所熟知的眾多的科學以及專利技術的發明者,其實都是根據前人的經驗進行的某種程度上的改進。從結果上來看,主要有兩種改進方向。

一種是將一個原本在實驗室裡面理論上可行,變成大規模批量生產的方案。

另一種則是根據已有的技術發明,發現一些「居然這個技術還可以被這樣使用」 的方案。

蘋果公司在技術研發上,並沒有什麼特別優秀的表現,但是在整合以及運用技術的這件事情上,則是優秀中的代表。市面上的絕大多數的手機公司的研發部門,應該都叫技術方案整合商更為貼切。

只有將自己的日常浸潤到各種類型的交互體驗里,進而去理解實現方案背後的技術原理,才更有可能做出創新啊!

4. 新手教學表現

我第一次給父母體驗『小愛同學』的時候,他們是需要我的幫助才能使用。

什麼是喚醒;什麼是監聽;什麼時候你說話它會響應/不響應;覺得羅嗦,如何打斷對方。

這個教學行為大概要持續一小會,言傳身教才能夠學出如何進行語音交互。

如果沒有我,我的父母將無法上手。這種依賴人,在旁邊教的東西,實在是學習成本太高。

而當我們的產品被用戶首次體驗的時候,如果沒有新手教學,用戶也許就獃滯在那裡,並不知道如何使用。

新手教學體驗是非常重要的一個環節。

體驗各家智能語音助手,在這一塊的表現上各不一致,故而列為評測點。

行業新的新手引導教學其實非常多的種類,滑屏海報,蒙版遮罩,文字tips,互動式引導。

簡單一分為二的說,大體可以分為,基本操作教學,以及對應業務的教學。

在考量這個業務表現得維度上,基本操作教學必須得有。而具體業務教學,則是具體問題具體設計。

百度地圖的新手引導就做得十分友好。基本上為小度導航的每個業務能力配備了沉浸式引導方案。

這一塊是參照遊戲行業的解決方案。就我過往對小度的體驗,其實有很幾次改版了,不斷迭代演化至今。

最好的交互設計其實是不需要新手引導的,如同微信一樣自然。

在一個普遍使用點觸操作習慣的年代,如何讓用戶體驗這種新的交互體驗方式?壓力就在新手教學上。學的會就用,學不會就丟棄。

嘗鮮體驗過後,以後也會(改變習慣)使用語音尋求業務,壓力則在業務設計上。方便就用,不方便就丟棄。

這是一個遞進邏輯。只有基本操作掌握了才有後面的(改變習慣)使用,把用戶當成小白的新手教學行為,一定得做好!

5. 全雙工交互表現

全雙工(Full Duplex)是通訊傳輸的一個術語。通信允許數據在兩個方向上同時傳輸。

先用通俗的例子比喻下:

單工:類似聽廣播——單向傳遞信息,一個人只能聽另一個人說。

半雙工:類似對講機。

甲:洞幺洞幺,能不能聽到我說話,over。

乙:可以聽到,over。

全雙工:類似打電話。

甲:喂,還記得我的聲音么?我是……

乙:啊,是你小子啊……

雙方可以各說各的,可以互相打斷。

人機交互追求更加自然流暢,這一點必不可少。

當前的語音助手,只有在進入監聽狀態才可以做出反饋。

而進入監聽的兩種情況,一種是使用[喚醒詞],完成喚醒/打斷的動作。

另一種是AI判斷業務沒完,做出引導式的追問,然後進入監聽狀態。
例如:

用戶:我想看最近上映的電影。

助手:為你找到如下電影,你可以對我說看第幾部。播放完畢後進入監聽狀態。

其實助手第一時間在屏幕上展示了電影列表的搜索結果,但是總得把語音念完……。

作為用戶而言,我已經看到了助手給我的展示結果,也知道你的後續話術套路,我會迫不及待的使用[喚醒詞],完成打斷行為……使用過的都會感受到這種情況的心累。

而在全雙工的能力加持下,即為,你播報你的,我說我的,不用等你念完,才進入監聽狀態,你念一半的時候,我搶話到下一步驟,你根據我的節奏推進業務就好。

還有一種技術方案相信從業者們也不陌生,就是基於當前語義場景下的「判斷為無效內容后的拒絕響應」。

例子:我想聽……嗯,我想想,哦對了,那個周杰倫的青花瓷

識別出用戶當前說的話是不是給它的指令,能過濾掉無效的停頓,語氣助詞等干擾信息,再做出反應。

這就是全雙工所指的「瞬間雙向」表現,更接近人與人之間的自然對話,提升了交互體驗。

6. 階段性結尾

同樣的,在【交互流暢】這個單元模塊,有更多評測點去列舉,但是受限於篇幅以及能力所限,刪掉的一些內容。保留以及刪除評測點的原則,也是基於評測指標的普適性。

同樣用提問的方式,列舉一下我刪除掉的考核點。

第(6)點,列舉一個我玩遊戲多多自走棋,體驗遊戲助手的例子。敏感詞,會在很多的地方出現。防止內容攻擊,保護安全的,特別是大公司,往往會用上一個敏感詞庫過濾處理,相信很多的人都遇見過,有些給你反饋,有些則直接給你和諧掉了。顯然是影響交互體驗流暢度的。造成這種情況的顯然是政策問題。

第(7)點,未來的交互體驗過程中,多硬體終端,多場景,有屏無屏的交互體驗方案,這是一個「現階段各家都沒做,而在未來各家一定會做」的評測點。

如果列舉其例子,問題以及探討解決方案起來,篇幅就過長了,就目前AI跨平台使用表現而言,故現階段捨棄。

第(8)點,完成任務時候的成本考量。這個裡面涉及一些語音識別、語義理解的層面。比如,任務流的多輪對話是分層次的,而當用戶一口氣給助手提供多個查詢槽位,能否給予結果。比如,在一些支付和驗證的層面,視覺和聲紋讓用戶付出的代價幾何等等。助手取硬體許可權(讀取GPS,讀取簡訊等)時的表現。

在滿足用戶需求的時候一定有方案,而不同方案之間的取捨考量就存在比較關係了。

筆者在設計業務的時候,同時也會考量用戶的隱私保護安全。

  • 你要安全,就加判斷確認,加驗證,影響流暢度。
  • 你要流暢,就替用戶配置更多的默認選項,影響安全。

「流暢」和「安全」本身就是一個互相衝突的命題。此處沒有對錯,只有選擇。

【交互流暢】是一個非常重要的全局性指標,貫穿【意圖理解】和【服務提供】始終。如果這個維度的評測方向如果處理不好,將全程傷害體驗。

以上,關於第三大維度【交互流暢】的諸多考量點,就此完結。後續文章會補充餘下的部分,並以相同的形式進行補充解釋和完善。

後續篇幅預告:【人格特質】——智能助手是否具備足夠的魅力/人格化特質,就情緒表現,情商,共情、個性化、擬人化程度來設計評測指標。

謝謝你看到了這裡,希望能給大家的工作帶來一些幫助和思考。

寫作這個事情,考量點真的太多,無法敞開了寫。可以在留言區評論或者添加作者微信公眾號深入討論。

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如何評測語音助手的智能程度(1):意圖理解

如何評測語音助手的智能程度(2):服務提供

 

作者:飯大官人,不折騰會死星人,微信公眾號:fanfan19860403《遊戲運營:高手進階之路》作者。熟悉遊戲領域、人工智慧-自然語言處理領域。

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