2010-01-06
聊天机器人的惊人潜力在于能够一对多地根据语境分别沟通。
我们把这句话分解一下。
一对多沟通：现今，有许多工具可以实现一对多沟通。从基本的信件，到电子邮件市场营销，再到社交媒体，这些工具可以轻松触达大量受众和目标群体，一视同仁。但是，这些工具多半不能分别沟通。
分别沟通：对大量人群进行分别沟通的方式出现并不久。目前最受欢迎的方式是程序化广告投放，但是最终要以一种有意义的形式触达终端受众，需要大量研究和分析技巧，才能正确运用。
语境沟通：我们每天与人交谈时都要这么做。在多数人来说是下意识行为。
当有人问你“我给你拿件夹克过来？”你不会问他哪天拿过来——你很清楚他说的就是现在。你下意识（或许思考过，并且看了下天气应用）意识到天气因素，基于当前对话和环境，给出最适合的回答。
我相信，正是语境沟通（动态智能的一种形式）使得聊天机器人成为一种万众期盼的革命性技术。
现如今，机器人的语境沟通还无法做到完全合理，但还是有些做的非常不错，而且我相信这种交互会成为未来的标准：
虽然聊天机器人的创造潜力仍处于婴儿期， 这正是令人激动的时代，创造者们试图掌握这种新技术的最佳运用方法，尽可能创造出最好的机器人。
除了我们刚提到的原因，还有人类天生就需要靠交流来维系。这是我们日常生活的一部分，我们依赖各种设备帮助我们进行日常沟通。
只有让用户活跃于社区中，而不是将用户拉入新生态系统，业务才真正算得上成型。不仅仅因为这更容易，而且性价比高，也因为这是更自然的一种交流形式。
尽管智能手机的拥有者平均安装了27个应用，他们每天通常只用4-6个。30天之后，只有3%的应用能留住它们的新用户。
“超过25亿人安装了至少一个通讯应用。几年后，这个数字会达到36亿，大约为全人类的一半。”
——《经济学人》
下载试用一个新应用，然后看看它是否有幸能成为那6个应用之一，这已经不再现实了。用户更希望你的服务植入一个他们已经在用的应用中，而不是下载一个新应用。
别再浪费钱试图把人们拉进你的生态系统中。把你的内容推送到已经有活跃用户的地方。
图片来源于Statista
数千年来，我们都通过交流的方式销售商品、学习新技能、构建人际关系。通讯应用刚好是最新最有趣的交流方式。
“当我们群发消息到Kit社区，通常其中带有一则新视频的链接，我们看到转化率高达10%。”
——Patrick Starzan，Funny or Die的投资经理
排在最前的4个通讯应用，活跃用户数高于前4的社交网络应用。它们还体现出更长的活跃时段。WhatsApp的用户平均每周花费200分钟用于交流。
继续一段对话，比开始一段新对话容易。以一种亲切自然的方式，用通讯应用与受众建立关联。
数据来自Buffer和Business Insider。
如今，也包括可见的未来，机器人几乎不受限于输出内容形式。缺乏标识和功能可见性，既是挑战，也是创造聊天机器人的一大优势。
说挑战，是因为你得想办法有创造性地运用基本元素解决这个问题。
好处在于它会迫使你打磨体验，尽可能达到最天然、有用的体验。
对话式界面的基础就是文字。有些平台允许按钮或快速回复与文字一起出现，但这还没有形成全行业标准。除非哪天，短信能适应聊天机器人的生态系统，不然它不可能成为通行标准。
现在每个聊天机器人平台都允许发送图片了，包括短信。可以接收的格式包括JPEG、PNG和GIF。有些平台还允许你发送视频和音频，不过你最多大概也只能到此为止了，这是聊天机器人的平台边界。
允许发送视频的平台，包括Messenger和Telegram，但这些更高级的多媒体类型，必须通过某种定制的编码形式。
如果用模板式机器人平台，像motion.ai、Chatfuel和其他类似平台，它们都不支持视频和音频的发送。
尽管科技从业者已经很熟悉聊天机器人，但对于世上多数人而言它仍然很新奇。
我在九月回到Nebraska的家里，当我告诉大家我在进行的工作，我得到这样的回复：“你是说那种当你无聊时，可以在AOL上和你聊天的东西吗？”
我笑了，但这就是现实。有许多人并不了解你说的是什么，所以创造时要牢记这一点。
下面是9条最佳实践，能帮你创造出友善的机器人：
人们并不傻。如果过分承诺，或者声称你的机器人是什么先进玩意，但名不副实，他们最终都会发现的。
目前为止，机器人应该负责处理逻辑和它们擅长的事情。它们并不能替代人类的存在。
你当然希望你的机器人尽可能接近人类，但是如果你试图说服用户这不是机器人，他们就会怀疑，然后可能就会离开。再次赢得信任，比预先告诉他们这是机器人更难。
如果让人知道，他们正在与一个有先天局限的机器交谈，他们会感到更加自在和包容。
图注：应该让用户了解，自己正在与机器人交谈。这样在机器人犯错之后，人们会更容易留下。不要试图说服用户，相信你的机器人比实际更聪明，或是像人类一样聪明。
尽管像Siri、Alexa和Google这样的人工智能机器人已经出现有一段时间了，多数人仍然不习惯于对着无生命的物体说话或写字，以此达成目的。他们仍然习惯于操作所见即所得的界面。
作为聊天机器人设计师，这就是你的工作，巧妙地教育用户，对话式界面有多好用。
图注：提供操作指令给用户，有助于教导他们和机器人聊天。不要留给用户开放性的问题或陈述，迫使他们决定接下来的走向。
和机器人聊天很枯燥。虽然这可能效率很高，而且符合产品的客观事实，但人们可不会喜欢，并继续使用。这也不是我们习惯的方式。
如果你没有给机器人赋予人格，用户就会这么做——所以要设定你期望的人格。这是你在品牌设计过程中已经完成的事情，但此刻更加重要。
为人类情绪设计聊天机器人，重要性不输于其他任何形式的体验。情绪决定机器人，机器人决定体验。
图注：使用友善、包容的语言和用户交谈，让他们感觉不到是在和机器对话。还要确保复述用户的意思，让他们更加自在，知道你理解正确。不要完全按照模板回答，无视用户的反应。
语言是地球上最有力的工具之一。在大学期间，我辅修英文——语言一直都让我着迷。但构建人工智能聊天机器人，是我做过的最困难的事情。
说话——我们组织语句和词汇的方式——在生活中是一种下意识行为。但是，要创造具有人工智能的机器人，我必须解构自己的潜意识语言模型，从而教会电脑我的本领。
思考如何称呼各种人物（或事物）会让人发疯，怎样的语法结构最能表现用户的谈话，什么词汇最容易被拼写错误，会被错写成什么样？
图注：
“希拉里·克林顿如何能持续不断地演说？”这句话有多少种问法？
有8种方式可以指代希拉里·克林顿，包括：Hillary Clinton、Hillary、Clinton、Senator Clinton、Hillary Rodham Clinton、Crooked Hillary、she、her。
以上8种指代方式，有1714种可能的拼写错误。
上面这个问题的问法，算上可能的拼写错误，鬼知道！
美国的多数孩子要经历12年的英语课堂来学习这门语言，而且他们通常也并不能运用自如。
计算机学习起来或许更快，但也需要时间。除了把大量数据扔给它，你也没什么办法可以加快进展。
我们习惯的网站、应用和数码设备，都有着有限宽度的屏幕，有限长的页面，有限个按钮，等等。我们习惯了这些限制和引导元素。
对话是没有限制的——只要你愿意。
要让人融入其中，我们得为用户设定限制和路径，让他们感到熟悉。用户不会告诉你这些，因为他们也想不到，但这么做会得到他们赞赏。
图注：提供按钮或操作式的命令项给用户选择，以此设定对话的边界。不要让对话任意发展。没有边界的话，用户会轻易搅乱你的机器人。
除非你的机器人完全是基于模板，或者完全通过按钮点击来操作，不然机器人总会在某些状况下出错。这无可避免。
对话没有限制，即使你的机器人开发几个月、几年，仍然可能无法顾及用户想要的一切东西。就算做到了，你的机器人仍然有时候会抽风。
预先准备，让出错的体验尽可能不造成痛苦。
不必再通过软件分析每一次点击或输入意义何在。理解用户行为变简单了，但是用户保持专注则更难了。
必须要意识到，并非用户想要的一切都与你的产品有关，而且能在所有干扰中保持专注。
多数分析平台可以展示出哪些区块和按钮被点击了，以及用户向系统中输入了什么，还有许多其他数据。
你不可能预见此刻用户想要的一切。对话是没有限制的。
不必试图推测用户需求，或者请求他们做调研，在操作中直接通过机器人来让用户提交反馈，这才是最自然的方式。
图注：让用户提交内容，你就不必亲自创造一切。让用户来帮助你为他们自己服务。别让用户等待，不要剥夺他们提交所需内容的机会。
相比界面，对话中包含的情绪要多多了。不必征求用户的回复，他们总会给你反馈，无论是否下意识如此。
运用你在用户情绪方面的知识，在适当时机触发内容区块，延伸和改善体验。
图注：用户向机器人表达某种情绪时，可以使用一些幽默的互动。通过积极情绪来推广，消极情绪来保全形象。不要用默认回复来应对用户的情绪，这只会让用户觉得你在预测意图方面有待改进。
创造得好的话，聊天机器人是强大的工具。随着时间推移，它们只会变得越来越厉害。
利用这股潮流，开始创造你自己的聊天机器人吧！
如果想要讨论任何关于文本的内容，所用的工具，或者其他任何事情，请联系我。
原文链接：http://blog.invisionapp.com/guide-to-chatbots/
译文链接：http://colachan.com/post/3528
作者信息：Joe Toscano
Experience designer for R/GA's Google team in San Francisco, CA. Joe plans to change the world with a smile, design and some code. If you want to keep up with what he's doing outside of InVision, follow him on Twitter or Medium!
