手淘的两个摄像头识别口——「扫一扫」和「拍立淘」,很多小伙伴大概都使过?这两个属于强调智体感、自带神秘色彩的技术流派产,如今都已跨入千万户俱乐的行列。
实上,许多较大平台型APP 上都能见到扫扫身影,而过「以图搜图」,帮助用户找到相似款商品「立淘」,则从诞生开始打上了电商平台特殊印记。
为设计师,又该何在两个技术为王的产品中推进验升级的设计与落地?文就将为大家一一道来。
△ 手淘首页的两个摄像头智能口
扫一扫和拍立淘在近期经历一次为彻底的验升级,次升级恰逢应用场拓宽、产品转型以及技术提升的关键节点,既得益产品快速扩时期的试错积累,又需要系统决智能感不、新旧场替等棘手问题。
△ 扫一扫和拍立淘改版前对比
首要的一个变是,产的务对象再只是 C端的普通户,包含了行营、牌商、零售商和外合作方。从满足户识别二维码、寻相似同款商的基础诉求到尝试激发户参与互的扩展诉求,发现性变得尤为重要。
识别精准度依赖于算法优化,图算法的核视觉相似性,通过不断训练可以获得持续提升,但时至今日仍需面临识别结果不用户的窘境。
△ 视觉相似性高不表识别结果符合预
究其根本,用户并不在图像的绝对相似,而是需要找图片背后对应的商品或物品,这者远存在一个无法动的间隙,而需要不断探寻缩短这个间隙的可行性方案。
△ 机会点洞察
从用户、技术、业三个度,我们梳理切的机点:智能感塑造无法单纯依赖图像识别技术的提升;现有产品框架无法承载新场和现诉求的扩展。
围绕切入点结合设思考行一的推演,从得出了具体的设策略:基于摄识别特性打造多元场景体验,突显智能体感;制统一分层框架,支撑新旧场景迭沉淀。
△ 设策略推导
极致的智能识别体验应如同科幻电影一般,对准识别的目标,无需多余操作就能立即获得预结果。但理实无法一转换到,因此实际项目推动过程中,我们采用了场景分级策略,实智能感的逐升级。
识和应用场景是密不可分好基友,用户不知什么场景用「扫描识」,什么场景又该用「照识」,识花草和识普商品他们来说也没有什么本质区。
我们尝试重新梳理两者的匹关系,将识别方式的场边界逐渐模糊化,让一种识别方式尽能兼容种场。
△ 扫描和拍照两种识别方式的场逐步打通
我们将分散的应场景聚拢成了2大类:确定性的精准场景和非确定性的通场景(泛场景)。
如下图塔分布所示,塔尖部分属于少量精准场景,率先提供实时、自动、准确智能识服务。
△ 场景分级识体验示例
基底的通用场则适用范围,以通设计时识别标签引导用户手动确认目标物,通大量练,逐步向塔尖验靠拢。
△ 通微动效现动态识别
「识别不准」,无论对用户还是对产品设计师而言,是最头疼的问题。结合台志和上传图比对,我们现,除法模型精准度因素外,误操问题也影响识别结果的准确。
拍摄主体模糊、摄距离过远或过近、视角受到遮档、多识别目标……分分钟用户掉入识别不准的神坑。理的况下,需历「镜识别目标→得到不良结果→返回调整取图或重新识别」多反复,可能获得的结果。
为降低误操作诱发非准结果的出现概率,采用了实动辅助的方案,帮助用户获得更好的搜索质量。在识别过程中,后通过户端模型做置度,前关值通过镜头提示来引导用户操作,为整个识别体验过程保驾护航。
△ 辅助用户正向操作,降低识别不准概率
△ 多个目标物的识别引导过程
随着扫一扫和拍立淘的产品体验升,应用景也由淘宝优势的商品类目一扩展到了汽车、花草、宠新领域。作设师,不仅需吸引用户注意场景的新,还帮用户速手行体验。
通过以往的实践发现,简的引导提示容易被用户忽略,即使受吸引也会由于缺乏体验的环而放弃尝。所以一直在思考,如何能将功能引导和实际使用串起来,通过模拟真实景的「体验式教育」起上新提示和直体验用的双重作用。
△ 新景的体验式教育
扫一扫和拍立淘是个入不同却有着相同的功能模式,但同一模式下的识别体验不一致,用户认知产品迭代成本都高。
受户固有心智和产流量双重因素制约,两个入口合并具有长期确定性。因此统一产体验成为更可行的改目标,从而更好地为未来彻融合做足铺垫。
新框架从横纵两方向行了结构分层,横向支撑不同模式的差异化体验,满足基础识别诉求;纵向控制同一模式内的识别互动分区,激发潜的发性诉求。
△ 新框架的分层结构
功能模可按照识、互动技术、应用场景做不维度组合或拆分。
△ 实应用三模:AR、扫描、照
识别用于不同景识别的直体验,互动承载景上新、品牌活动、黑科玩法的推和引导,者从纵向进行离。根据景要求,可以动调配个域比例和互动坑位数量。
△ 识别互动域比例调配
△ 互动坑位数量和氛围调配
如果把比作一座藏,计、产品、术都在从不同角度去挖掘这座藏,在相同位置挖掘久了难免会产生「好像没什可以再挖」的错觉,可能叹挖出的西不够有完整价值。此不妨转换下角度,蒙尘的可能就在地等候有心人的发现,经过仔细磨,最后仍有机会串成珍。
扫一扫和拍立淘早已过初创时期,设计师需要在产成熟进程中断挖掘体验进的机会。智互是个很有趣的研究课题,上分享的体验升级是感知层强和框架层改的初步尝试,后续会结合细分场景差异设计和互玩法做更多探索。
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