産品在面向使用者時，要做好功能的更新疊代，以更好地契合使用者體驗與實際場景下的使用者需求。在本篇文章裡，作者便針對抖音的評論「不喜歡」、點贊推薦功能進行了互動拆解，并嘗試做了重設計方案，一起來看看吧。
抖音已是世界級的短視訊流播放平台，不論TIKTOK還是抖音，它所面向的巨量使用者及廣泛的使用者特征，都要求抖音需要保持高頻次的更新疊代，以完善靈活的設計政策和機制。
今次簡要剖析抖音中近期新增的兩個我個人比較喜歡的功能：評論「不喜歡」、點贊推薦，以窺見抖音的互動與業務設計政策。
一、評論「不喜歡」
在聊評論區之前，不可避免地要聊到社群氛圍和治理。
社群氛圍對任何内容社群類平台來說都屬于老大難，評論區的氛圍劣質程度往往與DAU呈正比，這一點在抖音、哔哩哔哩、微網誌等過億級社群平台表現得更為明顯，這和平台的大使用者量以及不可避免的使用者下沉化息息相關。
1. 社群氛圍
針對社群氛圍，在C端設計上一般采取的方式為：
- 新增預設展示的推薦區Tab，展示篩選後的優質評論，在表現層面營造良社群氛圍，以引導使用者發表合适恰當的内容；
- 折疊評論送出入口和展示頁，增加使用者使用評論功能的成本，降低觸及；
- 排序規則改造，預設以熱度或推薦排序，可進行人工幹預，引導使用者進行良性互動。
以上措施多在可用性上表現得較差，畢竟僅是通過黑盒機制或提升使用成本，來減弱使用者對不良社群氛圍的感覺。
在使用者層面而言，與使用者期望存在一定的偏差，而且一部分使用者仍然需要一窺評論區全貌，難免因以上的措施而受到負面影響。
2. 社群治理
采用産品設計技巧可以低成本呈現比較優質的社群氛圍，而氛圍好壞的根源還是在釋出者身上。
以往的社群治理多是針對是否違法違規展開，在普遍追求優質氛圍的競争環境下，大家開始把目光放在了評論内容本身的品質問題上。
這意味着需要平台有基本的治理能力，也需要有識别内容好壞的能力，随着NLP（自然語言處理Natural Language Processing）或OCR（字元識别 Optical Character Recognition）這類能力的發展，治理手段也高超起來：
1）内容釋出治理
- 評論内容觸發本地或伺服器端關鍵詞庫，轉為僅自己可見，嚴重的直接被删除；
- 評論内容未通過機器算法NLP稽核，轉為僅自己可見，嚴重的直接被删除。
2）内容品質識别：
- 機器算法NLP無法明确判斷内容傾向，轉入人工稽核流程，稽核結果未出前保持為僅自己可見，按照稽核結果釋放展示或自見或删除；
- 評論内容被機器算法NLP識别為無意義或低品質，被折疊或擊沉；
- 評論内容被「不喜歡」過多，被折疊或擊沉。
以上五類方式中，前幾種為大多數平台所使用，既可保證釋出者最基本的體驗，也照顧到平台的安全和觀者的清淨。
折疊或擊沉評論的方法，使用的範圍較窄，比較典型的當屬知乎，按其本身強調專業性和關心回答價值的角度而言，“折疊”是平台專業态度的展現，使用者一定程度上是可以接受的。
3. 評論「不喜歡」
評論區的「不喜歡」功能已幾乎成了擺設，一般展現為使用者評論在收到一定數量的「不喜歡」後才會被折疊或擊沉或轉為自見。
這隻滿足了使用者點選「不喜歡」時的投票态度，無法展現使用者主動參與氛圍治理的姿态，而且這條評論會停留在使用者視野内很久，使用者不知道它何時被處理、會不會被處理，既不能保證觀者的體驗，也沒有滿足“所見即所得”的設計基本法。
在抖音平台而言，尤其是面向大基數的下沉使用者時，社群的氛圍治理是必須要解決的“硬骨頭”。
抖音可能采用了如下的措施（驗證與猜測，不代表官方就是這麼做的）：
混搭排序規則：以評論點贊數與釋出時間軸為基礎排序規則，配合NLP品質分，前置部分優質且有一定熱度或者新釋出的評論，保證使用者在評論區前兩屏得以檢視高熱和較新的優質評論；
排序公式模拟：在「混搭排序」中，猜測是采用淨正向點贊+NLP品質分的方式進行的排序，或是采用評論品質分公式影響排序，對公式的簡單模拟：
xyz分别代表LIKE、DISLIKE、NLP識别分的權重系數，應當由後端控制，可随時進行調整。
「不喜歡」互動設計：作為負點贊方式，在使用者側的表現是點選即隐藏該條評論，符合“所見即所得”的互動規則，也滿足了使用者「殺滅」負面内容的情緒；在排序影響上，應該是抵消了部分的正向點贊，得出評論的實時淨點贊分的權重，用以影響排序。
抖音采取這種排序邏輯和設計政策的優勢在于：
- 可以提升高熱、高品質的評論的觸及和展示效率；
- 社群治理上，可規避品質較差的評論呈現，擡升評論區氛圍；
- 使用者體驗上，既保證了社群氛圍的舒适感，也在互動層面上做到所見即所得；
- 展現使用者DISLIKE的投票權，點選即對使用者隐藏的方式，一定程度上滿足了使用者對評論區定制的期望，也展現了使用者操作是有權威性的這一安慰劑式的設計理念。
二、點贊推薦
「點贊推薦」的功能釋義為：使用者可以通過打開功能，使自己的朋友或粉絲看到自己所點贊的視訊。
我見之熟悉的原因是之前在Soul時設計但未落地的“轉播”功能有異曲同工之處。
本義都是為了促進内容在使用者側的自然分發，提升優質内容的傳播性。
也就是說，點贊推薦功能，其實是Twitter和微網誌“轉推”功能的翻版，微信的「在看」功能亦屬同樣的業務邏輯。
在業務價值上，使用者側内容的自然分發，更易于産生社互動動，也有助于使用者之間突破推薦機制帶來的資訊繭房影響。當關閉朋友可見時，推薦則成了一種低權重的流量推薦手段。
在功能設計層面上，它是個比較有趣的功能，既增加了使用者之間互相窺探對方喜好的途徑，也有助于使用者之間社交關系的加強。
但在互動設計上，我更傾向于抖音在實驗試錯，因為該功能的互動設計方案是失敗的，原因有以下幾點：
1）它在資訊設計上的門檻過高，使使用者無法快速的了解這個功能的影響
“點贊作品不會推薦給朋友”&“點贊作品會推薦給朋友”，很難相信，涉及狀态開關提醒的文案隻有這麼弱的差異。如果是有意為之，便有刻意降低使用者感覺和認知的嫌疑；如果是無意為之，那這個方案真的讓人大跌眼鏡。
2）推薦給朋友後的呈現方式，需要使用者适當關注和付出一定的學習成本
點選推薦後的樣式變更，即是告知使用者「推薦」是會這樣展示給使用者；同時在設定拉起的浮層有種動圖以示範該效果。表意太弱了。
3）功能開關的說明資訊比較複雜，無形中擡升了使用者的使用門檻
總的來說，功能是好的，但使用門檻和學習成本過高，對大齡使用者或輕中度使用者而言，功能觸及可能僅僅會停留在“點贊之後有新的東西出來了，看一看”而已。
而且在使用者側會出于私密性的原因，并不會願意保持恒打開「推薦」。是以推薦開關需要考慮臨時開關和總開關兩個狀态。
好的功能，需要好的設計。好的設計，必定是使用門檻和學習成本比較低的。
可以适當教育使用者，但不能自說自話地教育使用者。
以下按照VADU的設計理論對這個功能進行Redesign的嘗試。
三、方案重設計
在重新設計之前，需要深入了解業務構成。
線上版本的「點贊推薦」中涉及到的開關過多，功能入口表現又稍顯含蓄，在文案的資訊設計上拔高了使用門檻，重新設計将以重點解決這些問題為目标。
1. 「點贊推薦」線上業務構成
業務的起點，實是增加推薦手段，引導使用者推薦内容給其他使用者。
在這個基礎上“增加”了使用者可進一步選擇将點贊的内容推薦給朋友。隻是這一步增加，将「點贊推薦」的流程複雜化。開關邏輯見下圖：
2. 「點贊推薦」拆解與重設計
在了解了基礎的業務邏輯後開始着手。
1）功能入口強化（價值強化）
将功能價值點表現在入口上，增加使用者決策因子，也使使用者能一眼了解功能含義。
2）功能說明浮層資訊強化（抵達性強化）
點贊作品和推薦作品實是兩件事，需要在表意上明确區分，不要給使用者留任何含糊的餘地。适當情況下可以增加Icon輔助表意。
3）浮層中的功能開關互動合理化（抵達性、可用性強化）
線上的 保持關閉/開啟 & 保持開啟/關閉 的按鈕互斥狀态，完全不合乎互動設計的任何規則。既不明确，也沒有展現開關狀态。可以适當增加說明，并采用開關形式解決。
4）總開關表意和互動合理化（可用性強化）
原本的浮層說明和開關示意，均存在表意不清的情況。改造原浮層互動為新啟頁面，在頁面内詳細釋義功能。
5）改造總覽
四、綜上所述
從上述案例，我們得以窺見抖音在業務細節上的打磨，同時在互動細節上的瑕疵點。但這種細節的把控和嘗試，都應當是IT行業萬馬齊喑的今天應該去做的，這也是最原本IT公司做過的事情。
作為設計師，能跳脫出來審視自己，以理論來作為工作方法論的基底，都是難能可貴的品質。
這也正是我回答面試問題“你覺得你比同樣十年經驗的設計師的優勢在哪裡”的答案。
跳出設計者思維，以普通觀者的視角反觀自己的方法和輸出，以學術理論來指導自己，進行适當的反思和糾正，這很重要。
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