UE设计推荐内容指南

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2019-11-25 13:39:49

通过突出显示建议,将建议划分为清晰的类别并提供用户反馈的方法来鼓励参与建议。


推荐引擎现在在各种网站和应用程序中都很常见,通常使用某种人工智能(AI)来推动个性化选择。随着越来越多地依赖推荐来将用户引导至与他们相关的项目,以鼓励持续交互的方式清晰地显示推荐内容列表成为推动参与度和用户忠诚度的主要因素。


我们最近进行了用户研究,以推荐作为个性化内容的来源来调查用户的期望。


我们的研究参与者赞赏个性化建议,这些建议有助于他们避免信息过多;当这些建议优先于一般内容时,它们是最有效的。理解建议的来源也很重要,与建议交互以提供正面或负面反馈的能力也很重要,尽管许多用户并不愿意这样做。


优先考虑个性化建议

明确为您挑选的内容始终比一般项目更受青睐。在网络上,个性化的信息被视为一项有价值的功能,可帮助用户筛选电子商务或娱乐网站上的大量库存,以找到他们感兴趣的那几颗珍珠。


但是,这些个性化建议很难在某些网站上找到,因为它们在页面上的位置太低,位于促销内容的通用部分之下。这种放置方式使它们变得不那么容易被发现,从而使它们在网站上的收录基本上毫无价值。


“此[推荐给您的内容]应该在列表上方。…为什么不在榜首呢?这就是我要买的东西。这是我要花钱的地方。”


“不过也许更接近顶部,也许就在《刚到》的下方。因为很多时候我并不总是一直滚动到首页,所以通常我会看一下前几件事,然后转到我要购买的部分。此页面上有很多内容,“为您推荐” 倒数第二。所以,我可能会想念它。这实际上是我第一次看到它。”

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丝芙兰首页截图

Sephora.com:在“推荐给您” 轮播中,个性化的推荐在首页上的位置过低。用户只有在提示他们浏览主页后才找到它,并且宁愿在其他通用促销区域上方看到它。

个性化内容比普通内容具有很高的价值,以至丝芙兰的一位频繁用户希望根据自己的喜好定制网站的所有区域。


“我想[在]我单击过的网站的任何区域,都会很高兴看到他们认为我最想要的东西。…特别是刚到的新东西,因为通常会有很多东西,所以即使我最想要的东西至少在顶部也是很酷的,即使它们仍然显示了其他所有内容。”


这些个性化推荐区域出现在网站首页上的次数越高,用户注意到并使用它们的可能性就越大。例如,亚马逊在首页顶部以及整个长滚动页面中包括几个明显个性化的内容区域,并且经常被用户提及为高度针对单个用户的网站。事件列表网站Eventbrite的街道信誉度不尽如人意,但是由于个性化的建议在首页上的醒目位置显示,紧挨主横幅/搜索区域下方,因此用户可以轻松找到建议的事件列表。


Eventbrite主页的屏幕截图

Eventbrite.com:主页上突出显示了个性化推荐的“适合您的活动” 部分,从而增加了用户注意到和浏览该内容的可能性。

清楚说明数据源

只要有可能,请具体说明用于制定个性化建议的数据。此信息不仅使用户了解他们的Web使用情况的哪些方面得到跟踪并考虑提出建议,还为建议增加了可信度,并清楚地表明了内容是针对个人的。


对建议的解释(例如,从用户的行为历史中提及特定项)还可以帮助用户评估建议的该部分中包含的内容的类型,并确定他们是否对建议感兴趣或宁愿寻找其他东西。


“在Netflix上,它们具有不同的类别,显示'我们认为您会喜欢这部电影,因为您专门看过这部电影',它会给出您所观看的电影的名称,并且会列出10–15他们根据您看过的电影认为您想要的电影。…[我喜欢这样,因为我可以思考,]哦,那部电影好看又酷又搞笑,易于观看,这就是我现在的心情,因此我将着眼于这些电影。或者,哦,那部电影非常激烈,充满戏剧性,充满神秘感,这就是我现在的心情。”

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Netflix上的推荐屏幕截图

Netflix标记了建议部分,并引用了用于制定建议的特定数据源(过去观看的电影或节目)。该信息使用户能够理解为什么向他们显示该内容并为建议提供了上下文。

至少,站点应该包含一些用于创建建议的整体数据源的引用,例如“ 基于您的过去历史记录”或“ 与您购买的商品有关”。说明这些来源时要简洁明了,并避免添加模糊的描述,例如“更多”。例如,Amazon Video表示“ 推荐电影”部分基于您所观看的标题以及更多内容,这使用户想知道更多的这些来源可能。

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Amazon Prime Video建议的屏幕截图

Amazon Video包含字幕,这些字幕说明了推荐区域使用的一般数据来源。但是,这个短语的包含和更多让用户不知道该算什么。

Amazon.com美容产品列表页面上的建议屏幕截图

亚马逊产品列表页面具有突出的个性化推荐,并带有清晰的标题,表明这些商品与您所查看的商品相关。

建议的单独类别

显示一组建议的特定来源的另一个好处是,它倾向于将个性化内容分成较小的块,而不是将所有建议集中在一个类别中。用户赞赏能够浏览更具体的建议类别,尤其是对于库存较大且种类繁多的网站-无论库存是电子商务产品还是娱乐内容。就像您不会将网站上的所有内容都放在一个大型列表页面中一样,也不要将所有建议都放在一个分组中。


“这些[您在Spotify上的每日混音]有时甚至更有帮助,因为它们被分解为不同的类型。…[mix]是音乐的一种,而[mix]是我丈夫听的所有音乐,因此它成功过滤掉了他喜欢的音乐。”

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Spotify的“每日混合”建议的屏幕截图

Spotify 根据流派创建了单独的推荐“您的每日混音” 播放列表。一位研究参与者说,与更广泛的《您的发现每周》播放列表相比,她更喜欢这些建议,后者将过于多样化的歌曲归为一类。

这些建议分组越具体,它们对于将用户引导到相关项目越有用。如果个性化建议过于多样化(可能是因为用户有多种兴趣),则很难理解它们,并且人们将不太可能与它们进行交互-通过浏览还是通过主动编辑建议。


例如,几个Eventbrite用户注意到他们的建议包括专业活动和个人活动的混合。尽管此列表基于他们过去的行为(他们已经购买了两种类型的事件的门票),但是当他们浏览空闲时间参加的事件时,该列表的意义不大。


同样,亚马逊上的用户抱怨说,由于她购买的图书种类繁多,她的Kindle电子书推荐列表变得笨拙得无法浏览和管理。根据体裁将这些推荐项目分开可以缓解很多问题,并鼓励进行中的互动。


“我过去常常花很多精力来管理亚马逊推荐的书籍,然后我也买了许多不同种类的书籍,并试图通过赞许或不赞成甚至告诉五星级来告诉亚马逊。 ,它只是没有真正起作用。因为我可以将一部小说当做一部非常好的小说来获得五星级评价,但是接下来我该为技术书做什么呢?这本对我确实有帮助但又不是我想要的目的的技术书,我想好好阅读一下。 ”


允许用户微调建议

并非所有用户都会被激励与建议进行交互以改进建议,但是对于那些正在使用建议的用户,请提供一种对建议提供反馈或编辑用于创建建议的数据的方法。如果人们是网站的常客,忠实访客或个性化是网站提供的服务的主要组成部分,则人们最有可能与推荐内容进行交互。例如,Spotify用户在她的个性化“ 发现每周”中检查了推荐的歌曲播放列表。当她听到自己不喜欢的歌曲时,便寻找一种向Spotify提供反馈的方法,因此将来不会播放类似的歌曲。遗憾的是,尽管该功能在其他区域中也存在,但该功能在此Web应用程序的此部分中不可用。


“哦,太可怕了,我讨厌这首歌!你什么也做不了!面对不喜欢的歌曲,您会感到无助。有时您可以在该应用程序上使用或不使用它,但是我不知道您是否可以在计算机上使用它。但这就是我在应用程序上要做的……似乎这是使我的Discover Weekly良好,能够提供负面反馈以及正面反馈的重要组成部分。”

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用户在Spotify上的每周发现建议的屏幕截图

Spotify:当研究参与者无法提供个性化播放列表中包含的歌曲的反馈以改善未来的播放列表建议时,她感到失望。

编辑过去的活动(例如浏览历史记录或过去的购买行为)的能力使用户可以指示系统打消一种行为,例如为朋友购买礼物。在Amazon上,推荐项目列表旁边显示了“ 查看或编辑过去的浏览历史记录”的链接(请参阅先前的Amazon屏幕截图)。

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Amazon.com上用户的“编辑浏览历史记录”页面的屏幕截图

亚马逊:用户可以查看和管理其浏览历史记录,以影响该站点将来向其推荐的产品类型。

同样,Netflix用户可以通过访问其帐户信息并导航至“ 查看历史记录”页面来查看其过去的活动。在这里,用户可以删除他们认为不典型的商品(例如,因为其他人使用他们的个人资料观看了商品)。(但是,我们的研究参与者表示,他们不会利用此选项,部分原因是Netflix很好地完成了建议的分离,从而很容易忽略不正确的建议。)单击以清除过去活动中的项目后显示的消息指出该项目将不再用于提出建议。用户赞赏简单明了的消息传递。

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用户在Netflix上编辑观看记录的屏幕截图

Netflix:从帐户的过去活动中删除某个项目会显示一条消息,指出该项目将不再用于推荐。

快速且经常地更新建议

当用户确实选择与站点进行交互以微调建议时(例如,通过发布评分,将项目添加到收藏夹列表或更新其个人资料信息),他们希望此操作会立即反映在建议中-特别是当他们对建议提供负面反馈时。


例如,当个性化的目标广告被标记为不相关时,人们希望立即删除广告。Pinterest允许用户通过弹出菜单隐藏广告(称为“ 高级图钉”)。单击隐藏广告后,立即用占位符消息替换了广告空间,表明该广告已被隐藏。这种处理方法并没有强制刷新整个页面或重排内容,同时仍然有效地表明已注册了反馈。

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在Pinterest.com上隐藏广告的进度的屏幕截图

Pinterest:进行互动以隐藏提升的图钉(ad),立即将广告从用户的Feed中移除。

当然,将项目标记为不需要或不相关的项目不仅限于广告。在Hulu上浏览个性化节目推荐时,一位研究参与者注意到一些与他的兴趣不符的真人秀。他不确定为什么将它们推荐给他。当被问及如何做才能使推荐的节目清单更好时,他试图通过给节目一个非常负面的评价来删除该节目。他认为,由于他给出了这样的负面反馈,该站点将更新其建议,不仅从建议列表中删除该特定节目,而且从整体上减少推荐的真实节目。但是,刷新页面后,向他显示了相同的建议列表。他认为系统需要一些“思考”时间才能更新其建议。


“所以现在我要提供反馈,我是说我个人要给它1星。[刷新页面,但建议未更改。]因此,可能需要一些时间来重新处理?但是,下次我登录Hulu时,我希望它会消失。对我来说更有趣的事情应该取代它。”


当网站快速更新个性化建议时,用户会留下深刻的印象,并有动力继续与该网站互动。


“仅通过保存其他类型的事件,就可以为您更改事件……我不知道它会以如此快的速度改变……很好,它表明该软件正在向您学习。”


结论

个性化内容执行得当,有可能提高用户的参与度和满意度。良好的建议可以帮助用户快速识别出他们感兴趣的商品并建立持续的品牌忠诚度,因为用户很可能会返回那些使他们容易找到所需内容的网站和服务。


通过优先于一般内容(例如网站范围的促销),使个性化内容可发现。如果适用,请将个性化建议分为清晰的类别,并记下用于创建建议的数据源。提供与建议的项目进行交互的方法使用户能够帮助完善未来的建议,并可以鼓励更多地参与个性化内容。


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