搜索已經(jīng)產(chǎn)生了影響。這是毫無疑問的。通過訪問搜索引擎找到你所需的東西幾乎成為了一種習慣。習慣是非常難以改變的，尤其當它們更令人滿意和更加自動化時。目前的研究表明，經(jīng)過平均66天，用戶行為變成“不變的”、“自動的”。

由于搜索行為對我們來說是第二天性的，因此聊天機器人可以從用戶需求出發(fā)來增強搜索體驗：

• 無需等待，提供給用戶服務(wù)對話和解決方案
• 在用戶首次嘗試時，只需幾秒鐘即可發(fā)送給他正在查找的信息
• 提供強大的個性化推薦
• 匯總多樣的信息到用戶已經(jīng)使用的應(yīng)用當中

聊天機器人讓用戶的生活和工作在指尖上變得更容易，并且不需要下載新的應(yīng)用程序。以人工智能為基礎(chǔ)的聊天機器人能處理海量信息，提供精心設(shè)計的會話流程。但這僅僅是冰山一角，如果設(shè)計和開發(fā)者沒有意識到理解用戶、管理用戶期望的重要性，仍然會出現(xiàn)問題。

三、聊天機器人應(yīng)該如何設(shè)計及交互

1.?產(chǎn)品和人一樣，都有人設(shè)

大衛(wèi)·奧格威關(guān)于品牌性格的名言：產(chǎn)品，像人一樣，擁有性格。

并且性格會由產(chǎn)品在市場上被樹立或破壞

大衛(wèi)·奧格威因深諳性格之于產(chǎn)品的重要性而聞名。我們認為品牌和聊天機器人也是如此。這就是為什么我們讓聊天機器人聽起來更像是我們認識和喜歡的人。

如果你的品牌已經(jīng)具有一個確定的人設(shè)，請將其應(yīng)用到你的聊天機器人在與用戶互動時使用的語音和語調(diào)上。

如果沒有，你要盡快確立一個形象，從而決定虛擬世界中你是誰。因為有那么多的工具可以解決開發(fā)聊天機器人的技術(shù)問題，所以創(chuàng)建一個偉大的對話模式和流程可能是你將面臨的最大挑戰(zhàn)。你在聊天機器人中設(shè)計的消息框架將影響人們感知品牌價值的方式，綜上，請給予它人設(shè)。

MailChimp以其擁有明顯樂于助人的人設(shè)而聞名，該性格同時兼具有趣和謙恭。設(shè)想，如果你的貓現(xiàn)在正穿著它特有的以猴子為主題的針織帽，那么你一定能確切的感受到人設(shè)的重要性。

頭戴MailChimp猴子帽子的貓

Cintell 2016年對B2B買家的基準研究發(fā)現(xiàn)，效益更好的公司，更多的在他們的聊天機器人中使用了人設(shè)。

今天的消費者有無數(shù)品牌可選擇，并且他們知道這一點。

一個定義良好的人設(shè)，可以讓品牌與目標消費者之間更好的建立聯(lián)系，行之有效且降低成本，同時發(fā)展回頭客和聊天機器人的用戶。這意味著它一定是輕松的，尊重人的，同時也是真正有用的。

2.?對話模式、實用性及簡單點擊

引用Seth Godin（譯者注：紐約時報及商業(yè)周刊暢銷書作者，商業(yè)周刊最具影響力的商業(yè)思想家）的話：

“如果你的目標用戶不聽從你的，那么不是他們的錯，是你的?！?/p>

在我們開始設(shè)計聊天機器人之前，應(yīng)當聚焦于如何為用戶創(chuàng)造其它工具所不能帶來的價值。

我們一直致力于增強聊天機器人的自然語言處理（NLP）能力，因為我們了解我們的用戶，并且我們知道如何讓他們的生活變得輕松。可以讓他們僅輸入一些快捷詞組，就能夠訪問和比較海量數(shù)據(jù)。NLP讓聊天機器人能夠理解用戶正在尋找什么。它還允許消費者享受個性化的對話，而不是在真空中與同樣疲憊的菜單進行交互。而當它反饋一個請求時，對話模式會是理想的方式。

人工智能咨詢公司NeuraFlash的首席技術(shù)官Dennis Thomas深諳理解用戶如何與聊天機器人交互的重要性。

“NLP獲得巨大勝利的另一個地方是：當用戶正處于決策模型的目標發(fā)現(xiàn)及產(chǎn)品選擇階段時，聊天機器人可以幫助用戶更好的聚焦。通過對話，聊天機器人幫助用戶找到合適的商品，幫助用戶推進他們的目標，并且在對話過程中潛移默化的影響用戶心中對產(chǎn)品的標準，而這個標準和公司的銷售策略是一致的。”

另一方面：

如果基于文本的聊天機器人可以讓這個過程更加簡化，NLP可能會是一種損害。（譯者注：比如定機票、酒店，聊天機器人可能會問太多問題，偏離了讓用戶任務(wù)變簡單的目標，所以這些最好還是留給應(yīng)用程序。NLP更適合去做任務(wù)的引導(dǎo)，比如你在亞馬遜上買了個產(chǎn)品但有些售后的問題，那么最自然的方式是你和某個人說“嘿，我收到了一個次品，你能幫我處理一下嗎？”來源：Does a Bot Need Natural Language Processing？根據(jù)文章提煉。）

在用戶是在文本/視覺通道交互時，通過幾次按鈕的點擊就能完成的任務(wù)（比如重復(fù)購買），開放式的自然語言不會讓用戶的操作變得更輕松。

作者示意：用簡單按鈕引導(dǎo)用戶對話達成目標

聊天機器人通過提煉出有限的選項幫用戶聚焦，用戶只要點擊幾個簡單的按鈕，在聊天機器人的引導(dǎo)下，就可以容易的達到目標。

所以當我們開發(fā)新的聊天機器人軟件時，我們并沒有把我們了解到的關(guān)于用戶的一切都丟進聊天窗口。取而代之的是，我們利用這些知識讓聊天機器人變的足夠簡單實用，而不是用知識去淹沒用戶。

3.?聊天機器人的輸入輸出

NLP僅僅是對話的一半- 輸入部分。就實用性而言，輸出同樣重要。

一個機器人可能具備的人設(shè)是世界上最有趣的人，但是如果它無法回答用戶的查詢，它仍然會很糟糕。

作者示意：循環(huán)式對話優(yōu)化框架

1. 連接：盡可能地在已有的信息程序（Message App）中解決用戶的問題。用吸引人的、對話式的語氣，聯(lián)系上下文，在新的對話中追溯歷史對話記錄。
2. 理解：盡可能的理解用戶意圖，設(shè)計一個對話去過濾用戶的問題，提供最高效的交互方式（如上文例舉的按鈕操作的例子）。
3. 反饋：必要時，提供富媒體的解決方案，讓用戶不離開對話界面（信息程序）。
4. 優(yōu)化：基于用戶交互，持續(xù)優(yōu)化對話策略，為用戶提供更多的價值，并鼓勵用戶形成使用習慣。

4.?管理用戶預(yù)期，提供有效引導(dǎo)

聊天機器人是一個相對較新的事物，它們的能力各異。如果你想讓用戶喜歡你的聊天機器人，你需要了解人們?yōu)槭裁葱枰约霸趺慈ナ褂盟?/p>

“聊天機器人應(yīng)該做的第一件事就是快速介紹它們的核心能力。它們應(yīng)該首先告訴你它們可以如何幫助你，以及它們最擅長做什么。”

在最前面清晰地說明你的機器人的能力。提供具體的例子并邀請用戶嘗試練習一些問題。不要讓他們馬上就學習新的技巧。第一次使用聊天機器人時應(yīng)該像與新朋友進行在線聊天那樣。

但不可避免的，用戶有時會要求你的機器人做一些它現(xiàn)在還不能做的事情。這個時候為用戶提供另一種選擇，同時不要讓這種學習機會溜走—-定期掃描你的聊天日志，它們是最有價值的市場調(diào)研資料，你可以了解人們想要通過聊天機器人做什么。

“尋找每一次可以為用戶提供極致價值的機會?！?/strong>