產品設計中的信息設計,到底是怎麼回事?(2)信息架構如何影響信息熵
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信息架構是產品設計的一個基礎問題,計劃寫一個系列文章來探討。
本文為本系列的第二篇。上一篇為:貓行天下:產品設計中的信息設計,到底是怎麼回事?(1)
第一篇的結論:信息設計,說到底是通過架構,流程,內容來增大每個步驟的信息熵,從而提升決策效率。
那麼如何做到這一點呢?
簡單來說,就是讓每個頁面最終被打開的幾率,等於用戶在完美信息情況下會打開的幾率。
第一個問題,如何算出每個頁面最終被打開的幾率?
1)基於隨機衝浪模型,我們是可以計算出來每個頁面被打開的幾率的。
基於隨機衝浪模型,我們可以算出每一個頁面最終被跳轉到的概率是多少,在這個基礎上,我們再增加因為目標,布局位置,設計帶來的概率影響,從而得到一個近似的估算,每個頁面經歷N次跳轉之後被打開的幾率。
計算過程類似如下圖:
圖來自《程序設計導論 python 語言實踐》。
然而,這樣的計算往往比較複雜。
我們也有更簡單和實際的方式:
- 做出1.0之後,對頁面上的每個跳轉點進行跟進,記錄用戶點擊每個跳轉點的幾率
2.記錄每個分頁面的實際PV
然後算出每個頁面的每次只針對一個頁面進行調整,尋找到只改變這一個頁面的情況下,如何實現整體最優。每個頁面都如是操作,這樣完成整體調優。
比如,對於雲端工作部分,我們將其拆解為以下信息流:
1)首頁,找到發布需求入口
2)看到雲端工作說明,明確雲端能滿足自己需求3)找到雲端發布入口
那麼,我們的工作就變成了:
1)如何提升用戶點擊發布需求入口的概率?
2)如何提升雲端工作被看到的概率?3)如何讓目標用戶確定雲端能滿足自己的需求?
第二個問題:如何設計產品結構,來提升正確選項被選中的幾率?
信息結構一般分為兩種:樹形,網狀。
樹形結構:
樹形結構一般用於規劃目標明確的任務流,節點之間主要為父子關係。
比如企業方要找到人來開發:
首頁 - 發布需求 - 發布雲端需求 - 提交雲端
網狀結構:
網狀結構一般用於刺激連帶消費,發散型消費,節點之間主要為兄弟關係,沒有步驟的必然邏輯關係。
比如知乎目前在每篇文章下面還有「推薦閱讀」,就是為了讓用戶在讀完目標文章之後,能夠基於興趣發現更多內容並且閱讀。
基於以上認知,我們來回答這個問題:如何設計產品結構,來提升正確選項被選中的幾率?
1)從信息熵的公式,我們知道,每個步驟選項越多,用戶得到的信息越少,越難做出正確的判斷。
因此,明確場景下,選擇越少越好;重要選擇通過各類手段越突出越好。
更直白來說:
- 導航欄的導航越少越好,可以整理出父子關係,然後將最根部的節點作為第一級導航。子內容作為根導航頁面下的子導航。
- 具體頁面,重要信息要通過各種手段突出,來提升被選中的概率,比如:
- 位置顯著度
- 字型大小大小
- 樣式差異
2)從信息結構,我們知道,將重要信息安排在樹形結構的必經節點上,而不是非必經的網狀節點上,能夠增加其曝光率。
3)從隨機衝浪模型,我們知道,跳轉流程越多,流失幾率越大。
因此我們應該規劃信息流,減少冗餘步驟,提升每一步的效率。
4)選中概率和權重匹配,是最好的。如果不行,讓高概率需求有更高概率的事件支持,確保滿足絕大多數人,讓大多數人的決策效率更高,犧牲小部分人的效率。
舉個例子,我們對客棧的首頁做了以下調整:
- 刪掉了2個模塊:運營,僱傭入口
- 爆款模塊只推1個爆款1980,原來是4個。
- 1980 爆款Banner 點擊可直接跳轉到產品說明頁面,對比原先減少1個步驟。
- 通過顏色對比,文案修改優化1980爆款Banner,提升它被看到和選中的幾率。
對於發布需求頁,我們做了以下調整:
- 將雲端和1980都加入到了發布需求頁面,成為發布需求的必經環節
- 將雲端排在了第一位,1980 排在了第二位,通過布局來提升被選中的幾率
- 刪掉了僱傭入口
通過以上方式,我們成功將雲端發布頁面的選中率提升了 50%,將1980 發布頁面的選中率提升了33%。
那麼,信息架構有哪些技巧性的內容呢?
且聽下回分解。
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