AI聊天机器人设计指南

本篇文章讨论了聊天机器人应该如何进行设计和交互，供大家参考学习~

编译系列介绍：

AIID新设非正式编译小组，将定期输出国外业界、学界关于设计及研究的编译文章，与大家共同关注人工智能领域前沿课题和成果。此为第一篇。

译者篇首语：

聊天机器人（chatbot）是一个用来模拟人类对话或聊天的程序。始于1966年，近两年重新开始风靡。微软2014年发布小冰，Facebook2015年发布M，谷歌2016年收购API.ai，亚马逊2016年公开LEX。

截至2017年4月，单独为Messenger创建的bot有10万多个，同时Facebook在2017年的开发者大会上发布Messenger Platform2.0，围绕聊天机器人而展开。

本文主要讨论基于文本的聊天机器人，同时可供语音对话机器人参考。

原作者Justin Lee，一个做chatbot产品的创始人，在chatbot及人机对话领域有系列思考，本文基于他的How we are getting +105k people to use chatbot为主线，并结合了他的另外两篇文章形成了本文编译全文。在不改变作者原意的情况下，做了翻译和编排、删减。

导读

Part 1：为什么有那么多app我们还需要聊天机器人；

Part 2：聊天机器人和搜索有什么不同；

Part 3：聊天机器人应该如何设计及交互（人设、对话模式、NLP的误区、有效引导）。

一、为什么有那么多app我们还需要聊天机器人

1. 人们已经拥有太多的应用程序

我们已经有大量的软件和应用程序（app，下同），并且它们中很多都可以完成聊天机器人做的事，那么聊天机器人为什么依然那么重要？

苹果有句专门激励应用程序开发的广告语：“有一个app可以做这件事（There’s an app for that）”(译者注：苹果公司为了表达没有什么事情是苹果手机及其app做不了的，打出一句广告语：“There’s an app for that”，还为其申请了商标，为其超过25万的app摇旗呐喊。)

正是这句简单的标语让技术战场上留下了数以百万计的应用程序，这些应用程序涉及生活的方方面面，大到让你化身为你最爱的社会名流去解决犯罪问题，小到用一个表情去下一个订单（译者注：美国肯塔基州的某创业公司Fooji创造了用表情符号订购的方式，用户在推特上发信息@gofooji就可用标准化的表情符号下订单）。然而这么多的应用程序，正在引发着另一个问题——应用疲劳。

我们来看这样一组可以说明应用疲劳的数据：2016年，comScore发现美国所有智能手机用户中，近一半的用户每月下载零应用。而2017年，Google Play应用商店平均每天上线1300多个应用程序。

美国智能手机用户月平均应用程序下载情况。来源：comScore

这并不是说应用程序失败了或者会消失，但我们开始看到一种趋势，即人们对于应用程序用的少了，并且远远少于每天市场投放的。App Annie 2017年的调查显示，人们每天使用相同的九款应用程序，并且一个月内不超过30次。平均而言，用户只打开他们下载的应用程序的三分之一。

连假装喝啤酒都要做一个应用程序（译者注：作者指有个应用程序模拟物理倒啤酒的画面，当手机倾斜时，好像是用户举起杯子喝啤酒）

iBeer应用程序示意

聊天机器人不会增加应用程序、决策负担、以及这些假啤酒带来的应用疲劳。相反，他们在应用程序内部，实际上让一些流行的消息应用的功能变强了。

2. 聊天机器人可以简化人们的生活

“应用程序是抢占人们精力的，但聊天机器人可以帮助人们节省精力。”

（译者注：由于市场的竞争，营销者经常强加给消费者更多内容，迫使人们消费更多内容，但聊天机器人应该简化人们的生活，它是人工智能技术驱动的工具。来源：Why chatbots will change marketing as we know it. 根据文章提炼。）

消费者已经发生变化，他们开始免疫甚至厌烦营销人员推送给他们的东西。当他们有一个问题时，他们希望通过最少障碍的最优路径得到答案。那么聊天机器人就应当提供给人们最简单省力的交互解决方案。

“一旦有机会，聊天机器人可以改变我们所知道的商业和市场。”

使用聊天机器人可以让生活变的更轻松。它们能更快速、高效的帮助用户完成任务——并且做的更好，同时，也给了我们更多时间去做“我们人类应该做的事情”。

聊天机器人不必像搜索一样无处不在，那不是它的重点。聊天机器人必须雕刻出一个空间，可以让人们比之前更容易地去到任何想去的地方。

数据科学家及软件开发人员P. Daniel Tyreus曾说：

“如果用户在使用某个服务时不需要去下载一个新的应用程序，那么获取用户会变的容易。用户更有可能使用集成到他们已经使用的应用中的服务。”

聊天机器人首先并且最先是数据扫描机器。每次我们将一个新数据库链接到聊天机器人时，它对用户来说都变得更有价值。它们接受输入，提供相关的反馈，比其他任何平台更易于管理。

用户不需要从头开发搜索功能，不需要去搭建一个应用程序，需要做的就是确保聊天机器人有个数据接口可以访问用户的大量数据，接入用户使用的应用程序当中就可以了。

人们经常需要通过数十种不同的工作流程来寻找他们所需的数据。高效的聊天机器人不会这样做，他们能够让用户仅使用自然本能就能准确找到他们想要的东西，用户所要做的事情就是自然简单的发问。

二、聊天机器人和搜索有什么不同

1. 助力搜索，提供区别于搜索的价值

“我们发现，在一个喋喋不休的世界里，真正有用的声音比你想象的更加强大。”

搜索已经产生了影响。这是毫无疑问的。通过访问搜索引擎找到你所需的东西几乎成为了一种习惯。习惯是非常难以改变的，尤其当它们更令人满意和更加自动化时。目前的研究表明，经过平均66天，用户行为变成“不变的”、“自动的”。

由于搜索行为对我们来说是第二天性的，因此聊天机器人可以从用户需求出发来增强搜索体验：

• 无需等待，提供给用户服务对话和解决方案
• 在用户首次尝试时，只需几秒钟即可发送给他正在查找的信息
• 提供强大的个性化推荐
• 汇总多样的信息到用户已经使用的应用当中

聊天机器人让用户的生活和工作在指尖上变得更容易，并且不需要下载新的应用程序。以人工智能为基础的聊天机器人能处理海量信息，提供精心设计的会话流程。但这仅仅是冰山一角，如果设计和开发者没有意识到理解用户、管理用户期望的重要性，仍然会出现问题。

三、聊天机器人应该如何设计及交互

1. 产品和人一样，都有人设

大卫·奥格威关于品牌性格的名言：产品，像人一样，拥有性格。

并且性格会由产品在市场上被树立或破坏

大卫·奥格威因深谙性格之于产品的重要性而闻名。我们认为品牌和聊天机器人也是如此。这就是为什么我们让聊天机器人听起来更像是我们认识和喜欢的人。

如果你的品牌已经具有一个确定的人设，请将其应用到你的聊天机器人在与用户互动时使用的语音和语调上。

如果没有，你要尽快确立一个形象，从而决定虚拟世界中你是谁。因为有那么多的 工具 可以解决开发聊天机器人的技术问题，所以创建一个伟大的对话模式和流程可能是你将面临的最大挑战。你在聊天机器人中设计的消息框架将影响人们感知品牌价值的方式，综上，请给予它人设。

MailChimp以其拥有明显乐于助人的人设而闻名，该性格同时兼具有趣和谦恭。设想，如果你的猫现在正穿着它特有的以猴子为主题的针织帽，那么你一定能确切的感受到人设的重要性。

头戴MailChimp猴子帽子的猫

Cintell 2016年对B2B买家的基准研究发现，效益更好的公司，更多的在他们的聊天机器人中使用了人设。

今天的消费者有无数品牌可选择，并且他们知道这一点。

一个定义良好的人设，可以让品牌与目标消费者之间更好的建立联系，行之有效且降低成本，同时发展回头客和聊天机器人的用户。这意味着它一定是轻松的，尊重人的，同时也是真正有用的。

2. 对话模式、实用性及简单点击

引用Seth Godin（译者注：纽约时报及商业周刊畅销书作者，商业周刊最具影响力的商业思想家）的话：

“如果你的目标用户不听从你的，那么不是他们的错，是你的。”

在我们开始设计聊天机器人之前，应当聚焦于如何为用户创造其它工具所不能带来的价值。

我们一直致力于增强聊天机器人的自然语言处理（NLP）能力，因为我们了解我们的用户，并且我们知道如何让他们的生活变得轻松。可以让他们仅输入一些快捷词组，就能够访问和比较海量数据。NLP让聊天机器人能够理解用户正在寻找什么。它还允许消费者享受个性化的对话，而不是在真空中与同样疲惫的菜单进行交互。而当它反馈一个请求时，对话模式会是理想的方式。

人工智能咨询公司NeuraFlash的首席技术官Dennis Thomas深谙理解用户如何与聊天机器人交互的重要性。

“NLP获得巨大胜利的另一个地方是：当用户正处于决策模型的目标发现及产品选择阶段时，聊天机器人可以帮助用户更好的聚焦。通过对话，聊天机器人帮助用户找到合适的商品，帮助用户推进他们的目标，并且在对话过程中潜移默化的影响用户心中对产品的标准，而这个标准和公司的销售策略是一致的。”

另一方面：

如果基于文本的聊天机器人可以让这个过程更加简化，NLP可能会是一种损害。（译者注：比如定机票、酒店，聊天机器人可能会问太多问题，偏离了让用户任务变简单的目标，所以这些最好还是留给应用程序。NLP更适合去做任务的引导，比如你在亚马逊上买了个产品但有些售后的问题，那么最自然的方式是你和某个人说“嘿，我收到了一个次品，你能帮我处理一下吗？”来源：Does a Bot Need Natural Language Processing？根据文章提炼。）

在用户是在文本/视觉通道交互时，通过几次按钮的点击就能完成的任务（比如重复购买），开放式的自然语言不会让用户的操作变得更轻松。

作者示意：用简单按钮引导用户对话达成目标

聊天机器人通过提炼出有限的选项帮用户聚焦，用户只要点击几个简单的按钮，在聊天机器人的引导下，就可以容易的达到目标。

所以当我们开发新的聊天机器人软件时，我们并没有把我们了解到的关于用户的一切都丢进聊天窗口。取而代之的是，我们利用这些知识让聊天机器人变的足够简单实用，而不是用知识去淹没用户。

3. 聊天机器人的输入输出

NLP仅仅是对话的一半- 输入部分。就实用性而言，输出同样重要。

一个机器人可能具备的人设是世界上最有趣的人，但是如果它无法回答用户的查询，它仍然会很糟糕。

作者示意：循环式对话优化框架

1. 连接： 尽可能地在已有的信息程序（Message App）中解决用户的问题。用吸引人的、对话式的语气，联系上下文，在新的对话中追溯历史对话记录。
2. 理解： 尽可能的理解用户意图，设计一个对话去过滤用户的问题，提供最高效的交互方式（如上文例举的按钮操作的例子）。
3. 反馈： 必要时，提供富媒体的解决方案，让用户不离开对话界面（信息程序）。
4. 优化： 基于用户交互，持续优化对话策略，为用户提供更多的价值，并鼓励用户形成使用习惯。

4. 管理用户预期，提供有效引导

聊天机器人是一个相对较新的事物，它们的能力各异。如果你想让用户喜欢你的聊天机器人，你需要了解人们为什么需要它，以及怎么去使用它。

“聊天机器人应该做的第一件事就是快速介绍它们的核心能力。它们应该首先告诉你它们可以如何帮助你，以及它们最擅长做什么。”

在最前面清晰地说明你的机器人的能力。提供具体的例子并邀请用户尝试练习一些问题。不要让他们马上就学习新的技巧。第一次使用聊天机器人时应该像与新朋友进行在线聊天那样。

但不可避免的，用户有时会要求你的机器人做一些它现在还不能做的事情。这个时候为用户提供另一种选择，同时不要让这种学习机会溜走—-定期扫描你的聊天日志，它们是最有价值的市场调研资料，你可以了解人们想要通过聊天机器人做什么。

“寻找每一次可以为用户提供极致价值的机会。”

“了解并超越人们期望聊天机器人所提供的内容。用贴心的、令人愉快的额外细节取悦用户，让他们的生活变得更好。”

当用户离开聊天机器人界面时，极致价值不必停止。当某款产品某个用户的尺寸重新上架时，向客户发送提醒。告诉读者他们可以在哪里找到更多像他们刚刚在网站上阅读的文章。当我们的聊天机器人提供这种级别的服务时，我们便可以开始改变用户行为并形成更好的自动化习惯。

“没有人需要另外一个应用程序，不论用它做什么。”

相反，人们需要聪明的方式在他们已经知道并经常使用的工具中完成更多的工作。

当你在打造聊天机器人时，让它成为可以愉快与之互动，提供极限价值的产品！

原作者：Justin Lee

编译：AIID非正式编译组

版权声明：本文在不改变作者原意的情况下，做了删减和编排，版权属原作者所有。本文仅为翻译，不代表本院观点。

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题图来自AIID。