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我(原作者)的手機又震了。當(dāng)時我正在冰島的一個什么地方，離我的車有十多里地遠，四下無人。我正拿著馬上就要沒電的手機查看著Google Maps。

“Spotify剛剛向Afternoon Acoustic歌單添加了兩首歌曲哦”，真是時候。一條來自Periscope的消息：“@kayvon和你分享了一段視頻…”，還有Mailbox的 兩封新郵件通知，Twitter上多了個follower，Slack里的一條消息，總共9條通知。當(dāng)你拿著一部電量只剩下2%的手機，被困在一個荒無人 煙、網(wǎng)絡(luò)連接十分不穩(wěn)定的地方時，當(dāng)你只想那見鬼的地圖能快些加載時，這些通知真的很是讓人欲哭無淚。

過去20年里，科技進步的太多太多，但通知服務(wù)似乎還停留在上個世紀(jì)。

當(dāng)前，無數(shù)的文章，無數(shù)的公司、產(chǎn)品、會議等等都在關(guān)注著這方面的話題。有太多證據(jù)表明我們目前使用的通知機制非常不理想，但這些討論往往會不了了之。我們應(yīng)該怎樣做？通知的未來究竟是怎樣的？

數(shù)據(jù)時代

從Google Search到Facebook的feed流，我們能夠獲取到怎樣的信息取決于算法在分析過海量的數(shù)據(jù)之后所做的決策。具有自我學(xué)習(xí)能力的算法同樣在驅(qū)動著Google Now這樣的產(chǎn)品，以及諸如Facebook最近剛剛更新的通知服務(wù)等等。通過智能化算法來驅(qū)動智能通知服務(wù)的嘗試尚處于起步階段，技術(shù)遠未成熟；不過值得慶幸的是，至少我們當(dāng)前所擁有的數(shù)據(jù)量是足夠支持這一嘗試的。

個人數(shù)據(jù)

社交平臺的迅猛發(fā)展使得個人數(shù)據(jù)分享的理念變得輕而易舉就能實現(xiàn)，我們的Twitter或Facebook賬戶完全可以成為行走世界的通行證。

行為數(shù)據(jù)

即便產(chǎn)品自身的特質(zhì)決定著它并不需要進行數(shù)據(jù)收集工作(例如iA Writer這一的工具)，但從人們使用這些產(chǎn)品的行為習(xí)慣當(dāng)中，服務(wù)方仍然可以獲取大量的數(shù)據(jù)信息，例如人們通常會在每天的什么時間登錄？每一次會持續(xù) 使用多久？這些時間維度的統(tǒng)計信息與用戶參與度之間有著怎樣的關(guān)聯(lián)？

產(chǎn)品生態(tài)數(shù)據(jù)

用戶還會對哪些事情產(chǎn)生興趣？他們會用到哪些產(chǎn)品？以怎樣的方式使用？使用方式當(dāng)中是否存在某種普遍性的模式？自然，你會想到隱私方面的問題，其實 我們已經(jīng)有應(yīng)對方案了。Google最近在Inbox中推出了智能化自動回復(fù)功能，顯然，人類員工不會被獲準(zhǔn)去查閱用戶的郵件信息，但是擁有學(xué)習(xí)能力的機 器可以。

真正的智能化通知

假設(shè)我們有能力獲取并分析所有這些類型的數(shù)據(jù)，那么真正的智能化通知服務(wù)會是怎樣的呢？最基本的幾個方面：實用，個人化，時間敏感性及相關(guān)性。

智能化的時間判斷

即時的未必永遠是最好的。最近上線的Basecamp 3當(dāng)中有個很有意思的新功能，Work Can Wait，用戶可以選擇僅在工作時間接收通知消息。要知道你所在的晚間時分對于處在不同時區(qū)的遠程同僚來說未必就是休息時間，當(dāng)你和伴侶在夜色中漫步時， 通常不會希望被地球另一端發(fā)來的工作方面的消息打擾到。

對于通知，錯誤的時間比無用的內(nèi)容更加糟糕。沒有被妨礙到時，你可以忽略掉無關(guān)緊要的信息，但當(dāng)你需要休息，或是精神需要高度聚焦的時候，不分時間場合唐突而至的通知消息不僅會帶來干擾，使人反感甚至惱怒，而且在很多時候還會營造出一種莫名其妙的緊迫感。

未來的通知服務(wù)無需用戶手動設(shè)置便可以做到這一點。某種預(yù)測算法可以根據(jù)用戶當(dāng)前的情境信息判斷是否應(yīng)該發(fā)送通知消息。至少，大家可以享受到安心的不受打擾的夜晚了。

智能化的地理位置判斷

地理位置信息對于情境分析的重要性也是不言而喻的。如果一個人正在黑山共和國里的某處劃船，那么這時告訴他愛爾蘭的一家宜家店正在打折恐怕沒什么意義。

其實很多app已經(jīng)懂得怎樣通過用戶的地理位置信息來做些有意義的事了。例如當(dāng)你初次來到某個地方的時候，F(xiàn)oursqure會自動向你發(fā)送一些與當(dāng)?shù)叵嚓P(guān)的tips；很多to-do類工具也會根據(jù)你所處的不同地點向你提醒與之相關(guān)的待辦事項。

智能化的分組

和所有基于push的系統(tǒng)一樣，通知也是一種較為脆弱的信息介質(zhì)。道理很簡單，服務(wù)方發(fā)送的太多，用戶就會反感，然后決定關(guān)掉他家的消息接收。太多就是太多，哪怕信息對用戶確實有用。所以在產(chǎn)品當(dāng)中對通知消息進行合理的分組是非常重要的。

想想Facebook對相似的通知進行分組的方式，例如對于有多少人贊了你的照片這樣的消息，會合并為一條，默認顯示前幾個人的名字以及點贊總數(shù)， 如果用戶有興趣便點擊查看其中的詳情。相比下來Quora的做法就不那么聰明了，他們不僅會將全部消息默認放出，而且連具體內(nèi)容也一并呈現(xiàn)出來，哪怕其中 的某些同屬于一類消息。

進一步挖掘消息分組的方式，或許它還可以變得更智能，例如采用某種漸進式的規(guī)則：如果你上傳的每張照片收到的點贊數(shù)通常不會超過10個，那么你也許 會希望每收到一次都能看到完整的消息；而如果點贊數(shù)的平均水平很高，例如成百上千，那么每收到100個贊再發(fā)送一條消息概要的方式可能是更加合理的。此 外，如果家人、朋友或是有較高影響力的人與你的內(nèi)容產(chǎn)生了互動，你可能會希望收到差異性更強一些的通知。畢竟，如果扎克伯格評論了你的po，你恐怕會希望 立刻收到通知并前去查看吧。

智能化的行為響應(yīng)

雖然每個人都是獨特的，但是特定的產(chǎn)品設(shè)計方案無論如何也無法同時滿足所有人，所以如今在很多時候，策略上的權(quán)衡與妥協(xié)就成為了必然。設(shè)想一下，相比于一成不變的設(shè)計，如果系統(tǒng)可以根據(jù)不同用戶的行為規(guī)律以不同的方式展示通知內(nèi)容，那么用戶會很容易感知到產(chǎn)品在個性化層面的智能和體貼。

試著使系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶對于不同類型的消息所產(chǎn)生的不同反應(yīng)行為來自我學(xué)習(xí)并調(diào)整內(nèi)容的默認呈現(xiàn)方式。人們在收到照片被贊的消息之后通常會怎樣反 應(yīng)？只是看一眼數(shù)量和概況，還是會很開心的去查看其中的每一條消息？用戶所看到的通知信息組織架構(gòu)最終將取決于他們自己的行為規(guī)律。

智能化的目標(biāo)投放

在我們的團隊當(dāng)中，產(chǎn)品設(shè)計師們 會始終與客戶保持溝通。進行用研時，我們也會針對不同類型的用戶提出不同的問題。我們會將目標(biāo)信息發(fā)送給最適合回答這個問題的人群進行調(diào)研。例如，如果我 們計劃改善現(xiàn)有的導(dǎo)出功能，我們會選擇那些在最近兩天內(nèi)使用過該功能的用戶，向他們了解使用過程中是否存在某些問題，畢竟這些用戶還有著相對準(zhǔn)確的記憶可 以追溯。

通過數(shù)據(jù)進行甄選，將信息發(fā)送給正確的目標(biāo)人群，應(yīng)答率便會相應(yīng)的提升，你能得到的信息也會更有價值，同時避免其他用戶受到無意義的打擾。

智能化通知與系統(tǒng)通知

我們所探討的這些智能化的通知，給人的感覺更像是某種來自助理人員的小提醒。而當(dāng)前很多產(chǎn)品的系統(tǒng)通知給人的感覺往往就是界面當(dāng)中某個冰冷的小圖標(biāo)。系統(tǒng)通知需要更智能化和個性化嗎？

有一種叫做幻想性視錯覺(Pareidolia)的心理現(xiàn)象，具體表現(xiàn)就是我們習(xí)慣于將生活當(dāng)中的事物與人類的形象關(guān)聯(lián)起來。我們會在云彩當(dāng)中看到 人臉的形狀，卡通中的動物表現(xiàn)的就像人類一樣，科幻電影里的機器人往往也是人形。我們還樂于和bot們打交道，無論對方是Siri還是Cortana或其 他。

當(dāng)來自bot的系統(tǒng)通知消息以人類語言的風(fēng)格呈現(xiàn)出來時，看上去會更加人性化一些，而且你會隱約覺得發(fā)送這條通知的也是一個有著自我個性的人。

在如今的很多產(chǎn)品當(dāng)中，我們已經(jīng)可以見到具有對話風(fēng)格的系統(tǒng)通知了。以一個抽象的產(chǎn)品界面為例，左側(cè)的通知風(fēng)格或許是我們在一年前所習(xí)慣見到的，而如今我們已經(jīng)開始越來越多的見到右側(cè)這種對話風(fēng)格的通知。

對話風(fēng)格的實踐應(yīng)用剛剛起步，它的潛力已經(jīng)開始被越來越多的產(chǎn)品所意識到，未來，它或許會重新塑造我們所熟悉的通知形式。

反饋循環(huán)

無論我們收集到的數(shù)據(jù)有多么優(yōu)質(zhì)，無論預(yù)測性人工智能發(fā)展到怎樣的高度，反饋循環(huán)的過程都是不可或缺的。英國科幻作家Alastair Reynolds寫過一則名為Zima Blue的小故事，其中討論到預(yù)測性人工智能的本質(zhì)。假設(shè)你喜歡在陽光明媚的下午和朋友一起喝白葡萄酒， 在這個場景當(dāng)中，你平時喜歡的那些酒品似乎都不會比白葡萄酒更加甜美。但是智能算法不會將這種特定場景中的歡樂搭配看做權(quán)重很高的因素，單一的偏離性不會 影響預(yù)測模型的整體，下一次它還是會推薦你平時最鐘情的紅葡萄酒。當(dāng)然你知道自己對于陽光午間品酒會的預(yù)期，于是在下次聚會之前手動選擇了白葡萄酒。接下 來系統(tǒng)還是會為你推薦紅葡萄酒，然后你在接下來的聚會之前仍然需要再次手動選擇白葡萄酒…算法永遠不會允許發(fā)生偏移的實例去破壞整體行為模式。

所以在我們能夠看到的未來，智能化通知或許仍然離不開用戶的反饋，例如一次次的向用戶征求一些簡單的意見回饋：這條通知對你有用嗎？這個時間點發(fā)送 通知對你來說合適嗎？你希望看到更多這樣的信息嗎？聽上去不那么高端，好像機場角落里的意見受理處，但卻是實際當(dāng)中讓機器逐漸理解人類需求的最快途徑。

智能化之路

毋庸置疑，如今我們所使用的通知體系必將發(fā)生變革，畢竟它們在很多時候太讓人反感甚至抓狂了。

同時我們也要知道，創(chuàng)造更加智能化的通知服務(wù)所需要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)已經(jīng)具備?，F(xiàn)實當(dāng)中，已經(jīng)有越來越多的產(chǎn)品開始嘗試通過恰當(dāng)?shù)姆绞绞褂眠@些數(shù)據(jù)，以便找到一些讓通知真正智能起來并提供實用價值的新路。

對我個人而言，我只希望下一次揣著還剩2%電量的手機迷失在野外的時候，只會因為我的app小助手向我發(fā)送了導(dǎo)航通知才需要打開手機查看。

原文地址：blog.intercom.io
譯文來自：beforweb

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