产品评论特辑知乎

　　前几天，开始正式写产品评论，有个微信朋友看到后，希望我能写一下百度、知乎、淘宝，我用百度及淘宝较少，然后我发现这位朋友似乎在参与一款类似知乎的产品，所以我就先写知乎。
　　自我简介一下：
　　自2016年底开始使用知乎，但是一直用的比较少，所以我就以一名普通使用者的身份试着去认识一下知乎，由于这篇文章的写作并非建立在对知乎的刻意研究之上，而是建立在我日常使用之上，所以涉及内容仅限于我日常的活动范围。
　　对知乎的整体评价：
　　注重细节并持续优化。
　　本文使用的分析方法：
　　归零法：为了分析自己不熟悉历史的产品，我创造了一个功能全部归零的分析方法，这个方法在分析产品时，默认所有功能均为新增功能而不是长期改进而来。
　　其他：
　　由于，这篇文章仅是初步分析，未来存在续写的可能性，所以照例命名为《一》。
　　一。细节进化
　　不同水平的人对同一个事物的理解会有巨大的差距，假如以1100为细节优化水平的变化，越往上，每一丝的提升对理解力的要求都会不同，在靠近顶层时，差距开始从线性的水平差走向非线性的境界差，水平差可能是一倍两倍或者数十倍的差距，而境界差难以衡量，跟看待事物的角度与深度有关：
　　新手级别：关注170水平段的优化，拥有一定的经验及对产品基本的理解即可做到；
　　高手级别：关注7090水平段的优化，这个水平段的优化需要对产品较深的理解才可能做到；
　　顶尖高手：关注9099水平段的优化，这个水平段内每前进一步其难度都会指数级上升，需要行业顶尖水平的理解力才可能达成；
　　入道高手：关注9999。999水平段甚至超越100水平段的优化，需要在最基本的元素做出全新理解的基础上，使概念产生进化。
　　我之所以列出我对细节优化的分类，正是因为我在知乎看到了顶尖高手级别的人物（特指官方人员而非普通会员），他们让我意识到对细节的改进思路也是分级的：
　　普通改进：静态改进方法，对出现问题的部分进行改进，属于一种浅层次改进；
　　专业改进：动态改进方法，对出现问题的部分进行深度分析进行根源性改进，或是对某个细节进行大范围研究以彻底增强其能力，属于一种深层次改进；
　　系统改进：结构改进方法，使用全局视角看待细节，从而做出基于系统的全面改进，或是使细节进化为系统，进行全新层次的设计，使细节脱离简单设计的局限；
　　场景改进：发散改进方法，通过对不同人群真实使用场景的观察，对细节进行重设计，使其在场景维度实现深度融合。
　　比如：
　　知乎为了减少社区噪音，将关注后有新回答时通知这个细节进行了系统级别的改进：
　　详情参考：我关注问题的哪些新回答会被通知给我？
　　知乎为了使排序算法更加合理，对回答的排序进行专业性的改进：
　　详情参考：知乎如何对回答进行排序？
　　知乎为了增强问题可能被回答的记录及互动，对邀请机制进行了系统性的改进：
　　将邀请从细节升级到系统的好处显而易见，类似模块化的设计，让系统性改进更具独立性，能够单独强化和设计能力；对这个改进前后进行对比分析，可以看出这个功能带来的变化：
　　从强关系走向弱关系，邀请的目标不再受限于强关系；
　　从用户筛选走向系统筛选，实际邀请者是系统，人从主动选择者变成了被动选择者；
　　从稀缺走向丰富，在减弱了荣誉感的同时，增强了互动比例。
　　有兴趣的同学还可以就邀请体系内所显示的所有细节进行继续分析，包括头像显示、ID显示、简介显示、推荐理由及进入推荐的条件等。
　　二。开放自我
　　知乎的技术和产品并非一定高人一等，为什么我会认为我遇到了顶尖高手，为什么其他产品（比如百度）没有给我这种感觉，我分析后认为原因在于知乎内部的开放性更高，这个开放性是指知乎愿意把怎么做的为什么这么做讲出来：
　　产品发展的趋势应该是越发透明，将原本深藏于水面之下的细节公开，可以收获透明化带来的巨大好处：
　　更受普通用户信任，普通用户对一个产品深度细节了解越多，越容易产生信任；
　　更受专业用户信任，通过了解产品及技术等思路，高手之间的对话会产生精神共鸣，也可能创造更多专业用户参与的契机；
　　避免后患，将产品细节公开，接受公开带来的监督和全新考验，自悬一把达摩克利斯之剑，在设计时对细节的更高要求会让细节质量更高；
　　在知乎指南内，提供了大量官方人员的思考，包括对用户做出要求以及做出要求的原因，而不是单纯的介绍规则。
　　比如指南为什么知乎鼓励让问题减少个人特色？
　　详情参考：为什么知乎鼓励让问题减少个人特色？
　　三。用户控制
　　国内很多产品，让我最为诟病的问题之一是不尊重用户的知情权及控制权。
　　知情权：清楚真实的说明操作对用户的影响，或是说明与用户相关的事情发生的原因；
　　控制权：明确告知如何对功能进行控制，并将选择的自由交给用户；
　　用户潜意识里是想知道所有与自己相关的事物的，包括自己身边正在发生或即将发生的变化，尤其是并非用户自己操作引发或十分明确会产生的结果；很多产品喜欢设计功能，推出功能，但是不喜欢考虑用户的感受，不给用户选择，从而造成人人都在使用所有功能的假象。
　　知乎APP提示：
　　场景：我关注的内容即将读完；
　　会发生什么：会根据我的兴趣给我推荐更多内容；
　　不尊重用户知情权的产品会怎么做：直接做且无提示（知乎并没有提供拒绝的选项，这个也是值得分析的一个点）
　　知乎通知系统：
　　知乎通知系统跟很多产品的通知系统有一个本质性的差别：知乎发送邮件的选项并不是全部勾选的，这个改进体现了产品截然相反的价值观：回归用户真实需要，在利己主义与用户真实需要之间取得平衡。
　　无论用户是否需要，所有能发送邮件的选项均默认选择，这是很多邮件系统的通病，这种设计基于利己思维的需要而不是基于用户的真实需要。
　　知乎的通知系统分为三级控制系统：
　　1：全关系级别：面向所有人开放；
　　2：有条件级别：面向满足指定要求的人群开放；
　　3：拒绝级别：不开放功能。
　　这是一种通用的控制系统，除此之外，知乎还提供了针对性的定制控制选项：比如针对自身回答的定制；不过，定制选项还不够丰富，比如还可能存在这种需求：不想接受一些指定主题的点赞提醒，而想接受另外一些指定主题的点赞提醒。
　　知乎对负面用户的处理，也让我感受到了管理操作对用户的尊重，在删除用户答案时，会给予一个邮件通知，邮件内是答案的备份，这让我发展出一个理念：全角色维护。
　　连续播放：
　　视频网站的连续播放设计，可以看出把控制权交给用户的区别：
　　Youtube：用户可以选择是否连续播放，这不仅尊重用户，同时这也是一个适应更多场景的设计；爱奇艺、腾讯视频等的自动播放均为默认功能。
　　错解用户真实意图：
　　产品设计中不注重细节的典型表现就是：产品表现与用户操作的真实意图背道而驰。
　　以百度百科右下角弹窗为例，当我点击关闭时，我的真实意图是：不要继续显示这类广告，而不是不要显示这个广告或是减少这类广告显示；而百度百科的做法是：我刷新本页面或是打开一个新的百科页面，会继续弹出相同的广告。
　　四。边际效用
　　名词解释：边际效用指在一定时间内消费者增加一个单位商品或服务所带来的新增效用，即总效用的增量。也就是说，在其他条件不变的情况下，随着消费者对某种物品消费量的增加，他从该物品连续增加的每一消费单位中所得到的满足程度称为边际效用。
　　边际效用在知乎中广泛存在，无论对产品设计者及运营人员或是要使用知乎的同学都具有很大意义；这个概念可以帮助理解了一些问题产生的原因：
　　为什么被点赞不再有吸引力？
　　为什么被评论不再有吸引力？
　　为什么被关注不再有吸引力？
　　当一个问题被点赞的数量或是用户已拥有的点赞数量达到一定程度时，点赞的吸引力便会骤降，这使会员更为重视点赞较少的回答的点赞，也使用户在一定条件下会不再对关注自己的人反关注，或是不再回复评论。
　　这个效应存在的意义，在于使产品设计者能够清晰的意识到一个操作对不同阶段的用户的价值浮动性，通过分析目前用户的吸引点的动态变化，不断创造对成长型用户具有吸引力的价值点，使产品具备深度，避免用户情感淡出或溢出。
　　五。内容组织
　　作为一个内容社区，内容的组织是核心，由于我只是粗浅的分析，并不准备对知乎的内容组织及再组织方式进行全面分析，所以仅对知乎内容组织形式做简单分类：
　　用户组织：对内容再组织产生影响的所有操作及内容载体（比如收藏、关注、点赞、回答等操作，专栏、收藏、问题等载体）交织进行的多样性组织；
　　系统组织：由系统对内容的关系分析进行的相关性组织；
　　标签组织：通过标签对内容进行专一性组织；
　　编辑组织：官方人员进行人工筛选推荐进行的聚合性组织；
　　动态列表，是内容组织的展示形态之一，知乎的动态列表也体现了知乎系统性改进的思路，常规产品的动态列表一般是简单的按照时间轴线进行显示，知乎不是。
　　一个会员的动态列表主要由两部分组成：
　　会员相关的动态；比如会员关注的人、标签、问题等动态；
　　系统推荐的动态；比如可能感兴趣的标签及热门回答；
　　先分析会员相关的动态，受到两个因素的影响：
　　关注的人数；
　　关注的人的活跃度及其活跃的领域；
　　关注的人数及活跃度因素可以分为极小、较小、普通、较大、极大等五个水平段，这导致动态拥有大量可能的组合，既可能过度活跃也可能过度冷清，加上关注的领域分布广度，使得动态更具随机性，为了帮助用户探索，需要一个相对有意义的探索路径；基于用户行为的兴趣分析及对内容质量（有兴趣的同学还可以深入研究如何有效判断一个内容的质量，应该综合性的考虑哪些因素的影响）的综合性判断生成的系统推荐的动态可以帮助用户不断扩大探索范围，在此过程中，持续增加对知乎及对自己兴趣点的了解。
　　六。总结及附录
　　为了提高国际象棋水平，棋手会花费大量时间研究大师下过的棋局，这个称为打谱，打谱过程中会深入分析棋子的位置并预测下一步的招法，如果猜错了便回去思考到底漏算了什么，通过多年的训练，使得棋手可以只看一眼，便可观察出棋子的规律，不仅是它们的位置，还包括它们之间的相互关系，甚至是棋局中的优劣对比及可能有效的招法，对基本规律及棋子关联性的认知，让大师不仅能够从整体上看到无形的趋势变化，同时在必要时可以专注于具体的招法，实现既见一叶，又见泰山。
　　在分析知乎时，我使用了一种类似（但远远不及）的做法，在整个过程中，我不断的问自己：是我的话，我会怎么做？比如我分析私信功能，私信功能属于设置后会影响多方的功能，拒绝接收某类人的私信，会有以下两个选项：
　　单方设计：对方可发送，但是这边不会看到；
　　多方设计：对方不可发送，发送时提示无法发送；
　　要理解两个选项的合理性，我需要思考用户设置这个选项的真实意图，假如是为了屏蔽骚扰则选项1更为合理，单方设计中产生的信息不对称同时满足了双方的需求，假如是为了屏蔽不够重要的私信，则第二条更为合理，多方设计中产生的对称信息，使发送方明确了解对方拒收信息，在有真正重要的需求时，发送者会寻求更多途径来达成目标。
　　然后，这是知乎的设计：
　　1：多方设计：
　　2：增加陌生人信箱：
　　在分析的过程中，我使用知乎功能但不会习以为然，我会不断反问自己一个操作或设计背后的真实意图究竟是什么，是否还有更好的设计，然后不断推进自己的思考，比如看到评论，用户为何评论？在什么场景下会继续评论？评论为何没有设计成富文本编辑器？与点赞、感谢、收藏等操作相比，评论对产品、用户、内容各有什么意义？
　　感谢这种思维模式，我才有上面很多不成熟的看法。
　　知乎的细节并不完美，还有很多改进的空间，这是因为通用型需求与自定义需求的矛盾的广泛存在，但这种矛盾的存在，正是系统进化的原始动力，我也希望知乎能够继续深化改进，让身居其中者能够因知乎而变得更好。
　　写到最后，又想到了一个同事，喜欢引用外部案例来佐证自己的观点，我只希望在本文中我没有犯跟他一样的错误，因为我深知很多案例的存在不是为了证明我是正确的，更多是为了证明我是错误的。
　　附录一：我曾经的一篇文章中关于知乎的描述：文章标题：网络编辑基础进阶
　　内容筛选系统：
　　对优质内容及优质用户的发现的效率及质量，是一个筛选系统应该不断追求的目标；很多内容展示类产品使用用户投票的方法来辨别，比如知乎的用户投票系统的目标：专业、严谨、认真的高质量回答，排序应该更靠前；新创作的优质回答，能更快地获得更好的排序；基于这个目标之上对用户投票对排名的影响进行根据实际情况不断调整相应系数及公式；最终使展示越来越逼近目标排序；
　　简单的内容产品一般没有如此精细化的筛选系统，一般会根据一些简单的浏览或热度来进行一些排序展示；在内容到达一定数量时，这种简单的筛选系统，弊端将会越发明显；在发现优质用户（产品未来）及优质内容（产品质量）上，简单的筛选及人力筛选明显力不从心；应该不断根据实际情况设计筛选规则，根据实际的效果不断进行改进优化，直至不断接近设计目标及新的改进目标。
　　用户筛选属于内容网络建设的重要一环，同样是为了个性化与多样化；一般基于用户的以下行为来进行筛选。
　　A：用户的被动行为；比如浏览足迹；被动行为会展示内容与内容之间的关联度及受关注度，是一种隐性筛选；
　　B：用户的主动行为；比如点赞，收藏等动作；
　　常见的用户主动筛选载体有：
　　A：专栏：
　　B：群组：
　　C：专辑：
　　D：收藏：
　　E：关注：
　　F：标签：
　　G：话题：
　　对每个筛选载体的意义及优劣对比了解的越清晰，则越容易辨别出最适合自己的载体组合；下面根据几个简单的维度进行对比：以下对比仅为示例，实际对比结果以自身所处行业的真实对比结果为准：
　　产生难度是指一个类别产生时，用户需要付出的成本高低。
　　扩展难度可以进行模拟，将一个类别的数量极速增加时，内容网络是否支持，假如内容网络支持的数量有限，则此类别扩展难度较大，假如内容网络支持的数量极大甚至无限，则此类扩展难度极小甚至于无。
　　受重视度是指一个类别在产生后，在用户心中的地位高低；一般受重视程度跟掌控感有关系，掌控感越高，则受重视程度越高；能够带来荣誉的级别越高，也会极大的影响受重视程度。
　　对内容的筛选程度是指同等数量（比如一个）之下，对内容的再整理程度；在其下还可以增加更多对比维度，比如筛选质量度及筛选细致度。
　　不同的用户行为给产品带来的价值也是不同的；以知乎回答为例：以下说明仅为示例，可自行研究知乎最新规则：
　　在对各类筛选行为及筛选载体充分理解的基础上，合理设计用户行为筛选体系，可以十分有效的补充专业筛选体系。