当用户被手机绑架，如何拯救槽点满满的Feed流？

刷不到尽头的“Feed流”模式如今可谓是各大平台吸引用户的杀时利器，然而这可能是一个很糟糕的发明。一方面它正带来信息过载问题，另一方面同质化的呈现方式也令人产生认知负担。

出品| 外言社

翻译| kewell 编辑| 王茸

Facebook、Instagram、Youtube，这些网站最大的共同点是什么？

答案就是，Feed流。

什么是Feed流？

如今，社交和资讯app几乎都会使用算法为用户推荐无穷无尽的内容，用户无需主动搜索，只要不断下拉刷新，系统便会不断呈现聆郎满目的内容，比如微信朋友圈和抖音界面就是典型的例子。这种设计被统称为Feed流，也可以叫信息流。

Feed流已经成为当下最受欢迎的内容推荐形式之一，尽管不同产品的信息容量不同，但往往都可以无限滚动浏览下去，让人不停刷新、沉浸其中。

Feed流的设计初衷是为了解决信息过载和进行精准推荐。现今世界上90%的信息都是在过去两年被创造出来的，几乎每天都会增添2.5个五万亿字节（quintillion bytes）的新内容，如何在信息的汪洋大海中为用户浪里淘金，就成了各大平台思考的问题。

所以，这些平台都引入了机器学习的技术，不再单纯的以时间线排序，而是引入好友亲密度、内容质量等因素，希望帮人们过滤掉无用信息，并源源不断推送他们想看的东西。

为什么说Feed流的设计很糟糕？

但Feed流也暴露出很多问题。机器学习的过程是在变化的，而且越来越强，但是多数平台的用户界面设计还停留在2006年——那时Facebook刚率先推出News Feed。

首先，Feed流已经违背了它的设计初衷，从省时变成了浪费时间。在Facebook上，用户经常会有这样的体验，明明是为了查找一样东西，却被无关信息吸引刷了半小时手机，甚至可能忘了开始要做什么。因为用户所找的东西，肯定不会被News Feed推到最顶上的显眼位置。

曾在谷歌担任过产品涉及的Tristan Harris说，Facebook之所以这么设计，就是为了让用户使用产品的时间最大化。这也意味着，这种设计的理念就是要让用户分心。如果在闲暇时间倒也没什么，但如果用户是需要借助产品认真做事的，那这种设计显然只会碍事。

同时，Feed流也会造成用户的认知负荷。很多用户都表示“不知道应该看什么”。这是因为，Feed流页面上连贯的内容看上去非常相似，辨识度并不高。如果认知负荷过重，用户往往会产生焦虑感，也很可能因此放弃产品。

（什么是认知负荷？就和在这张图里找一个东西的感觉差不多吧）

此外，Feed流还有一个问题是难预测，交互信息的保留性也不强。如果内容总是在流动或很快消失，用户错过了便很难找回，这也同样加深了人们的焦虑。

如何拯救令人疲劳的Feed流？

难道说Feed流真的无药可救了么？ 不，有一些办法可以让它变得更好。

比如Google Now在Feed流底部放了一个“更多内容”按钮，避免了无限滚动下拉给用户带来的困扰。只有用户手动点选，系统才会再次加载。

Netflix则设计了Feed流隔断功能，把影片按内容等要素细分，让用户先选兴趣点再进入Feed流。他们当然希望用户被越多的内容吸引越好，但不制造信息过载也很重要。

那么，有没有可能彻底抛弃Feed流呢？Airbnb的尝试应该是最接近的。在他们的主人日历界面，Airbnb会为用户提供方便他们管理列表的信息提示，这些提示也都来自机器学习，但这样用户就无需看那么长的信息流了。让信息在用户需要的时候再出现，无需滚动寻找，就是好的体验。