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聊天机器人 ![]()
「聊天机器人将成为新的 app。」微软 CEO Satya Nadella 如此说道；「对话线程将成为新的 app。」Facebook 通信产品负责人 David Marcus 这样说道……
进入 2016 年，聊天机器人（Chatbot）无疑已经成为互联网业界和投资领域的热点之一。在短短几个月的时间之内，微软、Facebook、亚马逊、Google 和苹果纷纷发布了各自在 Chatbot 领域的战略和相关产品。
然而，就像很多互联网新事物一样，概念大于产品还是它的主要特征，他们中的大部分基本上都处于「没办法用」的状态。微软的 Tay 在 Twitter 上 24 小时就被教坏了，而 Facebook Messenger 的聊天机器人则也被各大媒体狂吐槽：Why does Facebook want me to chat with dumb robots?（为什么 Facebook 要让我们和这个傻傻的机器人聊天？）
上个月，Google Allo 这款智能通讯应用正式上线，引起了不少人的关注，因为 Google 最新的智能聊天机器人 Google Assistant 正式亮相了。在用过了它之后，我觉得，Google Assistant 已经开始符合我心目中一个合格的聊天机器人应有的样子了。而除了向你推荐这款应用之外，还有一些有关这个领域的内容你应该了解。
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让它推荐午饭地点，结果先不管，整个的互动过程是很流畅的，中间我输入的那句话也是它直接推荐的。
别想着瞎聊天，任务导向式的聊天机器人将会是主流
首先，我们都知道聊天机器人并不是一个新的概念，从上世纪六七十年代起就有相关的科学家在这个领域探索。不过，直到近几年它才开始进入普通用户的视野，比如从 iPhone 4S 开始，我们见到了 Siri 这个傻傻的「小助手」，它最大的功能也就是帮你定个闹钟了。
当然，毫无疑问，虽然现阶段的绝大多数聊天机器人都无法令人满意，但我们都无法否认，语音交互将会是下一个时代的主流交互形式。就像有人所说的那样，「相比于图形交互，对话交互具有更好的迁移性。」并且语音交互的效率和成本相比图形交互都将大大提升（毕竟你不用走到机器前面就能操作它）。因此，可以判断的是，聊天机器人肯定会成为未来重要的一种互联网产品。
然而，我们要认清一个现实是：因为技术上的难度，那种强 AI、能通过图灵测试的聊天机器人在短时间内是无法实现的。也就是说，我们在短时间内还见不到那种什么都能聊的机器人。而在可见的未来，主流的聊天机器人都将会是任务导向式的交互模式。
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比如问它如何打领带，它还能为我推荐温莎领什么的......
「任务导向」当然很好理解，那就是你发出指令，而聊天机器人在获取了信息之后帮你完成相关的任务处理。所以，对于现阶段的聊天机器人来说，他们的主要任务就是去搞清楚用户发出的指令，并给出足够好的解决方案。在这方面，Google Assistant 做得还算不错，虽然不可能做到完全理解，但如果你配合 Google 一系列产品使用，它的整体效果还是很不错，在很多时候不比你自己打开搜索 app 操作麻烦。
目前世纪佳缘技术部的领导者吴金龙在最近的一篇题为《对话交互时代的各种 Bot：可控性与智能性的权衡》的文章中对此进行了分析。他以微信与旺旺、Api.ai、Viv 以及 Wit.ai 为例，通过他们在可控性和智能性上的不同进行了阐述。其基本观点就是：一个好的聊天机器人要想获得更好的智能性，那它就要付出可控性的代价。比如微信和阿里旺旺的数字菜单功能，它将自己能做的事都告诉你了，完全可控，但也很不智能；而像 Viv 这样的开放性智能聊天机器人则更加开放，但它可能没办法完全满足你的需求。
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微信的智能交互模式属于可控性超强、智能性不足的类型
而豆瓣网前首席科学家王守崑则认为，目前在具体的应用环境中面临的两大困境：一方面在许多场景下 app 的操作更加简单，聊天机器人并未体现出以自然语言作为交互界面的优势。另一方面，对于机器理解人们日常使用的自然语言这件事情，事实上我们与几年前相比并未取得明显的进步，也就是说，目前的聊天机器人，还没那么「智能」，远远达不到人们对流畅对话的期待。
但讲到这里，我必须称赞一下 Allo 中的 Smart Reply（智能回复）功能了，有了它，用户的体验真的好了不少，并且省了很多功夫。而这也表明，当你还没办法完全理解用户自己发出的指令时，提前用自己的方式帮用户给出指令也许是一个「笨鸟先飞」的好办法。
不过，从另一个角度讲，如果我们先把它放在「任务处理」这个范围内看，先别想着聊天，也许我们已经能够开始使用这个属于未来的新产品了。
如果你是开发者，这五项指标需要你注意
下面，来看看 VentureBeat 总结的一款聊天机器人需要注意的五项指标。
1. 用户活跃率。调查显示，有 40% 的用户只会与聊天机器人交流一次。是的，就是最初的那一次。鉴于这样的高流失率，能够长期占有你的用户就是胜利。如何对用户活跃度进行优化？Dashbot 的联合创始人 Dennis Yang 给出了他的建议：好好看看用户发送给你的聊天机器人最多的信息是什么。
2. 时刻关注引起机器人混乱的因素。很多的聊天机器人程序都是用良好的 UI 设计来吸引用户，但用户却总是被「我不明白」和相关的混乱所驱走。因此，当你的聊天机器人出现了不理解或是混乱的情况时，你要格外注意。同时，密切关注也能让你及时做出人工干预的反应，毕竟糟糕的用户支持也能毁掉你的产品。
3. 对话的步骤要合适。「对于一个已经了解你们产品的用户来说，太长的对话过程是不必要的」，业内人士 Botanalytics Köksal 指出。显然，如果你使用一个聊天机器人去叫一辆 Uber，如果你不能在比如说十步内完成了，那就会是一个不够好的体验，用户还不如直接在 Uber 的 app 中做这件事。「每一个聊天机器人的开发者都应该知道它们产品的平均对话步骤是多少」，总之，不管是何种聊天机器人，聊天过程明显少于或多于平均值都是不好的现象。
4. 注意每个用户的平均对话量。用户与聊天机器人之间的对话数量就和他们打开某个 app 的次数是一样的关系，这与你的聊天机器人的活跃度和占有率都息息相关。同时，关注对话量也能发现某个新功能的推出反响究竟如何。总之，它能帮助你发现自己的产品是否健康。
5. 在一个时间范围内观察用户留存度（1 天、7 天以及 30 天）。开发者们需要根据自己的产品特征观察某个时间长度内的用户留存度。比如，如果你是一个帮助用户找工作的聊天机器人，那显然需要 20 天以上的观察期。
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