Feed 的内容展示方式讨论


时间: 2021-07-30 10:43:13 人气: 18 评论: 0

[核心提示] 信息流除了时间线外还能有什么样的展示方式?

知乎上一位设计师 vitor 提出 Feed 除了 timeline 形式,还有没有更好的内容展示方式? 这一问题。虽然提问者是希望能有一个不同与常见的时间线成列信息流的方式,而问答者也没能提出集体的思路,但其中也不乏具有启发意义的观点。所以我们对这些回答进行了整理,也希望有更多的创意被激发。

Feed 的元信息

三井樱木的回答:

先说说 Feed 的元信息吧。Feed 的核心是内容,其次**有可能有:

  • 内容产生的时间
  • 内容产生的地点
  • 内容的发布者
  • 分类(tag)

其中内容是核心,依附于内容的还有更小的元信息。例如互联网上常见的设计,被顶的次数、被转发的次数、被评论的次数等都是内容下的更小的元信息
讨论 Feed 的形式其实就是讨论内容和所有的元信息组合组合之后的如何组织并展示。

请允许我这么定义(实在找不到更准确的表达方式了):

Feed 就是在若干条件限制下的内容展示

  • 百度搜索结果就是一种 feed,条件是关键词以及后台算法(网易花田把征友搜索条件做成了 feed)。
  • 人人网上的好友的新鲜事儿就是一种feed,条件是你好友动态的时间排序。
  • Google Reader 中的内容流就是一种 Feed,条件是订阅的文章的时间排序。

以上的 Feed 是一维的。

打开你的团购客户端,搜索附近的团购,你**看到两种展示,一种是按照距离排序的一维的列表;一种就是在地图上显示的团购信息,可以生动的看到内容所在的位置。

这种地图上显示的 Feed 就是二维的。

当你跳出虚拟地图,站到了真正的土地上,看到了活生生的世界,你眼前的 Feed 是立体的(比三维更多),有地理信息,有商家店面信息,有顾客人流信息,有停车位信息,等等,有数不尽的元信息(这些都是限制条件)。

回到上面的问题,除了 Timeline 有没有更好的内容展示形式,取决与用户如何快速准确得到想要的信息。

搜索如果是时间排序,微博如果是按照转发数量排序,**发生什么情况呢?很显然用户就无法得到自己想要的信息,如果是一维的排序,要不是依据一个元信息进行排序,例如时间、距离、价格,要不就是两种以上的元信息进行排序(无限种组合,所谓的智能排序),用户对一维的排序是有个心里预期的,当你打破这种预期,就**对用户造成困扰,比较恶心的例子如:

  • 搜索的结果排序(在结果前把广告植入进去)
  • 新浪微博的智能排序(打乱时间,用户的心理预期收到干扰)
  • 淘宝商品价格排序(很多淘宝店主都定一个很低价格,比如某某数码相机799,但进去后发现799的没货,其实是999)

类似的商业手段屡试不爽。

Feed 的排序方式

狼大人的回答:

排序的关键:”Primary Key”。

一般情况下一个网页,或者一组信息,通常是以一个线性表的形式呈现的。那么这个线性表中的元素必须有一个明确唯一有序的索引方法。时间戳实际上是最显而易见的解决方法(对于 Facebook / Twitter 这种“一次写入”的信息,时间也是最合理的),但其它的解法不是没有:

  • 按照问题提出 / 最后更新时间排序(自然)
  • 按照得票数 / 回复数 排序(协同)
  • 按照话题排序(内部再按照每内容时间排序)(自然 / 手工混合)
  • 手工排序(由管理员 / 用户手工拖拽)(手工)

前两个是经典论坛常见的,第三个基本是知乎话题页,第四个一般不适用于有大量动态生成内容的环境。还有一些混合了不同维度排序的方法,如 Hacker News。

Feed 内容展示的思路

Ellen Zheng 的回答:

我觉得首先不应该为了追求样式上的创新而创造新样式。如果题主能把项目的更多方面纳入考虑,一定能想出更适合该项目而且有所创新的样式。

比如使用场景(电脑还是手机?),内容形式(文字还是图**甚至一组图**?或者图文混排?哪个更重要?),平台属性(新闻式还是社交式,或说发布人跟消息本身哪个更重要?),你希望访客第一眼看到的是什么(一两则重点内容?还是许多或所有内容?),你希望让访客做什么(参与热烈的讨论?随手翻翻?马克收藏?),等等等等。

按照这个思路去想,就能明白 @Lunula 回答的三种流行样式里,为什么微博是微博的样子,Pinterest 是 Pinterest 的样子,Flipboard 是 Flipboard 的样子。

总之要创新不是从 UI 开始,而是从 IA、到 UX、最后才 UI,水到渠成~

顺便我觉得前面的大多数答案,虽然没有按照题主期望的给出样式创新的建议,但是提供了很好的思路引导样式设计。

原文地址:http://www.geekpark.net/read/view/174095
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