会话经济(二):五个角度,分析移动应用仍为主流的主要原因


时间: 2021-08-03 10:05:37 人气: 11 评论: 0

对于技术玩家来说,这是一场新老生态体系的控制与反控制之战。但对于用户和开发者来说,一切都要按照更直观更方便体验更好的方向发展。Greylock的 Sarah Guo 在第一篇文章《**话经济(一):聊天机器人热的成因是什么?》中展望了新的**话经济取代app经济的可能性,并在这个大背景下从经济、文化及生态体系等方面解释了聊天机器人热的原因。这是 Sarah Guo 的第二篇文章,从五个角度分析了在**话经济时代,移动应用仍是主流的主要原因。

1. 分散的市场阻碍了开发者生态系统的发展

最新的平台格局是分散的,而我们还不清楚是否**在短期内进行整合。移动设备有两种生态系统,而安卓系统正处于崛起之势。在过去的9年中,发达国家都**优先为iPhone设计应用程序。iPhone用户有更高的参与度和花销,而安卓的碎**化和欠成熟的设备增加了开发的成本。

**话经济(二):为什么移动应用仍为主流?

除了SnapChat和iMessage,其它数据都已公开发布。Kik不在此分析范围内。没有iMessage的直接用户数量,因此使用2016年6月RBC对约4.7亿iPhone活跃用户的分析作为参考。

今天,我们仍然不清楚是否**有其他的消息应用能达到像微信在英语国家那样的主导地位(就像iOS引领手机改革一样)。凭数量来说,Facebook在早期似乎处于领导地位。然而仅仅基于用户数量的对比,在该领域中显得太**面。别的竞争者在以下方面还有竞争的空间:

  • 特定区域的主导地位——东南亚地区:Line(用户数量:2.2亿)、中国:微信(用户数量:7.2亿)以及Telegram(用户遍布全球,但在伊朗拥有2千万用户)
  • 主要用户群——SnapChat 用户群的年龄段为30岁以下?Kik的用户群为青少年?
  • 辅助用户群和利器——也许是谷歌通信策略的五项迷惑性的支柱(Gmail-Hangouts-Allo-Duo-Messenger)或者是微软的Skype(语音优先设备的婴儿潮中最受欢迎的一个,并且仍然是所有人喜爱的国际语音/视频的后备之选)
  • 不同情况下的势头。Slack用户数量相对较少(可能少于1千万的月活用户),但在职场——这种特别宝贵的环境中势头十足,深得用户喜爱并且参与度很高。 Discord是游戏群体偏爱的通讯工具(据披露,Greylock是Discord的投资者),甚至被用于像React这样的非游戏群体。

2. 很多软件都不需具备通讯功能

这个观点并没有受到广泛认同,但并不是所有应用都需要具备通讯设计或者机器人化。

5年前,很多人都看好“移动企业”——手机应用将**迅速取代台式机基于用户端的应用。然而导致其无法实现的其中一个因素就是一些暂时性的原因(传统的粘性),比如研究如何为移动设备设计应用之类的问题,还有基本用户体验的局限性。大屏和机械键**能更高效地完成任务,因此人们**在桌前坐很久。编程、写长文、设计、处理结构化数据——所有的这些都还未能完全实现用移动设备操作。根据451份研究分析,“…最后,我们明白了员工对用笔记本和台式机处理大部分工作有着强烈的偏见。”

同样,正如大家所知,有一些人预测应用程序将**走向灭亡,但也有一些作为视觉互动就能发挥得更出色。当前开发者感兴趣的“机器人泡泡”在很多情况下都没有提供出色的体验——在Poncho的案例中,有一种体验被形容为“令人沮丧并且没用”以及“最慢的上网方式”。这是不应该有的,但同时也表明要将它做到比其他选择更好,是多么的不容易!

正如比起移动设备,消费者更喜欢在台式机上查看和操作表格数据一样,除非新的体验更加高效和自然,否则,比起对话模式的用户界面,他们更喜欢用本地应用的用户界面。滑动两下和点击一下(或者Google搜索的卡**式搜索结果)比来回滑动手机页面好多啦。

更高效或更自然的对话体验例子:

  • 多用户信息收集。Howdy的简单脚本可以“安排一个机器人收集你团队的数据”。例如,在每周站立**议召开之前追踪进度更新。(尽管像是被一个人在督促,但也可能觉得很讨厌)
  • 异步复杂任务,以及自然语言密集表达的查询。Facebook M有能力“在SF为4ppl 2nite寻找热门的新的餐馆”,节省了用户查找和工作流时间。同样,Operator用其专业网络帮助您选择完美的父亲节礼物。
  • 个性化激励性工作流程和训练系统。Begin可以减少无数待办事项的认知负荷。
  • 有趣的自定进度内容。Purple可以使选择消耗品与乐趣同时进行。
  • 免提语音平台。许多人都有一个“回音时刻”。他们**问(当忙着做咖啡时)“Alexa,今天的天气/交通情况怎么样?”或者(所有朋友都想知道)“Alexa,谁赢了Packers游戏?”

3. 新的消息“平台”仍处于研究初期

在过去的9年中,移动经济的基础设施已经发展壮大并日渐丰富。我们早有了建立新移动服务的方法——目前核心问题就是如何与200万都在做这个的团队竞争。在新的消息应用中恢复iOS 和安卓的基础设施需要很多时间。核心组件按照重要程度排序为渠道/发现、更丰富的用户界面支持、语境、支付、开发商支持、用户分析和工具。除了微信,现在还没有其它应用可以内聚这么多组件。下面我将为未来平台制定行动计划。

(1)渠道和发现

首先,开发商正寻求眼前收益(可选地址的市场和货币化)以及开发和分销(成本)的平衡。两种显而易见的分销渠道商店——目录、搜索和网页按钮以及需要本地设备的渠道。

虽然现在大多数的信息应用的体验都是以移动优先,但他们的发现体验要么仅限于网络,要么就是范围有限,比如Line的商店只有贴纸、主题和游戏——现在的Snapchat Discover为高端广告客户提供单向的纯内容流。评级和社区导向的消息服务验证仍然很少。ProductHunt实际上比本地产品有更丰富的发现体验。

在平台内使得平台的“图”和本地共享(例如将一项服务和其他用户拉入群组消息)实现病毒式扩散仍然未能实现。然而,如果Zynga / Farmville的激励性邀请成为任何一个指标,都**使社交渠道变得棘手。开发人员将鼓励用户帮助他们改善服务,但如果没有仔细的管理,这可能影响平台的用户体验。平台理应对此保持警惕。

(2)丰富的UI支持和语境

人们经常将搞不清消息应用是环境还是媒介。Dan Grover认为微信是最成功的消息生态系统,有着更好的主界面(更确切地说是中心收件箱),它不仅可以通过发消息进行互动,企业还可以用其接触到顾客。大部分的品牌和企业都不在微信内进行对话——他们只有轻量级的应用或者单向反馈。以自由的方式随机组合所有的互动只**让用户和开发商感到烦心。

企业和开发商不应在消息环境中使用AI进行互动或者提供完整通用的NLP界面。他们至少需要做到能够展示信息、播放媒体以及限制用户给他们的输入并支持普遍的和重复的用户操作。

(3)用户语境

暂且不说AI或者NLP——开发商可以开发与本地移动应用一致的移动体验,它们需要与移动设备保持一致,包括传感器数据、配置文件数据、地理位置和其他例如联系人和日历这样的手机数据。如果没有这些数据,这些服务就不可能变得“智能”。然而平台向第三方服务发布这些数据需要基础设施和另一个基于面向用户的隐私和权限管理层。

(4)经济意义

企业和应用开发商只**在看到回报的情况下继续投资新的平台。他们**以下几个方面进行考量:商品,服务和电子服务直接交易能力、展示广告的能力、或至少是为另一个交易点引导用户或提供可追踪线索(本地应用、实体披萨店、电子商铺)。

(5)消息应用有一道不可逾越的障碍

新的第三方服务难以扩大其用户群,但如果你在本地移动设备或者自己的SaaS应用上已经有用户群了,为何要在非中介上砸钱呢?如果你不为将来的分销能力进行投资(如果是一家新公司),你就**把自己搞垮(考虑到人们**对非日常使用的本地或企业应用转移)。

(6)开发商支持和工具

可视化路径、明确的审批流程、结构化合作伙伴和促销方案、以及开发商特定的支持渠道仍然处于发展初期。Slack以相对易懂的路径大受好评——但所有平台都面临开发商要求更快传递信息的压力。很多在对话平台中建立的公司正在构建相同的核心基础设施——自然语言能力、用户分析和反馈机制。

4. 剩余未解决的技术难题

去年,Facebook AI研究中心开幕,导演Yann LeCun说:“深度学习的下一个大步骤是自然语言理解(NLU),目的是让机器不仅理解单个词,而且理解整个句子和段落 ”。

Loebner金奖在此之前都没有得主。但在2016年的6月,有一个聊天机器人通过了Turing测试,它与人类的回复无异,因此获得了该奖项。对话体验因没有人类的自负而伟大(甚至有复杂的自然语言能力),所以很多服务都在寻求这种功能。但NLU到底发展到什么地步?又为什么**如此困难呢?

语言难以被建立模型(和编程)是因为它非常模糊。相似的句子可能**有截然不同的含义,而看似截然不同的句子可能又有相似的含义。实际对话很奇怪,没有规矩,意识也不一致,但基于语境可以帮助人们灵活地理解模糊的对话。根据经验,我们下意识地构建了单词在不同语境中的不同含义的复杂模型,然后一起绘制和组合这些模型。

令人激动的是对话界面最近达到了一个足够高的门槛,回归到自然语言处理。直觉就像是这样——因为我们无意识结构化地理解语言,对大规模未标签数据推理的新的统计方法似乎非常适用于NLU。它提高了我们无需明确对其编码的语言计算能力。正如我们所讨论的一样,这些进步得益于更多的数据、更多的处理和新的或者更好的算法

结果表明:即使深度学习对于NLU来说是个重要的进步(我认为是这样),自然语言“问题”还远不能解决。

不同的应用(问题回答、情感分析、机器翻译、词性标记)有不同的模型来竞争最先进的地位:被密集监测的记忆网络、树状长期储存管理(LTSM)、双向LTSM随机场条件(CRF)、动态储存器网络等。即使我们研究一些有前景的新想法,通用且可扩展的对话系统的设计和构建也远不能实现商品化。人工智能人才非常集中于平台公司。非营利公司OpenAI在某种程度上开始确保 AI人才不那么集中于少数几个互联网巨头公司,并宣布他们四个中的第一个技术目标:用自然语言理解建立媒介

这种具有挑战性的技术背景和消费者对**话式服务相关的高期望,与以低成本“开始”**话式服务是相矛盾的。许多开发者都觉得开始很简单(只是创建一个Facebook页面、下载BotKit、创建一个API.AI、Twilio帐户等),但很快就**变得失望,因为要达到消费者期望是非常困难的。

5. 移动设备体验变得更丰富

台式电脑、网页和移动设备的赢家无论如何都不希望看到对话经济削弱自己。现在6家与此最相关的科技公司——Alphabet、亚马逊、苹果、Facebook、微软和**——都在各个领域进行竞争。包括保持并改善他们现在拥有控制权的现状。新平台(有可能是对话平台)例如居家和车载的计算机、计算机硬件、VR/AR以及内置OS的消息传递操作系统都参与竞争我们每天用于查看手机的7个小时。

生态系统经过几年的建设,结果令人失望,就像开裂的水坝。与此同时,移动设备再次进化,带来了深层链接、即时应用、应用扩展/自定义键**、订阅和付费应用以及集成服务。

深层链接通过引导用户到应用中的特定位置并进行特定的操作,大大降低了用户的时间价值。这种摩擦的减少提高了用户的重新参与度,也为应用搜索提供了一个大好机**。企业首先使用深层链接将用户从网络应用内容移动到移动应用内容,然后将其从营销(电子邮件)转移到应用内容,最后再对管理进行改进。现在,开发应用到应用的深层链接的竞争正在展开,像Branch和Buttonare这样的公司都在抢夺这个市场。

在Android方面,即时应用(5月发布)称得上是一个更大的飞跃。这些小的、模块化的本地体验可以独立于其余移动应用进行加载。它们被安装在Android的应用沙盒中以确保安全,但它们同时也可以访问如相机这样测本机功能。通过深层链接立即执行,用户就能使用。是否能采用这种新功能仍然是个未知数——开发人员还需要付出更多努力来使本机应用“原子化”。

在2014年底发布的iOS8中,苹果的新应用扩展允许新的第三方功能,可以与其他移动应用(尽管通过苹果的系统框架)进行交互,包括共享、通知屏幕小部件、自定义键**和自定义操作。虽然受到严格限制(例如由于苹果强加的内存限制),但是这是应用能相互联系的关键一步。像Sunrise和Gif Keyboard这样的键**的普及证明了这种联系对用户的重要性。

除了内容之外的订阅和付费搜索广告都可以扩展应用的经济可行性——为开发商提供可预测的持续收入流,以及重新吸引用户和推动发现的新方式。虽然庞大的用户群是建立一个重要的移动公司的先决条件,苹果的最新举措可能**启用更多有价值的应用来针对专门的细分市场。

最后,第三方集成服务,比如Azuqua、IFTTT、新收购的Wand、Workflow和Zapier都使终端用户能够同时连接SaaS或移动应用。

对话,应用和集成

显然,对话经济即将到来。这些更自然的界面和环境,我们与他人(现在与服务)沟通的地方将是一个新的平台战场。尽管许多人都预测应用**消亡,但我并不认同这种看法,现实情况更复杂。

硬件、语音界面和消息传递的新兴生态系统仍然极不成熟。最先进的研究远没有解决技术难题,更不用说商品化。现有主导技术的巨头比创业公司更具有实现优秀人工智能体验的优势。这些参与者资源丰富,而且已经在这场战斗中投下了战书。 与此同时,我认为手机将继续存在。我们将**得到更丰富、更好的集成应用、订阅模型应用、**话应用,甚至不仅仅是“应用”——服务将跨越计算平台满足我们的需求。

也许最有趣的不是平台在做什么,而是独立于这些平台的大型移动公司正在做什么,以及他们对他们的API投资了多少。Uber私人估价大于60亿美元,是一家纯移动公司。他们唯一的网络体验(除了司机和用户报告)是m.uber.com。即使Uber拥有支持本地移动应用的参与模式和不受应用商店限制的经济模型,它还得将自己的功能嵌入到Messenger和本地地图软件中。

虽然本文提到了许多挑战,但我也正在积极寻找对话经济的投资机**——制定他们的分销战略、发展计划和路径以面对这些挑战的创业公司。但投资者、大公司和小团队都应该大胆地看到我们在这个生态系统位置的转变。

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原文地址:news.greylock.com

译者:廖晓敏

译文地址:http://36kr.com/p/5062148.html

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