如何創建一個引人入勝且有用的聊天機器人

第一資本。 土坯。 甚至多米諾骨牌也有。 它們是聊天機器人，並且正迅速變得無處不在。 一個糟糕的聊天機器人只是重複說“對不起，我不明白”（或更糟糕的是“錯誤”）。一個好的聊天機器人感覺幾乎是人類，並且可以幫助回答問題，所以你不需要打電話或搜索常見問題頁面。

但是，什麼是良好的聊天機器人體驗？ 人們對聊天機器人的期望是什麼？是什麼破壞了這種體驗？ 在本文中，我們將回答這些問題，並確定您作為內容設計師可以做些什麼來使您的聊天機器人成功。

是什麼讓聊天機器人與眾不同？

聊天機器人是一種複制人類對話的程序。 大多數聊天機器人使用決策樹來創建對話。 它們要么識別關鍵詞並做出相應的響應，要么允許最終用戶從選項中進行選擇以引導對話。

定義什麼是聊天機器人同樣重要的是確定它不是什麼。 讓我們深入了解聊天機器人是什麼——並弄清楚它不是什麼。

聊天機器人是對話式設計的一種形式

聊天機器人復制人類對話，大多數聊天機器人使用決策樹來做到這一點。 它們要么識別關鍵詞並做出相應的響應，要么允許最終用戶從選項中進行選擇以引導對話。

對話式設計泛指任何類似對話的內容，無論是通過網頁上的標題和文本、Google Home 和 Alexa 等語音 UI 還是聊天機器人。 因此，聊天機器人內容是一種對話式設計，但兩者並不是一回事。 聊天機器人也不是通過聊天界面（有時稱為“實時聊天”）進行交互的人。 它特別是一個計算機化的系統。

為什麼這很重要？ 當設計和工程團隊確定與受眾交流的最佳方式時，他們可能會使用速記。 我經常聽到設計師說“然後我們[公司]會告訴他們[觀眾]確認他們的密碼。” 在這種情況下，設計師可能指的是通過頁面上的文本“告訴”觀眾，或者他們可能暗示會出現一個聊天機器人來通知觀眾。 在概念階段的早期，團隊考慮的對話設計形式可能並不重要，但如果最終結果是聊天機器人，內容團隊最終將負責更多的工作。 考慮到這一點，澄清團隊考慮的對話設計形式是有用的。

非聊天機器人對話式設計的一個例子是對話式 UI 。 Oscar Insurance 有一個對話式 UI，他們通過一些最佳實踐開發了該 UI：

• 標題是完整的句子。
• 表單有帶有特定說明的幫助文本（而不是示例）。
• 文案用第二人稱寫，稱觀眾為“你”。

語音 UI 也可以向觀眾“說話”，如果團隊正在考慮，那麼他們要么正在構建 Alexa、Google Home 和 Siri 的競爭對手，要么他們（更有可能）構建這些系統可以下載的應用程序。 同樣，從概念的角度來看，這些聽起來可能相同，但要求卻大不相同。 語音 UI 沒有視覺設計，也無法觸發或提示最終用戶採取行動。 這與手機應用程序形成鮮明對比，手機應用程序可能會在最終用戶沒有先打開應用程序的情況下啟動通知。

聊天機器人可以回答（許多）問題

從這個描述中聽起來好像聊天機器人是完美的答案——它們可以啟動通知，它們包含可視化 UI，而且它們是對話的！ 當然，聊天機器人的流行部分歸功於這些好處。 但這可能會產生一種假設，即人類對話是與最終用戶聯繫的最佳方式。 有時這是真的——但並非總是如此！

在 Michael J Metts 的 Button 演講“對不起，我無能為力”中，他說公司必須知道其目標是什麼，然後確定聊天機器人是否有助於實現該目標。 這是一種絕妙的方法：聊天機器人是一種解決方案，當它是問題的解決方案時應該使用它。

客戶服務和銷售通常是聊天機器人實現的良好目標。 在這兩種情況下，問題都可能是“我們的客戶服務團隊如何快速響應常見問題”或“我們的銷售團隊如何在不佔用員工大量時間的情況下以快速簡便的方式幫助客戶了解產品或服務？” 在這些情況下，聊天機器人可以幫助人們獲得他們想要的答案，而無需打電話等待。

但是，如果問題是“我們的醫院如何更準確地診斷健康問題”或“我們的銀行如何更快地幫助員工從雇主那裡找到丟失的薪水”，那麼聊天機器人可能不合適。 人類醫生比聊天機器人準確得多，最終用戶會接受這一點。 同樣，銀行的聊天機器人不太可能連接到追踪薪水所需的眾多雇主工資系統。 雖然最終用戶可能認為他們想要聊天機器人的答案，但當聊天機器人無法回答他們的問題時，他們很快就會失去信任。

簡而言之，聊天機器人不是處理細微差別或極其複雜情況的好方法，因為存在大量人為錯誤的機會。 在這些情況下，要實現“快速”和“準確”的變量太多了。

聊天機器人不是算法

永遠不要忘記，聊天機器人的好壞取決於它的內容。 是的，聊天機器人由算法控制，並且可以通過機器學習得到支持。 但在機器學習開始之前，聊天機器人需要一套規則，並且需要內容來說話。 這是內容設計師、用戶體驗作家或內容策略師要定義的角色。

我們在圍繞人工智能倫理的對話中經常看到這一點。 語音助手和聊天機器人經常被認為是性別歧視和種族偏見。 他們沒有偏見，因為設計和工程團隊有意識地做出了這樣的選擇。 他們有偏見，因為他們“反映了構建它的團隊的觀點中的偏見”，這在她的 TED 演講中引用了人工智能倫理學家 Josie Young 的話。

對於我們這些構建聊天機器人的人來說，這意味著我們需要有意識地反性別歧視和反種族主義。 我們需要深思熟慮地構建聊天機器人，並且在我們設計好我們希望人工智能從中學習的內容之前不要連接機器學習。 與許多事情一樣，聊天機器人所做的只是故事的一半。 它可能會“回答問題”——但是什麼問題，以及如何回答？ 它可能會“引導人們進行下一步”——但是適當的下一步是什麼，當出現問題時聊天機器人如何響應？ 換句話說，真正產生影響的是聊天機器人如何完成它所做的事情。

參與聊天機器人的最佳實踐

如果您的團隊正在構建一個聊天機器人，希望您已經完成了很多前期工作。

• 您已經確定聊天機器人是正確的解決方案。
• 您已經確定了技術限制，例如您將使用什麼系統。
• 您正在研究該系統中將提供哪些功能，例如自動更正或內置同義詞詞典。

現在是一些高管說“插入並讓它工作！”的時候。 你必須說“插入什麼？！” 如前所述，您的聊天機器人不僅僅是一種算法，您還有一些內容要設計。 是時候為您的聊天機器人構建內容了。 讓我們探索五個最佳實踐，讓您的聊天機器人更人性化：

1. 定義你的行動。
2. 區分您的響應類型。
3. 擁抱你的機器人自我。
4. 為每個場景創建一個基調。
5. 設計錯誤。

1. 定義你的行動

由於聊天機器人並不是解決所有問題的神奇解決方案，因此您需要將工作重點放在人們可以使用您的聊天機器人完成的特定用戶流程上。 例如，假設您正在為 FedEx 或 USPS 等公司構建聊天機器人，您可能會列出“跟踪包裹”和“更新郵寄地址”等示例用戶流程。 這意味著如果最終用戶請求聊天機器人幫助跟踪包裹，它可能會回答“跟踪號是什麼”。 但是chabot應該知道它的局限性。 也許其中一個目標是“建立信任”。 因此，如果最終用戶說“有人以我的名義進行了郵件欺詐”，聊天機器人可能會表示哀悼並迅速將最終用戶轉移到現場客戶服務代理處。 因為目標是“建立信任”，所以構建聊天機器人的團隊應該認識到任何涉及敏感信息的事情都應該由人來處理——即使沒有技術或法律限制。

沒有一種正確的方法可以解決這個問題。 大多數組織都有某種形式的價值主張或設計原則，這將有助於確定聊天機器人的目標。 也可能已經定義了一些要求。 因此，目標可以來自粗略的需求，而目標明確後，需求會變得更加具體。

在接受 Franklin Mint Federal Credit Union 副總裁兼數字營銷總監 Mike Bunner 的採訪時，Bunner 表示，如果沒有聊天機器人，“我們的呼叫中心將接到正常呼叫量的 3 倍。” 可以假設他們的目標是“減少客戶服務時間”。 這很好地連接到他們的聊天機器人的初始提示，提示它可以提供幫助的“熱門話題”——這些熱門話題可能是人們打電話給客戶服務團隊的最常見原因。 在同一次採訪中，Bunner 說機器人直接從會員支持內容中提取內容。 與許多組織一樣，富蘭克林造幣廠有很多有用的內容，但很難讓人們查看。

2. 區分你的響應類型

當您想到聊天機器人時，您可能會想到以下兩件事之一：

1. 一個聊天機器人，可以響應最終用戶鍵入的任何內容，通過關鍵詞和短語獲取他們想要的內容。
2. 一個遵循一系列決策樹的聊天機器人，要求最終用戶從幾個選項中進行選擇，然後將它們帶到用戶流程中。

聊天機器人可以做到其中一項或兩項，重要的是要知道你的目標是什麼。 事實上，即使您打算專注於決策樹，用戶也有可能偏離腳本。 考慮到這一點，請考慮您希望聊天機器人如何響應。 如果有人說“幫助”或“與人交談”，您將如何引導他們？

當您通過聊天機器人的單詞關聯進行思考時，請記住單詞有上下文。 當最終用戶正在編輯他們的個人資料並輸入“電話號碼”時，他們可能想查看在哪裡編輯他們的電話號碼。 但是，如果他們輸入了聊天機器人無法識別的內容，聊天機器人會說“我不明白”，然後最終用戶輸入“電話號碼”，他們可能正在尋找客戶服務熱線。 這是工程和內容策略合作創建精心設計和構建良好的機器人的機會。

這種深思熟慮的計劃將在最終產品中體現出來。 例如，Adobe 的聊天機器人在這裡就失敗了。 它首先要求最終用戶自由輸入，但在得到響應後，機器人會要求最終用戶選擇三個選項之一。 作為用戶，我想知道如果機器人無法理解像“Adobe 產品”這樣的簡單關鍵字，為什麼還要我輸入。

3.擁抱你的機器人自我

一旦你知道你的聊天機器人能做什麼，就該考慮它會如何做。 首先也是最重要的：不要假裝你的聊天機器人是人。 在與一位前客戶的研究中，該客戶發現超過 80% 的人很樂意與聊天機器人互動，並且他們喜歡聊天機器人有名字和個性。 但是當聊天機器人偽裝成人類時，這些人很快就對機器人和組織失去了信心。

與客戶的一次對話圍繞著人們是否會與聊天機器人交談，如果他們知道與人交談是一種選擇。 測試發現是的，他們會的！ 事實上，向最終用戶保證有人可用（根據需要）實際上增加了他們與聊天機器人交談的舒適度。

Hopelab 的團隊在構建 Vivibot 時也得到了類似的結果，Vivibot 是一個為患有癌症的青少年提供的聊天機器人。 青少年和年輕人通常會避免向他們的父母或健康專家傾訴。 但 Hopelab 發現聊天機器人消除了一些障礙。 在他們經過同行評審的隨機對照研究中，他們能夠證明 Vivibot 不僅提供了寶貴的情感支持，而且還改善了焦慮。

Vivibot 是一個有趣的聊天機器人示例，原因有幾個。 首先，該機器人不是用於一次性解決方案，而是作為一種持續的情感支持工具。 這意味著機器人需要有多種響應，以避免聽起來重複。 其次，作為與健康相關的機器人，Vivibot 需要解決敏感主題。 她需要盡可能的透明，永遠不要默認一個通用的“聽起來不錯”，因為害怕在他們不願意向人類傾訴時疏遠依賴她的人。

想像一下，如果 Vivibot 給人以麻木不仁的印象？ Emily Cummins 是一位撰寫了一篇關於 The Worst Chatbot Fails 文章的作者，她展示了一個示例，其中 UX 雜誌的“UX Bear”詢問“您如何向您的祖母描述bot這個詞？” 艾米麗回答說“我奶奶死了”，並豎起大拇指。 這是來自 UX Bear 的一個稍微令人困惑的回應，但對於 Vivibot 來說可能是毀滅性的。

在不久的將來，我們可能會看到更多的州通過關於機器人偽裝成人類的法律，就像加利福尼亞一樣。 雖然對於世界上的聊天熊來說似乎沒有必要，但對於有影響力或敏感的話題（無論是政治還是醫療保健）顯然很重要。

4.為每個場景創建一個基調

當內容策略師創造“聲音和語氣”時，兩者是不同的東西。 聲音就像品牌個性。 它確定了一家公司的聲音，無論如何。 但是，語氣會因情況而異。 聲音可能是“友好的”，但在錯誤消息中的友好聲音與在成功消息中的聲音不同。

聊天機器人應該有與公司不同的聲音。 它可以說“哦，不！”之類的話。 或“我為你感到高興。” 當你的公司不能。 為此，創建聊天機器人語音的第一步是開發一個聊天機器人所說的單詞列表。 聊天機器人對最終用戶做出回應很重要，讓他們知道他們已經被聽到了。 這意味著聊天機器人會花很多時間說“明白”或“我明白”之類的話，你需要知道這些協議令牌聽起來像什麼。 你的聊天機器人是說“是”還是“是”，還是兩者兼而有之？ “好”還是“好”？ “很好”還是“我明白”？ 參數將幫助您的聊天機器人聽起來保持一致，這樣聊天機器人不會響應“okie smokie”，然後是“我感謝您的時間”，但您還需要足夠的協議令牌，以使您的聊天機器人聽起來不會過於機械化。

在 Domino 的聊天機器人中，機器人交替使用“great”和“got it”等協議標記，但當它無法理解響應時，它沒有錯誤標記。 “那個地址在哪個城市”這個問題的冗餘（沒有提到它沒有理解我的回答的事實）最初讓我認為機器人被破壞了。

5. 錯誤設計

與其他 UI 一樣，聊天機器人只有一次機會給人留下第一印象。 如果體驗不順暢和簡單，人們就不會回來。 考慮到這一點，聊天機器人需要有寫得很好的錯誤消息。 來自聊天機器人的錯誤消息可能就像說“我不明白”一樣簡單。 你能再告訴我你想要什麼嗎？”，但它還可以做得更多。

例如，如果您的聊天機器人是 MVP，您的錯誤消息可能會說“我今天無法幫助您使用該 [功能]，但過幾週再問我”。 或者，如果最終用戶要求聊天機器人永遠不會提供的東西，請提出替代方案，例如“您可以致電客戶服務尋求幫助”。

假設您允許自由輸入，那麼也存在有人輸入您的聊天機器人不理解的單詞或短語的風險。 在這種情況下，您的聊天機器人可能會要求澄清，甚至說“我不明白”。 但請確保不要讓最終用戶陷入循環！ 如果聊天機器人在兩三次嘗試後仍無法理解，建議讓最終用戶與人聯繫。

也就是說，錯誤計劃遠遠超出了簡單的“我不明白”或“我對此無能為力”。 構建良好的聊天機器人會考慮最終用戶如何查看他們想要完成的任務。 以工資單系統為例，它可能使用聊天機器人來幫助員工檢查他們即將到來的薪水、稅收減免和其他要求的稅前減免。 在這樣的系統中，聊天機器人可能能夠回答以下問題：

• 我的下一張薪水什麼時候寄給我？
• 我想設置直接存款。
• 我什麼時候可以更改我的 401k 扣除額？

工資系統可能與員工的某些福利相關聯——例如，它可能有一個流程允許員工更改扣除額。 但是工資聊天機器人團隊應該意識到，員工可能會帶著相關的問題和問題來找他們，例如：

• 如果我請病假，我可以獲得哪些福利？
• 我需要更改我的 401k 分配。
• 我沒有收到我的最後一張薪水。

工資系統不太可能也是福利系統。 但是聊天機器人團隊需要知道員工不會從能力的角度來思考。 他們從需求的角度思考。 “我需要照顧我的 401k”可能意味著去一個系統設置扣除額，然後另一個系統來更改​​分配。 如果聊天機器人只說“我無能為力”作為回應，那麼聊天機器人就失敗了。 我們假設的工資系統可以通過向成員解釋系統並建議他們與人力資源代表交談來建立善意。

Webflow 的客戶支持聊天機器人做得非常出色，不僅定義了它可以做什麼，而且預先告訴用戶：“[I]如果我無法為您解決問題，我們支持團隊的成員會回复您通過電子郵件。 注意：我們目前不通過電話或實時聊天提供支持，因為我們發現通過電子郵件為您提供幫助最有影響力。” 您可能不會將此視為錯誤消息，因為它實際上是在問題成為錯誤之前解決問題。

在內部，這意味著團隊應該從最終用戶的角度定義用戶流程，而不僅僅是從可能的技術角度。 如果 Webflow 只是從他們自己的角度考慮事情，他們就不會考慮澄清他們不做的事情。 他們只會解決他們可以解決的問題，並可能讓用戶想知道為什麼（例如）他們找不到要撥打的電話號碼。

為您的聊天機器人帶來人性

當然，聊天機器人不是人。 但這也不是一個人的第二選擇。 聊天機器人可以幫助人們輕鬆獲得問題的答案，可以在他們感到脆弱時幫助他們建立聯繫，並且可以簡化複雜的流程。 就像許多工具一樣，它是許多潛在問題的完美解決方案。

作為這些聊天機器人的創造者，這意味著我們肩負著重要的使命！ 我們必須創建適當的響應、人性化的語氣和有用的用戶流。 我們必須編寫內容來回應處於不同情緒和不同需求的人們——預測他們的下一步並適當地指導他們。 最重要的是，我們必須創建透明且值得信賴的機器人，以便與它們交互的人可以信任它們提供的信息。

請記住：定義您的操作，以便您的聊天機器人實現業務目標和用戶需求。 為您的聊天機器人構建一個腳本，並決定您的聊天機器人是否會響應腳本外請求。 擁抱你的機器人自我，永遠不要假裝自己是人。 為每個場景創建一個基調。 最後，確保您的聊天機器人能夠順利處理錯誤。

您的聊天機器人是一個程序，而不是人類。 儘管如此，一個精心設計的節目可以為您的觀眾帶來快樂和輕鬆！ 通過這五個步驟，您的聊天機器人將能夠與您的最終用戶建立近乎人類的聯繫。 現在輪到你了：遵循這些最佳實踐，讓我們知道你的觀眾對你的機器人的反應。