轻芒:拿什么拯救你,我的通知栏

因为通知栏的存在,所有用智能手机的处女座都是值得同情的。

说起来有点尴尬,通知栏本是用作消息提醒,现在却沦为了各个 App 的广告战场。时不时的要想些新花样来博取用户眼球,还得假装不知用户已为此已头痛不已。

虽然也可以选择在原生系统中对不需要的通知进行逐个屏蔽,但事实上,大部分用户并不会主动去“调教”自己的系统,而是听之任之,或是直接一键清除。

这就是轻芒要做通知清理应用的现实。

「轻芒通知清理 」的前身是 「豌豆荚通知清理 」,发布于今年4月,当时豌豆荚的主体还没有并入阿里。

虽然背靠豌豆荚,但通知清理是应用市场中的一个新品类,换句话说就是:“需要教育市场”,让用户有使用这类工具的习惯。而对同质化严重的手机厂商来说,任何一点用户体验的提升都是值得争取的。

因此,在魅族的发布会上出现“轻芒”两个字,就毫不令人意外了。

摸索

没有现成的同类产品可以做参考。想法刚生成时,轻芒的 5 个工程师通过纯手动的方式,在模拟机上安装了各种 App, 收集和摸索这些 App 通知的数据。许彬便是这五分之一。

因为有豌豆荚做后盾,轻芒很容易知道对于用户来说的 TOP 应用是哪些。他们先装了 TOP200,后来到 TOP 500-1000,然后更多。摸索了两个月左右的时间,发现一些规律后,再去细分规则,生成分类算法。

由于有 Smart 锁屏在技术框架与用户行为方面的积累,「轻芒通知清理 」的产品负责人许彬告诉雷锋网,产品从研发到上线只用了三个月左右的时间。

这期间遇到最大的难题是如何能够很好的分析数据,帮助用户比较准确的进行通知整理和推送。许彬说:“虽然过程讲述起来很简单,但要得到一个至少不会分错的结果,背后需要多次调整计算各种通知相似性的方式。”

调整

开始时,轻芒想到的方式是学习垃圾邮件的处理方式,通过纯文本的方式对通知进行分类。即,对文本做分词,然后根据分词对通知的相似度进行判断分类,可结果并没有达到预期。许彬告诉雷锋网:

“因为邮件的文本量很大,所以从中提取特征地正确率比较高,而通知里的文本量较小,所以直接套用邮件的方式不可行。”

后来,轻芒发现各类 App 的系统层中,开发者会在不同的通知中加入不同的字段,才尝试着把系统层的东西也放进去。

除了上述不同字段,轻芒还把点开不同通知时应用会跳转到哪个界面,都作为样本输入的参数,然后再去做调整。如此一来,准确率才有了明显提升。

新应用层出不穷,对于新应用的通知,「轻芒通知清理 」会用简单粗暴地直接将其标记为未识别的通知,清理到「轻芒通知清理 」回收站。

根据经验,许彬得出结论,“随着用户量增多,团队会马上识别用户收到的新通知,减少其他用户被骚扰的可能性。因此,未识别的情况会越来越少。而对于未识别的通知,「轻芒通知清理 」也不是完全屏蔽,在「轻芒通知清理 」回收站中还是可以看得到,所以这些未识别的通知并不是真的丢了,对用户来讲,其实就还可以接受。”

现在「轻芒通知清理 」已经更新到了 2.0 版本。相比较 1.0 版本,随着数据的积累,在数据层上,通知的分类越来越多,但体现在用户层面,分类则越来越简化。

许彬也总结出了规律:“大部分用户通常会做相似的操作,而不会是再去细分。”因此,2.0 版本会将通知主要分为重要与不重要两类,再根据不同的用户场景分为了 9 类。

据「轻芒通知清理 」现有用户的行为数据来看,只有 10% 的用户对设置有修改,其余用户都在使用默认的设置。

等待市场变大

毫无疑问,「轻芒通知清理 」中用到了时下热议的技术——机器学习。但在许彬看来,「轻芒通知清理 」并不属于智能应用的范畴:

“「 轻芒通知清理 」是借助技术用自动化的方式,在通知清理方面帮助了用户,是一种工具,不应该有太多的自主权,所以谈不上智能。”

由于 iOS 系统较封闭,现在「轻芒通知清理 」只有 Android 版本。问起现在用户对「轻芒通知清理 」的接受程度,许彬有点兴奋的说,“还是出乎意料的好,用户会觉得,用起来真的上瘾,用了之后没法脱离它,脱离之后你的通知栏简直没法看。”

在与魅族的合作中,轻芒主要为 Flyme 提供通知清理方面的基本数据。虽然整体合作过程比较顺利,但 Flyme 更高的用户量,也拉低了「轻芒通知清理 」的准确率。经过一段时间的测试,「轻芒通知清理 」才达到了魅族的要求。许彬透露,接下来轻芒还会与魅族进行更深度的合作,除了魅族,与其它手机厂商的合作也在进行中。

对于商业化,许彬则觉得,能解决用户痛点的东西,永远会有留存空间,“谈商业模式还为时过早,会持续探索,但现在最重要的还是能够让这个市场真的变得够大。”

原文发布于微信公众号 - AI研习社(okweiwu)

原文发表时间:2016-12-16

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