对“搜狗云表情”工具型产品的一些思考

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表情包现在是大家网上交流的必备工具,有很大的市场需求。本文作者深入体验“搜狗云表情”app,并对其功能提出了一下意见和建议。

需求:针对表情包工具的功能进行一些简单的设计规划。

一、WHY,为什么有这个需求?

1.先看看现状,分析一下

目前试用的版本是4.2.0版本,设备是iOS11.3的iPhone6。。

APP内表情制作功能和表情检索功能相对已经很完善。经观察最近几个版本,4.0版本改名之后发现现在主要的迭代方向:

  1. 提供表情包的新玩法,4.0版本新增语音表情,之后优化了背景音、音效和语音示例等。
  2. 优化表情包的检索机制,增加了表情包维度的推荐、热词搜索等。

来自七麦数据

来自七麦数据

因此可能是遇到相关的用户反馈:功能不好玩和工具不好用。

2.再体验体验,找找感觉

个人体验和竞品体验之后,得到如下几个直观感受:

1).内容方面:精确查找表情包难度高:

  • 我搜索“老友记”,竟然出来的表情包是“生活大爆炸”的表情,表情包库搜索不强大,并且出现基本常识错误。
  • 我相信APP的受众应该与网综的受众有很大重合,但热门网综的表情包屈指可数:比如最新的“歌手2018”表情,竟然被命名为“歌手第二季”,现在距离第二季已经三年之久了。新综艺更是没有。
  • 表情包诞生的场景是复杂且丰富的,目前的分类不足以进行精确的匹配。大多以名词为分类方式,不符合用户使用的行为和动机。面试时我有讲到给表情包通过标签打点的方式进行关联分类。

2).功能方面:特色功能缺失,“取胜之匙”没有竞争力

  • 看得出来,语音表情包是一次伟大的尝试,但参与难度比较高。相比较于用声音配合表情,咱们用表情配合声音难度要高得多;录视频需要的是光和摄像头,录声音需要的是天赋和技术。
  • 照片类APP的取胜之匙是滤镜,短视频的取胜之匙是音效和动效,那表情包的取胜之匙是什么呢,个人认为是人脸识别和动效的配合。
  • 传统表情制作功能比较陈旧,且分散。面部识别和图像识别技术的利用肯定是优于将照片直接放到表情上得到的效果。

3.最后利用面向对象,找找思路

利用面对对象的思考方法,将“表情包”作为一个对象,分析它的属性后,得到几个策略方向。

  • 充分利用输入法的数据、IP、明星、kol的资源调动和引领的作用,为APP带来持续的新增和活跃;
  • 降低用户使用APP制作表情的难度;
  • 提升ugc内容对用户成长的比重,前提是有用户成长体系;
  • 充分利用新技术增加功能。

二、HOW,如何做?

1.新增面部识别生成表情包功能

参考天天P图GIF表情包功能,用摄像头识别脸部,然后配合相应的特效,录制一段自己的表情包。

当然,可以加语音生成“语音表情包”,配合已有的音效等功能。

2.新增表情包上传二次编辑功能和收藏夹功能

其实表情包的用户在使用中有几个痛点:

  • 表情包不能跨平台整合。既然是云表情,那么可以做这个云端收藏夹,对接输入法。
  • 社交平台表情包收藏有上限

针对这两个痛点,将用户手机内的相册、微信群、QQ群、微博上已有的表情包,以GIF格式直接上传APP。可以二次编辑,也可以直接放入收藏夹,在输入法的“斗图”内直接发送。

其中GIF图文件上传和发送是个技术难点。

3.深入了解用户关心的话题,利用输入法的数据建立社区

我们都知道以某个行为建立的微信群很活跃,比如工作、追星;而用事件或者话题建立的微信群很容易被遗忘。

因此,那么社区围绕明星饭圈、综艺,建立以人脸表情为基础的制作、分享、讨论社区是一个天然的优势。

4.提升标签与表情精准度匹配

充分利用明星综艺、IP、使用场景进行分类:

  • 运营人员根据不同维度对线上高质量表情进行人工标签打点;
  • 用户产生的表情如果要发布或分享,鼓励用户用标签的方式给表情创造维度;
  • 利用APP内用户行为,比如用户会把一些表情放在一个收藏夹内,那么利用这种行为,给收藏夹的表情打上标签;
  • 利用图像识别对相似表情进行批量打点,比如最基本的表情三大类“萌”“浪”“贱”。

以上需要以优先级运营>用户>机器的方式分配检索权重。

5.保存制作的工程文件,降低制作难度

保存APP内用户制作表情包的工程文件。

如果是APP内制作的,可以修改制作过程的某些步骤某些操作。这个类似于很多图片处理软件的草稿箱,优化改图的体验,更加定制化。

 

本文由 @ 雅黑李白 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自Pexels,基于CC0协议

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