Vū——卡片式阅读体验及数据挖掘

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Vū 是一个专为个人推荐的个性化阅读软件,有网页和移动端,根据你的浏览记录为你推荐相应的阅读内容。

卡片式内容设计

Vū 的界面设计非常时尚,界面类似于 Evernote iOS 版本的竖向层叠的页签式设计,这样的好处是对于软件的内容结构非常清晰,用户可以很快找到需要的模块,并且方便的来回切换。

如果说 Flipboard 在文章切换、翻页等细节体验上做得很好,那么 Vū 在内容的阅读上,带给用户良好的视觉体验。 点开 Vū 的文章阅读界面,会以图片承载标题的方式给用户以封面感,上拉会展现经过优化排版后的阅读界面。

与 Circa 不同, Circa 会将文章经过重新编排以卡片式设计引导读者将内容读完,或者读者根据自己的需求决定是否需要读完全部卡片,而 Vū 本身不对内容进行处理,只是将原内容网页经过优化,给用户更好的阅读体验。

上图为 Vū,下图为 Circa。

智能化推荐

Vū 给每篇文章打上标签,将内容标签化,当你阅读完一篇文章的时候会给你关于标签的喜欢或者不喜欢选项,用户可以根据提到的标签单独选择,比如文章里同时提到了Facebook 和 Flickr 的标签,那当你对Facebook 感兴趣而对 Flickr 不感冒的话就可以单个过滤,经过这样的标签选择,系统根据算法会会为你推荐更多你可能喜欢阅读的作品,对于个性化阅读来说,基于自身的兴趣爱好进行推荐无疑是更好的一个选择。

在对文章的标签进行过滤之后,每篇文章的末尾还会加上对文章类型的总体评价,可以通过喜欢或不喜欢来对文章做整体评价,通过这个评价系统可以记住你的喜好,不只在文章内容还在文章结构以及长短上进行推荐,获得更好的推荐阅读体验。

在每篇文章阅读页的底部,会有一个可以滑动的推荐窗口,用图片上承载题目的形式提供了根据你标签内容筛选出来的推荐。

聚合还是推荐

Google 在上周宣布将于7月1日正式关闭 Google Reader 的服务,Google Reader 的关闭让众多用户转投了 Feedly 或者鲜果这样的服务,鲜果还推出了一键导入 Google Reader 的功能,类似于 Google Reader 这样的服务主打的功能是聚合,聚合信息的方式在互联网 1.0 的时代让信息的处理变得更加容易,而 Vū 这样的产品更多是想在个性化数据挖掘上做更多的尝试,毕竟对于用户来说需求各不一样,单一的产品无法满足用户的所有需求,工具永远只是阅读方式,而就阅读本身这件事来说,无论处在什么时代,需求都会存在。

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