淘宝APP“AI创作小助手”产品体验和思考
近期,淘宝APP上线了AI 创作小助手,用户只需要拍摄或上传人物头像,并选择自己想要的风格,就能够创作出一款AI自画像,然后用作自己的淘宝头像。作者对该产品进行了体验,并总结了自己的一些相关思考,一起来看看吧。
一、淘宝上线AI创作小助手
近日,淘宝APP上线了AI创作小助手功能,支持用户通过AI创作不同风格的自画像,并且可以用作淘宝账号头像。
目前,淘宝的AI创作小助手提供了AI经典、动漫风、3D卡通、Q宝、水彩风、五种风格、赛博朋克风格、魔法世界等7种风格,用户只需要拍摄或上传人物头像,并选择自己想要的风格,就能够创作出一款AI自画像。
创作的AI自画像,可一键设置为自己的淘宝头像,初次体验起来还是比较有意思的。
二、产品初体验
1、如何找到它?
淘宝APP–我的淘宝–点击头像–点击头像–浮窗–制作我的AI头像
进入产品界面后,有欢迎语和默认阅读并同意《AI创作小助手使用须知》。
用户在当前页可以看到不同风格对实物照生成后的效果对比图,非常直观地感受该产品的能力和效果,这点比较好,简单有力,直击用户关注点和内心诉求。
2、开始使用 Go
在入口这里,解释了什么是钥匙,并且明确了钥匙的定义、钥匙的用途和如何消耗、钥匙的获得等。
用户每次解锁创作时都需要消耗一把钥匙,初始钥匙数量为5把,要想获得更多的创作机会,可以通过分享应用和每天访问应用获得更多钥匙。
上传自拍照就可以选择不同风格的效果图进行创作了。
点击上传自拍,会先让选择风格,这里有点不明所以,操作前后的反馈和认知是不一致的。
正常用户的认知:
① 上传自拍
② 选择照片、或拍照
③ 选择风格
④ 生成效果图
⑤ 喜欢,并使用
这里先让选择风格的步骤和流程也是很奇怪。
选定风格后,直接又让选择照片,中间很有断层感,割裂感。
目前提供7种不同风格的画面生成服务,整体而言都还不错,细节丰富,画面细腻很有质感。
每个风格可生成一张,可切换生成,一个素材生成多种风格的多张头像,只消耗一把钥匙。但是不支持对一种风格多次生成不同的效果图。
以下三幅图分别是:AI经典风格、动漫风格、3D卡通风格。
自拍照生成的不同风格的的AI头像,可作为淘宝头像。
三、产品视角的思考
1、产品入口问题
目前产品的入口是:
我的淘宝–点击【头像】–点击【头像】–半浮窗:点击【制作我的AI头像】
⭐️ 建议优化:
可以在【我的淘宝】-头像旁边增加展示盒交互区域,例如增加角标等。
让用户能感知新功能的上线,吸引用户的注意,点击进去进行体验,如果生成的效果比较好的话,用户就会有换头像的冲动,并且可能尝试多次使用不同的风格。
目前这种入口的方式,是系统默认,用户需要换头像的时候,才使用这个功能作为辅助。但是作为生成式AI的创作,除了是刚需之处的辅助工具外。更多的是交互和体验的乐趣,尤其在当下的AI科技浪潮下,更是一个人追求时尚和新潮的方式。
可以尝试作为一种互动性装置,让用户更多参与进来,进而更换头像,加速大家对这种头像的认知,进而可推动更多用户参与进来,为后续的持续创作,或更多形式的艺术和内容创作奠定基础。
2、生成页面数据的排序展示问题
目前产品界面设计是:
在上传照片生成已有数据后,数据是时间正序排列的,也就是说,最早生成的在最上面,最新生成的在最下面,而且生成功能入口在所有数据的底层。
这种排序展示的顺序,用户体验相对是不太好的。回归用户的使用场景,进入功能页面后,其实是希望能使用和体验该功能,如果有兴致、有时间的话,就会再看看历史生成的数据。
⭐️建议优化:
- 生成数据建议倒序,从最新的数据开始依次向下排列展示。
- 生成入口做差异化设计,在首次使用,未有历史数据前,可强化大面积展示,在有数据生成后,可小面积弱化展示,并顶置在页面上端,方便用户快速使用。
- 虽然现在右侧下方有快捷入口,但是数据正序的方式,还是会让用户产生太多不必要的动作,消耗精力。
3、生成画面路径问题
上文有提到选择照片的时候,中间夹了个让选择风格,造成了体验的断层。其实,这里的交互路径可以好好打磨一下。
⭐️仔细分析,至少有3种路径可以尝试,前提是需要更好的交互体验。
①先上传照片再选择风格,更符合用户的感知,更顺畅。
②先上传照片,不选择风格,简单点,直接默认第一个风格,后续可自由切换选择不同风格生成自画像。
因为是实验性的,大部分用户会来回切换查看不同的效果,类似于美颜的滤镜使用体验一样,最终选择一个自己满意的使用。
③ 上传照片的过程中,同步选择风格,需要更微妙顺畅的处理。
例如,把风格选择和照片选择放在同一页,提示用户先选择风格,再上传照片,两个步骤前后承接联动起来。即,必须先选择风格操作,再点亮照片选择的按钮。
在做换个页面,让用户既能承接上一个页面的感知,是照片选择,并且也感知需要先预设一个风格,两个操作有一个前后时间顺序,让用户有十足的操作认知,能预知自己操作的明确反馈。
4、多次生成自由度的问题
对同一个素材的同一种风格,可多次生成。如果效果不好,可多次生成,例如,下图这张,表情不太喜欢,但喜欢这个风格,想再生成一遍,让效果更好一些。
可以考虑增加个人定制选项:提供一定程度的个人定制,例如调整面部特征、背景等,增加用户参与感和满足不同需求。
四、值得点赞的细节
1、产品改进计划
这个功能充分展示了产品团队的谦逊之心,在产品初期尤其重要,倾听用户心声,是C端产品的核心,是用户导向设计的起点。
通过这个简单的功能设计,我们可以窥见这个团队对用户是有敬畏之心的,也是希望能从用户中汲取智慧的。虽然这个产品还比较简单,入口很深,并没有搭理宣传,这个时候多了解用户的想法是非常重要的。
当然,我也把自己的想法反馈过去了。
2、隐私设置
自画像涉及个人肖像权和隐私,在这个小产品上,产品团队保留了用户对产品使用和授权的自由选择权。用户如果不愿意,可以选择关闭AI创作小助手,并删除所有卡通形象。
3、点赞+点踩反馈设计点
每一张生成的头像效果图,都开放了点赞和点踩的功能,小小的功能点,能第一时间快速获得用户的真实反馈,对图片效果的满意度。
后台通过对点赞和点踩数据的收集,分析,可以作为产品改进,模型优化,生成效果优化的依据。
同时,作为用户和产品互动的设计点,也增加了产品的人情味和人性化。
4、分享玩法
分享玩法只需要分享给淘宝好友就行,没有社交压力,不用必须微信什么的。
每分享一次获得一把钥匙,可进行多一轮的体验。
免费的产品,通过分享的玩法,可以带来产品的用户增长,为后续商业化奠定基础。
五、创意与激励
这款小型的体验型产品,简单轻便、趣味。作为头像辅助工具还有以下几个有优点:
1、AI处理后的头像,更具艺术化美感,不惧社交压力;
2、动漫造型处理后的头像,既保留本人的主要特征,又保护了肖像隐私的问题,更彰显个性;
3、AI自动处理的能力,让用户的体验和操作变成傻瓜式,几乎无学习成本。
当然,随着更多的用户参与,肯定还会有更多的灵感和创意加入进来。
将AI生成头像功能与电商产品结合,可以产出更多内容创意,例如:
- 个性化商品头像: 为电商平台的用户提供个性化头像生成服务,将生成的头像应用于用户的个人信息或虚拟形象,增强用户对平台的归属感和参与感。
- 商品定制推广:在特定节日或活动期间,推出特别定制的头像生成功能,例如根据节日主题进行头像定制,激发用户在电商平台购物的积极性。
- 头像商品衍生品:将用户生成的头像应用于周边商品设计,如T恤、杯子、手机壳等,激励用户购买个性化头像衍生品,同时提升电商平台的品牌价值。
- 头像广告合作:与品牌合作,在用户生成头像的过程中,增加品牌标识或相关广告元素,实现广告曝光与用户参与的有机结合。
为了激励用户持续参与创作和体验互动,可以考虑以下策略:
- 活动奖励机制:设置头像生成的活动任务和积分奖励,用户完成任务或分享头像后可获得积分、优惠券或礼品,激励用户持续参与和分享。
- 排行榜竞赛: 设立生成头像的排行榜,根据用户生成的头像质量、创意等进行评选,获胜者可以获得特别奖励,增加用户的参与热情。
- 头像社区互动:创建头像生成的社区或论坛,鼓励用户分享创意头像、互相点赞和评论,增强用户参与和互动的粘性。
- 个性化分享效果:提供多样化、有趣的头像分享效果,例如生成GIF头像、视频头像等,吸引用户持续尝试和分享。
- 头像分享活动:定期举办头像分享活动,例如每月最佳头像奖,每季头像创意大赛等,让用户在创作中获得荣誉和认可。
通过以上的功能特点和激励策略,将AI生成头像功能与电商产品结合,不仅可以提升用户体验和参与度,还能为电商平台带来更多内容创意,增加用户粘性和忠诚度。
六、总结
淘宝的这款AI创作小助手,目前主要有以下几个功能:
- 个性化头像生成:使用AI技术,能够根据用户的自拍照片,生成独一无二、个性鲜明的头像,满足用户对于个性化形象的需求。
- 多样化风格选择:提供多种风格的头像生成选项,例如卡通风、水彩画风、油画风等,让用户能够根据自己的喜好选择适合的风格。
- 即时生成体验:AI头像生成功能通常会迅速生成结果,让用户可以即时查看效果,提高互动体验的趣味性。
- 社交分享:用户可以将生成的头像社交媒体平台,增加互动传播,带动更多用户参与尝试。
根据介绍,AI创作小助手旨在帮助用户在淘宝创作更多好玩的内容,除了头像创作外,后续还会推出更多的玩法。
很明显,AI创作小助手是科技驱动和用户为先的方向下,为了提升用户体验推出的产品。而在未来,淘宝将继续加大对AI的投入,探索更多的AIGC玩法。
作为用户,我期待更多产品的改进,更多的玩法,让体验更进一步。
作为产品经理,也期待同行伙伴们,能在产品极致之路上更进一步,树立典范。
专栏作家
Echo小姐姐产品论,微信公众号:产品经理的逻辑与审美,人人都是产品经理专栏作家。10年产品经验,多个0~1的完整产品经历,前好未来智能学习内容产品专家,目前聚焦在AI领域,专研AIGC行业应用产品落地研发,对产品的逻辑和审美有独到的思考。
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