笨用户(转自KESO)

用户很笨,用户很懒,用户根本不想动脑子,用户5秒钟内没搞明白该怎么做他们就会彻底放弃……

大部分讲互联网交互设计的文章都是这么说的,我对此时常有深深的怀疑。

在 互联网上,一个产品受欢迎,常常不是因为它好用,而是因为别人在用。在我看来,QQ是全世界最难使用的软件。一个新用户,他如何知道要先去下载一个软件? 在哪儿下载?如何知道软件下载后要安装?如何知道该去申请一个QQ号?如何利用这个QQ号找到并添加好友?如何开始与好友聊天?如何知道下次登录不必重新 申请一个新的QQ号,不必重新添加好友?所以我相信,如果一个用户能顺利使用QQ,就没有他克服不了的困难。

每个人都有两个最好的老师,一 个叫兴趣,一个叫需要。韩寒开车开成专业车手,不是因为赛车容易开,而是因为兴趣。家人生病,你成了半个医生,不是因为医学容易学,而是因为需要。用乐高 积木堆成一个巨大的机器人,很难,但兴趣使它不难。你的iPhone破解失败变砖,你查遍网上教程,终于让它起死回生,是需要让它不再难。有了兴趣和需要 这两个老师,世上就不存在笨用户和坏设计。

支付宝说:因为信任,所以简单。它骗人。支付宝是全世界第二难用的产品,你那么笨的人,都能最终完成付款,不是因为信任,而是因为需要。

梁宁说,QQ空间的产品做得太烂了,她向腾讯的几位高层抱怨了大半夜。没错,QQ空间是全世界第三难用的产品,但这并不妨碍QQ空间是全国用户数最多、最活跃、最赚钱的网上个人空间。

其 实,中国的互联网,基本上是给30岁以下的年轻人设计的,这跟中国互联网的用户构成有关。在这样的环境中做产品,其实是一件很幸福的事,因为你的用户都是 最具好奇心,最好学,最喜欢尝试,最没成见,最有冒险精神的一群人。困难的不是让他们弄明白,而是让他们产生兴趣,或者感到需要。他们不笨。

确实有笨用户,就是那些意识中根本没有技术,精力、记忆力和学习能力都已经变差,戴上老花镜仍然看不清屏幕上的文字的老年人。他们确实是笨用户,因为这些光怪陆离的IT玩意儿从一开始就不是为他们设计的。所以,木遥教会了他母亲使用Google Reader,引来一片惊叹 。如果一个普通退休妇女都能顺畅使用Google Reader,你好意思说你学不会吗?

http://www.5gme.com/space-111-do-blog-id-99932.html

本人观点:需求不等于需要,我很赞成KESO的观点,现在的用户往往都具备了兴趣和需要相互补充,不断持续使用的特征,很难说一个长期使用互联网的人,只是由兴趣或者需要来支撑自己的产品使用习惯的了。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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