最常見的3種表現形式「信息的表現形式有哪幾種」

APP本質上是一種信息載體，一種面向特定群體的特定信息集群。信息是一個集群，面向的用戶也是一個群體，但是當用戶與信息進行互動時，是單一用戶與單一信息的互動，那麼用戶如何才能便捷、快速地發現符合自身需求的特定信息，平台如何呈現信息才可以吸引潛在的用戶進行相關操作，這就涉及到信息的歸納與呈現問題。平台在收集信息時需要從用戶群的角度去考慮歸納出一個特定的符合目標用戶群體特徵的信息群，但是涉及到信息在平台的呈現時需要具體到單一用戶去考慮，即單一用戶如何準確快速獲取目標信息的問題。

信息特徵具備多維性，這決定了信息可以以不同的方式組織、獲取。用戶獲取網路信息一般有三種模式：一是搜索模式；二是推薦模式；三是列表模式。三種模式各有不同的特點，決定了各自在不同用戶需求場景下的應用。我們說實際上信息分為兩個層面，用戶端與平台端。所謂的用戶端即信息以方便用戶識別獲取的方式呈現給用戶，所謂平台端即信息以便於平台方管理的形式儲存。不同的信息檢索模式決定了被檢索信息在客戶端與平台端的不同組織形式。對於客戶端，用戶需求、信息獲取場景的不同決定了用戶對於信息的需求點的不同，因而為了方便用戶快速獲取信息只需展示信息相應維度的特徵即可。對於平台端，不同的信息獲取模式對應的是平台端（即後台）對信息的不同管理組織模式。換句話說，平台的主要信息檢索方式最終會決定平台的信息視覺呈現形式。原因在於，三種信息檢索方式需要不同的信息組織形式進行配合。而最終的決定性因素在於用戶的場景需求。在實際的使用過程中因為信息呈現的複雜性，單一的信息檢索模式並不能完全滿足信息的呈現，因而往往是三者相互配合，但是因為用戶對於信息獲取的不同期待又決定了信息呈現方式必然會以某一種形式為主。

搜索模式

該模式的關鍵特徵為：快速準確。用戶可以通過若干關鍵詞，而快速獲取目標信息。因而，該模式適合於搜索用戶已經明確的目標信息，偏向於精準化的目標訴求，一般用戶在搜索此類需求內容時，注重內容的準確性以及及時性，譬如住宿訂票、出行打車等。搜索模式最直觀的形式就是搜索框，但是卻又不僅限於此種形式，譬如標籤篩選、關鍵詞篩選列表等等形式都是搜索模式的不同表現形式。

與搜索模式相對應的是需要針對相關內容進行標籤化，也即對採用搜索模式的內容進行關鍵詞提取，信息特徵提取，標籤化歸類等等。尤其需要注意的是搜索框搜索模式，因為用戶進入網站後如果採用搜索框進行搜索，也即說明用戶對於目標內容有一定的預期但又不排除用戶對於目標信息認知的模糊性，因此適當的關鍵詞提醒就顯得尤其重要。事實上，搜索框是作為平台的一個獨立的信息入口，因而恰當的提示形式可以方便用戶更加快捷的找到目標信息。而搜索結果以什麼樣的形式呈現，取決於用戶對於搜索結果的選擇是否有需求。

當搜索僅僅是作為網站方便用戶快速搜索目標信息的一種手段時（或者說信息入口），搜索形式僅僅是以搜索框、標籤等等形式出現，當整個網站的信息全部需要具有搜索的即時性、精準性、快速性要求時，此時搜索將不僅僅是一個搜索框、標籤那樣簡單，整個的頁面布局需要配合信息搜索結果的即時性、精準性、快速性進行布局，而且絕大多數信息全部是以標籤化的形式在系統後台進行組織，在這方面比較典型的代表有滴滴打車、高德地圖、去哪兒網、餓了嗎等。滴滴打車因為用戶對於信息的即時性、準確性要求極高，因而整個界面完全將多餘信息隱藏，僅呈現給用戶唯一結果。其他應用雖然不像打車應用這樣極端，但是也會通過各種方式來使得用戶快速獲取搜索結果，譬如訂餐類應用餓了么，打開應用及自動定位呈現附近商鋪信息，事實上這已經是一種基於地理位置標籤對信息的自動搜索。

案例一：滴滴打車

滴滴打車（左首頁中司機應答頁右付款頁）

相較於時效性（雙方），對於車輛的選擇需求基本可以忽視，這是滴滴打車頁面採用搜索配以簡單的車型選擇標籤以及呈現單一搜索結果的原因。

案例二：餓了么

餐飲首先考慮的是地理位置這一維度，因而系統將地理位置作為默認的第一搜索項。所有信息的呈現都會先置於地理位置這一維度下進行篩選，這其實就是貫穿整個應用的搜索。結果的呈現不同於滴滴打車，因為用戶有篩選需求，因而無論是首頁還是單一內容搜索結果都會設置各種搜索標籤。只不過首頁的標籤是面向所有用戶，以及平台方的訴求進行設置的，而用戶搜索結果呈現頁展示的是，相關內容下的詳細篩選維度。

餓了么（左主頁右內容詳情頁）

推薦模式

該模式的關鍵特徵為：不可預測性。用戶無法準確獲知最終會獲取到的信息。此種模式適合於消遣娛樂性質的內容呈現，因為用戶在瀏覽此類信息時心中對於目標信息沒有具體的期待，僅僅是試圖通過瀏覽來打發時間，因而推薦模式更加符合用戶此時慵懶、期待的心理狀態，譬如今日頭條、網易雲音樂等。但是，鑒於目前的技術手段，推薦模式尚有諸多不足。

與推薦模式相對應的是需要針對用戶在界面的一系列行為進行採集分析，以對用戶需求進行刻畫，歸納出符合用戶的精準演算法。但是，因為推薦模式所處的使用場景下用戶的行為具有隨機性，因而系統需要從用戶隨機行為中發現用戶真正的需求，很明顯這並不是一件容易的事情，更何況單一應用平台，由於用戶內容以及行為的單一化使得推測用戶真正需求也較為困難。智能化的推薦是需要跨平台協作，根據用戶在不同應用中的各種行為來歸納用戶正真的需求，很明顯單一平台的所謂推薦尚有待完善。推薦模式其本質還是搜索模式，只不過搜索模式需要用戶自己根據自我當下對信息的需求，對信息進行檢索，而推薦模式是後台根據用戶當下操作行為，自動為用戶刻畫相應的需求維度，根據刻畫的相應需求維度與該維度下的內容進行匹配。但是問題在於用戶行為的匱乏與單一造成的用戶維度刻畫的片面性，使得絕大多數平台的所謂的推薦僅僅停留在根據用戶的行為進行相關內容的簡單關聯（譬如，我在頭條點擊了一條關於狗的信息，再往下的瀏覽過程中出現了很多狗的相關信息推送），以及根據平台需求對用戶推送相關的高熱度內容或者具備商業價值的內容。

目前市場上的應用並沒有出現像單獨以推薦模式呈現內容的應用，推薦模式多半是作為一種內容的呈現形式存在譬如banner、文章末尾的相關文章、熱門，原因或許在於所謂的推薦演算法其準確性是值得懷疑的，像以標榜個性化推薦為主的今日頭條雖然標榜推薦演算法、大數據等等，但是其推送的內容多半也是八卦、趣味之類，多半用戶並不在乎推送的是否精確，因為用戶多半是在用頭條消遣時光，對於消遣時光的用戶而言，精準不精準事實上是次要的，能否讓用戶在消遣的過程中獲得某種「沉浸式的」慵懶感才是重要的，推薦免除了用戶在不同內容列表、標籤之間跳轉的麻煩，娛樂八卦滿足了用戶的獵奇心理且不需要費腦思考，配合近乎潛意識操作的下滑更新，或許這才是頭條受歡迎的原因。因而，今日頭條的成功並非源於其推薦模式的精準性，而是源於其娛樂屬性使得絕大多數用戶對於其精準性的要求並不高，其高明的地方在於配合其迎合用戶需求的內容與交互方式，使得用戶對於今日頭條形成輕度的上癮性（在不斷的滑動與八卦娛樂信息中，用戶很容易忘記時間）。

鑒於推薦模式的這種不確定性，因而絕大多數平台在使用推薦模式的同時會採用其他兩種方式。不存在完全以推薦模式為主的應用。

列表模式

該模式的關鍵特徵為：內容門類齊全。列表模式應該不是從用戶的角度對信息進行搜索，而是從平台方的角度，列表模式是將平檯面向的所有用戶所需要的信息全部列出。因而，從用戶角度來看這並不是一個好的信息獲取方式，但是從平台方來說是展示大量信息的有效方式。因而，平台在採用列表模式的同時會配合搜索模式與推薦模式來輔助用戶進行信息的篩選。

與列表模式相對應的是需要歸納整理出平檯面向的所有用戶信息，通過合理的組織使得信息以符合絕大多數用戶需求的形式進行呈現，但又要確保單一用戶可以較為便捷的獲取到目標信息。雖然列表模式不具備之前兩種搜索方式的特點，但是列表模式是使用最為頻繁地模式，原因在於無論哪一種搜索模式最後都會涉及信息搜索結果的呈現問題。至於信息列表是否需要篩選標籤等幫助用戶對信息進行篩選，要根據用戶對於信息選擇需求來進行判斷。