一、项目背景

语音搜索场景在功能不断迭代的同时，也在探索更年轻化的玩法、传递更多元的体验感受。在产品初期，我们尝试在语音搜索场景下增加AI伙伴的形象，虽然线上版本已经实现，但从产品形态以及用户反馈上看，还没有达到可情感互动的效果。所以在本次迭代上，我们着重从情感联结、闲聊互动的维度，对语音搜索进行创新性尝试。

二、设计挑战与目标

围绕项目背景，从现在语音搜索的用户行为与框架来看，有几个比较明确的问题：

• 数字人引入后，发现用户对人物的点击行为和聊天诉求均有增加，但由于功能受限，数字人没有办法给到及时回应。用户情感抒发得不到反馈；
• 用户一搜即走，不会停留在语音搜索场景探索其他可玩功能。

因为前期在语音搜索的优化中，已经尝试在面板中引入AI形象，上线后用户反响强烈，用户的行为中聊天、互动的诉求也明显增加。由此可见，满足用户对AI伙伴的情感化诉求是十分有必要的，同时语音搜索引入AI伙伴是体现同行业差异化的有力创新点，从行业报告《2021年中国智能语音市场分析报告》中，也阐述了打造沉浸感语音搜索体验与引入AI是目前智能语音市场的发展趋势。

综合以上原因，设计团队在与产品讨论过后，达成本次升级的核心目标：

• 构建伙伴认知：强化“AI伙伴”认知，激发语音搜索行为。
• 满足情感互动：完善语音搜索场景情感化互动体验，满足用户期待。
• 增强沉浸体验：打造可搜索、可互动、可操控、可定制等沉浸式语音搜索场景。

三、设计举措

1、构建认知 - 语音搜索基础框架升级

在旧页面中，语音面板限制了人物与按钮的展现，人物既要承载功能反馈又需要作为物理操作按键进行点击操作，与用户认知相悖且也不利于功能扩展。因此在新版本设计中，需要明确“人”在语音搜索里的属性，以及AI伙伴与语音搜索的关系。

我们将语音搜索页面框架分为主要功能与辅助功能区。从旧语音面板中剥离出人物，并保留收音球在面板中做物理交互功能（发起收音、停止收音操作），利用AI伙伴的人物属性，打造智能拟人的交互反馈，满足用户情感诉求。以“人”为中心，最大化展示AI形象，增强情绪传递感的同时保证框架可拓展性。

同时，将原堆积在面板中的功能与信息按优先级归位，确保页面信息清晰易读、功能操作热区无重叠、信息反馈区无干扰。新框架上线后，AI伙伴互动与语音搜索的认知关系更加清晰，语音搜索跳框量明显增加，AI伙伴带动面板整体导流增加，面板退出率下降。

2、引入情感 - 全场景情感化体验提升

除了通过框架层面进行认知优化之外，为营造更贴合“人”的互动体验与情感建立，我们又根据语音场景对每个状态进行了情感体验升级。改版上线后，用户闲聊诉求和互动点击行为均有所提升，从而验证情感化的体验提升，满足了用户互动诉求。

1）情感化引导提示：视觉上人物破框展示配合AI招手/比心的动作展示，不再是图片，而是可以对话的实体，同时使用年轻化的引导语气拉近与用户间的距离，增加数字人曝光，建立新用户心理预期，激发兴趣点提转化。

2）互动提示规则升级：围绕“人”的真实情感，通过弹出气泡的方式模拟AI伙伴状态，比如听歌、读书、游戏。以此引发用户点击或进行互动行为尝试。并且配合AI伙伴升级引导规则，使引导能够根据不同场景进行适配，保证其既可以承接语音常规引导功能，又可以承接负一楼聊天互动，点击气泡可跳转对应负一楼场景、联动数字人语境内容，避免造成场景情感化割裂。 

3）增加“AI伙伴”情感反馈：增加人物动作、丰富情感化动态反馈，想要模拟更真实的“人”的状态，就需要满足更多拟人反馈。将语音搜索常见场景划分为聆听、识别解析、异常状态、指令响应、引导等5种状态。对应不同的状态，规划相应的数字人反馈动作或组合使用方式，可复用拓展其他相关场景，为设计与开发提效。

3、感知升级 - 营造沉浸视觉氛围

确定了产品主要改版方向后，通过对目标的提炼，提取设计关键点「年轻化」与「情感化」，配合AI伙伴形象，需要呈现出轻松活力的氛围感，设计中运用了大面积的毛玻璃质感，使场景更加轻盈、沉浸。通过对色彩的运用来演绎年轻的视觉效果，诠释语音搜索年轻化的设计突破。

1）定义视觉风格：围绕改版目标，定义设计关键词，由关键词延伸设计风格要点。

2）形色字构质动：从「形色字质构」5个方面提炼设计特征。

基于视觉方向及特征提炼，在质感、形状、颜色三个设计中改动最大的方向详细描述。

• 质感：设计趋势不断变化，半透明磨砂质感是近期流行的视觉风格，透过表层可看到背景模糊形态，有强化品质感、突出层级以及营销氛围感的特点，同时匹配视觉方向「轻盈」的特征。

• 形状：在形状的设计上，整体界面元素保持大量带有弧度的形状运用，提高面板、按钮、图标、弹窗等元素的曲线比例，让界面始终保持年轻态，给人圆润、亲和的感受。

• 颜色：颜色的运用为本次改版的重中之重，是打造年轻化氛围感知的基石。

考虑到语音搜索场景日后的拓展，色彩上希望可以营造给用户一种轻松柔和的视觉氛围，并且元素的色彩需要与AI伙伴服饰相呼应，从而使AI伙伴形象更加灵动、场景搭配更加和谐生动。

①基础色彩范围制定：

以度晓晓为示例，遍历目前线上所有度晓晓服饰装扮，对色彩进行归类处理，从中提取主题色系，从搜索色库中对应选出主题色环。

②如何在数字人装扮中提取主体色：

我们需要把色彩量化，建立特定场景取色规则，根据规则层层筛选，我们可以从中获取N种主体侯选色。

③校正主体色，与搜索智库色彩形成映射关系：

通过对数字人装扮的色彩分类，我们以H值为标准，通过调整S值与B值，划分了12个色相，设定对应色系的H值区间范围，如智能取色色值在该色相区间范围内，且吸取到的候选色个数最多，就在对应的色库卡中选取主体色。

校正原则：色相必须保持是同类色、保持感官明度同频、保证视障人群的识别度

④建立辅助色搭配规则：

为了保持背景层的色彩氛围营造，保证其具有清晰的识别度，我们以主体色为起点，选择了颜色相对较多的邻近色，在色温上保持整体色调的一致性，其次利用对比色和互补色，选择更加丰富多元的色相，制造更强烈的色彩对比，以保证满足各种使用场景下对色彩的需求。

⑤组件化思维拆解页面元素：

在梳理了智能取色机制后，我们也在思考，语音面板涉及到的元素过多，往往会面临不同场景不同适配的情况出现，那么在做到视觉减负的同时，如何能灵活的替换对应元素呢？

我们以组件化思维去拆分设计，进行立体化的分层，将引导层（热词推荐引导关注）、信息展示层（承接语音各类状态与信息）、形象层（强化AI伙伴智能感知）、背景层（烘托视觉氛围感）罗列出来，各场景可根据需要进行颜色延展，保证视觉样式达成横向统一，呈现出更加丰富的视觉内容，避免审美疲劳。

总结本次语音搜索的改版升级，我们通过“构建伙伴认知、满足情感互动、增强沉浸体验”等手段，增强AI伙伴的曝光率，进一步向用户传达智能搜索的感知，从而促进搜索行为转化。

构建认知过程中强化AI伙伴形象，增强语音搜索功能拓展性；同时结合“情感化”等全场景引导手段，营造更贴合“人”的互动体验与情感建立，对每个状态进行了情感体验升级；最后重新定制视觉风格，围绕「年轻化」关键点对整体氛围进行强化，让语音搜索场景更加年轻、有氛围感。本次改版上线后，搜索行为、互动行为均有所提升，用户体验也得到了显著提升。

四、写在最后

我们正处于数字化快速变革的时代，传统工具的基础功能已不再满足用户的诉求，人们的感官也从现实空间延伸到虚拟空间，AI伙伴会逐渐融入人们的生活，未来语音搜索将不再是一个信息输入-结果输出的传统搜索工具，引入AI伙伴，可以让搜索更加智能，拥有人类一样的思维、表达、情感和学习能力，满足人们更高层次的情感诉求的同时，也可以让搜索更加简单有趣。

未来我们持续对语音搜索进行升级，将AI伙伴与搜索链接的更加紧密，提升用户体验，创造出更多有趣的、创新的、别出心裁的年轻化设计。

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可视化图表是提升信息传递效率的一种有效方法，特别是在B端平台中经常遇到对统计的数据分析总结的呈现。我们设计师在设计图表的过程中，如果没有系统的可视化知识，会出现设计的图表虽然美观但图表不能很好的反应数据的情况。那么，在复杂的数据关系中如何设计和选用图表，如何在好看的同时提升信息传达效率，看完这篇文章希望对你的设计过程有所帮助。

// 为什么要数据可视化

数据可视化就是用图表来表示数据信息，它所传达的信息包括你所拿到的数据源和你分析后的结果，再通过图形强化用户的理解和记忆。能让用户简洁明了的获取更多的信息，是我们可视化的最终目的。

举个例子，同样一组数据，用表格的形式呈现是很难有所洞察的；如果将各个地区维度的数据聚合以柱图形式呈现，很容易就能看出各个地区间数据的差异，并从中洞察规律

关于如何设计好数据可视化图表，这边总结了三个步骤：选择适合的图表，强化视觉层次，图表响应式适配。

一、选择适合的图表

数据可视化的图表种类繁多，当我们真的开始作图，往往会遇到一个困境：有这么多类型，要如何选择正确的图表呢？首要依据是考虑所要传达的信息意图，即所要制作的图表它的任务是什么，再通过分析数据关系来选择表达方式；第二层意图是图表传达内容，这时候我们就需要根据数据的特征去突出和强化。

1. 分析数据关系

根据数据分析的方式来看，每一种图表都对应了一种数据关系。从数据的维度出发弄清呈现结构，再结合数据关系作出选择。了解图表的可能知道，一般图表的数据关系有构成、比较、分布，以商业数据为例，常见的还有流转关系。

构成关系

构成关系的图表表达的是部分和整体的关系，用于分析总体和各部分的占比比例，构成关系一般局部元素加起来为总数。如果只是想对比个别组成部分的大小，也可以使用比较关系的图表。

常用图表：饼/环图、堆叠图、面积图等，如涉及到层级结构，还会用矩形树图或旭日图等特殊结构图表。

关键词：“占比、比例、百分比”

比较关系

比较关系是基础分析中常用的一种图表类型。在一定的取值范围内，通过对两个或两个以上的指标分析，可以直观的看到变化和差距。对比分析包括趋势对比和分类对比两种形式，趋势对比用于表示一段时间内数据的变化，分类对比用于比较数据规模。

常用图表：趋势对比常用图表有折线图、散点图等；分类对比常用条形图、柱状图、气泡图等。

关键词：“增减、升降、涨跌、波动”

分布关系

利用空间分区来展示数据之间的分布关系，常用于体现两个或以上数据的相关性。

常用图表：散点图、热力图、雷达图等

关键词：“随着……而变化、A/B之间的相关性、交/并集”等

关联与流转

流转关系是B端数据常用的一种关系，它可以动态的体现相关路径下对象之间的关系、状态、数据量的流转变化等，以面积或颜色深浅展示了多个状态或对象之间的流动量或流动强度。

常用图表：关系图、桑基图、漏斗图、进度图等

关键词：“流程步骤、留存、转化、关系”

2. 分析数据特征

按数据关系和分析目的选择好图表类型后，第二步是根据数据特征选择更加适合的展示方式。从数据分析的角度常见数据特征有：变量特征、维度特征、层级特征、流程特征。

变量特征

分辨一个指标通常有两类特征，按变量值是否连续可分为连续数据与离散数据两种。连续数据通常会统计一组数据的变化趋势，离散数据通常统计各分类下数量的变化。

• 连续型数据：指在一定区间内可以任意取值的数据叫连续数据，其数值是连续不断的。如身高、体重等带有时间因素变量的数据等，通常用折线图体现变化趋势。
• 离散型数据：指其数值只能用自然数或整数单位计算的数据。如当天销量、进店人数等表示分类类型的数据，用柱图表现更加体现变量的特征。

维度特征

多维度分析需要将多个变量在同一平面上直观的表示，可以选择使用极坐标系去展示多个维度变量。如果希望对比多组数据，可使用不同颜色进行分类

• 根据分析视角选择图表：对于多维度变量的数据我们需要明确分析的视角，去找准对应的数据映射。如案例中多个班级的科目成绩的这组数据，如需要全局视角查看个班的综合素质，推荐使用雷达图；对比单科成绩的变化分布，则推荐使用堆积图。

层级特征

多层级数据由多个部分构成一个整体，又称树形结构数据。除了用结构树图表表现以外，还可以考虑以下两种图表类型：

• 矩形树图：突出子层级占比大小。最初是用来显示计算机硬盘驱动器上文件的结构和大小，它以面积的形式突出展现各个子层级节点的占比，可帮助用户看到数据的层次结构以及各层级之间的关系。

例如：上图显示了市场销售额的来源结构。长方形的大小取决于各国家的平均销售额，通过色调来区分不同类型，颜色的深浅代表分类下的子集，面积体现销售占比。对比一般结构树图表，它的优势在于可以有效利用空间。

• 旭日图：突出细分层级关系。由多个圆环图嵌套而成，也称为径向树图，它既能像饼图一样表现局部和整体的占比，又能像矩形树图一样表现层级关系。常用于细分分析方法，将事物从大到小进行拆解。每个级别的数据通过1个圆环表示，离原点越近代表圆环级别越高。 旭日图在显示一个环如何被划分为多个层级时最有效，而矩形树图适合比较相对大小。

流程特征

流转关系是表达数据转化流程的重要类型，不仅包含统计意义上的数据总和，同时还表达了信息流转的路径；其中桑基图和漏斗图都可以表达路径中流量的变化，不同的是桑基图重点强调流量的强度和走向，漏斗图更加注重突出转化率和效果，根据不同的表达目的选用。

二、强化视觉层次

选择合适的图表后，在信息传达上也需要正确的表达，展示形式美观的同时能够清晰的体现数据特点。

1. 强化数据特性

使用图表正确的表达信息，需要设计师在强化数据特性的同时避免偏差

• 趋势易感知：折线图数值如过于平均导致趋势平缓，有时候无法体现偏差；在强调数据趋势的场景下，推荐用动态取值范围让波动保持在一定范围内，放大波动占比更突出趋势。

• 展示更准确：柱状图依靠柱体面积体现最终数值，使用动态范围截断将会导致数据解读不完整；始终将 y 轴从 0 开始，才能更准确的反映柱图中的值。

2. 色彩视觉传达

除了在设计构图上优化以外，颜色的选择也是图表重要的的信息表达元素。颜色会影响我们对数据的感知，错误的取色会让信息读取产生误解。我们可以通过不同的分析目的设置意图色板，精确传达信息同时后续的项目在选用时也可以达到用色的统一。

我们在之前的文章里有介绍过图表的取色模型，通过调整颜色HSL值的区间，可以得到以下三种意图色板：

• 定性型-分类色板：用于区分不同的类型，又称为无序色板。适合区分没有内在顺序的类别
• 定量分歧型-发散色板：通过两边互补色来体现，具有明亮的中间值，然后以不同的色调在刻度的两端变暗。通常用于可视化负值和正值
• 定量顺序型-顺序色板：从亮到暗或相反的渐变。适合可视化从低到高的数字。

那么我们要怎么样去使用这些色板呢？下面几个案例将带你了解其中的差异。

定性型：使用色调来进行分类

数据内在没有顺序差别时，建议使用色调值（H）进行区分；如定义国家、行业等类型。如果希望图表看起来更加专业，以下有几项分类色板的小建议：

• 选取尽量少的色调：取色时无需使用整个色环，使用邻近色或互补色的取色方式显得更加专业。

• 色板适度明暗交替：一些视障人士无法区分色相，主要靠颜色的明暗差异来识别，通过饱和度和暗度的调整，创造明暗交替的色板。

定量型：使用深浅色板强调内在顺序

如果在同一个分类下包含子类别，或者数据本身具有排名属性，那么建议使用连续色板来突出他们内在的顺序，使图表更加易读。

• 顺序色板-选择合适的插值：根据数据的分布情况选择不同的的插值断点，突出数据的差异。如以下案例中，根据统计学概念设定不同的取值区间，左侧示例使用的是平均线性差值，反映的是数据的集中趋势；右侧示例使用的是中位数插值，能更好的体现数据分布的形态。

• 发散色板-关注对比色的识别性：尽量避免红绿配色，如需使用绿色，偏黄或偏蓝的绿色更易分辨，对视障人士也更加友好。

三、图表中的响应式设计

B端图表可视化的数据一般是在网页或移动端上动态显示。不同于平面展示或汇报，在基础设计完成后还需要考虑到图表展示的环境，根据不同端去适配显示效果，以适应各种复杂情况。而动态显示带来的交互特性也让数据展示有了更多的可能性。

1. 布局框架适配

在网页端显示时，有时候同一个图表需要考虑不同容器下的适配方式。根据数据相关性变化元素的适应形态，将非必要的的元素转化或隐藏，保留重要的图形元素去适应当前空间；元素隐藏后使用悬浮交互来保证信息的展示，保持图表的可读性同时也避免产生元素的重叠。

如案例中的图表，在不同尺寸下通过改变和隐藏图表元素，以达到适配当前空间的效果。

2. 图表元素适配

要适配移动端，网页端横向延展的显示方式需要适应移动端纵向空间的显示。除了呈现角度的改变外，还需要考虑手机屏幕的尺寸和图表元素的适配性，去兼容相关的交互操作。

• 信息浮层：在图表中，信息卡元素是传达信息内容的重要组件，在网页端中悬浮展示，通常会占据很大空间；图表适配移动端后，信息浮层改动到图表上方常驻显示，并跟随手指的滑动变化响应数值，完整展示信息的同时也避免了页面抖动。

• 坐标轴标签：过长的坐标标签在适配过程中会产生重叠，而省略也会造成信息展示的不完整。我们需要针对不同的坐标轴类型给出响应的规范。如文本类轴标签我们可以采用省略、换行、旋转等方式适配，避免信息的缺失。针对有连续型的数据类坐标轴我们可以使用抽样、转化单位等方式适配，精简空间避免堆叠。

3. 极值适配

因B端平台的特性，我们无法预知客户传入的数据量，可能会遇到因数据量过多，造成图表显示不佳，数据读取困难等问题。这种情况下，提前考虑数据极限场景，通过交互的形式变化的方式让用户获取完整信息，提升理解同时信息展示更灵活。

• 缩放和平移：在数据范围过多时增加取值范围的缩略轴组件，通过限制展示范围让数据量显示可控。

• 互动切换视图：如果折线的类别过多且无法省略的，建议分组查看。默认状态仅当前组折线高亮，其他数据以浅色显示，通过切换的方式查看其他组别的信息。

• 悬浮鼠标高亮：在分类过多不好分辨时，可使用悬浮高亮的交互方式突出相关联的数据组。

还有悬浮放大、点击下钻、联动图表等交互行为可以组成更加丰富的图表。因篇幅原因，在这篇文章就不做深入讲解了，以后可独立介绍。

// 结语

数据可视化在B端设计场景中发挥着重要作用。设计师在表达数据之美的同时更加准确，才能更直观地向用户传达数据的价值。使业务人员能够从复杂的业务数据中快速、直接地找到重要数据，确保用户能够更好的接收信息，才是可视化的关键。

写在最前

B端界面的元素众多，视窗范围大，布局设计多种多样，为了简化布局思维，我们通常给界面添加三个方向上的轴-X、Y、Z。X轴指水平方向上的轴线，Y轴指竖直方向上的轴线，以及Z轴指在三维空间中垂直于视窗平面的轴线。当设计B端界面时，让元素沿着这三个轴进行布局，既能理清我们的设计思路，页面的元素也能展示得更有逻辑。

本文围绕这三个轴，来看看在B端界面的三维空间里，都有哪些设计规律。

一、X轴的布局与适应

B端界面在PC视窗下展示，范围更大，如常见的分辨率尺寸有1280x1024、1440x900、1920x1080等，且浏览器还支持动态拖拽改变视窗宽度。所以B端界面在X轴上应该更注重内容的延展和适配，合理利用横向增长的空间。根据这一特点，在这一部分中，我们分业务场景来探讨都有哪些典型布局，并针对每一种布局给出合适的适配方式。

B端典型的业务场景，可大致分为表格、图表、表单、卡片、文字详情五大类页面。这几类界面在X轴上排列的方式为单栏型、双栏型、多栏型。如果有侧导航，则在页面最左侧增加侧导航即可，内容区的布局不受影响。

1.单栏型

表格、图表，这类需要较大展示空间的场景，一般一个页面只有一栏，不再在横向空间进行切割。当视窗横向拉伸时，也为了预览更多的内容，表格和图表进行横向拉伸，保持撑满视窗的状态。

2.双栏型

表单、文字详情类的页面，采用双栏结构的概率较大。因为表单页除了表单本身的内容外，往往还有右侧的辅助说明面板，或者是预览面板。文字详情页的右侧也经常出现其它阅读内容的推荐列表。当这两类页面视窗在横向拉伸时，适应的方式通常有两种。

1）主模块宽度拉伸，始终撑满视窗，副模块宽度固定。如果主模块每行内容都比较多，推荐使用这种方式，能更大化地浏览主模块的内容，减少不必要的换行。但缺点是，由于内容本身如表单项、详情文字等在X轴上占用的空间不多，他们所在的模块横向拉伸后，会出现很多留白。

2）各模块保持宽度固定并居中展示，不跟随视窗伸缩而变化。如果主模块每行内容不多，又需要频繁的左右对照，推荐使用这种方式。

3.多栏型

多栏型页面一般用于数据看板、媒体卡片(视频/图片)的展示。因为这类业务场景，卡片数量多，无法简单地将页面进行区块的分割，所以以卡片为单元来填充页面。当视窗横向拉伸时，这里也会出现2种适应的方式。

1）数据看板类页面，每个卡片等比拉伸（也可仅横向拉伸），列数不增加，让图表能展示地更清晰。

2）媒体卡类页面，卡片需要设定一个最佳展示的宽度如w，当视窗拉宽时，卡片等比放大。当页面拉宽到能增加一列宽度为w的卡片时，所有卡片宽度都恢复到w，增加一列。

上述说了这么多适配的规则，当然我们也可以给视窗设定一个统一的适配上限，避免当视窗非常宽时，页面的元素过于左右分离，反而不方便浏览。比如我们可以设置当视窗宽度＞1920px后，页面元素就不再跟随撑满，达到内容区宽度上限值，居中展示在界面中。

二、Y轴的空间利用

B端界面，面对复杂的信息，我们往往会面对两类问题，如何承载大量的信息，如何区分强弱主次。这就涉及到页面Y轴的空间利用了。这里我们提供4个小办法来解决上面的问题。当出现大量信息时，应该注重Y轴空间的扩展，合理搭配翻页、加载等逻辑。当希望对页面元素区分强弱时，可以搭配滚动吸顶、局部折叠等交互，有序展示更多信息。

1.如何承载大量信息

1）替换型对于表格类页面，为了方便快速查找所需信息，采用分页器的方式展示更多的数据内容，即把当前页内容做替换。即页面Y轴的高度是固定的，仅做内容的变更。

2）向下延展型

对于瀑布流类页面，由于数据量大，且没有快速定位的诉求，使用无限加载的方式，向下加载更多的数据，这种类型的页面Y轴可无限延展。

2.如何区分强弱主次

1）强-滚动吸顶当页面滚动到某个位置，需要去强调一些导航性质的内容时，我们可以使用滚动吸顶的交互，即当把这个元素（如标题）滚动至当前视窗的顶部时，发生吸顶事件，始终停留在页面中，该元素所引领的模块在其下方滚动浏览。当把这个模块滚动完，吸顶交互失效。这样即能临时性地强调某些内容，还不会影响其它模块在Y轴上的展示。

2）弱-局部展开对于表单类页面，若在某个选项下还存在二级内容，则在初始展示时，优先突出主选项本身，当选中后再展开二级内容。这样即能节省首屏空间，也能顺应使用者的学习、使用心智，在合适的时机展示细节内容。

三、Z轴的叠加顺序

说完X轴、Y轴的布局设计，我们最后来看看Z轴。这里，我们需要把视角从二维平面转为三维空间，比如吸顶的导航，菜单浮层，模态弹窗这些都属于出现在Z轴上的元素，他们之间可以进行层层叠加和嵌套，于是会出现叠加冲突的场景，导致发生错误的遮挡现象。所以Z轴设计的关键点在于不同元素的叠加排序设计。那么怎样才能有一个贯穿全局的合理排序，让元素们能乖乖排在自己的队列中呢？此处，我们将页面的所有可能出现的元素按照Z轴的特点归类到三大区间里。每个区间内给出相应元素的排序顺序指导，并配合动态计算的逻辑，Z轴上的元素就能整齐地叠加起来啦。

1.基础区间

a.展示类-页面中默认就存在的、不会对其它元素造成遮挡的元素（表单、表格、文字、按钮、图表、图片等）。

b.固定类-固定在页面某处的元素，滑动页面时会对a的元素产生遮挡（如吸顶导航、固定表头/列、锚点、返回顶部按钮等）。

c.浮层类-由a中的元素触发出的、指向该元素的临时浮层元素。会对a以及固定元素产生遮挡。临时浮层之间的z轴层级遵守触发的时间先后顺序，若临时浮层可以同时存在在界面中，则后触发的层级更高（下拉浮层、气泡）。

2.模态区间

d.模态层-由基础区间的元素触发的，覆盖整个视窗的模态元素，当该元素出现后，至于基础区间所有元素层级之上，基础区间的所有功能无法交互(抽屉、对话框和全屏预览等).

e.临时浮层-在模态元素上出现的临时浮层，计算高度时，可把d层想象成基础区间的c层（下拉浮层、气泡等）.

f.第二层模态层-在d出现之后出现的覆盖整个视窗的模态元素。不特指第二层，也可以是第三、或更多。

模态区间内，多个模态层可进行叠加（即上文的f），叠加时一样需要遵守触发时间的先后顺序，后触发的层级更高出现在更上层。但是我们也应注意，模态层不能叠加太多，会导致当前页面覆盖过多内容，一般最多用到两层模态层就能满足大部分场景了。

3.顶层区间

g.全局层-全局的、不被模态元素遮挡的元素。可以常驻在页面中，也可临时出现。

h.临时层-由g触发出的临时浮层

max.最高层-始终动态高于当前页面所有层的元素（比较典型的是Toast组件）。

四、写在最后

到这里，我们就浅谈完关于B端界面的X、Y、Z轴上的设计特点了，虽然是一些高度抽象的内容，真正按照业务需求执行设计的时候，遇到的界面一定比我们这里谈论的更复杂，但是只要我们清楚底层的空间布局、适应方式、扩展手段和叠加逻辑，再复杂的界面无非就是规则的嵌套，希望这篇文章能带给大家一些小小的启发。

百度酒店以比价为核心特色，经历多次设计探索，初步建立了用户认知。

设计中通过“核心流程分析-明确用户关注信息-探索比价价值”的方式去制定设计策略，并在方案探索与落地阶段，通过思路发散、多轮数据验证与方案迭代，验证了“氛围感知强化、价值信息传达、聚合比价”等设计手段的作用，希望给服务和电商等比价类产品的设计师一些启发和参考。

一、项目背景

酒店住宿在线预订市场中，各个平台基于用户权益、运营补贴等差异进行着激烈的价格竞争，导致行业存在天然的价差。而在我们进行的一次酒店预订访谈中发现，超过半数的用户在预订酒店时会进行比价，而比价的用户中多数会使用2个以上的酒店APP。因此，在市场存在价差且用户有比价诉求的背景下，百度酒店通过接入多家供给及会员低价，旨在建立酒店聚合比价平台，为用户提供性价比最高的酒店搜索服务。

二、设计策略与落地触点

1.目标和策略制定

在上述背景下，我们与产品侧对齐业务目标，结合对用户诉求的分析，确定了设计目标。

为了达成设计目标，需要明确比价在酒店预订的各个触点下对用户的价值是什么，以探索比价如何发挥作用。下图列出了酒店预订的核心流程、核心模块及用户关注信息，由于用户在各个环节关注的信息不同，比价所能发挥的价值也就不同，因此基于比价是否影响用户进行选择和决策，我们又将核心流程分成服务报价选择前、服务报价选择时、服务报价选择后。

设计目标的实现也对应上述3个环节如下图：

• 在服务报价选择前，比价还未对用户决策、预订体验产生直接的影响，此时要去传达比价的概念和价值，并尽可能的强化这种氛围感知，让用户清晰地认识到百度酒店可以比价，以吸引用户使用比价。
• 在服务报价选择时，用户会利用比价进行选择和预订，此时要突出低价、辅助用户进行高效的对比和预订。
• 在服务报价选择后的下单环节，可以进一步强化比价的感知和价值，以加深用户对百度酒店比价的印象。

2.明确落地触点

为了找到一些好的比价概念和价值的传达方式，以及提升比价体验的方式，我们进行了竞品调研，竞品包含酒店、商品等不同行业，调研结论归纳如下：

• 利用流程中的主要模块，传达比价概念以及“享低价”、“省钱”等比价价值认知；
• 结合“产品缝隙”渗透比价概念，具体指“当前内容”到“下一个阅读内容”的停顿时间，包括跳转时的过渡页、阅读完结的结束过程等，在用户不排斥的状况下，给用户带来一些基础的认知教育；
• “聚合比价”模式，将针对同一商品或服务的报价由低到高排列，以便用户快速对比和选择低价。

结合竞品调研结论，我们根据百度酒店的核心流程和触点进行了设计策略的拆解，建立了策略和落地的映射关系。

三、方案探索与落地

1.提升感知-让用户知道百度酒店可以比价

这一环节的设计目标是要让用户知道百度酒店可以比价，以吸引用户在百度酒店完成下单行为，因此清晰、有吸引力的比价元素设计十分重要。基于竞品调研内容，我们进行了设计探索。

1）酒店列表-氛围感知强化及价值信息传达

下图所示为酒店列表比价设计的探索过程，最初的方案，为了保证酒店信息的获取体验，采用了与传统酒店预订平台采用一致的结构和信息优先级，仅结合图片区域和价格做了比价信息的结合，但这种设计与传统酒店预订平台差异很小，比价感知和价值的传达效果并不好。因此设计侧转变思路，在酒店列表中通过更强化的模块来突出比价的感知，同时结合“比某平台低xx”的文案说明比价结果，传达“比价获得更低价”的感知。

酒店列表覆盖多个场景，为了建立百度酒店一致的体验和认知，我们将列表的设计覆盖到了搜索结果页和小程序的多个页面，如图所示。

2）房型及服务报价-基于低价推荐去强化比价

房型及服务报价模块对应酒店精准需求和酒店详情页，与酒店列表思路一致，方案在逐渐与传统酒店预订平台产生差异化，去强化比价、低价的感知，形成记忆点。

下图为搜索结果页的方案，最初外露了多个房型，以满足用户的选择诉求，但从用户行为数据来看，百度酒店的绝大多数用户会选择酒店的最低价房型及报价，因此我们调整设计方案，结合最低报价，用模块式的对比方式去强化比价，并通过“低价立省xx”的信息去传达低价感知。另外，这一部分的设计也和聚合比价有所结合，后面会进行详细的说明。

详情页的主要模块设计与搜索结果页基本一致，如下图所示，详情页中将最低报价作为低价房型推荐，以建立一致的比价认知同时便于用户快捷预订低价。另外，在常规的报价列表中，为了提升用户查找报价的效率，相比于最低价房型，采用了弱化的形式。最终方案上线后，数据上也取得了正向的效果，报价展现到预订点击的转化得到了提升。

3）“产品缝隙”中的比价概念渗透

“产品缝隙”并不像上述列表模块那样感知强烈，设计的目的是为了进一步加深“百度酒店可以比价”的用户印象。结合百度酒店的核心页面，我们重新设计了酒店列表和房型报价列表的加载态，利用“多资源方交替动效+文案说明”的方式，构建动态的比价感知，在用户进入页面或者进行筛选等场景时会出现。另外，我们也利用了小程序首页和详情页的页尾，在阅读结束时去传达全网比价的概念。

2.建立认知-聚合比价模式的构建

在竞品调研部分，我们提到了聚合比价模式，百度酒店由于报价复杂，也适合用这种方式去简化报价。

如图所示，常规酒店预订平台，同一房型（如标准大床房）会存在不同服务政策（早餐服务、取消规则、支付方式）的报价，而在百度酒店中，由于又加入了预订平台的差异，报价会更加复杂，数量更多且同质化严重，即服务政策相同，仅预订平台不同的报价多次出现，这就导致了报价列表的查看和选择效率较低。

聚合比价模式就是要将这些服务政策相同的报价聚合在一起进行比价，以简化报价列表提升选择效率，同时在服务相同的情况下，绝大部分用户会更倾向于低价，在报价聚合后，可以突出低价以便用户预订。

我们也在探索如何让聚合比价更简单，初始方案采用点击展开的形式，用户可以保持滑动浏览的交互体验，整个过程的交互体验比较流畅，但页面的层级关系较为复杂，用户认知成本高。因此我们又尝试了调起面板展示比价详情，让用户聚焦在当前报价的对比，并通过模块式的设计，清晰罗列了每个平台的服务、优惠明细等差异信息，让信息的对比更高效，同时强化低价平台，与前面的比价模块保持认知一致。

聚合比价模式下，存在了两种用户路径，如图所示。用户可以直接选择最低价资源方完成预订，也可以通过比价详情弹层，查看针对同一服务的所有平台报价，对比平台的详细服务、优惠差异后再选择预订。

这种预订模式的目的，一方面在教育用户建立百度酒店可以比价、可以买到低价的认知，另一方面也提升了用户选择低价平台的效率。另外，聚合比价要具有清晰的规则才能被理解和信任，在比价详情中，为了进一步降低认知成本，我们通过标题突出了聚合项，并增加了比价说明入口，让聚合规则更明确。聚合比价的方案上线后，报价的预订点击到成单转化也得到了提升。

另外，前文提到的精准需求搜索结果页和详情页的低价房型推荐也利用了这种模式，不过在比价感知上做了更强化的处理。用户可以在详情页直接点击各个平台报价完成预订，也可以点击文字部分查看房型详情，在页面底部的比价详情中完成报价的对比和预订。

3.强化记忆-比价价值感的再次强化

填单场景是在预订完成后，这个环节我们可以将比价的概念和价值再次展示给用户，以加深用户对比价的认知。这里的设计手段与“提升感知”阶段类似，如图所示为一些方案探索，在用户选择低价平台预订，点击跳转至填单页后，我们会强化用户“预订到最低价”以及“为用户节省xx元”的感知。另外，在用户提交订单时，会存在一定的加载时间，我们也利用了这里的“产品缝隙”，结合加载态继续传递低价、省钱的认知。

四、结语

回顾百度酒店的比价设计过程，我们以比价及低价感知传达、高效预订低价为设计目标，基于百度酒店的核心预订流程，探索比价在各个环节如何发挥作用，进而将设计目标的实现划分为了“提升感知、建立认知、强化记忆”三个阶段，并为业务带来转化提升。

提升感知过程结合流程中的主要模块，通过模块式对比形式、传达比价价值感、基于低价推荐强化比价、以及利用“产品缝隙”等手段，去吸引用户了解和使用比价；建立认知过程利用“聚合比价”模式去精简报价，同时结合对低价报价、低价平台的强化，让用户更便捷的预订低价；最后强化记忆的环节，我们进行了一些方案尝试，再次强调比价的价值。另外，为了建立一致的比价认知，整体的设计中也坚持一致性的原则。百度酒店的比价设计也在不断地尝试和优化中，希望能给用户创造更好的使用体验。