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編者按：

翻譯君是騰訊出品的一款實時會話翻譯軟件，前不久他們又完成了一項產品更新——同聲傳譯功能。一款翻譯產品背后涵蓋的自然語言處理等人工智能技術已經讓它足夠炫酷了，不過PMCAFF最近得知騰訊翻譯君團隊可能正在“密謀”著給這款工具加上點社交功能，這一消息在社區里引發了不少的討論。

咖友們針對「一款工具類的產品，如何加入社交元素？」發表了各自的思考，本文作者對工具轉型社交和社交融入工具兩種模式做了思考的同時，還對翻譯君這款做社交的可能性進行了一番討論。

除此之外，翻譯君團隊的同學還給讀者留了下面3個問題：

1、工具類產品可以通過哪些方法進行冷啟動？

2、低頻產品如何演變成高頻產品？

3、工具類產品的未來發展有哪些出路？

讀完本文之后，歡迎在文章評論區留下你的看法。

從工具到社交還是從社交到工具

首先明確一下我腦中的工具類產品的概念。我認為，工具類產品是指工具屬性占主導的產品。而工具屬性是指一件事物可以彌補人們認知和能力的缺失，提升效率，節約時間的屬性。極致的工具類產品是能高效地解決用戶問題，用完即走的。

但這也導致了一個問題，就是好的工具類產品擁有大量的用戶，但是在變現方面卻很困難（比如P圖軟件、課程表類軟件、記賬類軟件），因為變現需要提高用戶使用頻次，增加用戶停留時間。

于是，大家開始了“工具——服務/內容——社交”的轉型路徑，希望通過社交來增加用戶黏性，占領更多用戶時間，同時還能夠構建用戶壁壘，縮短變現路徑。但問題是很多“以工具為出發點”的產品并不適合社交化，因為一款適合社交化的產品要滿足：

1、讓用戶有分享的欲望

2、所完成的任務能產生足夠多的話題和討論，進而沉淀

而不滿足這兩點的工具類產品會遭遇這樣的窘境：因為在一開始就把自己定位成“工具類產品”，所以整個體系架構給用戶留下的第一印象就是“這只是個工具”。然后又沒有社交化的基因，在社交化的過程中往往會走向產品的反面，讓用戶覺得這個“工具”的社交功能很多余。

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我認為大部分“以工具為出發點”的產品轉型做社交是很難的，而“以社交為出發點的”再逐漸融入工具屬性的產品，在思想上和形態上都會完全不一樣。

例如百度知道和知乎都是問答類工具。但是百度知道是以“問題為中心”，以“解決問題為出發點”，再逐漸加入社交元素的產品。

而知乎是“以人為中心”，以“社交為出發點”，我先找到一群大V（邀請回答功能），再逐漸加入工具屬性（問答）的產品。

所以兩者的區別是：

百度知道：有問題的時候用，沒問題的時候就幾乎不用了。

知乎：有問題的時候尋找高質量答案，沒問題的時候“刷知乎”，看看名人、大咖們的回答。

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所以這里我思考的思路是：

1、定位：工具要解決的問題屬于哪個領域？

2、找關系鏈：在這個領域，誰是KOL？誰是專家？誰是推銷員？誰是聯系人？

3、找連接線：尋找串起整條關系鏈的那條線，這里需要分兩種情況討論

情況1：直擊要害

工具本身帶有社交基因（讓用戶有分享欲；完成任務能產生足夠多的話題和討論），可以串起整條關系鏈，那么就把它包裝一下即可。

比如：跑步APP；健身APP等

情況2：旁敲側擊

工具本身不帶有社交基因，那么需要找一個橋梁，這個橋梁能先把這條關系鏈串起來，之后還能與工具本身的功能進行關聯。

比如：微信要做支付工具，為了把大家從支付寶那邊吸引過來，推出微信紅包把支付領域關系鏈上的人全部串起來，很多人因為想發微信紅包就綁定了銀行卡。之后發現微信支付蠻方便，于是就開始提高微信支付的使用率了。

往往，用戶第一次嘗試的動機和持續使用的真正動機是不一樣的。用戶使用工具的動機和社交的動機也是不一樣的，我們需要找到一些可以連接社交和工具的橋梁。

4、做有溫度的產品，讓用戶可以貢獻：想辦法辦法讓用戶與產品本身形成社交關系，讓用戶對產品產生情感。

工具產品做社交的四步法

這一部分我將嘗試運用以上所述的思路，來提一些idea。還請大家多多指教！

已知產品：翻譯君

Step 1 定位：工具要解決的問題屬于哪個領域？

這一步很重要，因為工具類產品往往帶有“解決的需求和使用場景較為狹窄”的特點，這就導致很多工具類產品在一開始就把自己局限在一個較小的框架內，后期在突破框架，連接服務、內容和人的過程中會遇到很多麻煩。所以我們需要先盡可能地發散，起碼要先在思想上把底盤做大做寬，為后期添加各種元素留足余地。

具體方法：

先升維，再降維：先向上抽象，盡可能地找到底層和本質的東西，再向下具象往外擴展。

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翻譯君，顧名思義是一款翻譯軟件。翻譯軟件好像已經特別多了，而且都大同小異。

那拓展的空間在哪呢？我認為在“翻譯”這個詞上。

通常來說，我們對翻譯的印象是“中文與外語之間的轉換”，就是把我說的中文或外語轉換成外語或中文。往上抽象一層，我們會發現翻譯是“語言與語言之間的相互轉換”，因為中文和中文之間也可以轉換，比如說方言轉換成普通話。

再往上抽象，我們可以發現翻譯的本質其實是“信息與信息之間的轉換”。到了這一步，我們可以開始往下具象了，看看有哪些東西屬于“信息與信息之間的轉化”？

1、中文?中文：

普通話?方言；

方言?方言；

古文?白話文

2、中文?外語：

口語?口語；

書面語?書面語；

口語?書面語

3、手語（盲文）?口語（書面語）

4、肢體語言?口語（書面語）：

表情；

動作；

神態；

眼神；

5、學科語言?學科語言

例1：用已知的學科知識去解釋不熟悉的學科知識

例2：機器語言?自然語言

例3：專業行話?大白話（如LOL，狼人殺術語解釋）

6、年代語言?年代語言

例：用70后熟悉的知識去解釋00后的知識

7、女性語言?男性語言

例：你做的飯菜比我做得好吃多了?以后你多做飯給我吃

PS：實際上，信息的轉換遠不止這些，但我從中選擇了七種與語言貼近，日常生活中出現頻次較高的情況。七種情況的底盤所具有的可拓展性遠比一種情況的底盤強，這也為后面拓展軟件提供了空間。

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Step 2 找關系鏈：

1、在這個領域，誰是KOL？誰是專家？誰是聯系人？誰是推銷員？

2、誰是內容的貢獻者、使用者？

拿「中文?中文：普通話?方言」這一場景簡單舉例說明一下

專家

精通普通話，且了解其豐富文化內涵的人，如播音員、主持人、學者、曲藝表演藝術家等。

例如：播音員、主持人

退休主持人：趙忠祥、邢質斌、倪萍、李瑞英、李修平、董浩等等

在職主持人：董卿、鞠萍、劉純燕（金龜子）、李思思、歐陽夏丹、朱丹等

另起爐灶主持人：馬東、羅振宇、郎永淳、段暄、黃健翔、王利芬、李靜、張泉靈等

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精通方言，且了解其豐富文化內涵的人：學者、曲藝表演藝術家、本地土著（以中老年人為主）、方言愛好者等

例如：曲藝表演藝術家

北京：王自健；天津：郭德綱；四川：李伯清；湖南：汪涵、大兵；廣東：黃子華等等。

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聯系人：人脈圈子廣、傳播能力強的人

例：明星和大V——粉絲、圈內朋友

政府和事業單位領導——下級、上級

企業中高層——下級、上級

語言學學者——學生、圈內朋友

方言愛好者——圈內朋友

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推銷員：與專家和聯系人部分重疊，再加上其他人群（這個人群對方言很有感情）

例：明星和大V；領導；家里的長輩

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內容的貢獻者：專家用戶、非專家用戶

例1：非專家用戶負責提問題、為翻譯結果打分；專家用戶負責回答問題，輸出系列內容

例2：非專家用戶也可輸出翻譯內容，但不加V認證。專家用戶輸出的內容可加V認證。

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使用者：專家用戶、非專家用戶

因為最理想的社交狀態是所有用戶都是產消者：都能貢獻力量，都能共享成果。

例：把優質內容分類加入各種語料庫，用戶可以選擇安裝自己喜歡的語料庫，打造自己的個性化翻譯君。

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其他類型的思路類似，就不再敘述了。

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Step 3 和 Step 4 就屬于具體解決方案了，這里我只提出幾個關鍵點如下：

1、以社交為出發點再融入工具屬性。整個產品的思路、架構和形態都會不一樣。

2、要讓用戶有所貢獻，與產品一起成長。（維基百科思維）

3、最好讓用戶能與工具本身產生社交互動。（工具擬人化思維）

4、大規模地集體協作和共享會導致信息爆炸，需要為用戶設計完善的信息過濾機制。

以上內容歡迎大家批評指正。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的有了人工智能还不够？腾讯的工具产品想试试社交的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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