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前言

在传统营销中，客户在策划广告促销时，需要层层制定方案，手动添加素材，并时刻关注结果。 这个繁琐的过程需要大量的填表和反复的跳转。 重复性基础设施工作量巨大，使得商业营销成为一项繁重的任务。 体力劳动，影响整体交付效率。

借助文信模式，我们推出了青格：成本优化、运营高效的智能营销平台。

01 探索方向

轻歌平台要解决的核心是如何利用生成式AI的力量，让交互过程回归自然，让客户能够通过自然语言对话、最本能的方式充分表达自己的原始诉求，全面解决传统广告的曲折。 学习门槛高、耗时分析操作痛点，降低营销门槛，帮助客户进一步拓展服务边界，提高服务效率，重塑新的商业营销体验。

02 挑战体验

作为一个全新的AI原生交付平台，设计方在搭建过程中面临着诸多挑战。 首先，刚接触会话式产品的客户不知道如何准确、清晰地表达自己的需求。 如何在开放的自然语言对话场景中有效引导用户清晰表达自己的真实需求，降低用户理解和运营成本，是设计方面临的第一个挑战。 其次，在传统平台中，客户动线基于菜单和导航与业务流程连接，并使用实体表格形成清晰的指令。 在轻歌中，如何利用自然语言对话+辅助信息来引导客户顺利完成任务流程是一个设计挑战。 第二个挑战。 同时，传统营销平台在界面元素的视觉表达和竞争竞争上存在严重同质化，缺乏视觉记忆点，难以给客户留下深刻的印象。 如何打破传统认知，打造商业AI原生产品在竞争中独特的品牌认知，在激烈的市场中脱颖而出，是设计方面临的第三个挑战。

基于以上挑战，我们的设计重点是以下三个方面：

1、如何构建高效输入输出的对话模型？

2、如何增强对话内容与辅助信息的关联性，使对话过程更加自然？

3、如何创新不同于GUI时代的AI视觉语言？

针对以上三个方面的问题，我们通过“一问一答的简单表达”、“灵活响应的LUI+GUI模式AI框架”、“智能营销”三大举措，打破了传统GUI时代。视觉语言感知”肌记忆基于AI技术能力构建了一套完整的原生体验设计系统。 旨在满足用户多样化、灵活的表达需求，同时在不同场景下与模特进行更流畅的互动对话。

1.问答命令对话模型

B端对话与自由聊天不同，通常需要通过问答的方式完成特定任务。 以目前的技术，最简单的方式就是一问一答，通过多轮对话逐步收集信息来完成任务。

设计这种对话逻辑通常遵循3个步骤：解析意图>设计流程>交互形式。 详情如下：

1.1 解析意图

自然语言解析任务意图

以青歌平台为例，客户在平台上有多项任务，包括创建、查看、修改和诊断。 为了设计闭环对话流程，首要任务是通过自然语言的语义解析来准确捕捉客户的意图。 例如，当客户说“我想推广一款产品”时，我们可以快速判断客户的意图是制作广告，然后引导客户进行多轮对话，帮助完成营销方案的创建。 这个对话过程会一直持续下去，直到客户表达出其他意图，比如：“我上周宣传的营销计划有什么问题吗？” 这时，谈话的焦点转移到诊断意图上。 因此，在发起多轮对话时，首先要明确客户本轮对话的目标，从而有针对性地引导客户，使客户高效地完成各项任务。

无意中号召采取行动

重要的是要确保当新客户对任务不清楚或缺乏意图或刚刚完成上一次任务时，客户不会感到迷失。 我们需要积极推动客户进入下一个话题，以保持对话继续进行。 通过提出问题、提供提示和指导来吸引客户，以推进任务并防止对话陷入停滞。 在此过程中，我们不仅避免了对话的停滞，还限制了客户因随意玩耍而超出人工智能响应范围的可能性。

1.2 设计流程

基于任务的对话流话语模型

一旦客户的意图明确，我们就需要设计完成任务的必要路径。 在会话流中，应删除冗余链接以收集任务所需的信息。 设计的过程就是一个信息收集的过程。 任务型对话流程注重有效性和效率，基本口语技巧需要准确、简洁、清晰、易懂。 我们开发了消歧、提问、确认、披露四种AI说话模式，引导客户提供必要的信息，推进任务流程。

创建任务

首先，我们需要确定创建任务的主要流程，明确完成任务所需的步骤，并确保通过多轮对话来实现目标。 虽然大多数信息可以填充默认值或当前用户状态的默认值，但关键流程必须清晰准确地表达客户的信息。 在获取所需信息的对话中，确定关键流程的优先顺序。

修改任务

客户的自然表达可能涵盖多个关键信息。 例如，“我想将[某个计划]的目标受众更改为华北的年轻人”包含4个关键信息。 然而，如果客户只是简单地说“我想修改目标受众”，那么就缺少了四个需要准确表达的关键信息。 这时就需要通过提问、消除歧义的方式，将这些信息一一收集起来。

1.3 交互形式

除了自然语言之外，通过快速的辅助输入和GUI内容卡的直观呈现，可以降低获取客户信息和需求的门槛。

输入式言语技巧收集信息

创新探索命令约束输入/文本插入/单多选/快速回复/文本洗牌等10+交互辅助形式。

输出型语音推送信息

在关键流程信息尚未成功收集时，及时向客户推送策略、建议、想法、数据等内容，有助于加快任务完成速度。 积累了多媒体推荐卡/图表卡/信息卡/优化卡等10+种卡片。

2.灵活响应的沉浸式AI框架

LUI+GUI的交互形式体现了AI作为操作系统基础的特点。 在最初的GUI时代，一方面，客户被赋予了非常明确的任务期望；另一方面，客户也被赋予了非常明确的任务期望。 另一方面，GUI的清晰性实际上是通过约束客户行为，让系统和客户快速达成共识。 AI的交互方式让客户可以自由表达自己，但并不意味着牺牲沟通效率和任务成功率。 因此，我们设计了一个GUI多模态辅助区域，在不同的任务中与LUI区域实时链接。

2.1 框架定义

LUI+GUI双区域布局

LUI区域（自然语言交互）使用文本或字符来显示用户界面，例如命令行界面（CLI），允许用户通过简单的文本界面通过键盘输入命令、查看文本信息并完成任务。

GUI区域（图形界面交互）采用图形元素，如按钮、图标、表单等，为用户提供更加直观、可视化的交互界面。 通过鼠标或触摸屏等设备进行友好直观的操作特别适合复杂的任务。

适合多种场景的GUI区域

辅助预览：通过原子粒度的预览卡组件拼接，可以作为对话信息采集的反馈，辅助预览任务进度、计划细节等。

深度创作：集成多种AI SDK工具，支持深度创作，包括文案生成、图片生成、视频生成等创意制作的SDK能力。

2.2 联动交互

LUI作为主要GUI作为沉浸式对话的补充

在这种联动交互模式下，用户主要通过生成对话（LUI）、获取信息、发起任务等方式进行交互，而GUI则辅助提供视觉反馈和辅助操作。

GUI为主，LUI为辅，进行深度创作。

在这种联动交互模式下，GUI区域是主要的交互领域。 用户通过点击、拖动等图形元素进行操作，生成对话（LUI）作为辅助，提供额外的自然语言输入通道。

2.3 联动原理