一、關于YOBO

YOBO要為你解決以下問題：

想聽歌卻不知道聽什么歌；——發(fā)現(xiàn)音樂
工作忙碌后再也沒空去找歌；——自動發(fā)現(xiàn)音樂
對著搜索引擎不知道搜什么歌；——發(fā)現(xiàn)潛在的（用戶喜歡的）音樂
挖掘排行榜外那些鮮為人知的好歌！——發(fā)現(xiàn)個性化的音樂

通過以上YOBO的自我介紹，我們明白YOBO的宗旨就是幫助用戶方便、容易的發(fā)現(xiàn)那些潛在的適合自己的音樂。從而使用戶：

——輕松享受音樂體驗
——只聽愛聽的音樂
——用個性化音樂裝扮自己

二、關于YOBO的首頁

首先要說明的一點，這個首頁是主要針對從未訪問過YOBO的用戶，如果是登陸會員訪問首頁缺省url，將跳轉到登錄用戶的專門頁面。

因此，這個頁面承載的任務應該是：

1、該新用戶對網(wǎng)站產生興趣并快速使用上手；
2、為老用戶提供登陸快捷入口。

如圖所示，該頁面第一屏的焦點是一個碩大的搜索框，黑白反差的UI將用戶注意力直接拉到搜索。這是YOBO為用戶預設的最主要的一條訪問路徑：

任意一個興趣點->由興趣點開始聽音樂->在音樂試聽記錄中發(fā)現(xiàn)用戶喜好->滿足用戶需求->附加服務->迭代。

所以這個搜索入口是與百度極不相同的，百度解決的是把內容交給用戶的問題，而YOBO解決的是用戶要什么的問題。通過百度的入口，用戶到達的是直接目標點，快速滿足需求并離開，下次重復。而通過YOBO的入口，用戶只能到達階段性目標，在階段性目標會有下一階段的用戶引導。

這個流程設計很有層次性，把入口降低。同時在界面上，也讓這個入口權重極高，起到幫助用戶選擇，誘導用戶少選擇不選擇的作用。

（所有的煩惱都是選擇太多……）

在這個權重之下，是一個叫做心理測試的服務。這是預設的第二重要的用戶路徑，和搜索入口一樣，最終這條路都將引導用戶走向注冊，同時用戶是樂意注冊的，因為注冊可以讓他享受到的愉快體驗更好的延續(xù)下去，很自然。

這是友播的LOGO，雖然在以上的首頁設計中，用戶不太容易關注到這個LOGO的細節(jié)，但我仍然忍不住要對這個LOGO發(fā)表異議。

1、沒有中文名——如何幫助用戶記憶網(wǎng)站名字？
2、沒有域名——如何幫助用戶記憶網(wǎng)站地址？
3、沒有說明——如何幫助用戶了解這是干嘛的網(wǎng)站？

第三點尤其是放到外站做鏈接時讓人很茫然。

接下來是第二屏，到了這一步，可能新用戶該走的已經(jīng)走了，該被第一屏截流的已經(jīng)截流了，如果用戶能拉到這里來，那么說明這個用戶有可能是非常典型的門戶用戶，不拉不快；另一種可能是用戶對這個網(wǎng)站了解的還不夠，還要多看一看。

因此，在這個位置，YOBO的三個版塊分別是：介紹YOBO，介紹YOBO，分類索引。

從預設的用戶流程上講，這個設計非常之好（我很希望能拿到這個數(shù)據(jù)來驗證?。５珡脑V求表達的程度來講，還有優(yōu)化余地。

我在第一張圖上已經(jīng)列出了，站在功能介紹和用戶反饋的兩個方面對產品進行宣傳訴求的要點。

很顯然，YOBO的這個設計并沒有表達出應該表達出的內容，這兩個版塊甚至讓人不知所謂，用戶來到這個位置，會去對一個“YOBO客服產生興趣”，這么快就要小工具放博客了？而熱門音樂與歌手的訪問路徑，放到搜索旁邊比做在這里更清晰，更有效果。

右側藍圖的宣傳比較靠譜（當然還是沒有我第一張圖那個目的更明確），但字跡不清晰，另外用語過于書面化，不夠直接而有效。造成的結果就是用戶看不清，看不懂。

三、小結

YOBO在國內新音樂網(wǎng)站中，我個人是認為最有特色的，定位最清晰，交互最親切。

從數(shù)據(jù)上看，YOBO的用戶活躍度是很高的，

（僅供參考）

可能存在的問題有：

1、YOBO這個首頁沒有考慮網(wǎng)吧用戶，預設的模式是針對于擁有固定PC的用戶。

這與1ting等網(wǎng)站方向完全不一樣，1ting的做法是，我先給你大量的選擇，讓你聽，同時你不用登錄也可以使用一些很實用的網(wǎng)站功能（臨時列表）。最后我也做一些推薦，但也就是做做而已。

可以看到，1ting的門坎比YOBO低得多，但1ting能達到的深度不如YOBO。

我們可以預設一個網(wǎng)吧用戶的模型，細想一下，他們在看到YOBO時，該怎么去使用呢？

2、YOBO的核心價值在于推薦（發(fā)現(xiàn)）引擎的準確性，如果不準怎么辦。以我個人為例，我明明喜歡舞曲（非DJ），測出來我喜歡緩慢的薩克斯——那是我極其討厭的音樂類型。

不準是肯定的，一個簡單的測試不可能準，準確來自于大量的用戶數(shù)據(jù)挖掘，我是在豆瓣用了一年，看了數(shù)百部電影后才得到靠譜的內容推薦的。

實際上，大部分推薦類引擎的效果都在將準不準之間，用戶得到的是有總比沒有好的效果，這一點，和模仿last.fm 的songtaste一樣。