今天的聊天機器人遠非“智能”，它們引導用戶通過簡單的線性流程，我們的用戶研究表明，每當用戶偏離這些流程時，它們都會遇到困難。
聊天機器人是智能助手的可憐“親戚”。
定義：聊天機器人是一種特定于基于文本的對話界面，支持用戶完成有限的任務。
在其他地方，我們討論了智能助手的6個特性：語音輸入、自然語言處理、語音輸出、智能解釋、代理和前面所有特性的集成。聊天機器人只需要具備這兩種屬性：自然語言處理和智能解釋。換句話說，聊天機器人應該能夠以自然語言接收查詢，并正確地理解和解釋它們(然后執行它們)。
在當今世界，至少有三個不同的因素推動著聊天機器人的發展和普及。首先，人們希望通過用機器人取代人工代理人來降低客戶服務成本。其次，像微信這樣的基于對話的系統的成功，提出了聊天機器人作為企業和服務的交互渠道的想法，旨在補充現有的渠道，如移動網絡和移動應用程序。最后，Alexa和Google Home等語音智能助手的流行，促使許多企業在較小規模上效仿它們。
這些因素映射到今天可用的兩種不同類型的聊天機器人：
在企業與客戶之間的聊天交互中，客服機器人會接管部分人工負載。這類機器人的例子包括UPS的Ask UPS和阿拉斯加航空的Ask Jenn。
交互機器人的目的是提供與業務交互的額外通道，而不是用于客戶服務。例如，Domino的批薩機器人允許用戶訂購批薩；來自Progressive公司的Flo可以提供一份汽車保險報價。這種交互機器人可以在各種平臺上使用，其中最著名的是Facebook Messenger。(其他平臺包括Twitter和Slack。)然而，它們也可以存在于應用程序(美國銀行的Erica)中，或者通過短信(Capital One的Eno)提供服務。
UPS.com網站使用聊天機器人來回答客服問題。
Kiehl ‘s Messenger聊天機器人：用戶可以通過在“發送消息”文本框中輸入文本或選擇屏幕上顯示的選項之一(發送位置或郵政編碼；文本輸入框下面的主菜單選項)。
雖然客服機器人通常是純文本的，但交互機器人將文本與可視化UI元素結合起來作為交互方法。
研究
為了了解聊天機器人的可用性，我們招募了8名美國參與者，讓他們在移動設備(5名參與者)和桌面設備(3名參與者)上執行一組與聊天相關的任務。其中一些任務涉及為客戶服務而與人或機器人聊天，另一些任務則針對Facebook Messenger或基于短信的聊天機器人。
對機器人的態度
一般來說，人們對機器人的態度從中立到略微積極?；訖C器人是一個相當模糊的渠道：在我們的美國研究中，大多數參與者之前從未與此類機器人互動，他們也不知道它的存在。相比之下，微信公眾號頁面通常是這些機器人的復雜版本，我們的中國參與者對它們很熟悉。我們的一些參與者驚喜地發現了這個互動渠道，其他人則認為與其他傳統渠道如網絡或移動應用相比，它并沒有帶來足夠的價值。
人們普遍認為客服機器人不如人類代表有幫助，但我們的參與者也認為它們有一些優勢。最重要的優勢是速度：與人類聊天通常需要很長的等待時間(要么在隊列中，要么在對話開始之前，要么在人類為客戶的問題尋找解決方案時)，而機器人可以是即時的。另一方面，人們覺得與真人接觸表明公司關心客戶：“真人真的很好。他們賣給你一件昂貴的物品，所以他們必須在代理人身上花更多的錢?！绷硪粋€人說：“如果你有一個人(負責客戶服務)，那意味著你足夠關心；如果你有一個機器人，那么·你應該有一個真正好的機器人?！?
交互機器人通常很容易被識別為機器人，但客戶服務機器人很難識別。有些企業并不總是提前向客戶透露他們正在與機器人進行交互。我們認為這是一個錯誤。我們的研究參與者很高興看到企業使用機器人是透明的，因為他們可以調整自己的期望和語言。例如，當用戶意識到他們是在和機器人說話時，他們往往會更直接，使用基于關鍵字的語言，并避免禮貌標記。這種類型的語言通常比通常在正常對話中使用的復雜、間接的語言更成功。
用于交互聊天機器人UI
交互樣式
文本和鏈接/按鈕都可以用于向交互聊天機器人輸入信息。它們的目的略有不同：
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預先確定的鏈接和按鈕避免了用戶輸入。這些通常顯示在一個輪播列表中，可以包括圖像。人們喜歡有這些選項，甚至希望它們成為常用輸入。
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文本允許用戶在選擇他們想問的問題類型方面有一定的靈活性，并允許他們偏離聊天機器人(通常過于嚴格)的腳本。
這兩種輸入機制都很重要，應該同時存在。
當機器人不允許用戶選擇選項，而是要求用戶輸入時，用戶會抱怨。例如，一個參與者被Booking.com的機器人惹惱了，因為它不允許他選擇日期，他必須輸入日期。在輸入“感恩節”之后，他說：“應該有一些明顯的東西來預先填充它。選項應該預先填充——手動輸入很乏味。我應該可以點擊按鈕才對?！?
人們更喜歡選擇一個選項(左邊是Domino的聊天機器人)，而不是輸入冗長的文本(右邊是Booking.com)。考慮為最常見的輸入創建按鈕。
一些機器人完全取消了輸入文本的選項，迫使用戶選擇屏幕上顯示的選項之一。這種類型的設計使機器人類似于一個網站，并限制了用戶可以在系統內探索的路徑。
Car Dealer聊天機器人不允許用戶在選擇庫存選項后輸入自由文本。
當鏈接和按鈕被清晰地標記時，它們的效果最好,人們希望能夠點擊交互機器人顯示的幾乎所有非文本元素。例如，當eero Messenger機器人展示一組圖片來說明eero的行為時，我們的大多數研究參與者都會點擊這些圖片，希望獲得更多信息。
Eero for Messenger(左)：為了告訴我更多信息，該機器人顯示了一個輪播，上面有幾張圖片和一組可能的延續(文本在圓形框中)。用戶希望能夠點擊輪播項，但這些并不是鏈接。Kielh’s for Messenger (右)：輪播上的大圖片是不可點擊的，但是下面的鏈接是可點擊的。
除了常規的按鈕和鏈接，一些交互聊天機器人還有一個菜單元素，當被選中時，它會顯示一組可能的任務。菜單有時顯示在輸入文本框下面，有時顯示為旁邊的一個小漢堡包圖標。
金州勇士隊在輸入框下面有一個主菜單鏈接。選擇此鏈接將顯示一組可用的任務。當用戶開始在輸入框中輸入時，菜單圖標就顯示在它旁邊。主菜單鏈接和漢堡包圖標做了同樣的事情。
其他鏈接有時顯示在消息框下面。這些鏈接是相當容易發現的：我們的幾個用戶與它們交互；然而，靠近輸入框的圖標不太可能被使用。
CNN bot：信息區下面的鏈接顯示了聊天機器人的一些主要任務(頭條新聞、主題、設置)。
線性流
交互聊天機器人似乎最像Alexa的技能：它們被設計用來指導用戶完成少量任務。機器人支持的任務最好被概念化為具有有限數量分支的線性流，這些分支依賴于可接受的用戶答案。機器人提出一個問題，其答案將推動機器人前進到流的右邊分支。
一個線性流程的例子，機器人可能通過它來完成一個任務
當用戶遵循流程并提供符合系統期望的“合法”答案，而沒有跳躍步驟或使用未知的單詞時，用戶會感到成功和順利。例如，一些參與者能夠成功地與Domino ‘s Pizza、Wingstop、Progressive等公司的聊天機器人進行交互。然而，一旦用戶偏離了規定的腳本，問題就出現了。
例如，當Domino ‘s Pizza機器人詢問她的位置是公寓還是房子時，一名參與者輸入townhome，機器人回答“我很抱歉。我好像聽不懂。”另一位尋找巴寶莉腰帶的用戶在消息框中輸入了“腰帶”，但是收到了訂單取消的信息。當她把它轉換成“女式腰帶”時，她被告知要從一個鏈接列表中選擇，沒有一個鏈接與她要找的匹配。
巴寶莉的聊天機器人很難理解用戶想要完成的任務，并在機器人的指令表中列出了若干任務。
機器人也很難從問題或意外輸入中恢復，有時會迫使用戶從樹的頂部重新開始，并做更多不必要的工作來獲得答案。例如，我們的一個用戶想知道起亞是否有四輪驅動的電動車型。為了找到匹配的任務，她不得不遍歷整個決策樹，回答諸如汽車需要容納的人數和MPG等問題。當她對車輛類型偏好回答“不”而不是選擇一個顯示選項時，機器人就會停止并強迫她重新開始。
然而，有些機器人更加靈活，能夠理解偏離腳本的請求。例如，一個參與者知道Domino ‘s Pizza正在進行促銷活動，他可以讓機器人將其加到自己的購物車中。在訂餐流程的晚期，他還能夠改變其中一個比薩餅的外殼。
Domino ‘s Pizza聊天機器人能夠對不屬于預訂披薩的主要線性流的請求做出滿意的響應。左圖：用戶可以在訂購前將訂單加到他的購物車中。右圖：用戶更改了正在訂購的兩個比薩餅中的一個的外殼。
一些機器人很難做出假設并建立查詢的上下文。例如，我們的一名參與者試圖與Capital one的基于文本消息的機器人Eno進行交互。他碰巧有兩張來自Capital One的信用卡，每次他問一個問題，機器人就會強迫他澄清查詢涉及的是哪個賬戶，而不會將上下文從一個交互傳遞到下一個交互。
當啟動新任務時，機器人通常也不能利用之前輸入的信息。例如，我們的一名參與者首先決定叫披薩外賣；她輸入了自己的地址，但她被告知Domino ‘s不送貨上門。她又開始一遍，這次的目標是去商店取貨而不是送貨。機器人第二次問她的地址，顯然完全忘記了她已經輸入了地址。
Capital One的機器人Eno要求用戶在回答完每個問題后澄清他詢問的是哪個賬戶。左：Eno只識別用戶查詢中的關鍵字“transaction”(盡管拼錯了)，無法回答用戶的特定問題；相反，它給出了其指令庫中一個匹配任務的答案。右：Eno重復了之前問的問題。
文章來源：站酷 作者：馬克筆設計留學
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