谷歌輸入法2013官方文章列表:

• 1、谷歌為Gboard輸入法發布新更新：增加50多種語言支持
• 2、Google I/O 2018：這里是所有你不能錯過的大新聞
• 3、7億網民都在用，哪款輸入法更受歡迎？
• 4、PM寶典：設計機器學習產品的七大要點谷歌內部總結
• 5、行業深度洞察2021：中國第三方輸入法行業競爭格局及市場份額

谷歌為Gboard輸入法發布新更新：增加50多種語言支持

玩懂手機網2月2日資訊，根據外媒報道，谷歌為旗下的Gboard輸入法新增了50多種語言支持，目前Gboard輸入法累計支持語言已經達到500多種。

Gboard輸入法是谷歌發布的一款純凈而簡約的輸入法，支持文字即時翻譯，emoji表情，滑行輸入等。

Gboard支持的數百種語言（部分），包括：

南非荷蘭語、阿姆哈拉語、阿拉伯語、阿薩姆語、阿塞拜疆語、巴伐利亞語、孟加拉語、博杰普爾語、緬甸語、宿務語、恰蒂斯加爾語、中文（普通話、粵語等）、吉大港語、捷克語、德干語、荷蘭語、英語、菲律賓語、法語、德語、希臘語、古吉拉特語、豪薩語、印地語、伊博語、印度尼西亞語、意大利語、日語、爪哇語、卡納達語、高棉語、韓語、庫爾德語、摩揭陀語、邁蒂利語、馬來語、馬拉雅拉姆語、馬拉地語、尼泊爾語、北索托語、奧里亞語、普什圖語、波斯語、波蘭語、葡萄牙語、旁遮普語、羅馬尼亞語、俄語、西萊基語、信德語、僧伽羅語、索馬里語、南索托語、西班牙語、巽他語、斯瓦希里語、泰米爾語、泰盧固語、泰語、茨瓦納語、土耳其語、烏克蘭語、烏爾都語、烏茲別克語、越南語、科薩語、約魯巴語、祖魯語等等。

新版本目前已經在谷歌商店上上架，喜歡的朋友可以前往谷歌商店進行下載。

Google I/O 2018：這里是所有你不能錯過的大新聞

又到了一年一度的科技公司竭盡全力展示各自軟硬件產品優越性、前瞻性的盛會。

當地時間5月7日，微軟召開了 Bulid 開發者大會。就在后一天，谷歌開發者大會（Google I/O 2018)也于加州山景城的 Shoreline Amphitheater 舉行。

今年依然是谷歌首席執行官 Sundar Pichai 帶來開幕式演講，并透露了明年的發展計劃，涵蓋人工智能的方方面面，當然關鍵詞依然是AI。

據雷鋒網了解，谷歌展示了新一版本的 Android 操作系統 Android P，另一方面，許多的改變都集中在機器學習是如何基于收集到的大量數據為用戶提供個性化體驗的。

比如，人工智能正在提供新的視角來改變醫療世界，谷歌醫療AI將能幫助發展中國家診斷視網膜病變和糖尿病；機器學習結合摩斯密碼，Gboard谷歌輸入法能夠幫助殘障人士更好地交流；本月谷歌將向所有Gmail用戶推出智能組件Smart Compose ，能為用戶實時推薦承接的短語或句子；Google Photos 將幫助還原老照片；智能音箱的Multiple Actions等，并還發布了最新版的 TPU3.0 版。據介紹，相較于2.0版本，性能提高8倍，達到100 petaflops，還引入液體冷卻方法實現散熱降溫。

接下來請跟雷鋒網一起看看，谷歌大會第一天具體的產品吧。

Android P正變得越來越個性化

Android P是新一版本安卓系統的代號，而它的全名要到今年晚些時候才會公布。 雖然連名字都尚未確定，但在Google I/O 大會上，我們還是能夠得知更多關于Android P的細節。

最大的更新集中在用戶個性化。 例如，它正在引入自動省電管理和亮度設置。 這些設置會根據用戶使用手機的方式自動改變。背后是Android 團隊與谷歌 DeepMind 人工智能分支進行合作，基于個性化所需的機器學習技術。

谷歌也一直努力讓手機能夠預測用戶接下來要做什么。Android P將通過“應用程序操作（app actions）”知道你的位置和時間，以便建議你接下來要做什么。 所以，如果你總是在晚上7點打電話給家庭成員，手機就會在那個時間建議你打電話。

它還推出了一款新的 Android Dashboard，可以讓用戶通過手機或平板電腦來監控他們的時間。 在設置中可以找到這個儀表板，可以讓人們看到他們已經解鎖了多少次手機，使用應用程序已經花費了多長時間，以及通知的詳細分解。 Android P 還可以讓用戶設定他們每天使用應用程序的時間，一個叫做 Shush “噓”的新功能會讓手機在面朝下放在桌子上時不會打擾。

Gmail 為你寫郵件

在開發者大會的前兩周，谷歌宣布對 Gmail 進行大規模的迭代。設計上的變化是近幾年最明顯的， 但變化不僅于此，該公司為Gmail iOS 版本增加了在線支付的功能，雖然安卓用戶似乎在一年前就能體驗這個功能。

另一個頗引人矚目的的功能叫作Smart Compose 智能組合。簡單地說就是根據用戶本身特征，為你推薦接下來可能會用到的短語。

Google Assistant為你打call

谷歌副總裁Scott Huffman表示，公司將為Google Assistant增加6個新的聲音，增加了后續問題的應答能力，并發布了一個針對兒童的選擇——"請"必須作為語音命令的一部分。

第一個帶屏幕的家庭智能助手將在7月份上市。另外，谷歌還在研究名為Duplex的新系統，它將匯集谷歌所有的AI能力。

大會上，谷歌還展示了手機中的Google Assistant是如何與理發師和餐廳服務員自然地交流，并完成預約的。它能“聽懂”并回答對方問題，而對方還沒有感知（這是個AI）。

保護物聯網的安全

隨著聯網設備的數量達到數十億并且不斷增長，安全性成為一個長久以來的問題，因為設備經常使用因為設備經常使用默認用戶名和密碼，且不常更新。為了解決這個問題，谷歌推出了Android Things 1.0。事實上該操作系統2016年就曾亮相，不過直到今天才發布正式版本。據介紹，Android Things 1.0是一個非常基本的操作系統，不同于Android，這是一個封閉的源代碼，這意味著開發者不能在設備上啟用之前就修改代碼。

同時，它也被設計成每次只能運行一個應用程序。不過它的用途可能還是比較廣泛，因為第一個帶屏幕的Google Assistant將使用該操作系統。

谷歌新聞給你更多

2017年10月，谷歌新聞的創始人還批評了這個平臺，因為它為新聞爆炸事件提供了太多惡作劇的空間。據稱，谷歌正在改善這個缺陷。谷歌能夠根據用戶的搜索歷史，提供更契合用戶口味的簡訊。

另一方面，該公司也希望為新聞報道引入更深層次的解讀和全面報道（full coverage）。每個大主題事件將收錄多篇文章，包括事實核查、各類媒體報道和評論等。目的是幫助人們過濾泡沫。新功能將在下周安卓、 iOS 和谷歌新聞網站上推出。

谷歌地圖 照相機解救路癡患者

結合攝像頭，谷歌地圖玩出了一些新花樣。比如一個增強版的谷歌地圖簡直是路癡的福音。當你打開一個照相機APP時，可以加載街景，實時指出前進方向。谷歌稱之為視覺定位系統，可以識別面前的建筑物和地標。

據雷鋒網了解，谷歌地圖還想要更懂你。找到合適的地方吃飯是件棘手的事。而谷歌將通過個性化分析挖掘用戶喜好，并給出一個入圍名單。 這樣你就可以收藏想要訪問的地方，并將之與朋友分析。

參考wired和economictimes報道

7億網民都在用，哪款輸入法更受歡迎？

圖片來源：視覺中國

極光大數據發布《2018年輸入法app行業研究報告》，從行業趨勢、主流輸入法app運營情況、輸入法app用戶畫像及搜狗輸入法app用戶圖鑒等維度分析當前輸入法app行業的市場格局。以下為報告節選，查看完整報告請至極光官網或微信公眾號lovejpush下載。

數據亮點：

截至18年6月最后一周，輸入法app行業用戶規模接近7億人；

搜狗輸入法、訊飛輸入法和百度輸入法是僅有的三款MAU量級過億的輸入法app；

每10個安裝了輸入法app的用戶中，有7個是搜狗輸入法用戶；

搜狗輸入法app的滲透率僅次于微信和QQ，是國內第三大APP。

一、行業趨勢

輸入法作為互聯網的入門級工具型軟件，從PC端時代就開始在中國網民中滲透。于2006年上線的搜狗輸入法是目前主流輸入法中上線時間最長的輸入法，已經深深扎根中國互聯網；2009年以來，移動互聯網疾速發展，帶來了訊飛等一批新興的移動輸入法，近年來手游大熱，更是催生了像66鍵盤這樣的垂直手游輸入法app。

以搜狗為首的頭部輸入法憑借其強大開發實力不斷實現產品迭代，良好的用戶體驗為其贏得了基數龐大的用戶群。66鍵盤（主打游戲鍵盤）等第二梯隊輸入法更聚焦輸入法垂直領域。

2013年9月，騰訊入股搜狗，QQ輸入法運營開發獲得搜狗支持。搜狗和科大訊飛憑借優良的產品和市場潛力，率先完成上市。其他主流輸入法公司也都獲得了不同程度的資本青睞。

以搜狗輸入法為代表的新一代輸入法融合了大數據分析、人工智能分類器和深度學習方法，在交互體驗上對于用戶多樣的意圖表達都有更精準的解讀，區別于過去專注文字輸入功能的輸入法。以搜狗輸入法為例，當用戶在使用移動輸入法的過程中希望分享圖片、新聞、視頻、音樂等分類信息，通過搜狗輸入法的智能分享一鍵搜索，無需切換app，即可獲得需要的信息，開發了輸入法作為新一代流量入口的潛力。

根據極光大數據統計，輸入法app行業過去一年的用戶規模表現平穩，截至18年6月最后一周，輸入法app行業用戶規模達到6.9億人，與去年同期相比增長了13.1%。

二、主流輸入法app 運營情況

通過觀察極光大數據發現，搜狗輸入法、訊飛輸入法和百度輸入法過去一年的MAU均值分別為：4.6億、1.1億和1.0億，是僅有的三款MAU量級過億的輸入法app，其中搜狗輸入法的MAU表現最出色。

通過觀察極光大數據發現，搜狗輸入法app在一眾輸入法app中表現突出，在過去一年中的DAU持續領先。以搜狗輸入法app的DAU為基準，將搜狗輸入法的DAU指數設置為100，百度輸入法和訊飛輸入法的過去一年的DAU指數均值分別為32.10和22.14，與搜狗輸入法有較大的差距。

根據極光大數據顯示，在已安裝輸入法app的用戶中，70%的用戶安裝了搜狗輸入法app。

三、輸入法app用戶畫像

根據極光大數據統計，輸入法app用戶中男性用戶占比為56.0%，85.3%的用戶不到35歲；極光調研顯示，輸入法app用戶的本科及以上學歷用戶為29.1%，月收入在5000元以下用戶的占比為53.6%。

根據極光調研數據統計，43.6%的輸入法app用戶是學生，14.6%的輸入法app用戶是專業技術人員，還有14.4%是自由職業者或個體戶。

通過觀察極光大數據發現，搜狗輸入法app在輸入法app人群中的滲透率為69.8%，僅次于微信和QQ，用戶基數高于支付寶和手淘，名列第三。

極光大數據顯示，搜狗輸入法和谷歌拼音輸入法的女性用戶偏多，這兩款app的女性用戶占比分別為55.5%和51.9%，百度輸入法和訊飛輸入的男性用戶占比明顯高于女性。

根據極光大數據統計，相對于百度輸入法、訊飛輸入法和谷歌拼音輸入法，搜狗輸入法的用戶更低齡化，超過90.5%的用戶年齡不超過35歲。

通過觀察極光調研發現，用戶基數較大的輸入法app搜狗輸入法、百度輸入法和訊飛輸入法的學歷分布水平均勻，相似度高，其中搜狗輸入法本科及以上學歷水平的用戶略高于另外兩款輸入法。

極光調研結果顯示，33.1%的輸入法app用戶在進行搜索時會使用搜狗輸入法,另外有33.0%和30.8%的輸入法app用戶分別在進行瀏覽新聞網站、社交溝通時選擇搜狗輸入法；極光調研結果還顯示，受訪的輸入法app用戶在11個使用場景中均優先使用搜狗輸入法，其中33.1%的受訪者表示在進行搜索時會使用搜狗輸入法，還有33.0%和30.8%的受訪者分別表示在瀏覽門戶網站和社交溝通的場景下如需使用輸入法，會選擇搜狗。

四、搜狗輸入法app用戶圖鑒

通過觀察極光大數據發現，搜狗輸入法用戶的興趣點在于服裝飾品、美食和電影，他們喜歡通過具有文藝小清新、幽默笑話屬性的app或社群交友，對生活品質有較高的追求。

根據極光調研統計，60.5%的搜狗輸入法用戶表示中文聯想是他們最常用的輸入法功能，另外分別有37.2%和33.0%的受訪者表示自己常用表情斗圖和主題皮膚功能。

根據極光調研統計，在將搜狗輸入法app設置為默認輸入法的受訪者中，51.5%的用戶認為搜狗輸入法操作方便，31.6%的受訪者受它的“顏值”吸引，認為搜狗輸入法的界面簡潔美觀，皮膚簡潔豐富，另外還有31.6%的受訪者被搜狗輸入法豐富的表情、斗圖和顏文字功能吸引。

報告說明

1.數據來源

極光大數據，源于極光云服務平臺的行業數據采集及極光iAPP平臺針對各類移動應用的長期監測，并結合大樣本算法開展的數據挖掘和統計分析。

2.數據周期

報告整體時間段：2017.06-2018.06。

數據指標說明

具體數據指標請參考各頁標注。

3.法律聲明

極光大數據所提供的數據信息系依據大樣本數據抽樣采集、小樣本調研、數據模型預測及其他研究方法估算、分析得出，由于方法本身存在局限性，極光大數據依據上述方法所估算、分析得出的數據信息僅供參考，極光大數據不對上述數據信息的精確性、完整性、適用性和非侵權性做任何保證。

任何機構或個人援引或基于上述數據信息所采取的任何行動所造成的法律后果均與極光大數據無關，由此引發的相關爭議或法律責任皆由行為人承擔。

4.報告其他說明

極光數據研究院后續將利用自身的大數據能力，對各領域進行更詳盡的分析解讀和商業洞察，敬請期待。（本文首發鈦媒體）

更多精彩內容，關注鈦媒體微信號（ID：taimeiti），或者下載鈦媒體App

PM寶典：設計機器學習產品的七大要點谷歌內部總結

李林 若樸 編譯整理

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

產品經理新入機器學習坑，應該注意什么？

Google的用戶體驗設計團隊總結了7點，量子位編譯如下：

在沒有用上機器學習(ML)的時候，一個網站或者App有許多人為設定的規則。而機器學習，能讓產品不依賴這些規則，從數據中發現模式和關系。

機器學習能夠為用戶創造個性化的動態體驗，小到視頻網站、新聞應用，大到無人車，都在使用這種技術。

于是，用戶體驗設計師，或者說產品經理，面臨著一項重任：確保機器學習和用戶體驗的協調，讓用戶感受到自己掌控著技術，而不是被技術掌控。

和互聯網、移動互聯網兩波浪潮一樣，ML也讓我們在建立每一項用戶體驗時，都需要重新思考、重組、置換，考慮新的可能性。

Google的用戶體驗設計團隊為了應對機器學習帶來的新問題，提出了一個努力方向：“以人類為中心的機器學習”(HCML)。

這個名字有點眼熟？量子位猜，大概是因為和“以用戶為中心的設計”比較像。

我們從“以人類為中心”的角度去看產品，探索怎樣從人類的需求出發，用只有通過ML才能完成的獨特方式去解決這些需求。

如果你剛剛開始接觸機器學習，可能會覺得信息量太大。

不要慌。

通過Google用戶體驗團隊和AI團隊的合作，以及試錯的經驗，我們列出了以下7點，幫用戶體驗設計師來熟悉“機器學習驅動的產品”這一新領域。

這些要點能幫你把用戶放在第一位，快速迭代，并了解機器學習帶來的獨特機會。

開始吧。

1. 不要指望機器學習自己找出需要解決的問題

機器學習和人工智能炒作得太火熱，很多公司和產品團隊在制定產品策略的時候，甚至不管要解決什么問題，先確定了以機器學習作為解決方案。

如果只是純粹的技術探索，這樣沒什么問題，可能還會激發產品設計靈感。

但如果是在設計產品，你不從人的需要出發，可能就會建立一個非常強大的系統來解決非常小、或者根本不存在的問題。

所以，我們要說的第一點是，那些挖掘用戶需求的苦活累活，你還是得自己做。

那些情境調查、訪談、深入討論、用戶調查、日志分析統統不能簡化，你需要接近用戶，找出你是否解決了問題，或者找到了他們潛在的需求。

機器學習不能自己找出該解決的問題，這需要我們來定義。

作為用戶體驗設計師，無論哪種技術范式主導，我們指導團隊的基本工具還是不變的。

2. 問問自己，機器學習能否以獨特的方式解決問題

一旦你確定了需要解決的問題、需要滿足的需求，就該評估機器學習能否以獨特的方式解決這些問題了。

很多問題根本用不上機器學習。

在產品開發的這個環節，一個很大的挑戰是去確定哪些用戶體驗需要ML，哪些功能用了ML會得到有意義的增強、哪些用不用都一樣，甚至用了還不如不用。

很多產品不需要ML就能給人“智能”或者“個性化”的感覺，不要以為只有機器學習才能救產品。

△ 忘了加附件的提示，就不適合用機器學習

我們創建了一組問題，來幫團隊了解ML對其用例的價值。

這些問題，深入挖掘了用戶與ML系統的交互可中可能有什么樣的心理模型和期望，以及該系統需要哪些數據。

這里有三個例子，Google某團隊想要用ML來解決一個用例時，就回答過這些問題：

描述理論上的人類“專家”現在可能怎樣執行這個任務。

如果你的人類專家要執行這個任務，你會如何回應他們，以便下次改進？對混淆矩陣的四種情況(真正、真負、假正、假負)都做出說明。

如果一個人要執行這個任務，那么用戶希望他們做出什么樣的假設呢？

花幾分鐘時間回答這些問題，能幫我們了解用戶會帶著哪些預設去使用ML產品。在產品團隊的討論中，或者在用戶研究的過程中都可以去問這些問題。

稍后我們討論定義標簽和訓練模型時，還會再提到它們。

回答了這些問題，為特定的產品或者功能寫了故事板，我們就可以將團隊所有的產品想法都放進這四個象限中：

△ 橫軸代表ML帶來的影響，縱軸代表對用戶的影響

通過這個坐標系，我們能找出哪些想法比較有影響力，哪些想法依賴于ML來實現。在前面的對話中，你就應該開始和開發人員合作了，如果還沒有，從這里開始也不晚，讓他們來衡量這些想法在實際中能否用機器學習解決。

在象限右上角的功能：也就是對用戶有著最大的影響力，ML技術也能帶來獨特體驗的那些，就是優先級最高的。

3. 原型設計：個人示例和Wizard of Oz

ML系統的一個重大挑戰是原型設計。

如果產品的核心價值在于通過獨特的數據來為用戶定制個性化體驗，你很難快速地設計一個具有真實感的原型。但是，如果你等ML系統建完再去測試它的設計，可能就沒機會改了。

不過，有兩種用戶研究方法可以解決這個問題：使用參與者建立個人示例、Wizard of Oz研究。

在使用早期模型進行用戶研究時，可以讓參與者帶一些他們自己的數據來，比如個人照片、通訊錄、他們收到的音樂或電影建議等。當然，要讓參與者完全明白他們的數據將被用來干什么、什么時候才會被刪除。

對于參與者來說，這可能是一個很有意思的家庭作業。

通過這些示例，你可以模擬系統的正確、錯誤響應。比如說你可以模擬系統向用戶返回錯誤的操作建議，查看用戶的反應，了解他對錯誤原因的假設。

和虛擬示例或者概念描述相比，這可以幫你更可靠地評估各種可能性的成本和收益。

還沒造出來的機器學習產品的第二種測試方法，是Wizard of Oz研究。過去20年間，Wizard of Oz研究在用戶研究方法中的重要性越來越低，現在，它回歸了。

Wizard of Oz？綠野仙蹤？

這種測試指的是由一名產品團隊人員代替系統，向用戶做出反饋。

△ 聊天界面是Wizard of Oz測試最簡單的方法之一，只要在另一端準備一名產品人員，假裝“AI”來輸入回復。

讓產品團隊人員模仿機器學習系統的行為，比如回復聊天信息、給出呼叫建議、電影建議，可以幫用戶模擬體驗與“智能”系統的交互。

這些交互可以為產品設計提供關鍵的指導，因為當參與者認真地與“AI”交互的時候，他們會自然形成系統的新力模型，根據模型來調整自己的行為。

觀察他們的對系統的適應、與系統的二次交互，對于產品設計有重大的參考價值。

4. 衡量假正類和假負類的成本

你的機器學習系統會犯錯。了解這些錯誤是什么樣的，以及它們如何影響用戶的產品體驗很重要。

我們在第二點中提到了混淆矩陣。這在機器學習中是一個關鍵的概念，描述了當機器學習系統正確或者錯誤的時候是什么樣子。

△ 混淆矩陣的四個狀態，以及對用戶意味著什么

對于機器來說，所有的錯誤都一樣，但對人來說卻不是這樣。

例如，如果我們有一個“人類or魔怪”分類器，意外把人識別成魔怪。這只是系統的一個錯誤，不涉及侮辱或者文化因素考量。機器不會明白，人被錯誤的識別為魔怪帶來的侵犯感，遠大于魔怪被錯誤識別為人。這也許就是以人為本的偏見。：）

在機器學習中，需要有意識地在準確率和召回率之間進行權衡。

也就是說，如果你認為囊括所有的正確答案更重要，那意味著也會包含更多的錯誤答案（優化召回率）；如果想讓錯誤答案最小化，代價是舍棄一些正確的答案（優化準確率）。

例如，你在Google Photos中搜索操場，可能會看到如下結果：

其中包括一些兒童玩耍的場景，但不在操場上。在這個案例中，召回率優先于準確率，找到所有的操場照片更重要。

5. 有計劃的進化

最好的機器學習系統，應該隨著用戶的心智模型不斷進化。

當人們與這些系統交互時，他們也在影響和調整著這個系統未來的輸出；而這些調整反過來又將改變用戶和系統交互的方式……（子子孫孫無窮匱也）

當然這種不斷的反饋循環，既有可能是良性的，也有可能是惡性的。所以你需要注意引導用戶，給出有利于自己和模型的反饋。

良性循環的一個例子就是谷歌輸入法的Gboard，他能不斷的進化并預測用戶下一步要輸入什么字，使用系統建議的人越多，給出的建議就越好。

△ Gboard示意圖

機器學習系統都是用現有數據集訓練而成，并會根據新的輸入進行調整，但這些改變在發生之前都很難預測。所以我們需要同步調整用戶研究和反饋策略。這意味著在產品周期中進行提前規劃縱向、高個性化以及廣泛的研究。

你需要規劃出足夠的時間，隨著用戶和用例的增加，對準確率和召回率進行量化測量，來評估機器學習系統的性能。當然還需要和用戶坐在一起，了解他們如何使用系統，以及成功或者失敗背后的心智模型。

另外，我們需要考慮如何在整個產品生命周期內，獲得用戶的真實反饋，以改進機器學習系統。能否設計出更好、更快的交互反饋模式，是良好的機器學習系統與優秀的機器學習系統之間的區別。

△ Google app隔段時間就會詢問某個頁卡是否有用，以獲取相關的反饋意見

△ 用戶可以對Google搜索自動完成功能提供反饋，包括為什么預測的結果不合適等

6. 用正確的標簽訓練算法

當我們談交互時，已經習慣于把線框、mockup、原型和紅線作為標志可以交付的成果。

然而，當我們談到機器學習增強的交互時，還得指定更多，因為“標簽”來了。

標簽是機器學習的重要組成部分。

很多人的工作就是查看大量的內容，然后打上標簽，例如標注出一張圖片上是否有貓。一旦有足夠的照片被標記為“貓”或者“非貓”，就形成了一個數據集，可以用來訓練模型識貓。更準確一點說，是讓模型以一定的置信水平預測一張照片中是否有貓。

很簡單，是吧？

△ 你能通過這個測驗么？

真正的挑戰在于，讓模型預測對于用戶來說非常主觀的東西，例如是否對一篇文章感興趣或者提供電子郵件的回復建議。

而且模型訓練需要很長的時間，獲得一個完全標記的數據集可能非常昂貴，而錯誤的標簽還會給產品帶來巨大的負面影響。

該怎么辦？

可以先從合理的假設開始，并且對這些假設進行廣泛的討論。

這些假設通常采用這樣的形式：“對于在（某）情境下的（某）用戶，我們假設用戶更喜歡（這個）而不是（這個）”。然后盡快把這些假設放到原型里，收集反饋進行迭代。

建議為你的機器學習找一個外援，例如在相關領域有深入研究的專家。

接下來，你會發現哪些假設看起來更加“真實”。但是在大規模收集數據和打標簽之前，最好讓專家挑選一些真實用戶數據進行關鍵的第二輪驗證。

用戶應該測試一個高保真的原型，感覺到在與一個AI進行交互。

通過這些實操驗證，可以讓專家創建一個AI功能的示例組合。然后把這些案例作為后續收集的路線圖，進而生成一套強大的訓練數據集，以及大規模的標簽協議框架。

7.擴展思維，發揮創意

作為一個產品經理，可能都會得到一些令人抓狂的微調反饋，可能都有一些你再也不想打交道的工程師。

具體到機器學習這件事上，有一些微小的建議供參考。

對于一個機器學習的產品經理來說，規范太多可能會導致無意的錨定，進而束縛了工程師的創造力。要相信他們的直覺，鼓勵他們不斷試驗，即便整個框架還不完整也可以開始用戶測試。

機器學習是一個更具創造力和表現力的工程。但訓練一個模型可能很慢，可視化的工具還不是很好，所以工程師在最終調整算法時，經常需要靠想象力……

所以產品經理需要一直幫助工程師走在以用戶為中心的道路上。

△ 攜手合作，共創未來

要用不同的方法給工程師以啟迪，要溫和的給出批評意見，要幫助他們深入的理解產品原理和目標。

工程師越早展開迭代，機器學習體系的魯棒性可能越好，你就越有可能推出具有影響力的AI產品。

結論

以上是我們在Google內部強調的七個要點。希望對于正在或者想要開發機器學習產品的你有所幫助。隨著機器學習開始驅動越來越多的產品，我們更應該以人為中心，為人們提供獨特、有價值、極好的產品體驗。

作者：

Josh Lovejoy，Google研究和機器學習小組UX設計師

Jess Holbrook，Google研究和機器學習小組UX經理和UX研究員

插圖 by Akiko Okazaki

【完】

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行業深度洞察2021：中國第三方輸入法行業競爭格局及市場份額

——原標題：【行業深度】洞察2021：中國第三方輸入法行業競爭格局及市場份額(附市場集中度、企業競爭力評價等)

目前我國第三方輸入法品牌主要有：搜狗輸入法、訊飛輸入法、百度輸入法、QQ輸入法、章魚輸入法、badam維語輸入法、KK鍵盤、趣鍵盤、谷歌拼音輸入法、微商輸入法、鍵多多輸入法、谷歌韓語輸入法等。

本文核心數據：活躍用戶數量;市場份額;市場集中度

1、中國第三方輸入法行業競爭層次

目前我國第三方輸入法品牌主要有：搜狗輸入法、訊飛輸入法、百度輸入法、QQ輸入法、章魚輸入法、badam維語輸入法、KK鍵盤、趣鍵盤、谷歌拼音輸入法、微商輸入法、鍵多多輸入法、谷歌韓語輸入法等。

其中第一梯隊主要為活躍用戶數較多的搜狗輸入法、訊飛輸入法和百度輸入法，第二梯隊：主要為QQ輸入法、Badam維語輸入法、谷歌拼音輸入法在我國輸入法市場占據一定地位;第三梯隊主要為個性化的輸入法品牌，如章魚輸入法、KK鍵盤、鍵多多輸入法、谷歌韓語輸入法、微商輸入法、趣鍵盤等。

在注冊地分布方面，中國輸入法企業主要分布在在經濟相對發達的廣東、北京和上海等地，其中廣東、江蘇、浙江、山東、四川等地用戶活躍用戶占比相對較高。主要第三方輸入法活躍用戶區域分布依然存在一定的差異性，下沉渠道的競爭將更加激烈。

圖表3：中國第三方輸入法代表性企業區域分布熱力圖（圖表搜索原文可得）

2、中國第三方輸入法行業市場份額

中國第三方手機輸入法市場份額呈現“三巨頭”競爭格局，用戶活躍量方面，搜狗輸入法為市場第一，占據54.07%的份額嗎，其次是訊飛輸入法和百度輸入法市場活躍用戶分別為25.25%和15.44%。未來第三方手機輸入法將依托AI技術能力，向市場持續輸入創新產品，吸引新用戶和穩固留存用戶，從而達到穩固市場份額的目的。

3、中國第三方輸入法行業市場集中度

我國中國第三方輸入法行業市場集中度較高，前三名占據市場超過90%的份額，前5名市場份額超過95%。

4、中國第三方輸入法行業企業布局及競爭力評價

2021年6月，從活躍用戶來看，搜狗、訊飛和百度占據前三名，從用戶粘度來看，訊飛輸入法以72.5%的月留存率排名第一;用戶引流方面，百度輸入法以328.2萬人的新安裝量居前，此外在用戶月均使用市場訊飛輸入法以每日2.3小時的領先前兩大輸入法。

5、中國輸入法行業競爭狀態總結

從五力競爭模型角度分析，由于第三方輸入法屬于應用場景較高的輸入工具，用戶的評價直接反應了企業輸入法產品的競爭狀態，此處選取用戶量前三同時占據市場絕對份額的搜狗輸入法、訊飛輸入法和保護輸入法為代表分析，訊飛輸入的用戶從整體滿意度、外觀設計、輸入操作、AI表情、語音和鍵盤輸入功能均評價更高。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國互聯網行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業研究、產業鏈咨詢、產業圖譜、產業規劃、園區規劃、產業招商引資、IPO募投可研、招股說明書撰寫等解決方案。