emo #ios
落網出品，通過刷臉識別情緒的音樂App。
除了把自然的語音輸入變成刷臉輸入，剩下的功能，甚至交互邏輯都基本同大半年前出的「樂流」一樣。
通過鏡頭識別的人臉情緒會匹配至平靜、愉快等7種情緒狀態，再加上「紅心」機制，那么一共是2個大維度或者說8個小維度的推送邏輯，這對于重度挑剔用戶如我來說一定不夠，但結合具體的使用場景，也不是任何時候都需要那么挑剔。
說說我理解的核心場景：
1）95后用戶（尤其是女性）在Ta們一天中會出現數十次的無聊時刻中的那么幾次，躺在床上或者坐在自習室里，拿起這種app看機器是不是懂他們此時此刻淡淡的憂傷，順便還可以嘟嘟嘴當自拍。而且頭一兩次用時，Ta們還一定會抓來同寢室的小花（或者家里的貓）一起玩，形成最初的傳播。相比自然文字和自然語音，這是「刷臉」交互特有的紅利。這可能是次主要受眾。
2）身邊確實有人聽歌只要情緒對味即可，我不知道這部分人群有多大，但我認為他們和「對生活品質要求不太高」的人群重合度是高的。從產品的核心功能來看，主要滿足的也是這部分用戶，室內場景和室外場景皆通用。這可能是最主要的受眾。當然即使是核心用戶，單單靠心情標簽是難以保障用戶粘度的，就像大部分搖滾歌曲，你說不準它是悲傷還是高興，加上每個人對一首歌的主觀感受又不一樣，總會出現偏差。因此紅心機制的和合理性和樂庫的數量還是很重要。
3）對音樂重度挑剔的用戶（如我，越來越少用蝦米的每日推薦，基本上一周發掘不出一首紅心歌曲，以至于每次聽著聽著又得回到自己做的李志精選集），在一些比較動態的場景下，例如坐地鐵和打臺球（奇怪打臺球不是應該和對方聊天嗎→_→）的時候，也可以接受粗線條的推薦。對這部分用戶來說，產品美感和交互方式最重要，其次推薦算法也不能太爛，否則用兩次就會吐。這部分用戶可能集中在90-80年齡段居多，當然也不能排除老文青。
今天先寫到這兒。
