架构设计
该系列交互设计文章，抽取工作中需要的核心步骤，预估计有6篇，暂拟定如下内容：
交互设计流程二之架构设计
交互设计流程三之流程设计
交互设计流程四之页面布局设计
交互设计流程五之交互文档输出
交互设计流程六之设计测试与评估
架构设计全称是信息架构设计，架构设计的好坏能够决定用户对于整个产品的易用性。日常生活中，大家也一定听过这个抱怨“这个功能怎么会在这里面，找半天没找到”，这样的原因十有八九是因为架构设计的问题。
为什么我们需要信息架构设计呢？因为没有的话，整个产品就会混乱，能够让用户看到产品第一时间对于整个产品有大致的感觉，能够实现什么。
举个例子，对于内容社交平台，用户已经被微博抖音等平台教育，最核心的功能点就是“发布”，其他的一级导航是首页/发现/个人页等，就算有所偏差并不会有大的差异，那么这个时候如果一款新的内容社交平台去挑战这种信息架构（前提是这种信息架构已经很成熟，经过用户和市场的考验），那么有很大的可能会失败。
一、架构设计的前期工作
前期工作包含以下四点：
了解目标用户的使用场景和特性
了解业务需求
调研精品的信息架构
卡片分类法
1. 了解目标用户的使用场景和特性
这个不用介绍过多，尤其对于C端产品，产品经理和设计师需要时刻把用户放在首要位置，充分明白用户的需求和习惯，不要轻易挑战用户习惯。这里介绍一个方法，大家应该都有听过的persona构建，听起来比较高大上，说的简单一点就是把一个目标用户具像化（如下图，图片摘自seo实验室），他有名字，有公司，有自己当前的操作和目标等，这样的一个方法会让目标用户真正落地，更加“有血有肉”，让产品和设计师更好的考虑用户场景和需求。
2. 了解业务需求
不同产品的盈利模式不同，所以要充分明白自己产品的业务需求，简单的例子，某个APP主要通过用户付费来产生应盈利，那么在设计过程中肯定要通过适当的引导，鼓励用户进行付费，同时付费的重要性层级在信息架构中也要有所体现。这个过程当然是对用户体验有所损失的，但是所有产品都需要有自己的生存方式。
3. 竞品信息架构
这个应该是大家用的最多的一种方法，省时又省力，效果还很不错。成熟的竞品分析能够帮助我们很多，它培养好了用户习惯，替我们教育了用户，同时踩了很多的坑。我个人进行竞品分析的时候，主要会关注两个地方，第一共同点，这个往往就是该类产品所必须拥有的功能，第二差异点，这个往往是每个产品的特色功能。
在工具使用方面，各种脑图软件都可以，不必太拘泥，我个人挺喜欢用百度脑图的，在线的随时用，其他的mindmap/xmind/mindmanager等都可以。
4.卡片分类法
这个方法个人在读研期间用过一次，觉得还可以。具体来说，就是提取产品中的主要功能点并让目标用户进行分类，理解起来也很简单，就是尽量去再现目标用户心中理想的架构设计和分布（如下图，图片摘自seo实验室），我做的时候，会告诉用户分为几类，因为如果完全没有限制，那么用户由于没有产品设计的经验所产生的结果会过于凌乱，对于我们没什么参考价值。在制作功能卡片之时，有几个注意点：
首先，不能有包含关系的卡片出现，选择的功能一般是属于架构中的最末端；
其次，对于前一点的补充，有时候不能分的太细，功能卡片的提取需要灵活处理；
第三，卡片数量不要太多，那样会给用户造成很大的困扰；
第四，需要确保用户对于每一个卡片功能点的意思都明确（这很重要）；
第五，需要记录在这个过程中用户的抱怨和疑惑，适当对用户进行引导。
二、架构设计的产出
经过以上的准备，对于产品的大致信息架构已经比较明了，接下来一步对于同一个层级的功能进行重要性分级，每个功能点的重要性不同，设计之时采用的布局形式都有有所不同，例如按钮和文字链都可以实现跳转，显而易见按钮会更重更突出一些，所以如果在同一个页面中有按钮和文字链的两种跳转方式，那么基本上属于不同重要性层级的。
在进行整体架构设计的时候，需要注意平衡好层和度，层就是层级，不能让一个功能的层级过深，度是指一个节点下的功能点不要过多，总体来说，就是不要过于扁平化也不要路径太深。
三、对架构设计进行评价
进行产出，当然需要进行评价，以便进行修改和迭代。但是说实话，日常工作中评价一般不会在架构设计后进行，更多情况下在版本迭代的时候进行，如果一些团队能够做到，那是极好的。这里其实就是进行一些简单的用户测试，例如：
看用户是否能够较快找到某几个功能点；
用户在大致了解信息架构后，能够对于整个产品的作用和定位有大致印象，并说出一些类似产品。如若以上都能顺利完成，那么说明信息架构设计是较为成功的。
经过以上三个步骤，信息架构基本上已经比较明确了，后期在逐渐深入的过程中包括版本迭代，都会慢慢进行改进，毕竟什么事情都不是一步到位的。以上的三个步骤是说明在设计整个产品过程的信息架构设计，实际上也能应用于单个复杂页面的产出，流程大致是：
确认页面中功能点 → 绘制整体树状图结构 → 重要性分级 → 原型图产出
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