Google Now在后台已经默默做了很多信息追踪，从你在哪停车到你搜索了某场足球赛的进球，而这些信息都会在某个恰当的时间变成Google给你的推送，这时候界面根本不需要询问你(图5)。

图5 Google Now：你还没问我就知道你要什么

Spotify也通过另一种形式运用了这种预判式的设计，它为用户提前创建好了他们可能会喜欢听的播放歌单，而不是要求用户自己一个一个去添加(图6)。Spotify是这样说的：就如同你最好的朋友那样了解你的口味，每周都为你定制一盒混音磁带。

图6 Spotify每周的定制化歌单推荐

换句话说，Spotify已经为你处理了那些过去应该由你自己完成的添加歌单的任务。这种为用户做决策的理念，就是真正的“预设计”。

不过近来这个话题已经上升到了一个“道德标准”的高度，大家开始讨论起来这种行为到底算不算强行为用户做决定？

预设计到底值不值得信任

如果你用上文提到的设计方式来为用户减少选择并预先做出决断，你可能会被指责太过于武断而强行为用户做决定。而如果产品界面并没有做出符合用户预期的决策，也会引起用户的不安或质疑，尤其当用户曾有被某些产品界面的小伎俩所欺骗的经历，比如不小心就被骗做了本不想做的操作。

因此，一个产品越是多地提前为用户做决策，它就应该更多地提供公开透明的信息从而让用户放心。

这需要你别因小失大去以界面的小伎俩玩弄用户，而是正大光明地把信息告知用户，就算你提前为用户做了某些决策，也要让用户保有修改的控制权。

下面让我们来看看，如何让你的预设计不再“偷偷摸摸”，转而变成用户信任你的起点。

推荐算法不应限制信息的丰富性

当你为用户推荐他们可能感兴趣的商品的时候（例如定制化筛选或智能推荐算法）可能会引发一个问题：用户看的越多，他们看到的东西就越重复。

图7 Amazon根据浏览历史来进行推荐

上面这样的智能推荐其实让用户很难再发现新商品（图7），这点不仅对于电商网站是个问题，在Facebook这样的社交媒体里页同样存在。TIME杂志就曾经表示：Facebook希望让那些常会点击很多链接的用户点击更多链接、平时爱看视频的用户观看更多视频，就这样无限的循环着。

保留用户的控制权

有一个方法可以避免让用户可浏览到的信息越来越重复：允许用户对智能推荐提出反馈，这还能反过来让智能推荐更精准。

这种反馈可以由多样的方法来实现，有的很简单直接，有的则比较隐晦（图8） 。

图8 – Google, Facebook和Amazon使用的用户反馈方式

Google的方法：直接在Now动态的下方让用户选择对这类消息是否有兴趣并关注；

Facebook的方法：稍显隐晦，藏了一个小的下拉菜单在每条动态的右上角，点击后可以看到相应的操作选项，比如你可以选择从此隐藏这类广告或对某个人取消关注；

Amazon的方法：用了一种比较迂回的方式来让用户进行反馈——先去[我的账户]下找到智能推荐设置，进入“改善为我推荐(Improve Recomendations)”，才能针对每一条系统推荐进行打分。

以上三个案例中，Google用了最直截了当的方式，提供了多个简洁明了的界面交互来协助用户完成对推送内容的反馈，让用户觉得自己对内容拥有控制权，就像（图9）广告语说的那样。

图9 – Google Now标语：一切取决于你！点击标签卡片，你就能自定义一切

图10 Google Now的定制化功能

除了可以切换话题标签，你在每个内容卡片上都能找到自定义功能的入口(图10)。

对于Facebook或Amazon来说，就算允许用户通过提出反馈来进一步精选他们看到的内容，那些基础的推荐内容依赖推荐算法的程度仍旧远远大于依赖用户的手动反馈。

别再试图用内容伪装广告了

把广告伪装成一个动态推送已经是一种惯用伎俩，在用户没法决定自己看到什么内容的时候，这事常常发生。