理想中的人机交互，技术应该承担绝大部分复杂的运算任务，以便用户把精力集中在更重要也更高层次的方面：达成目标。然而直到不久前，技术在提供用户帮助中的角色，还仅仅局限于在屏幕上展示传统的在线帮助提示。然而，随着技术越来越强大，它甚至已经能通过预判用户的需求，来自动帮助用户执行某些任务，减轻用户的认知负担。

　　如果用得好，前瞻性的用户帮助是十分有用的。反之，可能会打扰用户，甚至是传递错误的信息或多此一举。还记得Windows 95中那个激怒大众的回形针助手Clippy吗?没有什么比一个总是莫名其妙跳出来，提出些不合时宜建议的系统助手更让人抓狂的了。

　　△ CLIPPY

　　预期设计的目的，是通过预判用户需求，来提供更好的用户体验。然后从用户利益的角度出发，自动帮用户做出恰当的决定和行动。

　　不幸的是，目前大部分的技术还做不到。不像人工服务那样，能通过察言观色和不断从错误中汲取经验来完善自己，大部分的技术还停留在盲目地一错再错里转悠不出来。如果技术还没进阶到能在恰当的时机提供恰当的帮助，还不如啥都别做来得好。

　　在本文中，我将介绍5种不同层级的用户帮助服务，并探讨一下它们的利与弊。

　　用户帮助的5个层级

　　技术可以为用户提供至少以下这5种层级的服务：

　　被动地展示帮助内容。 「帮助在这儿，需要的自己点」

　　主动询问用户是否需要帮助。 「我有什么能帮您吗?」

　　提前主动建议给用户，并让用户可以选择接受或忽略。「这是否是您想要的?您也可以点此修改」

　　提醒用户即将自动采取某个行动，除非用户说不。「我正要这么干，您是否同意?」

　　在没有询问用户意见的情况下，自动为用户做出某种决定。 「我已经帮您搞定了，您可以不用担心」

　　1. 被动地展示帮助内容

　　帮助在这儿，需要的自己点

　　展示传统的帮助内容或介绍，是最低限度打扰用户的方法。需要的人可以轻松获取，不需要的可以忽略。在现实世界里，这相当于机场里的问询台或商店里的营业员。他们在那儿，就是为了给你提供帮助的。

　　举例说明

　　Spotify的帮助功能，就是一个被动帮助系统的好例子，电话客服或在线客服则是另一种，甚至连Siri、Cortana和Amazon的Alexa这样的语音助手，也是一群等着用户开口求助的被动帮助系统。

　　△ SPOTIFY的帮助功能

　　实践出真知

　　在提供被动的帮助的过程中：

　　要让被动的帮助简单易取，但要保证它不会显得特别突兀，不需要帮助的人可以轻松忽略。

　　预防意外触发的帮助请求——用户挪动鼠标时，偶尔会不小心触发一些气泡提示，或者误按到手机上的语音助手。举个例子，我正在车上听有声读物，此时我打开iPhone 上的“Hey Siri”功能，Siri有时候会把有声读物中的某句话，误以为是问题而作出奇怪的回答。

　　2. 主动询问用户是否需要帮助

　　我有什么能帮您吗?

　　比起守株待兔等着用户自己上门来寻求帮助，用户帮助系统可以猜测用户可能遇到的问题，然后主动询问「我有什么能帮您吗?」如果此时用户正需要帮助，那它真是帮大忙了;但如果用户并不需要任何帮助，这就会变成打扰。

　　在现实世界里，这就像是一个服装店里向你迎面走来，问你是否需要帮助的营业员。当你真的需要帮助时，这感觉肯定好极了;但不需要时，这反而会让你倍感压力和不舒服。

　　举例说明

　　如果你在上世纪90年代中期用过微软的Windows系统，可能会记得Office里那个回形针助手Clippy。它总是在不恰当的时机冒出来，用此刻并不需要的帮助提示来打断你的思路。直到你不堪其扰怒关了它，它还会徘徊在屏幕的边缘，时不时做些让你分心的小动作。

　　一个更近代的用户帮助服务的例子，是当一个网站检测到用户长时间停留在一个十分复杂的页面，就会冒出一个帮助对话框或发起在线聊天邀请，来提供一个帮助用户的渠道。当你谨慎地使用这种方法，并确认的确没有打扰用户，这也许的确能帮到用户。如果你太频繁地打扰用户，就好比一个推销员不停地问你是否需要帮助，而你可能只想自己花点时间浏览而已。

　　实践出真知

　　在主动提供帮助给用户的过程中：

　　只在十分确定用户的确需要帮助时，才主动提供帮助。

　　当系统还无法准确判断用户何时需要帮助，可以通过展示明显的帮助选项供用户选择来提供被动的帮助服务，可能是更好的选择。