编者按：作为世界范围内最有影响力的上瘾设计流媒体平台，Netflix 不仅仅是细节一个充满粘性、全球分发的用户优质内容平台 ，而且在很大程度上改变了整个影视行业和制片的上瘾设计机制。Netflix 的细节 APP 有着一套完善成熟的 UX 机制 ，确保全球不同国家地区的用户用户都能够对他们的内容产生兴趣 、能够持续地观看下去，上瘾设计那么它背后到底是细节怎么做的？Mary Borysova 的这篇文章就详细分析了背后的原理和技巧 ，以下是用户正文：

你是上瘾设计否注意到 ，浏览 Netflix 很容易就会浪费掉一个小时（或三个小时） ？细节

作为一个花了无数个夜晚探索他们精心制作的影片推荐的人 ，我对 Netflix 在设计方面所取得的用户成就，真的上瘾设计非常欣赏 。

最让我着迷的细节是，它所提供的个性化体验 
。我的Netflix主页和我伴侣的完全不一样。

Netflix 创造了一种体验，它不仅能理解我们想看什么，还能帮助我们发现新事物。让我们来深入了解一下。

Netflix 的层次结构

1. 顶部位置那一行显示 Netflix 最希望你观看的内容（通常是 Netflix 原创剧集或新发行剧集）
2. 「继续观看」功能减少了用户不断返回观看的阻力
3. 个性化推荐有助于建立内容的相关性
4. 趋势/流行内容引入社会认同的机制
5. 特定类型的合集出现在更下方的位置

整个布局严格遵循 F 式布局模式
，其中用户主要关注点在屏幕的顶部和左侧部分，随着向下和向右移动，注意力会逐渐减少。

Netflix 的分类

类别的创建

Netflix 并不局限于传统的类型分类  。他们创建了高度具体的微类别，例如「烧脑科幻惊悚片」或「90 年代轻松浪漫喜剧」。这种分类方法目的在于贴合多种不同的心理学目标
：

1. 它创造了「特异性悖论」 ——极其具体的类别比广泛的类别，更让人感觉它分类与个人相关
2. 它能够进行「自我验证」 ——强化你作为有特定品味的人的身份
3. 通过创建更小 、更易于管理的选项子集，来减少「选择过载」的情况发生

Netflix 个性化分类

认知科学家发现，分类本身会改变我们处理信息的方式
。当内容被归类到你认同的类别时，你在看到其中具体内容之前，就会对它做出更积极的评价
。

Netflix 个性化分类

内嵌式社会认同机制

除了明确的排名之外，Netflix 还在整个界面中融入了微妙的社交认同指标  ：

1. 「现在流行」系列表明当前的流行程度 ，但没有具体的指标。
2. 匹配百分比指标暗示了「像你」的人所享受的东西
    。
3. 「Netflix 上的热门」与「前 10 名」不同，它指的是持续的流行 ，而不是短暂的流行
    。
4. 特定类别的流行度（「最流行的纪录片」）创造了「领域权威」的感觉——在特定背景下的流行度。

这些策略实现了「多源验证」——当某事物在几个不同的环境中显得流行时 
，它的感知价值就会急剧增加。

Netflix 视频预览

好评指标

Netflix 的特色是屡获殊荣 、广受好评，以及来自可靠来源的高评分。这体现了「权威原则」 ——我们倾向于受到可靠专业知识的影响。

1. 奖励徽章（奥斯卡奖得主
   、艾美奖提名者）创造了「质量启发法」——评估作品价值的心理捷径。
2. 烂番茄评分提供「外包评估」——将判断委托给公认的专家。
3. 批判性的引用提供了「周边线索」——不需要深度处理的产品品质相关的信号。

沉浸感 ：让你感觉自己已经融入故事之中

Netflix 甚至在你点击播放之前就让你沉浸在视频之中 
。自动播放的背景视频 、自定义的音效和动态缩略图营造出「预先说服」的效果 。

预先说服是罗伯特·西奥迪尼 (Robert Cialdini) 发现的一种技术，即决策之前的背景会影响决策本身。

Netflix 的预览视频 ，自动播放剪辑片段
，以及个性化的内容推荐

自动播放：为什么播放电影片段而非预告片

你是否注意到 Netflix 开始播放完整内容而不是播放预告片 ？

这里运用的心理学原理是「阻力最小的路径」。当内容开始自动播放时 ，继续观看无需任何操作，而停止则需要刻意操作。

心理学家称之为「默认效应」 ——我们倾向于坚持预先选择的选项，而不是主动选择其他选择 。

一旦你看了5到10分钟的节目  ，你就会投入其中 。你的大脑会想
：「好吧，我已经花费了这么长的时间来看片段，不妨继续看下去 。」这种心理机制让你一旦开始观看 ，就不太可能停下来。

自动播放功能还消除了「摩擦点」——任何可能导致用户重新考虑选择的步骤。浏览和观看之间无需停顿 
，用户无需再犹豫「我现在真的想看吗 ？」。

为什么无法在标签页中打开多个影片

与 YouTube 或许多流媒体竞争对手不同，Netflix 不允许你在单独的浏览器选项卡中打开多个节目和视频。

这种设计选择是为了对抗「选择过载」或「选择悖论」
。

研究一致表明 ，选择过多会导致决策瘫痪 ，降低我们对最终选择的满意度。Netflix 通过限制用户每次只能观看一个流媒体视频，消除了用户担心错过其他标签页中更精彩内容的焦虑  。

单视频的方式也促进了深度参与而非浅层浏览
。

当设计上无法实现多任务处理时，用户会更加专注于他们正在观看的内容，这种情况下 ，反而创造出更令人满意的体验，用户会与内容建立更强烈的情感联系。

从认知角度来看 ，这种限制尊重「工作记忆」本身的约束。我们的大脑一次只能主动处理有限量的信息。强制进行单任务处理 ，可以消除同时追踪多个信息源的心理负担
。

一个关注列表覆盖所有

Netflix 仅提供一个关注列表，而不是多个分类列表。

Netflix 提供一个我的关注列表，以及一个推荐列表

对目标追求的研究表明，可见的进度标记可以增加用户的动力。

每次你从清单上勾掉一项任务时，你都会体验到「完成偏差」（completion bias） ——完成一项任务的满足感。

与多个碎片列表相比 ，单个列表使这些完成更加引人注目 。

进度原则 ：突出显示你已开始观看的视频

Netflix 最有效的 UX 功能之一是使用进度条显示部分已开始观看的内容。

Netflix 的进度显示

当我们感觉自己已经取得了进展时，我们会更有动力去完成任务
。这些视觉进度条营造出一种投入感
，这会产生一种「放弃一场演出就像放弃了你已经赢得的东西」的感觉 。

这个功能还利用了「蔡格尼克效应」 ——我们总有记住未完成任务的倾向。

通过强调未看完的视频和影片，Netflix 创造了微妙的认知紧张，只有完成你之前没看完的视频才能最终解决。

「为你精选」和个性化设计

当内容被设计成专门为你精选时，它会产生一种独特的身份认同感。

研究表明，只需将推荐内容标记为个性化推荐，即可提高用户满意度，即使这些推荐与向其他人展示的推荐完全相同——这种现象被称为「个性化安慰剂效应」
。

社会认可度 ：你所在国家/地区排名前 10 位

「十大」榜单利用了「社会认同」——我们倾向于从他人的行为中寻求认同和参考 ，尤其是在选择娱乐内容等不确定的选择情况下 。

Netflix 中的排名机制

这些榜单会引发「FOMO」（Fear of missing out 害怕错过）。当某个东西在你的国家流行时，观看它就像是参与到一个共同的文化时刻，而不仅仅是简单的内容消费。

通过将这些列表本地化到你所在的国家/地区
，Netflix 利用了「内群体偏见」 ——我们对所认同的群体中流行事物的自然亲和力 。

你所在地区的流行节目
，比全球流行的节目 ，对你而言会更具有相关性。

编号排名系统也创造了竞争机制——我们本能地关注等级和排名 。这种编号系统使受欢迎程度变得具体可比，而非抽象 。

持续提升参与度的循环

这些用户体验决策的综合效果创造了一个行为链——每个动作都自然地以最小的摩擦
，引导向下一个动作：

1. 个性化推荐吸引注意力
2. 自动播放和沉浸式预览激发用户参与
3. 单视频观看机制更能吸引注意力
4. 进度跟踪机制创造隐形承诺
5. 社会认可机制帮你更快做出选择
6. 关注作品列表确保你未来参与进来

这种循环创造了「心流状态」，创造出一段沉浸式的互动时光
，时间仿佛消失了。通过消除决策点和认知摩擦，Netflix 的精心设计，创造了一种让你的观看时间超出预期的体验。

总结

从 Netflix 的界面来看 ，很明显他们已经做好了心理准备。

他们编排节目的方式，创建奇特的分类
，以及让进度条清晰可见，都是为了吸引观众继续观看  。我发现自己也陷入了这种模式 。

有趣的是，当我们浏览 Netflix 时 ，我们以为自己在做出自由选择 ，但实际上心理因素在推动我们这样做。

Netflix 在帮助我们找到内容和巧妙延长观看时间之间游走。下次你发现自己已经看了三集原本不打算一口气看完的剧集时，请记住，这其中可能存在某种行为设计。

作者：陈子木