全局强调的界面会让用户对所有强调产生免疫
别名: 强调免疫 · 红点失效 · learned irrelevance of emphasis
概念解释
红点曾经能把人带回消息列表。首页同时亮着九个红点、三条未读色条、一枚「必看」胶囊之后，红点变成装饰。用户会说「那些一直都在」。当「被强调」成为基线，强调不再预报有新后果，人对整类线索降反应，不是只对某一枚角标降。免疫是累积之后的学习结果，和时间、重复、无差别后果绑在一起；单屏一次把字加粗，造成的是当下没第一名，还来不及养成免疫。
机制
注意系统把某类刺激当信号，条件是它相对稀缺、且跟随后要处理的事有相关。全局强调把「红、动、角标」的基率抬到接近每次打开都有，相关被稀释：点开常常没有新事，或新事不如外观那么重。于是这类刺激从信号变成背景纹理。习惯化会加快这一过程，但免疫比单次重复更宽：连还没见过的新手段（换一种动效）也会被归进「又是那种响」，因为范畴已经是「产品在喊」，不是「这一像素在变」。所以在已经免疫的表面上叠加新手段，预测应是无效，而不是「这次一定能抓住」。
怎么研究
沿时间看同一用户对同一类线索的点击率或提及率：第一周、第四周、第十二周，控制线索外观不变。下降而外观不变，就是反应在掉。也可以在免疫形成后引入一种从未用过的强调手段，看它的首次效率是否已经低于干净产品上的同种手段——用来测范畴泛化。自变量是强调基率和有无真实后果，因变量是反应曲线。实验室里用短时重复只能看到习惯化的苗头，田野里的周尺度更能看见免疫。
边界
真正罕见、且每次都有不可忽略后果的信号（付款失败、安全登录）可以在免疫表面上仍然工作，因为后果相关还在。把这类信号用在日常运营上，会把最后一点免疫豁免也耗掉。新用户第一周往往还没免疫，用新用户点击率证明「红点有效」会高估存量用户。关掉一段时间再打开，反应可能部分恢复；把这当成可以周期性「冲洗」用户的理由，会把恢复窗口也耗尽。
怎么落地
- 已经免疫的页面，停止用新手段做实验。先把基率打下去：红点只留给未处理且有后果的事项，运营胶囊改期下线。
- 为每类线索写「无后果不得出现」。无后果的红点是在教人忽略所有红点。
- 事故和安全通道单独保护，禁止运营复用它们的外观。
- 验证：抽一群存量用户，数他们首页上「看起来像强调」的对象个数，再看过去四周对这些对象的点击是否接近零。个数高且点击趋零，判定免疫。执行两周的基率削减（只留有后果的信号），比较第三、四周的点击是否回到非零。若零还在，查是不是削减没砍到他们已经归类为「喊」的范畴（例如还留着动效），而不是再上一种新胶囊。