关于音乐试听网站信息架构的一些事

一、准备
网站信息架构这一概念的出现，引导我们用类比建筑学的方式思考网站。中国北方的土炕瓦房与南方的吊脚竹楼呈现出迥异的结构，是因为建筑原料、使用人及用途决定了建筑物的物理形态。同样的，企业网站跟个人博客在形式上的巨大差异也源自网站的内容、用户、情境决定其信息架构这一理由。音乐试听网站面对着细分市场上的用户和使用情境，也拥有“音乐”这样特殊的内容，因此通过对音乐试听网站分析，可以描绘出一个具有特殊性的网站信息架构。
音乐试听网站的基本用途是提供在线音乐试听，来满足用户娱乐需求，这告诉我们构建音乐网站大厦的原料就是“音乐”。“音乐”，维基百科的定义是“广义而言可以指任何一种艺术的、令人愉快的、审慎的或其他什么方式排列起来的声音。”抽象而难以捉摸，万幸的是现实世界为音乐信息粒度提供了一个可靠的划分——歌曲，它正是建筑所需的砖石，是直接命中用户听歌需求的信息单元。从歌曲出发，分析信息粒度之间的关系和组织形式，容易发现这样的结构：若干歌曲构成专辑，若干专辑属于歌手。这是一个树状结构，也是音乐试听网站天然的信息架构雏形，用图形来表示就是如下：


如果音乐试听网站真如此简单，大概也不会有网站信息架构师这样的职位，众多互联网产品经理也不会挠破了头。架上显微镜，让我们看看歌曲、专辑、歌手都有什么属性，也就是获取更多元数据。

歌曲：

时长、文件大小、编码形式、比特率、音轨号

音色、节奏、声调、流派

歌名、歌手名、专辑名
专辑：

曲目数、语言、风格、发行日期

发行方、版权方、版本

专辑名、歌手名、介绍
歌手：

身高、体重、生日、血型

姓名、英文名、性别、国籍、婚否

出道时间、出道地点、出道途径

网站、博客、所属公司
即使没有完全将歌曲、专辑、歌手的属性列出，依然可以看到信息的类型和复杂程度大大增加，这体现了音乐试听网站的信息广度，也带来信息架构上的真正难题：如何决定信息的重心？

二、分析
逐个打开alexa.com中排名靠前的中国音乐类网站，会发现各网站虽然在设计布局上有诸多不同，但是首页的内容却有很大相似：各式各样的榜单、密密麻麻的歌曲列表、推荐了若干专辑。如果将目光放在各网站的试听排行榜上，曲库的相似程度更高，与谷歌热榜音乐相关的排行也保持了高度一致，而通过统计alexa的点击流数据，得知这些面对全体中文互联网用户的音乐网站有25%左右的流量来自搜索引擎。这说明用户试听和搜索的兴趣焦点趋同，都集中在少数热门歌曲和热门歌手。因此，在无法获知现有音乐网站访问数据的情况下，就可以用搜索热度来估算音乐网站的内容重心，也就是优质内容，在设计具体页面布局时，将优质内容放在第一屏或是其他用户容易看到的地方。
通过以上分析，我们得到了一个基于歌曲、专辑、歌手的信息骨架、一个合适的信息粒度“歌曲”、类型众多的元数据以及一个估算内容重心的方法，现在可以开始建设一个结构清晰、主次分明，信息丰富的音乐试听网站来满足用户需求了。

用户需求总是隐藏在千奇百怪的用户行为背后，有时候不得不利用各种蛛丝马迹来揣测用户在想什么。举个例子，在百度搜索“什么歌好听”，返回了625万条结果（在启用安全搜索的google中有493万条结果），在相关搜索里还有“有什么歌好听”、“现在什么歌好听”、“什么歌比较好听”、“2010什么歌好听”以及各种“某某某什么歌好听”，即使是在百度知道中也可以搜索到18802条相关问题，看起来在很多情况下，用户并不知道自己想听什么音乐，我们的信息架构能让这些需求不明确的用户找到满意的歌曲吗？

打开google的搜索解析工具（http://www.google.com/insights/search/），输入“音乐”作为关键词，能知道与“音乐”这个词相关的搜索关键词还有那些：

“下载音乐”、“音乐下载”、“音乐网”、“mp3 音乐”、“听音乐”、“在线音乐”、“免费音乐”
与“专辑”相关的关键词有：

“新专辑”、“专辑下载”、“最新专辑”、“歌曲”、“专辑歌曲”
与“歌手”相关的关键词有：

“女歌手”、“男歌手”、“日本歌手”、“女性歌手”、“网络歌手”、“韩国歌手”、“中国歌手”、“台湾歌手”
通过这些关键词，用户需求的复杂性和多样性可见一斑，抽象成一个需求的分析图如下：




用站内搜索和信息丰富的首页来覆盖需求明确或是不明确的用户，快速引导用户实现“对歌曲的占有”，根据“占有”程度的不同，划分为“了解”、“试听”、“收藏”、“下载”四种不同层次的需求，以及一些衍生需求。围绕“歌曲”这个核心，通过提供不同的信息及功能，来满足用户，尤其是强化“下载”这个功能，来满足“占有”程度最高、用户意愿最强的需求。

这是一个不够直观的理想化模型，所描绘的是整个用户群体，还需要创建若干虚拟角色，以细分群体的角来形成若干用例，来验证信息架构的完整性和有效性。需要用到的工具是google adplanner（http://www.google.com/adplanner/），通过统计排名靠前的音乐网站数据，并参考中国互联网人群的分布，得到其用户群体的人口学特征：