昨天，我的朋友圈被“猜画小歌”刷屏了。很好，你成功引起了我的注意。
单独看名字，还以为这个刷屏小程序是个猜歌游戏，我把歌名画出来，让小程序猜。仔细一查，原来还是谷歌家出产的小程序。
然而点进去才知道，这就是个“你画我猜”游戏，不同的是，这次是AI来猜我们画的东西。
这款游戏的玩法是这样的：
由我们和谷歌AI组队，系统给出关键词，我们来画、AI来猜。如果20秒内被AI猜中了，我们就能进入下一轮，积累连胜次数。单局猜对画数最多的，还能上排行榜！
当然，画这些关键词真不是件容易的事，看我玩了十几次最高才猜对10张就知道这个难度了。
那问题就来了，这款游戏不够简单，太复杂的游戏用户玩不了几次就不玩了；其次病毒性传播的设置不够好，没有高效利用到熟人社交关系的设置。
那个排行榜是基于所有参与这个游戏的用户，而不是基于你的朋友圈。这样用户在攀比心理上就没有那么强，不像“跳一跳”这个游戏。
也就是说，按照之前的经验，这个小程序是不具备裂变传播属性的，那它又是如何刷屏的呢？
这个“猜画小歌”小程序并没有表面那么简单，它的玩法或许能给我们打开一扇门。
猜画小歌是如何刷屏朋友圈的
一、“高上大”有天然吸引力
对于代表高科技的AI，我们之前只在围棋冠军PK 阿法狗了解过。这种前沿科技与人类的对决，也确实吸引了大量人的关注，引爆了不少话题讨论。
但阿法狗作为AI，还是离我们挺远的。普通用户无法亲身体验到AI到底有多智能，多神奇。
当谷歌AI化身“猜画小歌”出现在大众的身边时，尝鲜效应就爆发出它的力量。
当然了这背后是谷歌的技术和数据积累。 “猜画小歌”对你画作的辨识，利用的是神经网络技术，是基于对大量涂鸦样本的学习。
研究人员在人类涂鸦数据集中训练神经网络，让AI来理解人们在绘制涂鸦时是在何时起笔、走笔方向、何时停笔的。当经过训练的RNN模型接收到人类绘制的涂鸦后，会生成一张类似的新涂鸦。
如果人类提供的涂鸦本身有瑕疵，AI也会自动修正。
在RNN模型中，当研究者输入参与者创作出的灵魂涂鸦，例如没眼睛猫、没鼻子猫和没胡子猫，AI仍然能够重构（强扭）出“正常”的图像来。
如果谷歌只是打出了这样的概念，却没有办法让我们体验到智能的感觉，那整个小程序游戏肯定无法传播下来。
谷歌强悍的技术保证了游戏极佳的用户体验，这是这款游戏能够成功的最底层逻辑。
二、趣味性
玩过这款小程序的人虽然会感到游戏挺难的，然而困难的游戏让我们这些灵魂画手（手残党）真的画出不少令人震惊的画作。
搞笑无厘头的图片发到朋友圈时 ，便会引发朋友的吐槽，接着朋友也会自己试一下，看自己能画出什么样来。
总而言之，在有趣这一点上做的足够好、足够新，就已经非常有可能去刺激用户自发传播了和增加使用时长了。
三、洞察用户心理，文案激发传播
Google是真的站在用户的心理去想文案，洞察到用户在AI猜不出自己画的以及最后失败时的心理，这时写出来的文案是能够激发用户对这款小程序的认可与行动的。
当你在画某一张图片没被AI猜出后，它会自动生成这样一张图片。
它的文案是：大家来评评理，我画的是不是龙卷风。
谷歌洞察到，用户在失败时，有非常大的可能是不服气的，我明明画的就是龙卷风，AI为什么辨认不出来，难道我画得不像吗？
按照人的心理需求，这时用户非常需要一个第三方站出来，告诉自己，画得挺像的，是AI的问题，不是你的问题。
那用户为了寻找这个站在他立场的第三方，就得让更多的人知道这件事，才有可能出现这个支持他的第三方。
而最简单的办法就是，把这张图转发到朋友圈。
当然，这一切都在谷歌的算计之中，“大家来评评理”的文案直击用户内心。产生共鸣后自然会引发传播。而且它把“图片保存”，“转发到朋友圈”的功能都设计好了。
对比而言，国内不少游戏小程序的文案则是，我失败在XXX上，或者“太可惜了，没猜对XXX”，这都不会激发用户的传播欲望。
总结一下，“猜画小歌”小程序这次之所以能成功，在于它另辟蹊径，找到自己产品最大的亮点，把这一点做好，然后用有趣弥补游戏门槛和洞察用户心理后做好文案，引发传播。
相比较于转发领红包，砍价，送福利等诱导裂变传播的方式，“猜画小歌”确实给我们一个启发，小程序仍然有很多未被开发的裂变传播玩法。等待我们去开发！
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