現場互動到底該做什麼？

兩種互動

熱鬧型互動讓會場裡有事可做。主題演講時來一個投票，大螢幕上一面留言牆，午餐前抽一次獎。它讓氣氛保持熱度，而且很容易計數。

成果型互動會因為一個人來了現場，而改變他之後發生的事。約到了一個正好能提供你要找的東西的人；一個問題因為三百人按讚推上去，送到了講者面前；一次攤位走訪變成一筆附註記的有效線索。

熱鬧不是沒有價值。一個有事可做的會場，是一個在專注的會場。但如果熱鬧不通往任何成果，那就只是裝飾，參加者感覺得到。

檢驗任何互動功能的標準很簡單：它發生之後，有沒有人比之前過得更好？你說得出是誰嗎？下面五節，就是這條標準對一個平台的要求。

它應該通往一個人，而不是一塊螢幕

實體活動最有價值的，是現場的其他人。停在螢幕上的互動（一張票、一則留言、一個讚），就浪費了大家同在一棟建築裡這件事。這代表商務媒合不能是一份大家滑一遍就不再打開的名錄。它需要三樣東西：

• 推薦要說明理由。「你應該見見 Ana」是雜訊。「Ana 是做支付的供應商，而你說過你在找這樣的供應商」，才是一個讓人會去行動的理由。
• 發出邀請，永遠不要自動連結。只有對方接受了，聯絡方式才交換。
• 要有時間和地點。一則沒有寫「10:40，20 分鐘，2 號館休息區」的會面邀請，只是又一則會被忽略的訊息。

一個動態列表，而不是十個分頁

在會場裡走動的參加者，手裡一支手機，只有三十秒，周圍很吵。他們不需要一個有十二個欄目的 App。他們需要知道此刻什麼在等自己回應：一則連結邀請、一場馬上開始的會面、一個快截止的投票、一份要領的獎。處理完，就該從眼前消失。

互動在和活動本身爭奪注意力。每多點一下，就多一個不參與的理由。

授權是設計限制，不是一個勾選框

互動把越多人連起來，流動的個人資料就越多，信任也最容易在這裡流失。預設設定比隱私權政策頁更重要：

• 沒有人會出現在名錄裡，除非他自己選擇出現；隱藏是雙向的。
• 名錄卡片上永遠不顯示電子郵件和電話。
• 參展商只能匯出同意分享的那些人的線索。
• 會場大螢幕顯示的是整個會場，不是某個人。

一位覺得自己被盯著的參加者，會停止參與。一位清楚知道分享了什麼、分享給誰的參加者，會參與得更多。

參展商需要自己的工具，而且成果要回到他們手上

在展會現場，互動是一個攤位把成本賺回來的方式。一個攤位如果有自己的提問、自己的抽獎、自己的螢幕，並且只對來過這個攤位的人開放，就能把路過的人潮變成一份有脈絡的名單。

但前提是形成閉環：每一次參與都是這個攤位的一筆線索，每一次掃描都帶著評分和註記，參展商離場時拿到一份週一就能用的檔案。

網路斷了也得能用

場地 Wi-Fi 總在最糟的時候出問題，通常就是會場滿場的時候。依賴即時連線的胸牌、掃描和集章，恰恰會在最多人同時使用的那一刻停擺。現場報到或攤位上發生的任何事，都必須能離線繼續，等訊號回來再上傳。

實際會出什麼問題

下面這些是常見的失敗，沒有哪一條是某一家平台特有的：

• 講者不知情，演講中途跳出投票。講者講到關鍵處時，半個會場在低頭看手機。投票有效的前提是講者主動發起，並且談一談結果。
• 一個問題霸占了整個提問時段。沒有按讚推高的機制，最大聲或最早的問題勝出。有了按讚，由全場決定講者聽到什麼。
• 抽獎獎勵了錯誤的行為。如果攤位的碼印在海報上，就會有人拍下來，在排隊買咖啡時參加抽獎。碼在螢幕上動態變化，到訪才必須是真的。
• 留言牆變成廣告看板。沒人審核的牆，會被贊助商口號和圈內笑話塞滿。經過審核的提問能留下來，自由留言的牆很少能。
• 沒有人願意出現在商務媒合名錄裡。如果大家不信任會被分享什麼，就會選擇隱藏，到了最需要的那個早上，名錄是空的。
• 事後統計了錯誤的東西。投票數寫進了贊助商報告。而買家和供應商之間實際約成了多少場會面，才是贊助商真正付錢想要的數字。

AI 能幫上忙的地方

AI 在會場裡擅長三件事：第一百次回答同一個問題，把大量輸入整理成人讀得懂的東西，用淺白的語言把事情解釋清楚。它不擅長替別人做決定。

其中一部分，如今的活動軟體裡已經有了。我們的產品裡有這些：

• 參加者直接問活動頁面。「主題演講幾點開始？」「工作坊在哪個廳？」「有含午餐嗎？」助理只根據已發布的議程、講者、票種和場地資訊回答。它看不到訂單，也看不到個人資料；凡是涉及退款的問題，它會請對方查看確認信。
• 主辦方問自己的數據。「到現在報到了多少人？」「這週賣了多少張票？」答案來自即時數據，權限就是主辦方自己的權限；它提出的任何變更，都要等人確認。
• 現場方案幫你起草。通道、人力和志工話術，根據預計到場人數起草，每一個估算都標示出來，留給人來核對。

再往後，我們認為 AI 接下來有用的方向是這些。它們是方向，還不是已上線的功能：

• 替主持人把提問歸類。一個熱門場次收到的問題，遠比真正不同的問題多。主持人如果看到的是歸好類的問題，重複的合併、讚數相加，幾秒鐘就能把真正的問題交給講者。
• 根據場次起草投票。給模型一段場次簡介，它可以提出三個投票問題，講者可以採用、修改或忽略。問不問，仍然由講者決定。
• 用一句話解釋為什麼推薦。規則可以判斷兩個人合適。模型可以用一句對方真的會讀的話說明為什麼，而不改變推薦的是誰。
• 每個人一份回顧。標星的場次、見過的人、去過的攤位、提過的問題。每位參加者離開時拿到的是自己的摘要，而不是一封千篇一律的感謝信。
• 根據數據寫檢討報告。按小時的到場人數、實際會面數、投票參與、各攤位的線索數。在場地清場的時間裡拿到一份初稿報告，數字來自平台，不是來自模型。

AI 不該插手的地方

同樣重要的，是 AI 在現場不該做什麼：

• 在沒有可核對理由的情況下，決定誰見誰。我們自己的商務媒合刻意不用 AI。它按規則排序：一個人能提供的和另一個人在找的是否對得上、主辦方定義的角色組合、共同的話題。每一筆推薦都說明理由。一個沒人能解釋的分數，就是一個沒人會信的分數；參加者應該知道，為什麼會有一個陌生人被推到自己面前。
• 自動把人連起來。對方沒有要求的介紹就是騷擾訊息，不管背後的模型有多聰明。
• 在公開的介面上看到私密資料。參加者能輸入內容的任何地方，都會有人去試探。它只應該看到已經公開的內容。
• 製造互動。牆上生成的留言、為了讓會場顯得熱鬧的假活躍、AI 寫的「參加者」提問。會場裡的人看得出來，而這會讓主辦方失去互動賴以成立的信任。
• 編造數字。通行速度、到場人數、線索數量：平台手上有真實的數字。模型可以解釋它們，但永遠不該是它們的來源。

拿去問任何平台的五個問題

現場互動的未來，不是更多螢幕或更多功能，而是更少的時刻，但每一個都通往某個地方：一個人、一個答案、一筆線索。無論評估哪個平台，包括我們的：

• 成果。每個互動功能最後是否落到一個我說得出來、也數得出來的成果？
• 注意力。它是把需要回應的東西放在最前面，還是讓參加者自己去找？
• 隱私。這些預設設定，換我自己當參加者，我能接受嗎？
• 參展商。他們離場時，是否帶走了來自真正到訪的人、可以直接用的東西？
• AI。用到它的地方，我看得到答案從哪裡來嗎？任何變更都要經過人確認嗎？

這樣做的互動，比一面留言牆安靜。它也是參加者會記住的那部分。