惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Vercel News
Vercel News
B
Blog
腾讯CDC
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
N
Netflix TechBlog - Medium
L
LangChain Blog
F
Fortinet All Blogs
T
The Blog of Author Tim Ferriss
人人都是产品经理
人人都是产品经理
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
I
InfoQ
IT之家
IT之家
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
D
DataBreaches.Net
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
The Cloudflare Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
T
Tailwind CSS Blog

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
告别文字堆砌!“轻图文”AI职位卡重构新体验
58UXD · 2025-09-10 · via 人人都是产品经理

在招聘领域,如何提升信息传递效率和用户体验是关键。文章详细介绍了AI职位卡的设计思路、风格分类、规范体系以及实验验证结果,展示了技术赋能设计、设计优化体验的成功案例。

在招聘业务竞争愈发激烈的当下,“信息传递效率”成为决定用户转化的核心变量,在APP、小程序等多端产品的职位信息展示中,存在着很多需要通过实验验证与优化的问题,这些问题影响到用户的点击与转化。为此,我们通过设计与AI技术协同,对职位卡片进行重构,探索招聘Feed曝光转化的新路径。

01 直面三大痛点

目前招聘职位卡在用户体验与转化效率上存在以下三大痛点:

信息呈现同质化

传统职位卡以结构化文字为主,缺乏视觉吸引力与关键信息提炼,求职者需从大段文字中筛选薪资、福利、工作地点等核心内容,难以快速捕捉职位优势。

模版陈旧且个性化不足

职位曝光依赖固定模板,无法针对“高薪急招”“管吃管住”等不同职位特性灵活适配,冗长文字还导致核心信息大量隐藏,用户体验欠佳。

与年轻用户偏好脱节

在调研中发现,年轻求职者更倾向“轻图文”内容,即关键词高亮、短文案搭配氛围贴图的形式,而目前视觉样式无法满足这一需求。

为解决以上问题,结合AI技术,尝试提取职位亮点并生成图片化内容的“AI职位卡”,以此来优化招聘Feed的曝光与转化效果。

02 锚定需求,多元统一

AI职位卡片的设计以“贴合真实需求、保障风格统一、确保技术落地”来展开,具体分为三个核心步骤。

1、以真实职位帖子的字段信息为基础,梳理职位名称、薪资、福利、企业信息等核心内容,结合不同岗位的信息优先级,收集并进行脑暴总结出适合的呈现形式。

2、在脑暴基础上,我们尝试多种风格的AI职位卡方案,涵盖不同视觉表达形式,同时符合整体平台视觉风格,确保AI职位卡与其他模块视觉统一性,让用户在使用过程中无违和感。

3、与技术团队对齐AI生图原理,制定包含风格规范、元素库及AI学习风格库时的禁用搭配等,确保AI生成的职位卡符合设计预期。

03 多风格与标准化

为平衡“多样性”与“统一性”,我们围绕“真实职位信息”展开多维度探索。

两大基础分类:覆盖“有图/无图”全场景

根据职位帖是否包含实物图,将AI职位卡分为有实图与无实图两类,并分别设计多种风格。

  • 有图样式:以实图为视觉基底,衍生出标签化、图形点缀等形式。
  • 无图样式:轻视觉元素弥补视觉空白,如关键词高亮、短文案搭配氛围贴图,贴合年轻用户阅读习惯。

经过多轮筛选与优化,最终聚焦4种风格,32种具体方案,覆盖高频招聘场景。

四种风格:适配不同用户偏好与职位特性

1)大字报体:短文案排布,标注关键信息,如“#适合你的职位推荐”“福利信息”再搭配低饱和度贴图。这种风格适配普工/操作工、服务员等基层岗位,能快速吸引年轻求职者注意力,让他们在碎片化阅读中轻松获取职位核心福利。

2)一句话体:用简洁单句概括职位核心卖点,例如 “包吃包住+年底双薪五险一金”,同时搭配 “#1000 +人”“大企业” 等信任背书标签。该风格适配高薪岗位或知名企业岗位,能在短时间内传递岗位“高薪资”“高保障”等优势,增强用户投递意愿。

3)手帐拼贴体:背景采用浅色系便签质感,文字按“职位名 – 薪资 – 福利 – 经验要求”逻辑有序排布,支持左对齐、居中对齐两种布局。对于总经理、技术岗等需要理性决策的岗位,手帐拼贴体清晰的信息结构,能帮助用户有条理地获取详细信息,辅助做出求职判断。

4)标签体:将薪资、工作地点、企业名称、核心福利等信息以独立标签形式呈现在实景图上,标签样式涵盖波浪、直线、折线、画圈、底色标签5种类型,色彩鲜明但不刺眼。对于“急招服务员”“招地勤”这类强调时效性的职位,标签体能让用户快速定位关键信息,提升岗位点击转化概率。

标准化规范:保障AI生图的“可控性”与“协调性”

为避免AI生图出现风格混乱、信息错误等问题,我们从元素、色彩、字体、布局、禁用规则等方面制定了规范体系。

1、元素规范:提供1种版权字体及4种自研字体确保文字可读性与品牌一致性;筛选72个符合应用场景的自研表情,丰富视觉表达,统一视觉符号。

2、色彩规范:一期确定4种低饱和度基础背景色(浅灰、淡蓝、米白、浅黄),避免与主站视觉冲突;同时给出禁用色(如荧光红、亮紫),防止视觉疲劳;统一文字色彩,核心信息用黑色/深蓝色、确保视觉层级分明。

3、布局规范:单行文字控制在 15 字以内,多行文字不超过 3 行,避免信息溢出;核心信息(薪资、职位名)置于视觉中心区域,辅助信息(企业名、经验要求)放在边缘,符合用户阅读习惯;规范对齐方式,基层岗位优先左对齐(提升阅读效率),管理岗可居中对齐(增强正式感)

4、内容规范:明确AI生图需规避“门头信息”等内容;统一信息格式,企业名完整展示(如“北京京卫配送有限公司”),避免信息歧义。

04 验证设计效果

为快速验证AI职位卡的实际效果,一期聚焦在基层岗位用户,对薪资、福利、工作地点敏感度高,且年轻求职者占比高,能精准检验“轻图文”风格的适配性。从初步实验结果来看,AI职位卡的点击转化率较传统文字模板有明显提升,用户能更快获取关键信息,投递率也有所增长,充分验证了AI职位卡设计方案的有效性。

05 写在最后

AI职位卡片的设计本质,是通过“技术赋能设计,设计优化体验”,为招聘的信息展示提供新形态。

  • 对用户而言,降低信息识别成本,让求职者“1秒get核心优势”,尤其契合年轻用户的交互习惯,提升求职体验的“获得感”。
  • 对企业而言:突出职位差异化亮点,提升招聘效率。
  • 对平台而言:打破“同质化信息”的困境,通过个性化设计提升feed流的用户粘性。

后续,我们将基于一期的实验数据,进一步优化及拓展AI职位视觉形态,持续推动招聘体验的迭代升级。

本文由人人都是产品经理作者【58UXD】,微信公众号:【58UXD】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。