这篇文章是《聊实用功能设计系列》的第一期，聊一聊我们线上项目信息流卡片曝光/消费的设计思路。
系列会拆分多期讲解线上项目中重要功能的设计过程。侧重点在于让读者理解功能模块的设计意义及整体搭建思路，大部分细节实现各项目自行实现即可。
背景
市场上大部分 APP 都采用了信息流的设计形式来承载信息内容展示，不同特征产品所设计的信息流形式不尽相同。
比如图片瀑布流，商品列表流或资讯Feed流等。
（淘宝商品流）
（懂车帝视频流）
尽管展示方式不同，但内容在列表中的流向是一致的，也都以列表滑动的交互来曝光更多内容。
而列表内容的展示效果可通过统计列表项的曝光次数/点击次数/曝光时刻/滑动时刻等数据进行多维度计算衡量。
如常见的点击率，消费时长。
点击率=点击次数/曝光次数，点击率越高则表示用户对内容进一步了解的意向越高。
消费时长=t(滑动时刻)-t(上一次曝光时刻)，消费时长越长则表示用户对内容兴趣越高。
当然，不同列表内容的计算规则有所差异，考察内容展示效果的侧重点也不应相同。
如资讯类 Feed 流中内容项更多是以图文混排的展示形式来吸引用户进行点击消费，更关注内容的点击率。
而对于视频流内短视频快消类内容项，一般支持在流上直接播放，更关注内容的观看消费时长。
所以信息流列表项的曝光信息/消费数据对于衡量流投放效果至关重要，那么如何获取这些信息呢？
设计思路
以我们线上项目为例子。应用内信息流页面非常多。
有类微博的动态卡片流。
类资讯类卡片流。
双列视频流。
上述仅是 3 个常见场景，如果针对所有场景列表做设计，显然可维护性及扩展性非常差，所以必须考虑做成通用性设计。
我们约定几个高频词汇含义，后续描述都采用其代替表述。
- 卡片，任意一个信息流列表项。
- 曝光，卡片的曝光行为。
- 消费，卡片的消费行为。
- 有效面积，卡片暴露在界面的可见面积。
- 有效面积率，卡片有效面积与卡片视图总面积的比率，一般可选 1/2 ～ 4/5。
- 有效卡片，卡片的有效面积率高于某个阈值时该卡片视为有效卡片，常见为 2/3，3/5。
- 最小有效消费时长，当有效卡片的消费时长小于该时长时则认为用户并无消费行为，一般可选再 100～200 毫秒。
有效面积是用于计算卡片在界面的可视大小，当某个卡片可视区域太小了，哪怕是长期停留，我们都认为用户对其内容并无感知。
有效卡片则是用户对卡片内容有感知能力，这些卡片有机会得到曝光及消费。
有了上述约定，我们再定义一种通用的卡片曝光/消费规则：
- 当列表静止且用户与界面无接触时，列表内的有效卡片记一次曝光行为；
- 已静止列表重新开始滑动时，原静止列表内的有效卡片记一次消费行为。
则按照规则，卡片一次曝光消费的逻辑如下：
- 在列表静止且用户与界面无接触时，收集可见的所有卡片；
- 过滤有效面积率小于 3/5 的卡片得到有效卡片集进行缓存，得到缓存集 list[当前有效卡片]；
- 针对有效卡片集进行曝光并记录曝光时刻点 t[exposure]，实际上这个时间也是开始消费的时间 t[startConsume]。
- 当列表开始滑动时，获取当前时间戳减去上一次曝光时间得到该次消费时长，若消费时长不短于 100毫秒，则list[当前有效卡片] 进行消费记录。
- 扩增强扩展。预留上述流程支持关键参数：比如是否动态调整有效面积率，最小有效消费时长等。
另外，还可控制是否同一个界面内同一个卡片是否允许多次曝光，或控制卡片曝光的间隙等，按需实现即可。
具体实现
定义一个接口 CardLogFeed 描述卡片。
public interface CardLogFeed {
//业务定义的卡片信息类，自定扩展修改
@Nullable
CardLogInfo buildCardLogInfo();
//触发曝光回调
void logExposure();
//触发消费回调
void logConsume(long time);
//是否是有效卡片
boolean isVaildLogUnit();
}
每一个卡片曝光/消费的回调行为不尽相同，开放给业务方实现。
CardLogInfo 类记录每个卡片应上报的日志信息，一般情况下曝光/消费都需要上报这些信息。
isVaildLogUnit 方法要求业务方告知当前卡片是否为有效卡片。该方法实现了设计思路章节涉及的有效卡片的判定逻辑。
另外，由于不同卡片样式上可能存在差异，如长方形，正方形，圆形，甚至不规则图形，实现思路并不局限在比较可视面积占比上，业务实现方自由选择。
定义一个类CradLogScrollLisener类，继承 RecyclerView.OnScrollListener 并实现列表相关的逻辑。
首先，重载 onScrollStateChanged 方法获取列表状态并根据不同状态进行处理。
//记录当前列表状态
private int currentNewState = SCROLL_STATE_IDLE;
@Override
public void onScrollStateChanged(RecyclerView recyclerView, int newState) {
super.onScrollStateChanged(recyclerView, newState);
switch (newState) {
//尝试曝光
case SCROLL_STATE_IDLE: {
exposureCardLog();
break;
}
//尝试消费
case SCROLL_STATE_DRAGGING: {
if (currentNewState != SCROLL_STATE_SETTLING) {
consumeCardLog(startConsumeTime);
}
break;
}
default:
break;
}
currentNewState = newState;
}
通过捕获SCROLL_STATE_IDLE状态尝试曝光，exposureCardLog 方法内实现有效卡片的收集流程及曝光，下面为核心逻辑（只列核心逻辑）。
private void exposureCardLog() {
//记录曝光时刻
startConsumeTime = System.nanoTime();
//收集有效卡片
currentValidVisibleFeeds.currentValidVisibleFeeds();
if (currentValidVisibleFeeds.isEmpty()) {
return;
}
//上传曝光数据
for (CardLogFeed logFeed : currentValidVisibleFeeds) {
logFeed.logExposure();
}
}
最后一步把收集到的 CardLogFeed 对象（有效卡片）进行曝光，而这些收集的逻辑在 currentValidVisibleFeeds方法内实现。
public List<CardLogFeed> getCurrentValidVisibleFeeds() {
List<CardLogFeed> currentValidVisibleFeeds = new ArrayList<>();
//获取layoutManager
RecyclerView.LayoutManager layoutManager = mRecyclerView.getLayoutManager();
//针对线性排版
if (layoutManager instanceof LinearLayoutManager) {
int firstVisibleIndex = ((LinearLayoutManager) layoutManager).findFirstVisibleItemPosition();
int lastVisibleIndex = ((LinearLayoutManager) layoutManager).findLastVisibleItemPosition();
for (int i = firstVisibleIndex; i <= lastVisibleIndex; i++) {
RecyclerView.ViewHolder viewHolder = mRecyclerView.findViewHolderForAdapterPosition(i);
if (viewHolder instanceof CardLogFeed && ((CardLogFeed) viewHolder).isVailLogUnit()) {
currentValidVisibleFeeds.add((CardLogFeed) viewHolder);
}
}
}
//针对瀑布流排版
if (layoutManager instanceof StaggeredGridLayoutManager) {
//...
}
//其他排版
return currentValidVisibleFeeds;
}
以线性排版为例子，获取界面所有可见的 Holder 对象并判断每一个对象是否为 CardLogFeed 类型且满足有效卡片的判定条件，最终得到有效卡片集。
说完曝光，回到列表滑动时触发的 consumeCardLog 消费方法。
//1毫秒=1000000纳秒
private long DURATION_STEP = 1000000;
//定义最小有效消费时长 100 ms
private long MIN_CONSUME_DURATION = 100;
private void consumeCardLog(long startConsumeTime) {
//获取时间间隔
long consumeTime = (System.nanoTime() - startConsumeTime)/DURATION_STEP;
if (consumeTime < MIN_CONSUME_DURATION) {
return;
}
if (currentValidVisibleFeeds.isEmpty()) {
return;
}
//卡片消费
for (CardLogFeed logFeed : currentValidVisibleFeeds) {
logFeed.logConsume(consumeTime);
}
}
列表开始滑动时，就拿上一次曝光缓存的有效卡片做一次消费记录。
至此，完成一次完整的曝光/消费逻辑实现，核心流程不变，内部细节可自由发挥调整。
最后做个演示，当有效卡片曝光时设置成灰色，消费之后恢复原状。
后话
信息流卡片曝光/消费数据反馈对应用内容的投放策略有很大的指导意义。这篇文章仅作为探讨整体的程序设计思路，让更多开发者在未来遇到相似的场景时可参考比较。
如果有更好的思路或意见建议，欢迎讨论。
就开发者而言，有时候接到一个需求看似简单的需求，实际上在开发过程中才遇到各种妖魔鬼怪，养成良好的设计模式对每一个程序开发者都极其重要。
记得有一次，策划让我们做信息流的视频卡片的自动播放，说 “列表停下来后满足自动播放条件的视频卡片就播放，这应该挺简单吧？”。
我：“....”
那系列下期就聊聊信息流常见下，富媒体项的选择思路，包括 Gif 播放/视频播放常见。
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