在线聊天室开发表情分类顺序调整

表情符号这个东西吧，看着简单，其实门道挺多的。记得去年有个朋友跟我吐槽，说他在公司内部聊天工具里找那个”笑到哭”的表情废了老劲了，明明经常用，但每次都得翻半天。一开始我还觉得这人是不是有点夸张，后来我自己用了几个不同的聊天软件，才发现确实如此——有些软件把表情分类做得特别顺手，有些则让人想砸键盘。

这让我开始思考一个问题：表情分类的顺序到底是咋定的？为什么同样是表情键盘，不同软件用起来的体验能差距这么大？刚好那段时间我们团队在给一个客户做在线聊天室的开发，其中就涉及到了表情功能的优化。今天就来聊聊表情分类顺序调整这个话题，说说里面的一些门道。

表情分类的基本原理

要理解表情分类顺序调整这件事，咱们得先搞清楚表情是咋分类的。最基础的做法肯定是参考Unicode标准，Unicode consortium作为国际字符标准化组织，给全球的emoji制定了一套分类体系。你随便打开一个聊天软件看，里面那些笑脸基本都归在”Smileys and Emotion”这个大类下面，动作类的在”People and Body”，物体类的在”Objects”。

不过呢，Unicode只给了个大框架，具体到每个分类里面的小顺序，各个平台都有自己的玩法。就拿苹果和安卓来说吧，虽然大家基础分类差不多，但内部顺序有时候不太一样。有兴趣的朋友可以拿两台手机对比一下，同样的”Face with Tears of Joy”这个表情，在苹果键盘里可能排在第四位，在安卓原生键盘里可能排第七位，别看就差几位，用户用起来的感觉就是不一样。

这里得提一下专业一点的说法，表情分类顺序的设计其实涉及到一个叫”用户心智模型”的概念。什么意思呢？就是用户在使用产品之前，脑子里已经有一套关于”东西应该怎么找”的预期。好的分类顺序应该尽量贴合这套预期，让用户不用思考就能凭直觉找到想要的表情。如果一个聊天软件把”爱心”表情放在了”符号”分类里面，那用户大概率会懵掉——这玩意儿不是应该跟”笑脸”放一起吗？

为什么需要调整表情分类顺序

说到这儿，你可能会问：既然有现成的Unicode标准，直接用不就行了，为啥还要自己调顺序？这个问题问得好，答案其实很简单——不同产品面对的用户群体不一样，使用场景也不一样。

拿我们之前做的一个社区聊天室来说吧，最开始的时候，产品经理拍脑袋定了套顺序，把”龇牙笑”放在了第一位，后面跟着”可爱””亲亲”这些表情。结果上线之后傻眼了——数据统计显示，用户点”流泪的笑脸”和”破涕为笑”的频率远超”龇牙笑”，但这两个表情被放在了第三第四屏的位置，曝光量明显不够。这事儿给我们提了个醒：表情顺序的设计不能光凭感觉，得看真实的使用数据。

另一个需要考虑的因素是用户群体特征。同样是聊天软件，面向年轻人的和面向商务人士的，表情使用偏好能差出十万八千里。年轻人可能特别喜欢用那些夸张的、带有表情的脸，而商务场景下，大家更习惯用”竖大拇指””握手”这些表达认可和友好的表情。如果不加区分地用同一套顺序，年轻用户会觉得”这软件好土”，商务用户则会觉得”这都什么乱七八糟的表情”。

还有一点经常被忽视的是文化差异。声网在服务全球客户的过程中发现，同样是”OK”这个手势，在某些国家是正向含义，在另一些国家则有冒犯意味。表情分类顺序看似是个技术问题，其实背后也涉及到本地化的考量。不过这个话题展开说就太大了，今天主要还是聊聊技术实现层面的东西。

表情顺序调整的技术实现

好了，聊完了”为什么”，咱们来看看”怎么做”。表情分类顺序调整在技术实现上大概分几个层面，每个层面都有自己的讲究。

数据结构的选型与设计

首先是表情数据的存储结构。这一步看似基础，但选错了后面会很头疼。常见的方案有几种：

• 关系型数据库里建一张专门的emoji表，用order_index字段来记录排序位置，这种方式好处是查询方便，JOIN什么的不成问题，坏处是每次调整顺序可能涉及大量数据的更新。
• 用JSON格式存储表情分类和顺序信息，现在大多数数据库都支持JSON类型字段，灵活度高，要调顺序直接把JSON里的数组改一下就行，不用动底层表结构。
• 配置文件的方式，把表情数据写在JSON或者YAML文件里，程序启动时加载，这种方案简单直接，但不太适合需要动态调整的场景。

我们当时做项目的时候，综合考虑了几个因素：需要支持运营人员后台调整顺序、表情数据量其实不算大（几百个）、查询频率很高。最终选的是第二种方案，用PostgreSQL的JSONB字段存表情分类和排序，同时在数据库里建了几个索引字段加速查询。实际跑下来效果还不错，客户端请求表情列表的响应时间基本控制在50毫秒以内。

这里有个小经验分享给大家：如果表情数量特别多（上千个那种），建议还是用关系型表结构加order_index字段，配合一些批量更新的优化手段。JSON方案虽然灵活，但每次调整中间位置的顺序，都可能导致大量数据的位移，数据库层面的开销还是要算一算的。

顺序调整的算法逻辑

有了数据结构，接下来要考虑的就是怎么实现顺序调整的逻辑。最直观的做法是相邻交换——用户想把某个表情从第五位移到第二位，那就让它跟第二、三、四位的表情依次交换位置。这种方式实现起来简单，但如果有批量调整的需求，效率就不太行了。

还有一种做法是预留间隔。比如初始状态下，每个表情的order_index值设为10、20、30这样，中间留出空隙。要调整顺序的时候，直接修改目标位置的数值就行，不需要动其他数据。这种方案适合调整不太频繁的场景，但如果空隙用完了，还是得做一次”紧凑化”操作。

更高级一点的方案是用链表或者跳表结构，每个表情记录前驱和后继节点的指针。这样调整顺序只需要改几个指针，时间复杂度是O(1)。但这种方案在工程实现上稍微复杂一些，需要处理边界情况，而且不利于范围查询（比如一次性获取前100个表情）。

我们实际采用的是折中方案：每个表情有个display_order的浮点数字段。初始时是10.0、20.0、30.0这样的整数。要把第五个表情插到第二位和第三位之间，算一下平均值（15.0）作为新的display_order。这样不用动其他数据，而且可以支持非常精细的排序。如果某个位置太满了需要”清理”，就统一重新刷一遍整数值的display_order。这种做法在性能和灵活性之间取得了不错的平衡。

前端渲染的配合

技术实现上还有一点容易被忽略，就是前端渲染的配合。表情列表的展示方式大概有几种：有的是固定分类加水平滚动的emoji bar，有的是微信那样左右滑动切换分类，有的是类似Slack的斜着排列的格子阵。不同的展示方式对顺序调整的敏感度不一样。

如果是那种一屏只能显示六七个表情的emoji bar，那第一屏露出哪些表情就特别重要——用户可不会费劲去翻页找常用表情。这时候排在分类前几位的表情曝光量会远高于后面的，做顺序调整的时候要把高频使用的表情尽量往前放。如果是支持滑动的长列表，用户翻找的成本低一些，顺序的重要性就相对没那么高了。

还有个小细节是关于分类切换的。有些用户的使用习惯是固定用某一两个分类，不太会来回切换。这种情况下，把用户最常用的分类默认展示在现场，比默认显示”全部”分类的第一屏要友好得多。这个可以通过用户行为数据来动态调整，属于比较进阶的优化手段了。

运营层面的数据驱动

技术问题解决了，运营层面也不能松懈。表情顺序这种看似小的东西，其实对用户活跃度是有影响的。我们后来做的一个功能是表情使用排行榜，在后台能看到最近7天、30天内各个表情被使用的次数和趋势。这个数据帮了运营同学大忙——哪个表情该提上位，哪个表情可以往后挪，都有数了。

举个具体的例子，我们发现一个有趣的现象：在某个用户群体中，”捂脸”这个表情的使用频率异常地高，甚至超过了经典的”龇牙笑”。一开始我们还挺意外的，后来问了几个用户才知道，原来这个群体的文化里”捂脸”表达的是”我懂了””没问题”的意思，跟其他地方的用法不太一样。发现这个之后，我们专门把这个表情的分类位置往前提了提，用户反馈明显变好了。

另外，声网提供的实时通信能力让我们能够做更精细的数据分析。通过在SDK层面埋点，我们可以知道某个用户在表情键盘里停留了多久、翻了几个分类、最后选了哪个表情。这些数据汇总起来，就能画出很清晰的用户画像，知道不同类型的用户分别喜欢用什么表情。虽说这部分不是本文的重点，但确实是我们做表情优化时的重要参考。

常见误区与应对策略

在实践过程中，我们也踩过一些坑，这里写出来给大家提个醒。

第一个误区是一味追求”把最常用的放最前面”。这个想法本身没错，但如果做得太过火，可能会适得其反。我们曾经尝试把使用频率TOP 10的表情全部堆在第一屏，结果用户反馈说”找其他表情变麻烦了”。原因很简单，常用表情虽然使用频次高，但用户已经形成了肌肉记忆，可能闭着眼睛都能点到。但那些低频表情用户虽然不常用，真到要用的时候却需要花时间找，如果藏得太深，体验就会很糟糕。所以现在我们采用的是”常用表情前置但不占满，低频表情有规律排列”的策略。

第二个误区是忽略新表情的曝光问题。每次版本更新加了新表情，如果还是按老顺序排，新表情基本在最后面，用户根本发现不了。后来我们加了个机制：新表情上线后的前两周会给它一个”新人加成”，排序权重提高，让它更容易被用户看到。等用户的使用习惯培养起来了，再逐步过渡到正常的排序逻辑。这个机制上线后，新表情的认知度提升了不少。

第三个误区是分类命名过于随意。有些软件喜欢给表情分类起一些花里胡哨的名字，比如”日常心情””卖萌时间”之类的，结果用户根本分不清哪个分类里有什么。分类名称还是应该尽量直观、符合用户直觉，”笑脸””手势””物品”这种朴实的命名反而更好使。

写在最后

唠了这么多，其实就想表达一个意思：表情分类顺序调整这事儿看着简单，做起来要考虑的东西还真不少。从数据结构到算法逻辑，从用户行为到运营数据，方方面面都得照顾到。它不像做个视频通话功能那样有明确的技术指标，评判标准往往是用户的主观感受，而这种主观感受恰恰是最难把握的。

不过呢，也不用把它想得太玄乎。核心原则就是一句话：多观察用户怎么用，根据数据做决策，持续迭代优化。没有什么一步到位的完美方案，都是慢慢调出来的。

如果你正在开发或者优化在线聊天室的表情功能，希望这篇文章能给你提供一些思路。有问题也欢迎交流，大家一起探讨嘛。