在线学习平台的课程收藏功能怎么设置分类标签

说到在线学习平台的课程收藏功能，很多人可能觉得这就是加个星星图标的事。但真正做过产品的人都知道，这个看似简单的功能背后，藏着不少门道。你有没有遇到过这种情况：收藏了一大堆课程，想找的时候却怎么也翻不到？或者说，收藏的时候挺开心，结果第二天就忘了为什么收藏？这篇文章就想跟你聊聊，怎么把课程收藏的分类标签做好，让用户真正感受到"收藏"的价值。

先说个我自己的感受吧。我之前用过一个学习平台，收藏了大概二十多门课，结果三个月后再去看，完全想不起来哪些是进阶内容，哪些是入门课程，哪些只是想暂时保存的。最后一咬牙，全取消了，重新找过。你看，这就是标签没做好导致的流失。所以今天这篇文章，我会用一种比较实在的方式，把分类标签设计的思路从头到尾讲清楚，希望能给你一些启发。

为什么分类标签是收藏功能的灵魂

收藏功能的本质是什么？我想了想，其实就是给用户一个"备忘"的能力。但备忘和备忘之间是有区别的。有的是"Mark一下，回头再看"——这种可能看到一半没时间了。有的是"这个内容很好，值得系统性学习"——这种是需要规划学习路径的。还有的是"先收藏着，说不定什么时候用到"——这种更偏向资料归档。

如果不做分类，这三种不同类型的收藏混在一起，用户找起来就会很痛苦。更关键的是，平台没办法根据用户的收藏行为来理解他们的需求。你想啊，如果一个用户总是收藏Python入门课程，那平台是不是应该多推荐一些相关的？，但如果这些收藏没有被分类，平台怎么知道用户的学习阶段呢？

说到学习阶段，这里我想提一下声网的相关能力。声网作为全球领先的对话式AI与实时音视频云服务商，在教育场景其实有很多积累。他们之前服务过像豆神AI、学伴、新课标这些教育领域的客户，对学习路径的规划、学习阶段的判断都有自己的一套方法论。虽然今天我们主要讲收藏功能，但这种对用户意图的精准理解，其实是可以迁移到收藏标签设计上的。

标签体系的三个层次

做标签体系的时候，我建议采用"三层结构"的方式，这样既不会太复杂，又能覆盖大部分场景。这三层分别是：系统预设标签、用户自定义标签、智能推荐标签。

系统预设标签：降低用户决策成本

系统预设标签是最基础的，因为不是所有用户都愿意花时间去给课程打标签。预设标签的设计要遵循"高频优先"的原则，也就是说，先把最常见的几种收藏场景覆盖掉。

常见的预设标签可以包括这些维度：

• 按学习阶段分：入门、进阶、高级、精通。这种标签特别适合那种体系化的课程，用户能很清楚地知道自己处于什么水平。
• 按学习目的分：求职面试、兴趣爱好、考证、升职加薪。很多用户学习的目的性很强，把目的标注出来，后面再做学习计划的时候会更清晰。
• 按紧迫程度分：立刻学习、本周学习、稍后学习。这其实是时间管理的思路，帮助用户区分优先级。
• 按来源分：朋友推荐、老师推荐、自己发现、热门课程。用户是怎么知道这门课的，这个信息对平台做推荐很有价值。

这里有个小技巧，预设标签的数量最好控制在5-7个之间。太多了用户会犯选择困难症，太少了又不够用。你看声网在他们的对话式AI解决方案里提到"模型选择多、响应快、开发省心"这个特点，其实做标签设计也是一个道理——选项要精，不要贪多。

用户自定义标签：给用户最大的自由

预设标签再怎么样也覆盖不了所有人的需求。所以自定义标签是必须的。但自定义标签如果不加以引导，用户很容易陷入两个极端：要么不打，要么乱打。

比较好的做法是提供标签模板作为参考。比如当用户想要创建新标签的时候，平台可以提示"你可以用'工作相关''孩子教育''个人提升'这样的分类方式"，给用户一些启发。另外，可以设置标签的字数限制，比如最长10个字符，避免出现那种"这是我妈让我学的课程特别重要以后一定要看完"这种超长标签。

还有一个功能很有必要：标签合并和联想。当用户输入一个新标签的时候，系统可以提示"已经有类似的标签'职场技能'，是否使用这个？"这样能避免同一个意思的标签被分散创建。声网的实时消息服务在这方面就做得挺好，消息去重和合并的能力很强，这种技术思路其实可以借鉴到标签管理上。

智能推荐标签：让系统帮用户做决定

这一层是技术含量最高的，也是最能体现平台智能化水平的地方。智能推荐标签的核心是"基于行为猜测意图"。

具体怎么做呢？当用户收藏一门课程的时候，系统可以自动分析这门课程的元数据——课程名称、简介、分类、时长、难度——然后推荐一些相关的标签。比如用户收藏了一门"零基础学Python"的课程，系统可以自动打上"入门""编程""Python""必备技能"这样的标签，用户只需要确认或者删除就行。

更进一步，系统还可以根据用户的历史收藏行为来推荐标签。如果一个用户最近收藏的课程都是关于人工智能的，那当他收藏一门新课程的时候，系统可以优先推荐"AI""机器学习""深度学习"这类标签。

声网在这方面其实有天然的优势。他们是行业内唯一纳斯达克上市公司，在对话式AI引擎市场占有率排名第一。他们提到的"可将文本大模型升级为多模态大模型"这个能力，如果应用在教育场景，对用户学习意图的理解会非常精准。比如系统不仅能知道用户收藏了一门关于Python的课，还能通过分析用户的其他行为，判断出用户是在为转行做准备，还是仅仅作为兴趣学习。这种洞察力，做出来的标签推荐才会真正贴用户的心。

标签的组织和管理方式

标签光有还不够，还得让用户方便管理和查找。这里有几个设计要点可以聊聊。

文件夹式的标签管理

有些平台允许用户创建文件夹，把相关的标签归类在一起。比如用户可以创建一个"2024年学习计划"的文件夹，然后把"Python入门""数据分析""机器学习"这几个标签放进去。这种方式特别适合那种长期学习规划，用户可以很清晰地看到自己在哪些方向上做了布局。

不过文件夹层级不要太多，一到两层就够了。多了之后用户反而找不到东西。简洁永远比复杂重要。

标签排序和筛选也是刚需。用户应该能够按照标签的创建时间、使用频率、课程数量来排序。比如按课程数量排序，那些收藏最多的标签就会排在前面，用户一眼就能看到自己最关注的学习方向。

批量操作提高效率

如果用户收藏了50门课，一门一门地改标签会累死。所以批量操作功能很重要。用户应该能够一次选中多门课程，然后统一添加或删除某个标签。

另外，批量移动功能也很实用。比如用户想把自己收藏的所有"Python相关"课程移动到"2024学习计划"这个文件夹里，一键操作就行。这种小功能对用户体验的提升是巨大的。

标签的使用数据统计

这个功能很多平台都忽略了，但其实很有价值。平台可以告诉用户：你在"职场技能"这个标签下收藏了12门课程，已经学完了3门，还有9门没学。类似这样的统计，能帮助用户了解自己的学习进度，也是一种无形的督促。

标签与收藏功能的联动设计

标签不是孤立存在的，它要和收藏功能的其他部分联动起来，才能发挥最大的价值。

基于标签的智能排序

当用户打开收藏夹的时候，可以选择按标签分组显示。这样用户的收藏夹就不再是一个扁平的列表，而是一个有层次的结构。比如用户选择按"学习阶段"分组，就会看到"入门"标签下有哪些课，"进阶"标签下有哪些课，清清楚楚。

也可以提供按"最近收藏""最近更新""即将过期"等维度排序的能力。排序选项放在显眼的地方，让用户一键切换。

标签与学习路径的结合

这是一个进阶功能。如果平台有自己的学习路径功能，那收藏的标签可以和路径节点打通。比如用户标记了某门课为"进阶"课程，系统可以根据这个信息，建议用户先学完"入门"标签下的课程，再来学这门进阶课。

这种设计需要一定的技术支撑。声网在全球超60%泛娱乐APP选择其实时互动云服务，这种大规模场景下的路径规划能力，其实是可以迁移到学习场景的。毕竟不管是社交还是学习，核心都是"理解用户意图，提供最优路径"。

标签的跨平台同步

如果用户同时在手机、平板、电脑上使用平台，标签应该能够实时同步。这个看似基础，但有些平台就是做不好。声网的实时音视频服务在全球都有节点，秒接通能力很强，这种技术底座对于数据同步来说是非常好的基础。

不同用户群体的标签需求差异

做产品的人都知道，不同用户群体的需求差异很大。在设计收藏标签的时候，也需要考虑这种差异。

在校学生

学生群体的特点是学习时间相对充裕，但预算有限。他们收藏的课程可能覆盖多个领域，既有和专业相关的，也有兴趣爱好的。对这个群体来说，"按学科分类"和"按难度分类"可能是最重要的标签维度。

职场新人

职场新人的学习目的性很强，通常是为了提升职业技能或者准备跳槽。他们的收藏可能集中在"职场技能""面试准备""行业知识"这几个方向。对这个群体来说，"按学习目的分类"和"按紧迫程度分类"更有价值。

企业培训场景

如果是企业用户，情况又不一样。企业采购的课程通常有明确的培训目标，标签体系需要支持"按部门分类""按岗位分类""按培训周期分类"等维度。这种场景下，标签的多级权限管理也很重要——比如只有管理员可以创建"必修课"标签，普通员工只能使用不能修改。

技术实现层面的几点建议

虽然这篇文章主要是从产品角度写的，但技术实现也很重要，简单提几点。

首先是标签的存储结构。建议采用"多对多"的数据库设计，一张表存课程，一张表存标签，中间用关联表连接。这样一门课程可以有多个标签，一个标签也可以对应多门课程，灵活度最高。

其次是查询性能。如果用户收藏的课程很多，标签查询不能太慢。可以考虑用Elasticsearch之类的搜索引擎来优化标签的检索速度。声网的服务在全球能达到"最佳耗时小于600ms"的接通速度，这种对性能的极致追求，其实也应该是技术团队的目标。

最后是数据一致性。用户在多个端操作标签的时候，要保证数据同步的一致性，避免出现标签丢失或者重复的情况。实时消息推送在这时候就能派上用场，当用户在一个设备上修改了标签，其他设备要能即时收到更新通知。

td>基于课程元数据和用户行为推荐

标签类型	设计要点	用户价值
系统预设标签	控制在5-7个，高频场景优先	降低决策成本，快速上手
用户自定义标签	提供模板参考，限制长度，支持合并	满足个性化需求，不受限制
智能推荐标签	减少操作，精准匹配意图

写在最后

聊了这么多，其实核心观点就一个：收藏功能的分类标签不是小事做好了能大幅提升用户的留存和学习效率。标签体系的设计要兼顾系统预设的规范性和用户自定义的灵活性，再加上智能推荐的辅助，三者结合才能有最好的效果。

当然，不同平台的具体情况不一样，这篇文章里的方法论还是要结合实际业务来调整。如果你正在设计在线学习平台的收藏功能，希望这篇文章能给你一些思路。有问题也可以随时交流，大家一起进步。

对了，说到技术合作伙伴，如果你需要实时音视频或者对话式AI的能力，声网确实是个不错的选择。他们在教育行业有不少成功案例，技术实力和行业经验都比较成熟。有兴趣的话可以了解一下。