什么是好文案？什么是烂文案？在选择文案的用词时，我们可以利用黑科技来帮我们分析，选择最靠谱的文案。
文案绝逼是一门艺术。
牛逼的文案
可以把我们逗得满地打滚
也可以把人感动得内牛满面
或者让我们脑洞大开
脱了裤子就想去干一番惊天动地的大事！
什么是好文案？什么是烂文案？
在Dropbox，我们把设计文案当做一门科学（所以小编其实是一位科学家…）。数据可以告诉我们选什么样的文案更好，帮我们客观思考这个问题。
Dropbox有一个用户体验文案设计师（不明觉厉！）的专门职位，我们要确保写的每一个词都是有价值的。一个错误的词可能会破坏用户体验。一个模棱两可的按钮标签或者不常见的术语可能让用户瞬间懵逼。
为了找到正确的词，我们有一些“黑科技”帮我们分析，选择最靠谱的文案。
搜索指数大法——Google Trends
比方说你想从一堆词中选一个，但不知道哪一个是最好的。比如下面这几个词中，你的产品中应该用哪个？
Log inLog onSign inSign on
你可以试试Google Trends。只要在里面输入这些词，用逗号分隔。Google Trends会比较用户在Google中搜索这些词的频率。这些搜索中会自动包含诸如 Facebook log in 或者can’t sign in 这样的短语。
看看搜索指数怎么说？
搞定！很明显sign in胜出。说明用户更喜欢用sign in来表示这个动作。如果你希望你的用词能跟用户的想法匹配，登录很可能是这些词里面最靠谱的选项。
在Dropbox公司，我们以前在描述version history（版本历史）功能的时候，每个地方用词都不一样：
我们想去修正这个用词不一致的问题，但却不知道用哪个词最好。到底是version history（版本历史），file history（文件历史），还是revision history（修改历史）呢？
Google Trends告诉我们用户更喜欢搜索version history。这就是我们现在产品中每个地方都用version history的重要原因。
编者按：鉴于不可描述的原因，Google Trends可能用起来不太方便。百度指数是个不错的替代品。
实体书搜索法——Ngram实体书数据搜索法
Ngram Viewer跟Google Trends用法类似，不同之处在于，这个搜索的范围是Google扫描的实体书。可以用这个搜索某个词在实体出版物中的出现频率。
比如说——Dropbox最近在新版iOS APP中发布了一个新的签名功能。最初文案是这样的…
Sign Your Signature（签你的签名）听上去有点滑稽。但“听上去滑稽”是不足以说服傲娇的产品汪和程序猿修改代码的。我们应该如何说服同事改文案呢？
故事就从Ngram Viewer开始，用过一次我们就彻底跪了。我们用它比较了sign your signature（签你的签名） 和sign your name（签你的名字）。Ngram Viever显示sign your signature根本没人用。当我把这个数据甩给小伙伴和领导，文案嗖嗖得改成了sign your name。
编者按：这个墙内就没有什么靠谱的替代品了，不过Google NgramViewer也是支持中文语料的搜索的哦。比如说：小编对比了一下1980-期间，“性感”和“勇猛”两个词在中文出版物中的出现概率，发现——中国人虽然越来越性感了，但却越来越不勇猛。作为老司机，我也就不吐槽现在的小鲜肉了。
易读性测试
多年来，语言专家开发了很多易读性测试方法。可帮我们测算设计文案是否容易理解。
很多测试方法可以评估一个文案的阅读年级。比如：8年级，意思就是一个普通的美国8年级（初二）学生应该能够理解。
我用Readability-测试了了一篇文章。下面是测试结果：
这里我们可以看到很多有趣的数据，比如说：
我的文章是6年级阅读水平
语气中立，稍带积极
我平均每句用10.7个词（在Dropbox，我们尽量每句用词少于15个）
如果你想换个工具试试，下面有一些建议。有些测试工具甚至能直接提供修改建议
Readability-
Hemingway Editor
The Writer’s Readability Checker
编者按：暂时没找到墙内替代品，小伙伴们自行找梯子吧
让创意去飞翔，用数据来落地。
虽然数据可以帮助你选择文案用词，但并不是说你就可以不动脑子乱写了。
我的看法是，最初文案应该是用心想出来的，相信你的直觉。等到所有能想的都写出来以后，接下来就可以用数据去提炼文案了。
文案其实就是传说中“站在科技和人文十字路口”的工作。让创意去飞翔，用数据来落地。你一定能写出又狠又准的牛逼文案。
有了数据支撑，是不是感觉写文案倍感自信啦。谁再说你写的不对，就甩他一脸大数据！
英雄设独家编译，转载请标明出处
End.
原文作者：John Saito
译者：Hover
来源：/archives/78098
本文来源于人人都是产品经理合作媒体@36大数据，作者@John Saito
