用好眼動模擬人工智能,提高用戶體驗(yàn)

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編輯導(dǎo)讀:眼動分析,顧名思義,就是通過圖像采集設(shè)備對用戶眼球運(yùn)動的信息進(jìn)行捕捉并分析,從而服務(wù)于具體的產(chǎn)品設(shè)計(jì)上。具體怎么做?本文作者從自己公眾號的案例出發(fā),對這一技術(shù)應(yīng)用展開了詳細(xì)說明,希望對大家有用。

大家有沒有聽過 眼動儀 Eye Tracker?這個(gè)東西?

就是一個(gè)可捕捉用戶眼睛在屏幕上焦點(diǎn)的儀器,經(jīng)常用在用戶研究中,一般長這樣:

眼動儀可以用來做用戶的眼動記錄或者熱點(diǎn)圖,以此來分析界面的可用性:

由于專業(yè)度較高,就連萬能的某寶都找不到。就算是在亞馬遜美國站上搜,結(jié)果也不多:

一臺幾千塊人民幣的起步價(jià)說來也沒有多貴,但是國內(nèi)很多中小型公司連用研都難得做,通常不會想到花這個(gè)錢。

在沒有眼動儀的情況下,我們在做用戶測試就必須通過人力觀察和記錄,來判斷產(chǎn)品的可用性。

用戶測試的方法,我之前有寫過一篇很詳細(xì)的文章:《7個(gè)步驟,幫助設(shè)計(jì)師做好用戶測試》

我這接下來就要介紹一項(xiàng),可以替代眼動儀的神奇技術(shù):

01 眼動模擬人工智能

最近的研究發(fā)現(xiàn),眼動其實(shí)是可以用AI來模擬的。給機(jī)器提供了大量眼動數(shù)據(jù)后,算法能夠預(yù)測出一個(gè)界面會怎樣被用戶觀看。

說來神奇,但也可以理解。這個(gè)和早已被廣泛傳播的人工智能填色類似:

上圖來源:人工智能填色工具網(wǎng)站:https://petalica-paint.pixiv.dev/index_en.html

有一家叫做 AttentionInsight的公司,就把這項(xiàng)技術(shù)開發(fā)成了一款可以被大眾使用的產(chǎn)品。

給它一張界面圖,就能生成用戶在前 3-5 秒內(nèi)的預(yù)估眼動熱點(diǎn)圖。

該公司號稱對網(wǎng)站的眼動模擬可以達(dá)到90%的準(zhǔn)確度,對于圖像更是可以達(dá)到94%準(zhǔn)確度。這個(gè)數(shù)據(jù)是和 MIT 數(shù)據(jù)庫對比出來的。

上圖左側(cè)為真實(shí)眼動熱點(diǎn)圖,右側(cè)為模擬眼動熱點(diǎn)圖

雖然精確度比不上眼動儀,但是好在快速便宜?。?/p>

上圖為 Attention Insight 官網(wǎng)價(jià)格表

登錄網(wǎng)站上傳界面圖片/輸入想要測試的網(wǎng)頁地址就可以使用,快的話幾秒鐘出結(jié)果,還有免費(fèi)體驗(yàn)版。

02 如何用眼動分析提高用戶體驗(yàn)?

雖然很多人自信可以用頭腦預(yù)估用戶行為,但是在大量的方案以及復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)情況中,人為判斷多有不準(zhǔn)確的時(shí)候。

而眼動分析至少可以給我們提供可靠的事實(shí)依據(jù)。

例如下面這個(gè) Omnisend 網(wǎng)站的真實(shí)案例,他們用眼動模擬AI工具生成了這樣的熱點(diǎn)圖:

分析發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)問題:

  • LOGO 與標(biāo)題太近,且標(biāo)題內(nèi)容太復(fù)雜,導(dǎo)致用戶沒有給予標(biāo)題較多的關(guān)注。
  • 兩個(gè)按鈕主次不明確,用戶把視線放到兩者之間,沒有聚焦
  • 右側(cè)用戶大量注意力都放在沒什么意義的圖標(biāo)上,毫無幫助

于是他們改了一版,再去做眼動模擬:

這次明顯要好多了:

  • 標(biāo)題更加清晰
  • 用戶對主按鈕的關(guān)注也更加明確
  • 右圖的專注焦點(diǎn)在人臉,至少這比無情緒的圖標(biāo)來得有意義

Omnisend 拿著這兩個(gè)頁面去給真實(shí)用戶做了 A/B 測試,發(fā)現(xiàn)后者的轉(zhuǎn)化率比前者提高了30%。

找真實(shí)用戶做 A/B 測試固然是最準(zhǔn)確的,但是成本也大。

所以為了控制成本,先拿AI模擬來低成本驗(yàn)證一下,再去花力氣做實(shí)測會更加穩(wěn)妥。

03 給公眾號改版做個(gè)眼動模擬

大家都知道,公眾號改版了:

很多文章都分析了一下這次改版,有吐槽的也有贊賞的,但貌似還沒有人做過眼動分析。

所以我很好奇,如果做個(gè)眼動模擬對比,是否可以驗(yàn)證這次改版究竟是進(jìn)步還是倒退。

搞不好,我是全網(wǎng)第一個(gè)給公眾號改版做眼動分析的:

上圖可以看到,至少這個(gè)眼動模擬AI工具對新版本評分比較高,因?yàn)橛脩粢暰€更加聚焦。

而且新版對內(nèi)容露出更多一些,把“取消關(guān)注”縮減了,這是我個(gè)人比較贊賞的。

如果感興趣,可以自己去試試這個(gè)工具:https://www.attentioninsight.com

 

作者:Z Yuhan,一名前華為騰訊留英設(shè)計(jì)師,每周一早上8:20分享用戶體驗(yàn);公眾號:體驗(yàn)進(jìn)階。

本文由 @Z Yuhan 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理,未經(jīng)作者許可,禁止轉(zhuǎn)載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協(xié)議。

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  1. 學(xué)到了

    來自北京 回復(fù)