用好眼動模擬人工智能,提高用戶體驗

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編輯導讀:眼動分析,顧名思義,就是通過圖像采集設備對用戶眼球運動的信息進行捕捉并分析,從而服務于具體的產品設計上。具體怎么做?本文作者從自己公眾號的案例出發,對這一技術應用展開了詳細說明,希望對大家有用。

大家有沒有聽過 眼動儀 Eye Tracker?這個東西?

就是一個可捕捉用戶眼睛在屏幕上焦點的儀器,經常用在用戶研究中,一般長這樣:

眼動儀可以用來做用戶的眼動記錄或者熱點圖,以此來分析界面的可用性:

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

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

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,來判斷產品的可用性。

用戶測試的方法,我之前有寫過一篇很詳細的文章:《7個步驟,幫助設計師做好用戶測試》

我這接下來就要介紹一項,可以替代眼動儀的神奇技術:

01 眼動模擬人工智能

最近的研究發現,眼動其實是可以用AI來模擬的。給機器提供了大量眼動數據后,算法能夠預測出一個界面會怎樣被用戶觀看。

說來神奇,但也可以理解。這個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站:https://petalica-paint.pixiv.dev/index_en.html

有一家叫做 AttentionInsight的公司,就把這項技術開發成了一款可以被大眾使用的產品。

給它一張界面圖,就能生成用戶在前 3-5 秒內的預估眼動熱點圖。

該公司號稱對網站的眼動模擬可以達到90%的準確度,對于圖像更是可以達到94%準確度。這個數據是和 MIT 數據庫對比出來的。

上圖左側為真實眼動熱點圖,右側為模擬眼動熱點圖

雖然精確度比不上眼動儀,但是好在快速便宜啊:

上圖為 Attention Insight 官網價格表

登錄網站上傳界面圖片/輸入想要測試的網頁地址就可以使用,快的話幾秒鐘出結果,還有免費體驗版。

02 如何用眼動分析提高用戶體驗?

雖然很多人自信可以用頭腦預估用戶行為,但是在大量的方案以及復雜的現實情況中,人為判斷多有不準確的時候。

而眼動分析至少可以給我們提供可靠的事實依據。

例如下面這個 Omnisend 網站的真實案例,他們用眼動模擬AI工具生成了這樣的熱點圖:

分析發現了幾個問題:

  • LOGO 與標題太近,且標題內容太復雜,導致用戶沒有給予標題較多的關注。
  • 兩個按鈕主次不明確,用戶把視線放到兩者之間,沒有聚焦
  • 右側用戶大量注意力都放在沒什么意義的圖標上,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:

  • 標題更加清晰
  • 用戶對主按鈕的關注也更加明確
  • 右圖的專注焦點在人臉,至少這比無情緒的圖標來得有意義

Omnisend 拿著這兩個頁面去給真實用戶做了 A/B 測試,發現后者的轉化率比前者提高了30%

找真實用戶做 A/B 測試固然是最準確的,但是成本也大。

所以為了控制成本,先拿AI模擬來低成本驗證一下,再去花力氣做實測會更加穩妥。

03 給公眾號改版做個眼動模擬

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,如果做個眼動模擬對比,是否可以驗證這次改版究竟是進步還是倒退。

搞不好,我是全網第一個給公眾號改版做眼動分析的:

上圖可以看到,至少這個眼動模擬AI工具對新版本評分比較高,因為用戶視線更加聚焦。

而且新版對內容露出更多一些,把“取消關注”縮減了,這是我個人比較贊賞的。

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

 

作者:Z Yuhan,一名前華為騰訊留英設計師,每周一早上8:20分享用戶體驗;公眾號:體驗進階。

本文由 @Z Yuhan 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議。

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