大家有没有听过 眼动仪 Eye Tracker 这个东西?
就是一个可捕捉用户眼睛在屏幕上焦点的仪器,经常用在用户研究中,一般长这样:
眼动仪可以用来做用户的眼动记录或者热点图,以此来分析界面的可用性:
视频来源:这样设计表格,看着真难受!
由于专业度较高,就连万能的某宝都找不到。就算是在亚马逊美国站上搜,结果也不多:
一台几千块人民币的起步价说来也没有多贵,但是国内很多中小型公司连用研都难得做,通常不会想到花这个钱。
在没有眼动仪的情况下,我们在做用户测试就必须通过人力观察和记录,来判断产品的可用性。
用户测试的方法,我之前有写过一篇很详细的文章:
等等,眼动分析是有了,但这篇文章的标题里几秒出图的免费工具在哪儿呢?我这接下来就要介绍一项,可以替代眼动仪的神奇技术:
最近的研究发现,眼动其实是可以用AI来模拟的。给机器提供了大量眼动数据后,算法能够预测出一个界面会怎样被用户观看。说来神奇,但也可以理解。这个和早已被广泛传播的人工智能填色类似:
https://petalica-paint.pixiv.dev/index_en.html有一家叫做 Attention Insight 的公司,就把这项技术开发成了一款可以被大众使用的产品。给它一张界面图,就能生成用户在前 3-5 秒内的预估眼动热点图。该公司号称对网站的眼动模拟可以达到90%的准确度,对于图像更是可以达到94%准确度。这个数据是和 MIT 数据库对比出来的。
登录网站上传界面图片/输入想要测试的网页地址就可以使用,快的话几秒钟出结果,还有免费体验版。虽然很多人自信可以用头脑预估用户行为,但是在大量的方案以及复杂的现实情况中,人为判断多有不准确的时候。
例如下面这个 Omnisend 网站的真实案例,他们用眼动模拟AI工具生成了这样的热点图:LOGO 与标题太近,且标题内容太复杂,导致用户没有给予标题较多的关注。
两个按钮主次不明确,用户把视线放到两者之间,没有聚焦
右侧用户大量注意力都放在没什么意义的图标上,毫无帮助
Omnisend 拿着这两个页面去给真实用户做了 A/B 测试,发现后者的转化率比前者提高了30%。找真实用户做 A/B 测试固然是最准确的,但是成本也大。
所以为了控制成本,先拿AI模拟来低成本验证一下,再去花力气做实测会更加稳妥。
不知道?赶快点击顶部 体验进阶> 看一看,顺便确认一下是否关注了本号。如果大家不记得以前公众号主页长啥样,我来对比一下:
很多公众号都发文分析了一下这次改版,有吐槽的也有赞赏的,但貌似还没有人做过眼动分析。所以我很好奇,如果做个眼动模拟对比,是否可以验证这次改版究竟是进步还是倒退。上图可以看到,至少这个眼动模拟AI工具对新版本评分比较高,因为用户视线更加聚焦。而且新版对内容露出更多一些,把“取消关注”缩减了,这是我个人比较赞赏的。说了这么多,这几秒钟免费出图的眼动态模拟AI工具,究竟在哪可以用?这周三晚我会开个直播和大家聊一聊用户体验如何入门和提升,不论你是想要学习巩固的交互/体验设计还是想要进阶了解用户体验的UI,都可以来了解下: