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榮耀標識用好眼動模擬人工智能，提高用戶體驗
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?。?/p>
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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