AI助力UI设计:从大数据到预测性评估工具

发布时间:2024-05-05 20:20:16 浏览量:227次

业务团队在进行产品设计时,是否可以借助一定外力,实现设计价值的最大化?比如AI人工智能,也许就是可以助力用户交互体验提升的一大利器。那么,AI人工智能可以从哪些细节入手、改善设计流程呢?不如看看作者的总结。

UI设计

写在前面

回想一下,你在进行UI设计工作中,是否会遇到下面场景:

  1. 你怎么知道用户会喜欢这个界面设计?
  2. 这个界面能不能抓住用户的注意力(眼球)?
  3. 有数据支撑你的设计吗?
  4. 这个界面可以怎么改进?
  5. 你到底行不行呀?
  6. 这个界面还不如原来的!

Okay,面对这些质疑和挑战,你内心的OS 应该也是那句:你行你上呀!

一、大数据时代的设计方式

在大数据时代,设计工作者可以尝试使用数据为自己的设计“正名”。设计如果没有和大数据连结,就等于说设计师凭个人经验猜测。设计如果和大数据连结,它其实可以看到很多的趋势。

迈尔逊伯格教授指出,现在的设计流程先看到一个模式再返回去做设计,即“你会先看到结果”。大数据可以让你从结果回退思考设计应该怎么做。

从技术上来理解,就是通过大数据进行深度学习,把机器模型训练出具备人的浏览习惯。

现在大家的行为都可以被你预先看见,被你看见之后就可以先知道结果,你就可以通过改变一些因素让事件得以发生或者避免。

当你把“设计作品”给他看的时候,他可以后验性告诉你结果。即人们是怎么浏览这个“设计作品”的,你再根据这个结果来进行设计工作。

二、Grammarly,一款在线语法纠正和校对工具

专业的学术写作可以让你获得高分,妥帖的商业邮件能够促进交易达成,风格统一的品牌文案有助于树立企业形象。

Grammarly把后验性理念,通过“人工智能应用于文字场景”融合在产品当中。

Grammarly

在写作内容发送之前,就能发现内容上的错误以及不足,用技术帮助人们优化写作内容,提高写作生产力。

三、VisualEyes,预测性的设计评估工具

最近发现了一款国外预测性的设计评估工具——VisualEyes。

VisualEyes

它通过AI模拟人浏览的方式分析设计界面,预测用户关注的元素和关键信息的清晰度,为改进界面的视觉传达提供参考。

1. 眼动追踪研究和情绪测试 VS 焦点图

设计界面眼动追踪测试,可以通过注意力地图上利用人工智能(AI)即时产生用户测试数据,有效展示用户视觉行为特点的分布情况。

眼动追踪

注意力图是眼动追踪研究和情绪测试的完美替代品,可以帮助设计师优化界面视觉传达。

2. 快速偏好测试 VS 清晰度得分

清晰度得分可以体现网站的清晰度和美观程度,通过全球数千名测试人员的研究数据生成,帮助您获取用户对视觉的品牌认知及感受。

清晰度得分

通过清晰度分析地图作为诊断工具,找出界面中杂乱无章的区域,删除/优化冗余信息。

3. AB Test VS 兴趣范围

利用兴趣范围(AOI)、AB Test等工具,可以量化用户的注意力并简化设计方案的决策过程。

AB Test

利用AI工具,可以缩短AB Test的时间,帮助设计团队进行快速决策。

四、小结

人工智能(AI)是为了更大程度地弥补人类不足之处,并不是以取代某项工作职能为目的。

尝试了解、使用人工智能(AI),结合AI更大程度地发挥设计价值。

希望本文能给你一些启发。

本文部分内容参考自龙国富的人人都是产品经理公众号,图片来自Unsplash,基于CC0协议。

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