웹사이트 사용자 경험 분석: 눈 움직임의 12 오해 해석

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눈-추적 기술 (눈 운동)의 응용 프로그램에 대 한 학계와 재계의 관심으로 설명 되어 있습니다. 혁신과 기술의 진흥, 연구 산업의 점점 더 많은 사용자 제품을 읽고 사용자의 눈에 있는 경험을 눈 추적 기술을 제품 설계 및 개발 과정에 소개 하기 시작.

그러나, 눈 운동 기술의 인식의 부족 및 정보의 비대칭,이 연구 방법의 오해 지속적으로 나타나고 있다. 이 기사 눈 운동 오해, 사용자 연구 영역 중 일부를 열거 하 고 올바른 응용 프로그램에 대답 하려고 합니다.

1 "확인 먼저 이동 하 고 사용자에서 무엇을 보고는 눈"?

종종 지식에 대 한 눈을 가진 사람 연구원에서 같은 질문을 던져. 맹목적으로 세분화의 필요 없이 이러한 작업을 수행한 것 이다 눈 운동 테스트, 모든 사람들의 끝의 계획 하는 경우만 몇 가지 아름 다운 될 검색 궤적 지도 및 뜨거운 지역의 밀도에 집중 지도.

소프트웨어 인터페이스 눈 운동 "소프트웨어의 정적 디자인" 기록 큰 조정 해야 하는 때 상상 "클릭, 대화형" 소프트웨어 데모 버전, 사용자의 관심 포인트 얼마나 다른 것? 눈 운동 결과 분석할 때 모호한 테스트 목표 "이 한다 / 그렇게 될 수 있습니다"의 질문에 대답 하기 어려울 수 있습니다. 일반적으로 명확 하지 않다 결론, 하지만 또한 트리거 추가의 새로운 라운드 작업을 테스트합니다. 이해 하 고 테스트를 의사 소통을 하기 전에 테스트 및 데이터와 함께 대답 하려는 문제의 목적에 대해 명확 해야 한다.

각 작업에는 명확한 테스트 시작, 완료 노드, 결과 분석 하 고 대비 하 고, 쉽게 눈 운동 데이터의 의미 이다.

2 "눈 움직임은 뜨거운 지역 지도 및 궤적 지도." "

닐슨 06에서 발견 하는 사람들이 독서 습관의 편지 "F" 형식으로 웹을 탐색 했다. 많은 경우에,이 f-타입 뜨거운 지역 지도 언급 하지만 거의 뜨거운 지역 기반 사용자의 눈 숙박, 체류 시간 내에 어떤 생성 시간? 구조 및 F 형식 대신 웹 사이트의 시간 때문에 사용자의 브라우징 습관 변경지 않습니다? 자주, 보고서에서 데이터를 읽는 사람들 " 나는 그것의 뒤에 다양 한 제약을 고려 하지 않고 xxx, 뜨거운 지역 지도를 원한다. 같은 불행 "궤적 지도" 일어나게 됩니다.

눈 움직이는 뜨거운 영역 지도

시간의 길이에 초점

이 두 그래프는 종종 더 직관적인 이해와 결과의 프레 젠 테이 션에 대 한 보고서에 표시 하기 때문에 보고서를 읽는 사람들에 대 한 책임이 아니다. 사실, 각 프로젝트를 분석할 수 있고 각도, 다양 한 측면에서 사용자의 인지에 관한 행동을 상세히 설명 하 고 모든 각도 측정 사용자 검색 및 인지 행동의 이해를 가져올 것 이다. 따라서, 적절 한 눈 운동 색인을 가진 뜨거운 지역 지도/궤적 지도 때문에 문제를 파악 하는 독자에 대 한 더 쉽습니다.

3 "눈 운동 레드 닷은 사람들이 보고 정확한 위치." "

당신은 시각 또는 궤적에서 든, 누군가 레드 도트/크로스 100%는 사용자가 그것을 보고 생각 합니다. 이 모든 사실 이다입니다.

시선 포인트의 디스플레이 사용자의 실제 관점 바이어스 될 수 있다 있을 수 있습니다 우선, 데이터 샘플링 속도의 현재 상업 비 접촉 눈 움직임 우리가 생각 하는, 높은 되지 않습니다. 또한, 사용자 테스트 과정에서 상대적인 스크린의 위치를 변경 하는 때 눈 운동 데이터를 기록 하는 카메라는 "미스" 사용자의 눈 움직임을 가능성이 높다. 데이터 테스트 자료에 포개져, 눈 운동 궤적의 "드리프트" 발생 합니다.

(눈 운동 궤적 드리프트: 궤적 표시 판독기 텍스트를 읽고 있지만 영역 일치 하지 않습니다.) )

둘째, 일반적으로 인간의 눈의 비전으로 나누어져 hd 시각 영역 (중앙 포 비전: 시야 비전) 및 낮은 정의 시각 영역 (가장자리 비전: 주변 시력). 화면에 해당 하는 높은 정의 영역 일반적으로 빨간 점으로 표시 된 초점 (고정) 보다 큽니다.

예를 들어 우리가 컴퓨터 화면에서 보면, 보이는 HD 지역 거의 두 손톱입니다.

인간의 눈은 보다 친숙 한 또는 큰 개체를 보고, 그것은 흐린된 이미지 영역 (parafoveal & 주변 시력)을 알 수 있습니다.

사용자는 카메라와 지갑 광고에 직접 표시 되지 않습니다 있지만 다음 그림에서와 같이, 사용자는 카메라와 지갑의 높은 확률.

우리는 사용자가 아무 것도 표시 되지 않습니다 말할 수 없다, 그래서 그들은 그냥 말을 직접 아무것도 표시 되지 않습니다.

4 "눈 운동 데이터는 쉽게 설명. "

"나 보고 어디로 사용자가 알고 싶어요"-종종 들어 본 문구 연구의 대상이 될 것입니다.

그것을 말한 사람이 듯 매우 명확한 경우: 사용자에서 무엇을 보고 알 았, 난 일을 변경 하는 방법을 알 것 이다. 사실, 우리가 갈 때 검색 순서와 사용자 보고 뜨거운 지역 지도, 시간의 끝에 우리가 때로는 스스로 잡아를 얻을 수 있습니다. 어떤 장소에서 뜨거운 영역 지도 매우 빨간색, 즉 사용자가이 장소를 보고 좋아하는?

눈 운동 결과 본 후 다른 쪽 요청할 수 있습니다.

"그래서 뭐?"

"눈 움직임의 결과에 따라 변경 내용을 당신이 제안 합니까"?

...

사실, 눈 운동 수만 대답을 "볼", 하지만 "왜"를 참조 하는 것을 말할 수 없습니다.

예: 뜨거운 지역 지도 배포, 더 많은, 빨간색 영역의 디자인의 가로 버전을 이동 하는 눈의 애플 리 케이 션 가로, 세로 버전에서 사용자가 가로 버전을 선호 하는 것. 혼자 눈 운동 데이터에 의해 그것을 설명 하는 것이 어렵습니다. 테스트 콘텐츠, 사용자의 개인의 브라우징 습관 및 다른 요인, 발생할 수 있습니다 가로 버전을 보려면 사용자가 더 가능 하다 더 많은 시간을 보내고 필요의 수평 한 버전에서 정보를 추출 하는 사용자.

혼자 눈 운동에 의해 데이터의 합리적이 고 포괄적인 해석 하 게 하는 것이 어렵습니다.

5 "모든 유용성 테스트 눈 운동에서 혜택 합니다." "

안구 운동에 대 한 일반적인 이해 만약 사용성 테스트는 안구 운동, 효과 및 결과 문제를 찾는 데 더 도움이 될 것입니다. 하지만 각 프로젝트에서는 시간 및 인적 자원, 눈 운동 테스트는 나중에 분석에서 구역, 장면 분석, 조각화에 대 한 너무 많은 비용을 차지할 것입니다 그리고 최종 결론 궤적 및 관심 검색만 수 있습니다, 그리고 더 구체적인 이유는 여전히 알고 깊이 있는 접근 필요. 대조적으로, 전통적인 사용성 테스트의 낮은 비용-효과 분석은 더 적합 하다.

공식적인 사용성 테스트 눈 운동 데이터의 결과 전반적인 결론의 작은 비율에 대 한 차지 했다. 사이트 테스트 예, 기능 포털 사용자의 웹 페이지를 주의할 것 이다, 알고 싶은 경우와 액세스 더 많은 사이트를 후에 사용자는 사이트의 전반적인 영향에, 나타내는 텍스트 이해 하기 쉽습니다. 이 경우에, 눈 운동만 알 수 있습니다 그녀가 본, 하지만 특정 이해 눈 움직임의 값이 낮은 경우 눈 움직임 데이터에서 해석 되지 않을 수 있습니다.

반면, 눈 움직임은 더 나은 전통적인 사용성 테스트에 설명할 수 없는 구체적인 질문에 대답 적합 합니다. (온라인 결제 하기 전에 어떤 엉 킴의이 페이지에서 사용자의 확인 같이) 몇 가지 링크 및 페이지를 표시 하려면 백그라운드 데이터 이동 속도 하는 경우 매우 높은, 안구 운동 수 있습니다 알려 사용자가 정말 원하는.

6 "운영 배워야 할 수 있는 눈 운동 테스트." "

현재, 시장에 있는 눈 운동의 모든 종류는 기능적으로 유사한, 데이터의 최종 분석 중요 하지 않습니다. 만큼 눈 운동 테스트, 운동 눈 할 모두의 관점에서의 작업을 배울 것 같다. 그러나, 눈 움직임의 사용은 아닙니다 당신이 할 수 있는 눈 운동. 효과적인 눈 운동 데이터는 연구의 전제 이며 이것이 두 마우스 완료 될 수 있다.

인간의 눈 작업 패턴에 큰, 시각적 인지와 정보 처리 과정, 연구 방법론, 데이터 눈 운동 처리 및 통계 및에, 작은 프로젝트 프로세스 설계, 분석 매개 변수도 프롬프트 언어 수정에 미리 알아야 할. 눈 운동의 끝 후 뜨거운 지역 지도, 궤적 지도 및 겉보기 불규칙 한 눈 운동 데이터의 전체 보기 사용자의 브라우징 습관 및 제품 문제를 결합.

7 "눈 움직임은 기다리고 읽은 후 데이터를 분석 하는 사용자에 대 한." "

보통 눈 운동 연구 프로젝트 프로세스, 사용자 연구 관찰, 기록, 동시에 각 종류의 테스트 프로세스에는 위험 방지 (프로그램 예기치 않게 종료 된다, 컴퓨터 충돌 등) 모양. 시험 시작 후, 연구자의 작품을 테스트 성공적으로 완료 될 때까지, 트랙 이동 눈, 검색 사용자의 눈을 보면서 호기심 것 같았다.

사용자의 눈 운동 동료 연구원/제품을 실시간으로에서 표시 됩니다 동료, 그래서 언제 든 지 당신의 마음에 질문의 생각 할 수 있을 것입니다 관련:

"아, she/he을 사용 처럼!"

"의심할 여지가 없는 클릭 여기는..."

경우 안 효과적으로 기록을 시간에, 또는 기억 해야할지 모른다, 사용자의 운영 습관과 실수에 대 한 이유를 놓칠 것 이다. 눈 운동 데이터를 나중에 보고에 대 한 설명이 있다.

사용자의 이해 및 작업 동작, 발견과 혼란, 통해 사용자 눈 움직임의이 유형은 즉시 기록 되어야, 사용자의 최종 테스트 성능 검색의. 필요한 경우 재생 트랙 비디오의 눈 움직임을 되짚어 생각 하는 (생각 alound) 피드백 문제 사운드의 도움으로 현장 작업 사용자를 수 있습니다. 이 방법은 종종 문제의 루트 및 사용자의 실제 요구를 노출합니다.

모두 모두, 사용자가 질문에 두고 눈 테스트 프로젝트 마십시오.

8 "눈 움직임을 분석할 수 있습니다 비디오 궤적을 보면." "

리듬에서 홍보 연구와 민첩 한, 빠른 테스트 결과에서 출력 하는 눈 운동 값입니다. 이렇게 하는 가장 빠른 방법은 테스트 후 실시간으로, 또는 다시 트랙에 사용자의 눈 움직임을 보고입니다. 또한 안구 운동, 몇 가지 뜨거운 지역 지도 함께 결합의 결론을 무승부 수 있습니다 비디오를 봐서 정식 분석을 할 필요가 없습니다 어떤 사람들 생각 사용자의 브라우징 습관을 설명할 수 있다.

그러나, 우리의 시선 시선 한 번 이상 초당 200-300 분당 데이터 포인트 이동 하는 눈의 생산. 눈의 비디오 보고, 혼자 우리의 메모리 기억 하 고 이러한 많은 양의 데이터를 처리할 수 없습니다. 사용자 (개인/군중)과 눈 운동 데이터를 분석 하는 눈의 궤적에서 보이는 동영상 혼자 하자. 뭐가 더 나쁜, 우리 편 동영상을 할 수 있습니다. 우리 사용자의 브라우징 하는 것을 강조할 수 있기 때문에 우리는 이미 프로젝트 연구의 목적을 알고, 순서, 관심의 지역에 체류 하는 시간.

참고: 비디오에 사용자의 눈 시선 포인트, 변경 반영 하지만 실제로 비디오의 시선 포인트 보다 더 많은 눈-운동 데이터를 생성.

(비디오 추적 눈) (눈 운동 궤적의 시각적인 데이터)

눈 운동 궤적 비디오는 결론 그림, 아니라 데이터 분석에 적합 합니다.

9 "눈 운동 테스트를 모두 사용할 수 있습니다 샘플 크기를." "

"30! 30 충분 하다." "

우리는 종종 사람들이 눈 운동 테스트 많은 사람들이 필요 하지 않습니다, 30 샘플 크기 수 있습니다 들었어요. 이 안구 운동에 대 한 표준 표본 크기를 될 것 같다. 사실, 눈 움직임의 샘플 크기는 테스트의 목적과 실험의 디자인에 따라 달라 집니다 그리고 30 모든 모든 테스트에 적용 되지 않습니다.

결정 하기 전에 눈 운동 검사의 샘플 크기에, 연구원은 알고 있어야 하는 "이해 해야는" 일반적인 상황 "또는" "통해 눈 움직임 다른 디자인의 차이점 비교. 다른 디자인 나 있는 경우에, 희망 눈 운동에 의해 "일반적인 상황"를 만드는 것입니다: 차이 비교 테스트 그룹 (내 과목), 30 샘플 충분; (사이-주제), 눈 운동 결과 개별 차이에 취약 과목 간의 차이 비교 30 샘플 명확 하 게 충분 하지 않습니다.

제품 유용성 문제를 눈 움직임을 일치 시키려는 경우 8-10 샘플 이미 70-80%의 문제를 발견할 수 있습니다. 이 시점에서, 30-샘플 눈 운동 자료는 유용성 문제를 설명 하기 위해 충분 한.

10 "눈 운동 데이터 분석 매개 변수 모든 경우에 적용." "

일반적인 눈 움직임 보고서, 총 없이 사용자의 보기는 검색의 추적, 시간과 비교의 다른 측면, 그것은 마치 눈 여기에 운동의 무승부 가치. 데이터를 분석할 때 우리는 다른 사례 분석 각도에 취약 눈을 이동 하는 데이터 보고서 처럼 최종 분석 결과. 자신 이외에 아무도 사용자의 브라우징 습관 및 거기에 반영 하는 문제를 읽을 수 있습니다. 데이터 분석 눈 운동 관련 데이터에 사용 하려는 유용성 문제를 지원 하기 위해 다른 디자인 간의 차이점을 검색 하는 따라 달라 집니다. 따라서, 몇 가지 다른 일반적인 분석 매개 변수를 사용 하지 않는 당신이 효과적으로 설명할 수 문제.

일반에서 시간, 시력의 라인, 시력의 라인에 방문의 수에, 눈동자 크기, 눈 운동 속도, 검색 경로, 눈 운동 색인은 사용자의 설명 하는 부자 같은 몇 가지 매개 변수를 검색 동작 차원 공간 및 시간 차원에. 질적 및 양적 데이터 분석, 쉽게 이해 하 고, 하지만 또한 사용자의 인지 및 작업 동작을 복원 하려면 현실적 눈 운동 결과 만들 것입니다 그것.

예를 들어, 사용자 "예약 페이지에서 티켓을 구매" 작업을 완료 하자.

시간: 예약 페이지 (길이 시선, 시선, 첫 번째 시선, 등의 길이입니다.);의 관심 시간 분포

공간: 사용자 (시간 및 공간 영역에서의 분포 이자, 첫 번째 관심 영역, 방문 등의 지역), 가장 매력적인 지역 예약; 과정 검색 트랙

정보 검색 효율: 응시의 전체 수 (낮은 수, 더 높은 효율)

효율을 결정: 먼저 첫 번째 마우스 클릭 시간 소비 시선

콘텐츠 레이아웃: 예약 관련된 정보 및 눈 점프의 수 사이 기능 영역, 검색 순서

작업, 완료 비율, 완전 한 시간 소비, 만족 정도, 등의 성공률.

거기를 설명 하기 위해 위의 시도의 작은 예 없습니다 모든 프로젝트 분석에 대 한 공식화 매개 변수 집합입니다.

정말 중요 한 건 눈 이동 데이터를 사용 하 여 분석에 대 한 올바른 데이터를 선택 하는 다음 이야기의 어떤 관객에 게 하 고 싶은.

독립적인 눈 운동 데이터는 설득력이 없습니다.

11 "모든 눈 운동 데이터를 분석할 수 있습니다." "

보통 큰 샘플 데이터에서 필요 청소 하는 샘플의 일부에 따르지 않는 논리/데이터 누락, 그리고 눈 운동 테스트의 일반적인 작은 샘플, 사람들 눈 운동 데이터 수집 품질의 테스트 과정을 무시 하는 경향이 있다. 가장 일반적인 데이터 품질 문제는 테스트 하는 동안 눈 위치의 개별 차이 편차, 카메라는 눈 운동 데이터, 등 오랜 시간을 보고 개인적인 이유의 좋은 기록이 없다. (다른 사용자의 평균 눈 움직임 데이터에서 크게 다릅니다)는 개별 사용자의 비정상적인 안구 운동과 데이터도 청소를 위해 고려 되어야 하는 눈 운동의 낮은 샘플링 속도의 데이터입니다.

이러한 문제에서에서 데이터""만 숫자의 원인을 판단 하기 어렵습니다. 아마도 사용자의 안구 운동 캡처되지 되어 있기 때문에 단지 사용자의 개인적인 습관, 수도 있지만 또한 테스트에서 사용자 그 시간에 작업을 잊고 있을 수 있습니다. 우리는 눈 운동 궤적의 재생 비디오 전체 샘플에서 데이터를 제거 합니다 여부를 확인할 수 있습니다. 데이터 분석에서 이러한 품질 데이터 검색 동작을 잘못 해석 될 발생할 수 있습니다.

12 "시각의 결과 눈 운동 결과 신뢰할 수 있는." "

뜨거운 지역 지도/궤적 지도 표준 출력 형태의 눈 움직임 데이터 시각화, 되 고 사람들이 이러한 그래프를 보고 하지 않고 안구 운동 분석 아니다 생각 수 있습니다. 눈 운동 데이터의 시각화 수 사용자의 초점을 이해 하 고 관련 지식 없이 매우 신속 하 게 순서를 검색 하는 사람들이 있습니다.

안구 운동 궤적 차트

웹 페이지는 웹 페이지에 대 한 특정 정보를 찾고 탐색 하는 무료의 눈 운동 궤적

일반적으로 우리가 이러한 시각화를 볼 때, 우리가 거의 고려 상황 그림 생성 됩니다. 재미 있는 뉴스, 결과 눈 움직임을 찾을 수 사용자가 동일한 웹 페이지는 완전히 다른 것입니다. 결과 데이터 및 눈 운동 결과 적절 한 시나리오에 의미 있는 것입니다.

그래서 다음에 당신이 볼 지도 뜨거운 영역/다른 형태의 눈 움직임 시각화 시간 범위 무엇 이며 어떻게 하면 안구 운동 결과 물어 기억.

(이 문서 Tencent CDC 블로그에서 유래, 소스를 표시 하시기 바랍니다 때 기입)