Автоматизоване A/B тестування: 5 способів використання ML для покращення UX дизайну

UX-дизайн швидко стає новою ареною для інновацій, що базуються на штучному інтелекті. У галузі, яка спрямована на створення позитивного досвіду для всіх споживачів, UX-дизайнери, маркетологи та розробники сайтів роками працювали разом, щоб вручну створювати чудові користувацькі досвіди.

Однак завдяки швидкому розвитку технології машинного навчання, сучасні UX-команди також можуть приділяти пріоритет увазі швидкості та точності при створенні онлайн-досвідів.

Згідно з дослідженням від Forrester, позитивний UX-дизайн може збільшити конверсії більш ніж на 400%. Інтегруючи штучний інтелект та машинне навчання у свою стратегію, ви можете забезпечити покриття всіх аспектів.

Насправді, приголомшливі 62% UX-дизайнерів стверджують, що вже використовують машинне навчання для підвищення своєї продуктивності, персоналізації дизайну та автоматизації таких завдань, як тестування A/B і доступності.

Зважаючи на це, ми досліджуємо потенційні переваги впровадження машинного навчання у вашу UX-стратегію в 2024 році.

Що таке машинне навчання (ML)?

Багато хто плутає термін "машинне навчання" з "штучним інтелектом". Однак це різні терміни.

Машинне навчання — це лише одна з галузей штучного інтелекту. Воно зосереджується на розробці моделей, які можуть навчатися з даних для покращення прогнозів і автоматизації рішень.

Прикладом моделі машинного навчання є відомий ChatGPT.

Як генеративний AI-інструмент, відповіді ChatGPT стають все більш людяними завдяки тому, що він навчається з мільйонів запитів по всьому світу.

Найкраще в ML — це здатність покращуватися з часом. Модель отримує більше даних, продовжує вчитися та покращує свою продуктивність.

Ось деякі способи застосування ML у вашій UX-стратегії:

• Покращення користувацького досвіду за допомогою прогнозної аналітики
• Персоналізація користувацької подорожі
• Тестування A/B і доступності
• SEO-оптимізація
• Виявлення потенційних недоліків у вашому UX-дизайні

Тепер розглянемо це більш детально і дізнаємося, як ви можете безперешкодно інтегрувати ML у вашу поточну UX-стратегію.

Прогнозна аналітика

Немає секрету в тому, що ML процвітає завдяки новим даним. Завдяки великій кількості даних про поведінку користувачів, моделі машинного навчання можуть аналізувати поточну взаємодію з вашим сайтом і робити точні прогнози на основі поведінки, уподобань користувачів і їхніх задоволень. Саме тому ML стало основою створення ідеального персоналізованого UX-дизайну.

За допомогою ML ви можете легко персоналізувати контент для кожного користувача. Візьміть, наприклад, такі бренди, як Spotify і Netflix.

Вони використовують ML, щоб допомогти адаптувати інтерфейси користувачів. Машинне навчання допомагає їм створювати персоналізовані плейлисти, передбачати унікальний набір шоу для перегляду і навіть змінювати кольорові схеми відповідно до індивідуальних потреб.

Насправді, згідно з McKinsey, 71% споживачів очікують, що бренди автоматично персоналізуватимуть контент відповідно до їхніх потреб у 2024 році, що робить ML і AI необхідними в процесі дизайну, якщо ви хочете зберігати постійну взаємодію на сайті.

Тестування A/B

Наступним обговоримо тестування A/B. Хоча це є основою практики UX-дизайну, процес може бути тривалим і нудним, особливо коли дизайнери повинні діяти швидко.

Хоча ML не може замінити людський внесок, він може підняти вашу A/B-стратегію на новий рівень. ML може автоматично і автономно аналізувати результати тестів, вносити реальні зміни на сайт у відповідь на результати.

Програми машинного навчання також можуть аналізувати дані користувачів в режимі реального часу, такі як час сесії користувача, місце розташування, категорії і переглянуті продукти, навіть показник відмов для окремої сторінки.

Вебсайти, керовані ML, завжди перебувають у "режимі тестування", що дозволяє дизайнерам виявляти недоліки в реальному часі та вносити коригування без необхідності в регулярних перевірках на кшталт A/B.

SEO-оптимізація

Існує багато AI-інструментів для SEO на ринку, але машинне навчання піднімає SEO-оптимізацію на новий рівень.

Завдяки ML-інструментам, таким як ChatGPT, автоматизоване генерування контенту є однією з ключових причин, чому ML змінює створення SEO-контенту. Алгоритми ML можуть генерувати високоякісний контент на основі глибокого моделювання тем і дослідження ключових слів.

Це означає, що ваш контент буде професійним і водночас високо пошуковим.

Більше того, алгоритми ML також можуть допомагати UX-дизайнерам створювати пошукові метатеги та оптимізовані описи сайту. Використовуючи дані на основі запитів користувачів, ML може пропонувати теги та фрази для опису, які, ймовірно, будуть шукати ваші цільові користувачі.

Ви також можете додати ML-потужний конкурентний аналіз до своєї SEO-стратегії. Аналізуючи контент конкурентів, ML-моделі можуть визначити можливості в SERP, щоб розмістити контент саме там, де він найімовірніше буде помічений.

Доступність дизайну

У дослідженні більше мільйона вебсайтів експерти з WebAim виявили в середньому 51.4 помилки доступності на сторінку.

У епоху, коли люди з різними можливостями мають доступ до інтернету, доступний та інклюзивний UX-дизайн є вирішальним, якщо ви хочете звертатися до широкої конвертованої аудиторії.

Машинне навчання стало важливим інструментом у створенні доступного онлайн-контенту. ML-моделі можуть аналізувати зміст вебсторінки, її візуальний вигляд і заклики до дії.

Коли модель налаштована так, щоб бачити і думати як користувач з певними проблемами доступності, вона може відразу виділити області для покращення сайту, щоб створити найкращий можливий досвід для всіх користувачів.

Гарним прикладом цього є додаток Seeing AI від Microsoft.

Використовуючи комп’ютерний зір і ML для виявлення областей вебсайту, які можуть бути недоступні для людей з вадами зору, Seeing AI автоматично аналізує реальне середовище та може надавати аудіоописи елементів, з якими деякі користувачі не можуть взаємодіяти, наприклад, кольорів і візуальних елементів.

Виявлення потенційних проблем з UX-дизайном

Моделі машинного навчання не тільки відмінно збирають дані з генерованого користувачами контенту, але й з AI-згенерованого контенту.

ML-моделі можуть бути чудовими генераторами контенту, але вони також можуть використовуватися для виявлення AI-тексту.

Якщо ви використовуєте генератори AI-контенту, такі як ChatGPT, важливо використовувати ML-запити для натхнення для створення контенту, а не просто копіювати та вставляти. Це тому, що Google може виявити використання AI-згенерованого контенту і, відповідно, надати вашому сайту нижчий бал авторитетності.

Машинне навчання також допомагає вам виявляти проблеми з UX-дизайном в режимі реального часу. Проходячи навігацію сайтом так, як би це робив користувач, ML-моделі можуть виділяти області споживчого шляху, які можуть спричинити відмову.

Перевага роботи в режимі реального часу також полягає в тому, що ML-моделі можуть виявляти раптові зміни поведінки, пов'язані з трендами і сезонними схемами перегляду, даючи вам час адаптувати карту навігації заздалегідь.

Чи замінить AI UX-дизайнерів?

Зростання впливу AI на галузь UX значно змінило ринок праці. Машинне навчання саме по собі змінило створення контенту та тестування доступності, допомагаючи брендам створювати персоналізований досвід для своїх клієнтів.

Однак чи може воно одного дня замінити UX-дизайнерів? Коротка відповідь: ні.

Ми впевнені, що ML продовжить посилювати можливості дизайнерів, але навички UX-дизайнерів є просто незамінними.

Джерело: hackernoon.com