• 多源數(shù)據收集與統(tǒng)一管理 除了常規(guī)點擊流、停留時間和路徑分析,還需引入 AI 可分析的數(shù)據源,例如用戶搜索行為、偏好設置、歷史操作日志及第三方數(shù)據。 統(tǒng)一管理后,通過數(shù)據清洗和標準化,為后續(xù) AI 模型訓練和交互優(yōu)化提供可靠基礎。
• AI 用戶畫像與行為預測 利用機器學習算法構建用戶畫像,對不同群體行為模式進行聚類分析。預測用戶可能的操作需求、興趣內容和行為路徑,為界面布局和功能推薦提供決策依據。
• 痛點識別與任務分析 通過 AI 結合行為數(shù)據自動發(fā)現(xiàn)用戶操作阻力點,例如重復點擊、功能迷失或信息查找時間過長,從而明確 UX 改進方向。
二、智能化信息架構與動態(tài)界面布局
• 優(yōu)先級算法驅動的布局優(yōu)化 AI 根據用戶行為和任務頻次,動態(tài)調整界面信息層級。例如,核心功能自動置頂,高頻操作元素放置在易操作區(qū)域,降低認知成本。
最瘋狂的部分來了。以前,AI 只是在內容方面提供幫助,比如提供一些文字和一些布局建議?,F(xiàn)在,它構建了整個用戶體驗,包括結構、按鈕、哪些內容先顯示、哪些內容會消失——所有的一切。像 Galileo AI 或 Uizard 這樣的 AI 工具可以在幾分鐘內創(chuàng)建完整的界面模型,真正的原型。你只需要給出一個簡短的提示。
即使是像 Booking.com 這樣的大型公司,也使用 AI 來設計和運行數(shù)千個 UI 測試,無需人工干預。這并非為了節(jié)省時間,而是為了更智能的用戶體驗。更快的決策,更優(yōu)的結果。
從您熟悉的工具入手。使用 Plerdy SEO Analyzer 檢查 AI 如何影響內容結構。在 Plerdy Analyze Websites 中試用熱圖,看看哪些方法有效。多考慮用戶行為,少考慮固定的網格。
AI優(yōu)先的思維模式意味著:你的設計會生存、學習并適應。這才是真正的用戶體驗。
結論
如果你仍然認為人工智能只是一種趨勢,那你就錯過了全局。人工智能并非要扼殺用戶體驗設計,而是要大力推動它的發(fā)展。它就像渦輪增壓模式一樣。你,設計師,仍然是規(guī)則的制定者。但現(xiàn)在,人工智能可以幫助你打破那些枯燥乏味的規(guī)則。像 Plerdy、Uizard甚至Figma AI 這樣的工具,它們并非取代技能,而是加速了創(chuàng)造奇跡。所以,不要抗拒,要利用它。在用戶點擊離開之前,提升你的用戶體驗。
Google 的可解釋性評估標準 (Explainability Rubric)提供了一個清晰的框架,用于創(chuàng)建透明、公平且以用戶為中心的 AI 系統(tǒng),并重點強調了 22 條需要與用戶分享的關鍵信息。隨著 AI 不斷影響我們的工作方式、與企業(yè)的互動方式,甚至成為我們表達自我的工具,確保用戶能夠理解并信任這些系統(tǒng)至關重要。
AI 頭腦風暴工具包由卡內基梅隆大學人機交互 (HCI) 研究所的研究人員創(chuàng)建,旨在提煉 AI 能力,幫助團隊探索如何利用 AI 構建應用。創(chuàng)新的停滯往往并非源于技術,而是因為團隊選擇了錯誤的項目。AI 頭腦風暴工具包解決了這個問題,提供了一種結構化的方法來設計既技術可行又以用戶為中心的 AI 驅動解決方案。
它概述了 40 個涵蓋醫(yī)療保健、教育和交通等不同領域的真實 AI 產品示例。該工具包還包含創(chuàng)意提示、影響力-投入矩陣和績效-專業(yè)知識網格等工具,可指導用戶選擇具有高影響力且可行的創(chuàng)意。要使用該工具包,首先要查看 AI 功能和示例,以激發(fā)您的團隊靈感。然后,進行結構化的頭腦風暴會議,探索機會、完善概念并評估潛在解決方案。該資源非常適合研討會、組織戰(zhàn)略會議和創(chuàng)新實驗室,確保團隊設計出具有影響力且以用戶為中心的 AI 產品。
5. Google 的 People + AI 指南
《People + AI 指南》由 Google 的多學科團隊People + AI Research (PAIR) 創(chuàng)建,提供了方法、最佳實踐、案例研究和設計模式的全面資源,旨在幫助設計師、開發(fā)人員和產品團隊創(chuàng)建有影響力的 AI 驅動解決方案。