Dobici:
- Mogućnost izrade menija, navigacije i strukture sadržaja (informaciona arhitektura) sa umjetnom inteligencijom i provjera rezultata sortiranja kartica
- Sposobnost privlačenja tokova korisnika i koraka od ekrana do ekrana u umjetnu inteligenciju i hvatanje logičkih praznina i rubnih slučajeva
- Sposobnost kritičkog prilagođavanja strukture koju predlaže umjetna inteligencija prema stvarnom korisničkom jeziku i mentalnom modelu
Ako proizvod postane težak za korištenje, problem često nije u boji ili gumbu, već u strukturi. Informaciona arhitektura (IA) je način na koji se sadržaj u proizvodu grupiše, imenuje i raspoređuje u strukturu navigacije: menije, kategorije, hijerarhiju. Tok korisnika je niz koraka od ekrana do ekrana kroz koje korisnik prolazi da bi postigao određeni cilj (registracija, kupovina proizvoda). Obojica grade nevidljivi kostur. AI brzo proizvodi obris ovog skeleta i pomaže u hvatanju logičkih praznina; Ali da li struktura odgovara umu stvarnog korisnika može se utvrditi samo ljudskim prosuđivanjem i testiranjem.
Arhitektura informacija: govoreći jezikom korisnika
Osnovna tenzija IA je sledeća: hoćete li organizovati sadržaj prema logici institucije ili umu korisnika? Većina neuspjelih izbornika nameće korisniku internu strukturu odjela kompanije ("Enterprise Solutions", "Operation Center"). Ako korisnik pita "Kako da platim svoj račun?" misli on.
Umjetna inteligencija je ovdje dvosmjerni pomoćnik. S jedne strane, to sugerira razumnu strukturu početne kategorije; S druge strane, pomaže vam da testirate svoju trenutnu strukturu u odnosu na jezik korisnika. Ali oznake koje model sugerira su općenito „prosječni internet jezik“; Riječi koje vaš korisnik zapravo koristi mogu biti različite. Dakle, nacrt interne revizije se provjerava sortiranjem kartica: stvarnim korisnicima se daju kartice sadržaja i oni ih sortiraju; prilagođavate strukturu prema njihovom grupisanju.
Savjet: Kada dobijete prijedloge kategorija od umjetne inteligencije, zamolite je i da "prevede svaku kategoriju u upitnu rečenicu koju će korisnik konstruirati." Ovo ubrzava prelazak sa korporativnog žargona na korisnički jezik.
Tokovi korisnika: koraci, odluke i rubni slučajevi
Dobar dijagram toka jasno daje tri stvari: korake (ono što korisnik radi), tačke odlučivanja (da/ne grane) i rubne slučajeve — situacije izvan glavnog puta: prazna kolica, loša lozinka, prekid interneta, istekla sesija. Neiskusni dizajni crtaju „sretan put“ (scenarij u kojem sve ide dobro) i zaboravljaju na rubne slučajeve; Korisnik se uglavnom druži na ovim zaboravljenim mjestima.
Ovdje je AI moćan: kada izvezete stream, pitate "koja rubna stanja nedostaju?" Kada pitate, obično uhvati nekoliko koje ste propustili. Model radi kao kritičar protoka. Ali vi odlučujete da li je svaka grana koju preporuči zaista neophodna, opseg proizvoda i stvarnost korisnika; U suprotnom, tok postaje nepotrebno komplikovan.
stream element
Doprinos vještačke inteligencije
ljudska odluka
Glavni koraci
Standardni nacrt rangiranja
Pojednostavljenje specifično za proizvod
tačke odluke
Moguće grane
Šta je zaista neophodno
Edge case
Podsjetnik na zaboravljene stvari
Šta će biti pokriveno
Oznaka/tekst
prvi prijedlog
Prilagođavanje korisničkom jeziku
Putanja grešaka
Opšti obrasci
Stvarne vrste grešaka proizvoda
tri mini kofera
Slučaj 1 — Meni je postao jednostavniji. Tim je dao 9 naslova glavnog menija umjetnoj inteligenciji i zamolio ih da ih "prevedu u upitnu rečenicu korisnika". Vidjelo se da 3 naslova odgovaraju istom pitanju ("Kako da upravljam svojim nalogom?"); Meni je smanjen sa 9 na 6. Zatim je 14 korisnika testirano sa grupiranjem kartica i verifikovano je spajanje. Uspješnost klikova je povećana sa 61% na 86%.
Slučaj 2 — Slučaj sa uhvaćenom ivicom. U jednoj seriji snimanja, tim je izvukao samo uspješan snimak. AI pita "šta se dešava ako je e-mail već registrovan?", "ako e-poruka za potvrdu ne stigne?", "šta ako se zatvori i vrati na pola puta?" generisanih pitanja. Tim je također dodao 3 rubna stanja toku; Kada je objavljeno, zahtjevi za podrškom su se značajno smanjili. Pouka: model je dobar "podsjetnik na zaboravljeno".
Slučaj 3 — Redundantna grana je odbijena. AI je predložio grane toka plaćanja kao što su "opcija kriptovaluta" i "upravljanje više adresa". Oni nisu bili uključeni u opseg proizvoda; dizajner je odbio te prijedloge. Pouka: nije prihvaćen svaki prijedlog modela; Odluka o opsegu je ljudska, inače protok postaje naduvan.
Kopiranje upita
Vaša uloga: specijalista informacione arhitekture. Grupirajte sljedeću listu sadržaja/funkcija u kategorije koje odgovaraju korisniku. Dajte svakoj kategoriji kratku oznaku i upitnu frazu koju će korisnik konstruirati. Izbjegavajte korporativni žargon. Koristite do 6 nadređenih kategorija. Lista: <<sadržaj>>
Ispitajte ovaj korisnički tok: <<koraci>>.1) Navedite nedostajuće rubne slučajeve (stanje mirovanja, greška, vremensko ograničenje, ponovna prijava).2) Označite korake koji se čine nepotrebnim ili su izvan opsega.3) Predložite oznake koje ne odgovaraju korisničkom jeziku. Dajte svakoj stavci opravdanje od jedne rečenice. Strogo govoreći; Recite "mora se provjeriti".
Skicirajte tok korisnika od ekrana do ekrana za sljedeći zadatak: "<<zadatak>>". Format: svaki korak = Ime ekrana > radnja korisnika > odgovor sistema. Odvojite tačke odlučivanja sa "IF... THEN". Pokažite najmanje 2 putanje greške zajedno sa sretnim putem.
Uporedite ovu strukturu menija s rezultatom grupiranja kartica: Preporučena struktura: <<a>> Grupiranje korisnika: <<b>>. Prikažite nekompatibilne položaje u tabeli i obrazložite koji je bliži korisniku.
Slaba prompt / Jaka prompt
Slabo: "Napišite mi stream snimanja."
Rezultat: generička lista koraka bez rubnih slučajeva, koja sadrži samo sretni put.
Snažno: "Nacrtajte tok ekran po ekran za ovaj zadatak; dajte svaki korak u formatu 'ekran > akcija > sistemski odgovor'; prikažite najmanje 2 putanje greške pored srećnog puta; odvojite tačke odlučivanja sa IF-THEN."
Rezultat: izvodljiv tok sa vidljivim rubnim stanjima i granama.
Razlika: zahtijeva jak format prompta + imperativ putanje greške + tačka odluke; oni približavaju tok stvarnom svijetu.
Uobičajene greške
- Samo dizajniram sretan način. Korisnik se najčešće zaglavi u rubnim situacijama; preskakanje je najskuplja greška.
- Donošenje korporativnog žargona na jelovnik. Korisnik traži "gdje je moja narudžba", a ne "operativni centar".
- Završavanje IA bez grupisanja kartica. Prijedlog modela je hipoteza; korisnik potvrđuje test.
- Dodavanje svakog prijedloga toka modela. Grane izvan opsega bujaju u toku; Odbijanje je takođe odluka.
- Uopšte ne testiram etikete. Oznaka za koju mislite da je "razumljiva" korisniku može biti nepoznata.
Ukratko
Arhitektura informacija i korisnički tokovi su nevidljivi kostur proizvoda; Fluidnost korisničkog iskustva uglavnom proizlazi iz toga. AI sugerira uvjerljive strukture kategorija, tokove kritika i posebno je moćan u hvatanju zaboravljenih rubnih slučajeva. Ali da li se oznake podudaraju s korisničkim jezikom određuje se grupiranjem kartica, a opseg toka i neophodnost grananja određuju se ljudskim prosuđivanjem. Koristite model kao crtač i kritičar; Vi kalibrirate strukturu prema mišljenju korisnika.
Zadatak aplikacije
- Navedite 8-10 sadržaja/karakteristike proizvoda i kreirajte strukturu kategorije s prvim upitom.
- Prevedite svaku kategoriju u upitnu rečenicu korisnika i kombinirajte one koje su zbunjene.
- Odaberite zadatak i nacrtajte tok ekran po ekran s trećom promptom (sa najmanje 2 putanje greške).
- Sa drugom promptom, kritikujte tok, dodajte slučajeve rubova koji nedostaju i uklonite nepotrebne korake.
- Ako je moguće, grupišite mini kartice sa 3-5 osoba i prilagodite strukturu prema rezultatima.
kontrolna lista
- [ ] Preveo sam kategorije na korisnički jezik i uklonio žargon.
- [ ] Pored srećnog puta, nacrtao sam i putanje grešaka u toku.
- [ ] Skenirao sam slučajeve koji nedostaju uz pomoć umjetne inteligencije i dodao ih.
- [ ] Svjesno sam odbio sugestije izvan okvira.
- [ ] Testirao sam IA nacrt sa grupisanjem kartica ili testiranjem korisnika.
- [ ] Provjerio sam oznake stvarnim korisničkim riječima.