Как ИИ может улучшить UX веб-сайтов и посадочных страниц

С помощью искусственного интеллекта (ИИ) компании могут легко адаптировать дизайн своих веб-сайтов в соответствии с меняющимися тенденциями и поведением, повышая и удобство использования и улучшая общий пользовательский опыт.

Пользователи требуют большего от своего взаимодействия в Интернете, поскольку конкуренция за их внимание становится все более жесткой, и сайт должен соответствовать этому требованию.

Искусственный интеллект помогает компаниям дать пользователю то, что он хочет, сосредоточившись на двух важных тенденциях в дизайне веб-сайтов и целевых посадочных страниц: на изображениях и персонализации.

ИИ, UX и изображения

Изображения очень важны для дизайна сайта, поскольку они привлекают внимание пользователя. ИИ принимает основанные на данных решения о том, какие визуальные эффекты будут лучше всего работать для конкретных пользователей, чтобы улучшить их общий опыт.

Распознавание изображений

С технологией ИИ вам больше не придется классифицировать изображения на основе их названия. ИИ обнаруживает структуры шаблонов внутри изображения и рекомендует связанные изображения, содержащие похожие структуры шаблонов. Это обеспечивает новый уровень оптимизации на основе поведения пользователей.

С помощью ИИ профессионалы маркетинга настраивают целевые страницы, предлагая индивидуальные предложения товаров и услуг в виде изображений, которые соответствуют предыдущим покупкам пользователя или его взаимодействию со страницей продукта. Этим связанным изображениям может быть отдан приоритет при заполнении страницы, что улучшает восприятие пользователя, показывая ему товары, которые, скорее всего, будут ему интересны.

В будущем эта функция ИИ станет еще более заметной, поскольку веб-сайты сами будут обладать способностью фильтровать невероятно большие массивы данных и распознавать модели поведения пользователей на индивидуальном и целостном уровнях. Уже сейчас целевые аудитории, отвечающие определенным критериям, распределяются по группам, для которых на сайте выводятся изображения, относящиеся к их категории и интересам.

Отличное применение технологии ИИ работает в тандеме с сайтами, где, например, пользователь ищет рецепты на каждый день, поскольку пользователям могут быть рекомендованы рецепты из изображений, соответствующих этим изображениям. Этот процесс можно оптимизировать, основываясь на предыдущих поисковых запросах. Например, если пользователь ищет рецепты без глютена, алгоритмы искусственного интеллекта могут предложить изображения безглютеновых продуктов на сайте в сочетании с рекомендациями рецептов.

Хотя этот пример относится к конкретной нише, технология имеет более широкое применение. ИИ может активно объединять людей на основе их конкретных пользовательских моделей и характеристик в более крупные, похожие группы и оптимизировать для них рекомендации изображений на сайте.

Визуальный анализ настроений

Визуальный анализ настроений – это новый способ классификации и изучения эмоциональных реакций на визуальные стимулы, такие как видео и изображения. Для этого ИИ пытается понять и расшифровать плотное, высокоуровневое содержание визуальных данных.

При создании алгоритмов компьютерного зрения для изучения этого высокоуровневого содержания, модели пытаются определить классификацию целых видео и изображений, а также локальных областей внутри визуальных стимулов. По сути, эта технология определяет сигналы в изображениях, которые помогают передать общее настроение изображения.

Искусственный интеллект развивается, чтобы понять, какие изображения передают определенные визуальные настроения, чтобы затем сгруппировать и классифицировать изображения. Затем изображения используются для подбора пользователей, которые лучше всего соответствуют просмотру подобных изображений.

В будущем веб-сайты смогут предоставлять пользователям наилучший персонализированный визуальный опыт, сопоставляя категории изображений с конкретным взаимодействием пользователей и затем заполняя страницу такими изображениями. Частично это уже сейчас реализовано в рекламе и креаторам остается тестировать подходящий контент.

Гуру фото и видеоконтента

Уже сейчас, например, компания Adobe создает ориентированного на дизайн ИИ-помощника под названием Sensei. Этот помощник дает рекомендации по дизайну, касающиеся оптимальных макетов, цветов, изображений и их размеров для страниц сайта. Он делает предложения, основанные на машинном обучении, которые соответствуют категории или функциям вашего сайта.

Искусственный интеллект также автоматизирует определенные процессы и мелкие задачи, например, технику распознавания изображений или мелкие детали редактирования фотографий, такие как обрезка. Автоматизация касается не только дизайна: мета-данные и фотографии в базе данных клиента (CMS) могут быть оптимизированы с помощью автоматических рекомендаций, причем помощник даже предложит элементы, которые необходимо включить или выключить.

Такой гуру, которого называют «искусственным человеком-дизайнером», не будет заново создавать весь интерфейс и принимать сложные UI или UX решения. Однако он может помочь быстро определить, какие фотографии и текстовый контент должны находиться на тех или иных страницах в зависимости от различных сегментов пользователей.

Платформы с искусственным интеллектом в сфере дизайна также позволяют компаниям создавать индивидуальный контент и помогает бороться с такими узкими местами в творчестве, как вариативность и уникальность текстовой информации и выбор изображений, и все это с целью обеспечения наилучшего пользовательского опыта.

ИИ, UX и персонализация

Потребители сейчас как никогда переполнены информацией. Если вы хотите, чтобы пользователи взаимодействовали с вашим сайтом или покупали ваши продукты или услуги, вам необходимо предоставить им персонализированный веб-дизайн, который предвосхищает потребности разных групп пользователей и отвечает их вкусам.

Прогнозирование с помощью ИИ

Как следует из названия, ИИ предсказывает будущие действия путем построения аналитики поведения клиентов на основе данных, собранных из посещений страниц, выбора товаров и поведения пользователей при взаимодействии с сайтом. По сути, алгоритм распознает прошлые взаимодействия, чтобы рекомендовать такие вещи, как предпочтительные направления, товары и многое другое.

Искусственный интеллект также может предсказывать будущие покупки на основе предыдущих, а также знаний о самом пользователе. Это может помочь компаниям обеспечить наиболее простые пути к покупкам, поскольку они предвидят потребности пользователей. Чем точнее будут прогнозы, тем больше информации смогут извлечь из них предприятия, и тем лучший пользовательский опыт они смогут предложить.

В будущем прогнозирование позволит адаптировать веб-дизайн к потребностям клиента. ИИ построит прогноз поставок, т.к. будет знать необходимый цвет, размер. В дизайне интерфейса может сопоставить выбранные изображения, креативные формы активно посещаемых веб-страниц, подобрать предпочтения по шрифту и цветовой гамме, всего того, что поможет лучше адаптировать ваш сайт к каждому типу посетителей.

Семантический поиск

Поисковая строка – отличное дополнение к любому сайту, поскольку они предоставляют более релевантные результаты, чем стандартная навигация. Пользователи ищут информацию или совершают покупки с определенным намерением, целью. Они находятся на вашем сайте не для того, чтобы просматривать страницы; они действительно знают, что им нужно. Исключение представляют сайты для предоставления развлекательного контента, где цель – именно развлечь и оставить посетителя надолго на странице.

Удобный и структурированный для пользователя поиск делает покупателей более счастливыми и создает более значительный потенциал для возвращения клиентов, повышения LTV. Семантический поиск повышает точность, а значит, и удовлетворенность пользователей, благодаря более глубокому пониманию намерений и контекста пребывания пользователя на сайте.

Многие крупные компании видят ценность инвестиций в технологию поиска на сайте. Например, Etsy инвестировала в Blackbird Technologies, компанию машинного обучения, специализирующуюся на анализе поведения пользователей для поисковых рекомендаций. Google также подает пример своим интерактивным шаблоном завершения запросов, который отвечает на вопросы в масштабе реального времени. Обе эти технологии помогают оптимизировать поисковое намерение пользователя для обеспечения более естественного и точного пользовательского опыта.

Эти технологии используют обработку естественного языка и машинное обучение для анализа больших объемов потребительских мнений и отзывов. искусственный интеллект извлекает информацию из этих комментариев и помогает ритейлерам определить и правильно спозиционировать, представить лучшие продукты для удовлетворения поисковых намерений покупателей по описанию поиска.

Контент и маркетинг

Скоро искусственный интеллект будет создавать полностью индивидуально курируемые веб-сайты. Вместо того чтобы сосредоточиться на рекомендациях и предложениях, ИИ сможет представлять пользователю контент, соответствующий его интересам, непосредственно при заходе на сайт.

Машинное обучение уже программирует компьютер или приложение на изучение данных, которые затем используются для настройки пользовательского опыта. В результате пользователи тратят меньше времени на поиск того, что они ищут, и больше времени на то, что их интересует. Например, с помощью искусственного интеллекта, когда вы попадаете на целевую страницу, она уже показывает статьи или сообщения в блоге, которые отвечают вашим интересам, специфике вашей отрасли или бизнеса.

Это относится и к макету сайта. Адаптивные пользовательские интерфейсы используют машинное обучение для определения устройства, операционной системы и платформы, которые человек использует для просмотра сайта, и адаптируются соответствующим образом, чтобы обеспечить наилучший опыт на этих платформах.

Это также может применяться к определенным разделам сайта, которые реструктурируются для обеспечения наилучшего пользовательского опыта. Отличным примером компаний, использующих такую технологию, являются те, у которых есть функция предложения «потому что вы смотрели» или «с этим товаром покупают». Поскольку модель предложения показывает четкий индикатор для рекомендации своей аудитории: потому что высмотрели программу «X», мы рекомендуем посмотреть программу «Y». Функцию рекомендаций мы уже встречаем в соцсетях и у крупных игроков цифровой индустрии.

Крупные компании понимают, что не только персонализация контента, но и его точное представление конкретному пользователю может повлиять на его внимание. Именно поэтому они используют несколько изображений для рекламы одних и тех же товаров и услуг, т.к. некоторые креативные рекламные изображения могут лучше подходить определенным пользователям, чем другие. Адаптивные пользовательские интерфейсы изменяют макет домашней страницы не просто для каждого пользователя, а для каждой конкретной сессии, конкретного устройства, которые используются в данный момент, чтобы привлечь больше просмотров. Вы могли обратить внимание, что рекомендации по просмотру на ноутбуке у вас отличаются от рекомендаций на мобильном телефоне.

Предоставляя людям больше контроля над результатами работы алгоритмов машинного обучения, они могут выбирать, сортировать и реорганизовывать эти результаты понятными им или более естественными для них способами. Это дает вашему алгоритму более точную информацию, которую можно использовать при изменении макетов, предоставлении рекомендаций и персонализации контента для улучшения пользовательского опыта.

Заключение

Благодаря анализу настроения изображений и сопоставлению его с интересами пользователя, прогнозированию путей движения пользователя и перестройке макета и контента в адаптивных пользовательских интерфейсах, ИИ значительно улучшает пользовательский опыт.

Хотите узнать больше?

Если вы хотите стать экспертом в UX-дизайне, UX-исследованиях, UX-тестировании, дизайн-мышлении, CX аналитике или другой смежной теме UX и CX, пройдите обучение, научитесь проводить UX-исследования на нашей платформе, или возьмите курс наших партнеров – Высшей Школы Экономики, Школы Сервисного Дизайна. Удачи на вашем пути обучения!

Источник: статья David Kosmayer

Елена Брумарова, Marketing & CX Manager

‍