眼睛跟踪和UX导航

1）为什么使用Eye-tracking

Aitreking准确地显示了用户如何扫描界面：他们注意到他们忽略了丢失的地方。它通过揭示注意力路径和视觉层次结构与用户任务的一致性来补充点击和滚动度量。

• 检查导航和信息体系结构（菜单、过滤器、搜索）。
• 验证第一个屏幕/在折叠和重音排列。
• 卡/目录/表的变体比较（F-Pattern，Z-Pattern，Gutenberg图）。
• 横幅失明，过载和"视觉噪声"诊断。
• 高精准率产品：金融，投注，轻量级市场，缓存。

2）收视率产生的文物是什么

Heatmap（热图）：整个区域的聚合固定强度。
Gaze plot/Scanpath：固定序列（编号点）和sakkad（箭头）。
AOI度量标准：按指定接口区域（按钮、字段、菜单、横幅、卡片、表格）计算。
过渡矩阵：用户如何在区域之间"跳跃"（导航习惯）。
分段报告：在角色/设备/经验方面的注意力差异。

3）基本注意模式

F-Pattern（文本/表）：上行→左栏→下面水平。
Z-Pattern（登陆）：左顶部→右顶部→对角线→右非传染性。
古腾堡图：强/弱象限，自然阅读路径。
盲点：密集屏幕上的右/下部区域，"横幅盲点"。
竞争的主播：折扣条纹，闪烁的元素，动画横幅-"窃取"CTA的注意力。

4）我们操作的度量

• TTFF（时间到第一次修复）-在区域上首次提交之前的时间。
• 固定计数/持续时间-提交的数量/总持续时间。
• Dwell时间-区域中的总时间（包括重复运行）。
• Revisits是返回AOI的数量（困难/重要性的标志）。
• 过渡性提案-从AOI A到B的概率。
• 序列得分/提交顺序-区域进入序列的早期程度。
• Scanpath length/Entropy-路线的长度/混沌性（低熵=清晰的层次结构）。
• Coverage/Convex hull是视觉测量区域（过量绕行=过度）。

• CTA上低TTFF和高dwell-很好（很快注意到，思考和点击）。
• 高的TTFF导航不佳（寻找菜单很长）。
• 许多返回一个单元的原因是怀疑模糊或没有提示的强制性行动。

5）研究计划（模板）

目的：检查用户是否能快速、可预测地找到导航的关键元素。
细分：2-3（初学者/经验丰富；Desktop/Mobile）。
样本：每段6-8（定性）或25-60（准定量）。
任务：5-7个可控启动现实场景（见下文）。
设备：固定跟踪器/移动安装/网络摄像头（见第7节）。
AOI：提前标记关键项目（徽标/搜索/菜单/过滤器/STA/横幅/卡/表/缓存）。
过程：校准→任务→结果提交→简短的debrief，没有问题。
产出：heatmap，scanpath，AOI度量表，建议和A/B假设。

任务脚本模板

1."查找并启用黑暗主题（或设置博彩限制）"。

2."通过X提供程序过滤目录,然后按RTP排序。"

3."打开缓存器并查看可用的输出方法。"

4."找到轻量级事件,并将结果添加到betslip中。"

5."查找规则和负责任的游戏页面。"

对于每个步骤，我们捕获TTFF，过渡，成功率和运行时。

6）AOI标记： 最佳实践

使区域语义化："完整的主菜单"，"搜索"，"过滤器"，"游戏卡：封面"，"CTA：播放"，"横幅促销"，"面包屑"。
共享告密者（标签、状态）和交互式（按钮）。
在移动中，将隐藏的面板（汉堡/窗帘）视为单独的AOI。
表/单位：按列分列的AOI（"联赛"，"Live指标"，"-1X2"，"CTA Add"）。
不要粉碎像素：每个屏幕10-15 AOI是分析的最佳选择。

7）设备、准确性和限制

硬件跟踪器（桌面/移动跟踪器）：高精度,适用于密集型UI（表,系数）。
网络摄像头（remote ET）：更便宜/更快，但噪音更高，小用途更差；适合粗糙的层次结构。
校准-关键：5-9点；在位移/疲劳时重复。
Think-aloud可以扭曲外观模式-使用最少，更好的任务后访谈。

8）分析管道

1.数据质量：跟踪精度、损失百分比、有效固定。
2.任务目录：成功，时间，错误，主观量表（SEQ/UMUX-Lite）。
3.AOI表：TTFF，dwell，revisits，过渡，entropy-按细分市场和设备。
4.Heatmap+Scanpath：寻找额外的关注锚点，"zalips"，跳过。
5.假设和解决方案：重新排列/扩大/重命名/隐藏的内容；什么提示/scaffolding。
6.优先级：Impact × Effort；快速编辑→原型→重新测试。
7.验证：关键指标上的A/B（导航的CTR,任务时间,步骤转换）。

9）典型的发现以及如何应对它们

高搜索/过滤器TTFF →使它们永久可见，增加对比/标签。
横幅从主要CTA吸引注意力→降低横幅的视觉重量，交换位置，增加CTA字体的边框/重量。
长长的卡片扫描→简化视觉原语（较少的标记/标签），并标准化预览。
弱状态/误差检测→颜色/图标+接近字段，ARIA标签，微操作。
导航死胡同→显而易见的"退货"，breadcrumbs，固定帽子重复CTA。

10）对于iGaming/财务 UI： AOI和解决方案示例

缓存：存款/输出选项卡、方法、限制、佣金、ETA →检查TTFF和确认路径。
Betslip：添加结果，更改总和，系数提示，风险反转→最大限度地减少外观微动。
Live标记/表格：系数列优先级、粘性帽、更改突出显示。
插槽大厅：提供商卡，徽章（头奖/飞盘），机械过滤器→避免视觉噪音，以便CTA"播放"不会丢失。
负责任的游戏：在高注意力区域放置限制，不要藏在汉堡后面。

11）报告模板（复制到wiki）

上下文： 产品/版本/设备

任务： 名单，成功标准

片段： 每个片段的N

AOI： 计划/清单

关键指标： TTFF/dwell/revisits/转换表

发现（Top-5）： 简短+视觉（heatmap/scanpath）

建议： 排名（Impact × Effort）

实验： A/B计划,预期效果,截止日期

风险/意见： 数据限制/综合性

12）发射前支票清单

• 研究的目标/问题
• 任务是现实的和原子的（≤60秒/任务）
• AOI标记，传说一致
• 校准已验证，位移时重播
• 反平衡接口选项（A/B顺序）
• 同意收集和隐私政策准备就绪
• 分析计划/表格模板已打包
• UX控制指标（成功率、时间、SEQ）已连接

13）反模式和解释陷阱

计算"更多固定=更好"。有时是溷乱。
仅在没有序列的heatmap上得出结论（scanpath）。
将不同的屏幕/分辨率溷合到一个热图中。
忽略任务的内容和上下文（横幅可能合适）。
将引线传输到所有用户,而无需细分/设备。
在定量研究中对5名参与者做出引人注目的结论。

14）道德与隐私

知情同意：目标，记录，存储，匿名。
最小化PII,限制存储原始数据,使用ID。
对于敏感场景（财务/游戏）-软语言，跳过问题的能力，安全的演示数据。

15）快速启动（单页）

1.描述3-5个关键导航任务。
2.在目标屏幕上标记10-15个AOI。
3.举行8-10次会议（10-12分钟）：校准→任务→简短的工作。
4.将AOI表（TTFF、dwell、转换、entropy）合并为细分/设备。
5.形成Top-5发现和3-5 A/B假设（位置，尺寸，复印件，可见性）。
6.在相同的任务上运行快速编辑→检查评分。