アイトラッキングとUXナビゲーション

1）アイトラッキングを使用する理由

アイトラッキングは、ユーザーがインターフェイスをスキャンする方法を正確に示しています。クリックとスクロールのメトリックを補完し、注意のパスとユーザーのタスクに対する視覚的階層の対応を明らかにします。

• ナビゲーションと情報アーキテクチャ（メニュー、フィルタ、検索）を確認します。
• 最初の画面の検証/折りたたみとアクセントの上。
• カード/ディレクトリ/テーブルオプションの比較（Fパターン、Zパターン、グーテンベルク図）。
• バナー失明、過負荷、および「視覚ノイズ」の診断。
• 正確さに高い賭けを持つ製品：金融、賭け、ライブマーケット、レジ係。

2）アイトラッキングが与えるアーティファクト

ヒートマップ：地域別の固定の集約された強度。
視線プロット/スキャンパス：固定（番号付きポイント）とsaccade（矢印）のシーケンス。
AOIメトリクス：指定されたインターフェイスゾーン（ボタン、フィールド、メニュー、バナー、カード、テーブル）のインジケータ。
遷移行列：ユーザーがゾーン間でどのように「ジャンプ」するか（ナビゲーション習慣）。
セグメントレポート：役割/デバイス/経験による注意の違い。

3）基本的な注意パターン

Fパターン（テキスト/テーブル）：最上行→左列→下の水平。
Zパターン：左上→右上→対角→右下。
Gutenberg図：強く/弱い象限、自然な読書経路。
盲点：密なスクリーンの右/下の区域、「旗の盲目」。
競合アンカー：割引ダイ、ちらつき要素、アニメーションバナー-CTAから「盗む」注意。

4）当社が運営する指標

• TTFF （Time to First Fixation）-ゾーンの最初の固定までの時間。
• 固定カウント/期間-固定の数/合計期間。
• ドウェル時間-ゾーン内の合計時間（再呼び出しを含む）。
• Revisits-AOI（難易度/重要度のサイン）での返品数。
• 遷移確率-AOI AからBへの遷移確率。
• シーケンススコア/固定の順序-ゾーンがシーケンスにどのように早く入るか。
• Scanpath length/エントロピー-ルート長/ランダム性（低エントロピー=明確な階層）。
• 適用範囲/凸の船体-目視検査区域（余分なバイパス=積み過ぎ）。

• TTFFが低く、CTAが高い-良い（すぐに気づき、考え、クリック）。
• ナビゲーションのための高いTTFF-悪い（長い間メニューを検索）。
• 多くは1つのブロックに戻ります-曖昧さの疑いまたはプロンプトのない必須のアクション。

5）学習計画（テンプレート）

目的は、ユーザーが重要なナビゲーション項目を迅速かつ予測可能に見つけるかどうかをテストすることです。
セグメント：2-3（初心者/経験者；デスクトップ/モバイル）。
サンプル：セグメントごとの6-8（質的に）または25-60（準定量的に）。
目的：制御された開始の5-7現実的なシナリオ（下記参照）。
機器：静止トラッカー/モバイルインストール/ウェブカメラ（第7条を参照）。
AOI：キー要素（ロゴ/検索/メニュー/フィルタ/CTA/バナー/カード/テーブル/キャッシュ）を事前にマークします。
手順：キャリブレーション→タスク→結果を記録する→質問を導くことなく短い報告。
収量：ヒートマップ、スキャンパス、AOIメトリックテーブル、推奨事項、およびA/B仮説。

タスクスクリプトテンプレート

1.「ダークテーマを見つけてオンにする（またはレート制限を設定する）」。

2.「プロバイダXでディレクトリをフィルタリングし、RTPでソートします。」

3.「キャッシュを開き、利用可能な出力方法を見てください。」

4.「ライブイベントを見つけて、結果をベットリップに追加してください。」

5.「Rules and Responsible Play」ページを検索します。
各ステップについて、TTFF、トランジション、成功、ランタイムを修正します。

6） AOIマーキング： ベストプラクティス

ゾーンを意味的にします：「フルメインメニュー」、「検索」、「フィルター」、「ゲームカード：カバー」、「CTA：再生」、「プロモバナー」、「パン粉」。
別の情報提供者（ラベル、ステータス）とインタラクティブ（ボタン）。
モバイルでは、隠しパネル（バーガー/カーテン）を個別のAOIとして検討してください。
テーブル/ファクターの場合：列（"League"、 "Live indicator"、 "Factor" 1X2, "CTA Add'）でAOIを分離します。
ピクセルに押しつぶさないでください：10-15画面あたりのAOIは分析に最適です。

7）装置、正確さおよび限界

ハードウェアトラッカー（デスクトップ/モバイルリグ）：高精度、高密度UI（テーブル、係数）に適しています。
Webカメラ（リモートET）：より安く/より速いが、より高い騒音、小さい目的のために悪い；大まかな階層に適合します。
口径測定-重大：5-9ポイント；オフセット/疲労を繰り返します。
Think-aloudはルックパターンを歪めることができます-最小限の、より良いポストタスクインタビューを使用してください。

8）分析パイプライン

1.データ品質：正確さ、損失率、有効な固定を追跡します。
2.タスクの概要：成功、時間、エラー、主観的スケール（SEQ/UMUX-Lite）。
3.AOI-table： TTFF、 dwell、 revisits、 transitions、 entropy-by segment and device。
4.ヒートマップ+スキャンパス：私達は注意の余分なアンカー、「粘着性がある」、省略を捜しています。
5.仮説と解決策：何を再配置/拡大/名前変更/非表示；どのような手がかり/足場。
6.優先順位付け：影響×努力；クイック編集→プロトタイプ→Benchmark Retest。
7.検証：キーメトリック（ナビゲーションCTR、タスク時間、ステップ変換）のA/B。

9）典型的な発見とそれらに反応する方法

検索/フィルタで高いTTFF→常に見えるように、コントラスト/ラベルを増加させます。
バナーは、プライマリCTA→バナーの視覚的重量を減らし、位置を交換し、フレーム/CTAフォントの重量を追加します。
カード上の長いスキャンパス→視覚プリミティブを簡素化（ダイ/ラベルの数が少ない）、プレビューを標準化します。
弱いステータス/エラー検出→色/アイコン+フィールドへの近さ、ARIAラベル、マイクロコピーライティング。
ナビゲーションデッドエンド→明示的な「リターン」、パンくず、固定帽子、CTAの複製。

10） iGaming/Financial UIの場合： AOIとソリューションの例

現金：「入金/出金」タブ、方法、制限、手数料、ETA→TTFFをチェックし「、確認」へのパス。
Betslip：結果の追加、量の変更、係数のヒント、リスク警告→視線の微動を最小限に抑える。
ライブマーケット/ファクタテーブル：係数列の優先順位、粘着性のある帽子、ハイライトの変更。
スロットロビー：プロバイダーカード、バッジ（ジャックポット/フリースピン）、メカニックフィルター→CTA「再生」が失われないように視覚的なノイズを避けます。
責任あるゲーム：高い注意ゾーンに限界を置く、バーガーの後ろに隠れないでください。

11）レポートテンプレート（wikiにコピー）

製品/バージョン/デバイスコンテキスト

タスク： リスト、成功基準

セグメント： 各N

AOI： ダイアグラム/リスト

主要な指標： TTFFのテーブル/dwell/revisits/transitions

検索（Top-5）： brief+visual （heatmap/scanpath）

Impact × Effortの推奨事項

実験： A/B計画、期待効果、用語

リスク/コメント： データの制限/汎用性

12）プリローンチチェックリスト

• 定式化された研究目的/質問
• タスクは現実的で原子的です（≤ 60秒/タスク）
• AOIマーク、伝説合意
• オフセット時に校正、繰り返し
• インターフェイスオプションはカウンターバランス（A/Bオーダー）
• 同意の収集とプライバシーポリシーの準備
• 分析プラン/テーブルテンプレート調達
• UX制御メトリック（成功、時間、SEQ）が接続されている

13）解釈と解釈のトラップ

"より多くの固定=より良い。"時には混乱します。
シーケンス（スキャンパス）のないヒートマップでのみ結論を出す。
1つのヒートマップに異なる画面/解像度をミックスします。
コンテンツとタスクのコンテキストを無視します（バナーが適切かもしれません）。
セグメンテーション/デバイスなしですべてのユーザーに出力を転送します。
定量的研究として5人の参加者に大声で結論を出す。

14）倫理とプライバシー

インフォームドコンセント：目標、記録、保存、匿名化。
PIIを最小限に抑え、限られた範囲で生データを保存し、IDを使用します。
機密シナリオ（金融/ゲーム）-ソフトワード、質問をスキップする機能、安全なデモデータ。

15）速い開始（1 pager）

1.3-5のキーナビゲーションタスクについて説明します。
2.ターゲット画面に10-15 AOIをマークします。
3.8-10セッション（各10-12分）を実施：→タスク→短い報告書のキャリブレーション。
4.AOIテーブル（TTFF、 dwell、 transitions、 entropy）をセグメント/デバイス別にまとめます。
5.Top-5検索と3-5 A/B仮説（位置、寸法、著作権、可視性）を生成します。
6.同じタスクでクイック編集→テストアイトラッキングを実行します。