Webサイトのユーザーエクスペリエンスを向上させるためのAIベースのモデリング

UX（ユーザーエクスペリエンス）デザインとは、人々に優れたエクスペリエンスを提供して、会社に固執することです。 長い間、マーケティング部門がこのタスクを担当していました。 彼らは手作業で分析と調査を行いました。

AI（人工知能）とML（機械学習）が急速に変化しているため、企業は優れたUXを作成するための強力な新しい方法を手に入れました。 ある意味で、AIとUXの両方の目標は同じです。つまり、人々がどのように行動するかを理解し、次に何をするかを予測することです。

どちらも予測モデリングに基づいており、ここでこれら2つのことが出会い、企業と消費者の両方が利益を得ることができます。 AIスペシャリストは、企業が情報の最大の可能性を解き放ち、企業が消費者についての知識を獲得し、それからまともなUXを提供できるように支援できます。

AIベースのモデリングがサイトのUXを向上させる6つの方法

これは、AIを使用してUXを改善するための6つの主要な5つの方法の概要です。 詳細を見てみましょう！

1.画像認識

写真は、ユーザーの注意を引くのに役立つため、Webサイトのデザインに不可欠です。 AIは、統計を利用して、各顧客がより楽しい体験をするためにどの視覚効果が優れているかを判断するのに役立ちます。

AIを使用すると、画像を名前に基づいてグループにまとめる必要がありません。 AIは、画像内のパターンフレームワークを見つけて、類似したパターン形成の類似した写真を提案できます。 これにより、ユーザーの行動に基づいた、より深いレベルの最適化が可能になります。

ユーザーが以前に製品の詳細ページで購入または実行した内容に基づいて、製品またはサービスの画像を提案することにより、Webページをカスタマイズします。 これらの接続された画像にサイト上のより多くのスペースを与えることができ、それらを効果的に引き付けるものを紹介することで、ユーザーエクスペリエンスをより便利にします。

このAI機能は、インターネットサイトが大量のデータをスキャンし、個人レベルおよび多次元レベルでユーザーの傾向を理解する権限を取得するため、長期的にはより優勢になります。

次に、特定のシーケンスに適合する人々がチームに分けられ、そのサイトエクスペリエンスには、コホートに関連する特定の写真も含まれます。

食品および飲料のWebサイトは、このテクノロジーがサイトと連携して機能できるこのアプリケーションの重要な領域です。 ここでは、そのような画像に関連する写真からレシピのアイデアを提案することができます。

人々が過去に何を探していたかを考慮することにより、効率を高めることができます。 たとえば、顧客が乳糖を含まない粉ミルクを閲覧する場合、AIアルゴリズムは、レシピのアドバイスと併せて、Webページで乳糖を含まない食事の画像を推奨できます。

この事例はニッチ市場に関するものですが、この手法はより一般的です。 AIは、（特定のユーザーの習慣や性格特性に応じて）人々を効果的に照合して、より目立つクラスターにし、Webサイトの画像の提案を微調整することができます。

2.視覚的感情の分析

視覚的感情分析は、ビデオや写真など、私たちが見ているものについて私たちがどのように感じているかを分類して研究するための新しい方法として役立ちます。 これは、複雑で高レベルの情報を視覚的に理解して理解しようとすることによって実現されます。

この高レベルの素材を研究するための画像処理アルゴリズムを構築する際に、アプローチは、画像とビデオ全体、および視覚刺激内の局所領域の分類を決定しようとします。

基本的に、このテクノロジーは、画像がどのように感じられるかを示すのに役立つ画像の手がかりを探します。 AIは、どの画像が特定の感情を示しているかを把握するのに優れているため、感情に基づいてグループにまとめることができます。

今後数年間で、Webサイトは、画像のグループ化を特定のユーザーダイアログに合わせてから、ページに合わせた画像を追加することで、高度にパーソナライズされた表示エクスペリエンスを顧客に提供できるようになります。

3.配色の自動化、コンテンツのカスタマイズ、およびオーディオからテキストへの変換

デザイナー向けのAIアシスタントは、最適な設定、色の組み合わせ、画像、画像サイズを使用してWebサイトページを設計する方法を説明します。 ホームページのタイプまたは目的に関連するMLに基づく推奨事項を提供します。

さらに、画像を認識する方法や、サイズ変更など、手作業では小さすぎる小さな編集タスクなど、特定の手順や単純なコンポーネントを自動化できます。

自動化は設計面にダウングレードされません。 顧客のデータベース内のメタデータと写真はすべて、自動化された提案を通じて洗練することができます。たとえば、含めるコンポーネントを提案することもあります。

AIは、ユーザーのタイプに応じて、セクションに属する写真や単語をすばやく特定するのに役立ちます。 これにより、企業はカスタマイズ可能なコンテンツを作成し、理想的なUXを提供することを唯一の目的として、コンテンツのバリエーションや画像の選択などの想像上の速度低下と戦うことができます。

繰り返しになりますが、自動化された音声からテキストへの変換は、コンテンツを転記することによるユーザーエクスペリエンスのためのもう1つのAIです。 あなたは、ユーザーがあなたのウェブサイトにアクセスするためにどの媒体を使用したいかを選択するための選択と自由をユーザーに与えます。

顧客のニーズに応えてコンテンツを共有すると、市場でより多くのフォロワーを獲得できます。

4.予測モデリングと製品ツアー

消費者に届く前よりも多くのデータがあります。 顧客にオンラインプラットフォームに接続したり、製品やサービスを購入したりする場合は、顧客の要件を予測し、好みを満たすカスタマイズされたWebサイトデザインへのアクセスを顧客に提供する必要があります。

1.予測

この用語が示すように、AIは、顧客のページビュー、アイテムの選択、およびWebサイトのエンゲージメントの習慣から収集されたデータに応じて、顧客の行動分析を開発することにより、行動を予測するのに役立ちます。 基本的に、このAIは過去の相互作用を調べて、お気に入りのスポットや製品などの提案を行います。

AIはまた、過去に購入したものに基づいて、人々が将来何を購入するかを把握することもできます。 これは、ユーザーが必要なものを知っているため、ユーザーが物を簡単に購入できるようにする上で雇用主を支援することができます。 予測が正確であればあるほど、より多くの企業が予測から利益を得ることができ、顧客により良いサービスを提供できるようになります。

予測は、長期的に消費者に合わせてWebサイトのデザインを調整するのに役立ちます。 配色、画像のパッケージ化、革新的なWebページのリソースフォーム、フォントの優先順位などに関する予測を提供し、すべてのユーザータイプに合わせてWebページをカスタマイズするのに役立ちます。

2.製品ツアー

製品ツアーは、ユーザーに製品と機能を紹介し、それによってUXを強化するのに役立ちます。 これらはチュートリアルと考えることができます。ユーザーがUIに慣れ、製品に価値をもたらすコアプロセスにユーザーを導くのに役立ちます。

適切な製品ツアーは、ユーザーを長期的なエンゲージメントに向けて設定し、製品のアクティブ化、製品の採用、およびユーザーの維持の可能性を高めます。

5.検索バーとSEO

検索バーは、従来のナビゲーションよりも正確な回答を提供するため、オンラインサイトへの優れたアドオンとして機能します。 検索バーを使用している人は、目標を念頭に置いて情報を探したり、物を購入したりしています。 個人はあなたのホームページを見回しているだけではありません。 彼らは彼らが望むものを認識します。

使いやすい検索エクスペリエンスを備えていると、購入者や訪問者は満足し、戻ってくる可能性が高くなります。 キーワード調査は、消費者の目的とコンテキストに関する知識を深めることで、検索をより正確にし、ユーザーをより幸せにします。

インターネット検索技術への投資は、多くの大企業の所有者にとって良い考えと見なされています。 これは、ユーザーが探しているものをはるかに有機的かつ適切な方法で見つけるのに役立ちます。 これらのイノベーションは、テキスト分析とMLを使用して、大量の顧客レビューとコメントを評価します。

AIはそのようなフィードバックから学び、店舗が検索の説明ではなく、顧客の検索クエリに合う最も受け入れられる製品を見つけて配置するのに役立ちます。

6.レスポンシブUIとコンテンツ

長期的には、AIが独自のWebサイトを作成できるようになることを願っています。 AIは、提案や推奨事項に集中するのではなく、顧客がWebサイトにアクセスするとすぐに、顧客の好みに関連するコンテンツを表示できます。

これで、MLを使用して、コンピューターまたはアプリがデータを理解できるようになります。データは、UXをパーソナライズするために使用されます。 このため、彼らは自分が欲しいものを探すために費やす時間がはるかに少なくなり、好きなことをするためにより多くの時間を費やします。

たとえば、AIの場合、ホームページにアクセスすると、会社や市場に特有の好みに合ったブログ投稿や記事がすでに表示されている可能性があります。 これは、Webサイトの設定方法にも当てはまります。

レスポンシブユーザーインターフェイスは、MLを利用して、個人がそのWebページをナビゲートするために使用したガジェット、システムソフトウェア、およびWebサービスを識別し、そのようなプラットフォームで理想的なエクスペリエンスを提供するために迅速に適応します。

これは、ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供するために、Webサイトの特定の再編成された部分に適用される可能性があります。 Netflixの「視聴したため」の機能は、企業がこの手法をどのように使用しているかを示す完璧な例です。

提案フレームワークは、加入者への提案の明確な指標を表示するため、それらの推奨番組により多くの視聴者を引き付けることに成功しています。

Netflixは、コンテンツをカスタマイズして正しく表示することで、ユーザーのフォーカスが影響を受ける可能性があることを認識しています。 そのため、テレビシリーズごとに複数のカバー画像があります。一部のユーザーにとっては、いくつかのカバーが他のユーザーよりもうまく機能する可能性があります。

Netflixはさらに、使用する各コンシューマー、セッション、およびガジェットのWebページのデザインを変更し続けます。 これは、レスポンシブユーザーインターフェイスを使用して行われます。

ユーザーがMLアルゴリズムの結果をより柔軟に制御できるようにすることで、ユーザーはこれらの同じ結果を、理解できる形式またははるかに直感的な形式で選択、分類、および再編成できます。 したがって、レイアウトを変更したり、提案を行ったり、コンテンツをカスタマイズしたりしてユーザーエクスペリエンスを強化するときに、アルゴリズムにより正確な結果を提供します。

結論–ユーザーエクスペリエンスのためのAI

AIは、ソーシャルリスニング、データの分析、顔検出を最適化するのに役立ち、企業が消費者を親密なレベルで理解できるようにします。

皮肉に思えるかもしれません。 ただし、地球がAIとMLを採用するにつれて、企業はよりパーソナライズされたものを提供できるようになります。これにより、ブランドは、顧客にアピールする人道的で親しみやすい顔と声を得ることができます。

このため、個人は参加することにもっと興味を持っています。 これは、会社、その顧客、そして彼らを助けようとするAIの専門家にとって素晴らしいニュースです。