Нейросети и юзабилити: подборка ИИ для анализа сайта

Если раньше мы полагались только на отчеты Яндекс Метрики и юзабилити-тесты, то теперь ежедневно используем нейросети, чтобы быстрее находить проблемы интерфейса и точнее проводить анализ поведения пользователей. Это не фантастика, а новая реальность. Далее расскажем, какие ИИ-инструменты действительно работают и как они помогают делать сайты удобнее.

Еще одно важное уточнение: для эффективной работы с нейросетями критически важно уметь формулировать точные и контекстные промпты (запросы). Нейросети, даже самые мощные, не читают мысли, они интерпретируют ваш запрос буквально, опираясь на доступную информацию. Чем более ясно и структурированно вы формулируете задачу, тем более релевантным и полезным будет результат. Подробная инструкция, как правильно составлять промпты.

1. ChatGPT

Бесспорный лидер среди нейросетей, позволяющий структурировать данные и получить инсайты. Универсальный ассистент на базе ИИ, который помогает работать с текстами, анализировать данные и моделировать диалоги с пользователями. Его часто используют UX-исследователи для генерации гипотез, подготовки сценариев опросов или анализа обратной связи от клиентов.

Примеры задач, которые можно решить:

1. Анализ целевой аудитории. При анализе интерфейсов хорошо бы понимать, какие задачи решают клиенты с помощью вашего товара/услуги, какие боли закрывают, т.е. их основная мотивация действий.
2. Подготовка к интервью. Если вы решили повести юзабилити-тестирование и не знаете, с чего начать, то ChatGPT поможет сгенерировать списки вопросов или скрипты интервью под каждый сегмент аудитории.
3. Оценка юзабилити сайта. Нейросеть может имитировать пользователя и прогнозировать барьеры в использовании сайта.

Основной минус: ChatGPT выдает примерную информацию, зачастую неправдоподобную, поэтому настоятельно рекомендуем проверять все факты и использовать только в качестве дополнения.

2. Recraft

Отлично подходит для создания графики, иконок и иллюстраций. Инструмент позволяет выполнять тонкую настройку деталей и предлагает богатый инструментарий для улучшения уже созданных изображений. Идеи применения:

1. Создание прототипов. Быстрый способ превратить ручной скетч в прототип, чтобы показать коллегам или использовать для тестов.
2. Генерация вариантов визуальных концепций. Например, у вас уже есть отрисованный дизайн, но вы бы хотели попробовать поменять стиль или продумать варианты для A/B-тестирования.
3. Генерация иллюстраций в едином стиле для быстрого наполнения прототипов.

Не подойдет, если перед вами стоит задача – строго придерживаться фирменного стиля (брендбука) компании. В данном случае без дизайнера не обойтись.

3. Uizard

Преобразует текстовые описания и простые наброски в готовые прототипы интерфейсов. Благодаря этому сокращается время от идеи до тестирования. Варианты использования:

1. Превращение набросков в прототипы, причем ИИ поможет продумать детали, о которых, возможно, вы забыли или не учли.
2. Генерация вариантов дизайнов. Как и прошлый инструмент, позволяет визуализировать похожие идеи, но больше заточен на проработку юзабилити.
3. Оценка идей. ИИ хорошо обрабатывает скриншоты и позволяет внести небольшие изменения. Легко взять понравившийся дизайн и адаптировать его под свой продукт.

Полезная нейросеть для создания сайта, но если вам нужно больше креативных идей, то лучше все-таки использовать Recraft.

4. Jasper

Нейросеть-копирайтер, ориентированный на маркетинг и UX-тексты. Помогает создавать тексты для лендингов, call-to-action и email-кампаний с учетом тональности бренда и целевой аудитории. Как можно применить:

1. Заполнение прототипов текстами. Быстрое наполнение прототипа примерными текстами удобно на этапе оценки концепции.
2. Работа с тональностью бренда (Tone of Voice). Для тех, кто примеряет разные стили общения с клиентами, нейросеть позволит переработать существующие тексты.
3. Создание вариантов текстов. Для A/B-тестирования, поиска идей нейминга, доработки микро-текстов и т.д.

Из минусов – не учитывает узконаправленные тематики и возможна шаблонность текстов.

5. Neurons

Нейросеть, предсказывающая распределение внимания пользователей на странице. Это альтернатива дорогостоящему eye-tracking, которая позволяет быстро понять, на каких элементах интерфейса будут сосредоточены взгляды. Возможности использования:

1. Генерация тепловых карт. Можно использовать инструмент для оценки баннеров, кнопок или главных экранов сайта перед запуском.
2. Оценка понимания. Например, вы выпускаете новый продукт и хотите проверить, насколько хорошо потребители воспринимают дизайн. Neurons оценивает визуальные акценты, позволяя понять, читается ли продукт так, как задумывалось.
3. Имитация A/B-тестирования. Можно запросить у нейросети оценку вариантов дизайна.

Интересная нейросеть для анализа сайта, но важно понимать, что ИИ работает по заложенным программистами алгоритмам предсказания, а не по реальному поведению. Поэтому Neurons подойдет либо для оценки новых проектов, либо в дополнение к основным инструментам. Например, к тепловыми картам от Яндекс Метрики.

6. Visily

ИИ-платформа для совместной работы над интерфейсом. Позволяет командам в режиме реального времени генерировать идеи, оставлять комментарии и пересылать друг другу результаты.

1. Проведение Мозгового штурма. Вы можете вместе с командой коллективно генерировать идеи.
2. Организация распределенной команды. Visily позволяет совместно работать в одном рабочем пространстве.
3. Тестирование пользовательских сценариев. Можно вместе с респондентами генерировать идеи интерфейса.

Экспорт в другие форматы и интеграция с инструментами пока ограничены. Это усложняет перенос макетов в полноценный дизайн-процесс.

7. Adobe Sensei

ИИ-платформа, встроенная в продукты Adobe, которая анализирует контент, автоматизирует рутинные задачи и помогает создавать персонализированные UX-решения. Полезна при анализе больших массивов данных о поведении пользователей и оптимизации визуального контента. Примеры задач:

1. Оптимизация пользовательских сценариев на сайте. Благодаря интеграции с Adobe Analytics, Sensei выявляет проблемные точки в пользовательских путях, например, на каком этапе корзины чаще всего происходит отказ.
2. Создание умных поисковых систем по контенту. Нейросеть автоматически распознает объекты на изображениях, видео и документах, добавляя метаданные. Если вы часто проводите тестирования, то такой подход ускорит работу с накопившимися материалами.
3. Персонализация контента для пользователей сайта. ИИ собирает данные из других продуктов Adobe по вашему проекту и подбирает персонализированные рекомендации, повышая конверсию и вовлеченность.

Серьезная нейросеть для анализа сайта, но основной минус в том, что инструмент подходит только для компаний, которые уже работают в экосистеме Adobe.

8. DeepL

Один из самых точных ИИ-переводчиков, который хорошо справляется с сохранением контекста и стиля. Как можно использовать:

1. Локализация интерфейсов. Полезный инструмент для международных бизнесов, когда необходимо поддерживать несколько языковых версий сайта, сохраняя контекст и стилистику.
2. Подготовка опросов. Например, вы только пробуете выйти на зарубежный рынок и хотели бы получить оценку интерфейса иностранной аудитории. Нейросеть поможет подготовить корректные переводы как опросов, так и ответов пользователей.
3. Сравнительный анализ терминологии. DeepL помогает быстро составлять таблицы терминов и их переводов, чтобы понять, какие слова или выражения ближе пользователям в разных странах.

Часто переводы точные, но «слишком правильные» – иногда теряется эмоциональность или продающая сила текста. Для призывов к действию (call-to-action) или креативного контента понадобится редактор.

9. Gemini

Нейросеть от Google, которая умеет работать не только с текстом, но и с изображениями, видео и кодом. Как и ChatGPT, полезна как «умный ассистент» для анализа данных и автоматизации рутинных задач. Варианты применения на практике:

1. Анализ пользовательских сценариев. Хорошо работает в связке с Google Analytics, выявляя скрытые паттерны в данных.
2. Предиктивная аналитика. Также благодаря связке с аналитическими сервисами Google нейросеть способна строить предсказательные модели.
3. Прототипирование. Работает со скетчами, скриншотами и текстовыми описаниями, визуализируя их в готовый прототип.

Для получения максимального эффекта нужна настойка других систем Google, а также знания в аналитике.

10. AIWriteArt

В отличие от больших универсальных моделей (типа Gemini или ChatGPT), данная нейросеть больше сфокусирована на копирайтинге, UX-текстах и анализе читаемости. Как применить на практике:

1. Анализ контента. Помогает находить слабые места в текстах (сложные формулировки, перегруженность).
2. UX-копирайтинг. Генерирует понятные призывы к действию, подсказки, микротексты. Также можно провести сравнительный анализ текстов конкурентов, чтобы выявить, чем отличается тональность брендов, какие призывы к действию эффективнее.
3. Адаптация текстов под разные аудитории. Например, для новой аудитории можно упростить терминологию, а для профессионалов добавить специализированные термины и факты.

Основное преимущество является и основным минусом: нейросеть хорошо анализирует и генерирует текст, но хуже работает с данными или визуалом.

Заключение

Искусственный интеллект перестал быть модным дополнением и стал полноценным инструментом веб-аналитика и UX-специалиста. Нейросети помогают находить закономерности в больших массивах данных, предсказывать поведение пользователей и создавать персонализированные интерфейсы. Они не заменяют эксперта, а усиливают его работу: именно человек принимает решения, формулирует стратегию и отвечает за конечное качество продукта. Поэтому не бойтесь пробовать – хотя бы одна нейросеть для улучшения сайта станет частью вашего рабочего процесса и докажет свою эффективность.

В случае необходимости настройки и оптимизации веб-аналитики вы можете рассчитывать на нашу экспертную помощь. Пишите – обязательно проконсультируем и подскажем, как лучше продвигать бизнес с использованием нейросетей.

---