Процесс исследования на таком Eye tracker был болезненным для пациента, так как существовал физический контакт с глазами респондента и доставлял крайние неудобства для проведения эксперимента.

Первый не-инвазивный eye tracker построил Guy Thomas Buswell в Чикаго. Он использовал эффект отражения лучей света от зрачка человека и затем записывал их на фотоплёнку. Точность первых eye tracker была крайне мала, однако они послужили первыми шагами и прообразами для современного оборудования.

С 1930-го года, исследования eye tracker начали применяться в экспериментальной психологии.

Eye tracking, популярный на Западе метод маркетинговых исследований, к сожалению, практически не известен в России. Однако, еще в 1962 году, один из крупнейших специалистов нашей страны в области психофизики зрения – Альфред Лукьянович Ярбус, опубликовал монографию «Роль движений глаз в процессе зрения», которая уже 4 раза переиздавалась за рубежом.

А.Л.Ярбус – один из крупнейших специалистов в нашей стране в области психофизики зрения. Его работа была связана с разработкой оригинального метода «присосок», который использовался для регистрации движения глаз.

Метод Ярбуса состоит в помещении на глаз наблюдателя особых "присосок". Им была изобретена присоска, предназначенная для записи движений глаза. Присоска представляет собой маленькую чашечку, к которой присоединен каучуковый баллончик. Сжав баллончик пинцетом, чашечку присоски прикладывают к поверхности склеры предварительно анестезированного глаза. Когда отпускают баллончик, он, расправляясь, создает под чашечкой легкий вакуум, и она "присасывается" к поверхности склеры. На присоске укреплено зеркальце, отбрасывающее луч света на лист фотобумаги.

Эта же методика была использована для создания изображения, неподвижного относительно сетчатки. Она позволила сделать ряд открытий, касающихся «пустого поля» и его свойств. Результаты, полученные при изучении закономерностей движения глаз, имеют существенное значение для понимания механизмов работы органа зрения. Эти факты были положены в основу исследований eye tracking – достаточно было выделить фиксации зрачка для анализа восприятия информации человеком, о том какие элементы дизайна привлекают человека больше или меньше.

АЙ-трекинга - процесс определения точки, на которую направляется взгляд или движения глаз относительно головы. Ай-трекер - это устройство для определения позиций глаз и их движения. Ай-трекинг используется во многих отраслях, таких как психология, когнитивная лингвистика и другие.

Применение ай-трекинга в маркетинге

Или замечает потребитель продукт или бренд?

Как часто и как долго в поле зрения потребителя попадает продукт или бренд?

Не слишком отвлекает имеется графика от главных объектов телевизионного ролика?

Какова общая эмоциональная реакция на телевизионный ролик - считает потребитель ролик приятным или отталкивающим?

Будет ли этот ролик эффективным с определенной целевой аудиторией - и если да, то с какой?

Увидел потребитель логотип?

Или сразу потребитель увидел главную систему навигации по сайту?

Обратил внимание потребитель на главную информацию на странице?

Или потребитель внимательно рассмотрел наполнение страницы, или просто пробежал по ней глазами?

Как пользователи взаимодействуют с сайтом?

Когда потребитель уже готов сделать покупку, именно упаковка продает ему продукт, отделяя его от конкурентов. Используя технологию ай-трекинга, можно протестировать реальную упаковку и выкладку товаров или симуляцию. Специальное программное обеспечение позволяет потребителю рассмотреть симулированной полку с товарами, выбрать упаковку с полки и покрутить ее, чтобы рассмотреть со всех сторон. Анализ включает исследование того, как просматривает полку, какие упаковки он замечает, когда и как долго он на них смотрит и как именно потребитель смотрит на ключевую упаковку. Таким образом, технология ай-трекинга в этом случае может быть полезной для улучшения оформление витрины, оптимизации размещения товаров на ней. Также можно изучить, насколько удачной является упаковка конкретного товара по сравнению с упаковками конкурентов. Для привлечения внимания важна не только сама упаковка товара, но и то, как она воспринимается в окружении своих аналогов на реальной полке магазина. Используя технологию ай-трекинга, можно определить, насколько эффективным был брендинг спортивной площадки при спонсировании спортивного события или сцены при спонсировании концерта. Технология ай-трекинга может существенно повысить эффективность юзабилити-тестирования. Таким образом, исследователь можливиться посмотреть на сайт глазами пользователя. Можно установить, где конкретно пользователь искал необходимую ему информацию, какие элементы сайта пользователь не заметил, а которые вызвали у него растерянность. Измерения траектории движения взгляда и точек фиксации взгляда вместе с измерением умственной активности быстро освещают те зоны юзабильности, которые могут привести к экономическим потерям для клиента.

Технология ай-трекинга

Одни из первых моделей ай-трекеров требовали фиксации головы респондента, как показано на рисунке ниже. Такая технология позволяла полностью избежать искажений показаний из-за движения головы.

Другим типом технологии является ай-трекер, закрепленный на голове респондента. Устройство легкий и не создает неудобств, не стесняет движений. Принцип действия заключается в том, что две камеры направлены на глаза респондента, в то время как третья камера направлена ​​на исследуемый объект, воспроизводя то же, что видит респондент в конкретный момент. Технология такого типа открывает больше возможностей, ведь респондент не должен сидеть движения. Устройство показано на рисунке ниже.

Следующим поколением ай-трекеров стали устройства вмонтированы в монитор. На изображении ниже показано ай-трекер, который визуально не отличается от 17-дюймового ЖК-монитора. Очевидным преимуществом такого устройства является то, что он полностью поддерживает принцип plug & play, то есть его можно подключить к любому компьютеру или ноутбуку, на котором установлено соответствующее программное обеспечение.

Еще одним типом ай-трекеров является независимое устройство, которое может быть использовано для разноплановых исследований: как с использованием мониторов, проекционных экранов, так и с реальными объектами, такими как полка с выкладкой товаров, один товар, печатное издание и т.д.. Такой тип устройства показано на рисунке ниже.

Некоторые производители устройств для ай-трекинга предлагают комплексные решения. Ниже приведена схема портативной ай-трекинг лаборатории для проведения юзабилити-тестирования. К преимуществам такой лаборатории относятся: быстрота применения - необходимо всего 15 минут, чтобы полностью настроить оборудование; устройства фиксируют не только движение глаз, но и звуки, которые произносит респондент, записывают все движения мышью и нажатия клавиш, регистрируют все внешние раздражители, которые могли бы отвлечь респондента. Исследователь наблюдает за всеми процессами в реальном времени с экрана своего ноутбука и имеет возможность провести глубокий анализ, изучая записи.

Купить контактные линзы biofinity на сайте lensgo.ru.

Мониторные айтрекеры

Данная форма айтрекеров представляет собой устройство, которое крепится к нижней части экрана любого устройства. Регистрация движений зрачков пользователей происходит через инфракрасную камеру с подсветкой. Айтрекер имеет компактный дизайн, но при этом сохраняет в себе все возможности для проведения полноценных научных исследований. Основным преимуществом является портативность устройства. Это позволяет использовать гаджет за пределами лаборатории.

К основным преимуществам можно отнести компактный дизайн, возможность исследования большего количества людей, возможность ненавязчивого сбора информации, детальное исследование движения глаз, легкость в крепеже, возможность интеграции с различными устройствами.

Очки айтрекеры

Беспроводные очки-айтрекеры с функцией живого просмотра. Позволяют проводить исследования в любой среде. Простота использования и легкий дизайн максимально погрузжают пользователя в естественное состояние, что качественно улучшает полученную информацию. Очки предназначены для использования в реальном мире. Вес устройства составляет всего 45 грамм. Пользователь чувствует себя комфортно и совершает свои обычные действия.

Функция беспроводной передачи данных, позволяет получить результаты в режиме реального времени. Это значительно сокращает время исследования. Интегрированное программное обеспечение дает возможность оперативно проанализировать, получаемые данные. С помощью очков-айтрекеров можно проанализировать совокупность физиологических данных с данными полученными от ай-трекинга.

Исследование движений глаз – саккад и фиксаций – является одним из наиболее интересных направлений анализа в нейронауках, включающих в себя и эмоциональную проблематику. Действительно, глаза – релевантный канал для сбора данных о текущем состоянии и реакциях человека на стимулы внешней среды, важный источник информации о физиологии, эмоциях, когнитивных аспектах жизнедеятельности в естественных, повседневных условиях, в контексте коммуникаций разного рода, происходящих между людьми. Без данных видеоокулографии говорить о мультимодальности в распознавании эмоций было бы затруднительно.

Не будем забывать и о том, что айтрекинг - серьезный рыночный сегмент:
По оценкам влиятельного агентства Markets&Markets, глобальный рынок собственно айтрекинга достигнет показателя в 1,376.5 млрд. $ к 2023 году, с ежегодным ростом в 27.4% и стабильным прогнозом, отгрузки готовых единиц – айтрекеров составят порядка 756 тыс. шт./год. Разумеется, цифры возрастают в разы, когда мы рассматриваем айтрекинг в приложении к крупным отраслям (например, нейромаркетингу, AR/VR, игровой индустрии, цифровой медицине и пр.).

В целом в индустрии айтрекинга в последние несколько лет наблюдается феномен последовательного сокращения числа независимых игроков. Однако крупнейшие производители окулографических систем - вроде шведской компании Tobii и канадской SR Research (Eyelink) - успешно черпают дополнительные ресурсы из внешних источников и укрепляют свои полумонопольные позиции.
Параллельно с этим корпорации скупают компании и стартапы средних размеров. Например:
- Google приобрел Eyefluence ,
- Facebook – EyeTribe ,
- а Apple в июне 2017 года – немецкую компанию SMI с её брендированной технологией захвата и записи взгляда в режиме реального времени с частотой дискретизации до 120 Гц.

Случаются и будоражащие события. Так, совсем недавно рыночная стоимость компании Tobii всего за 48 часов ощутимо взлетела…Аналитики теряются в догадках и выдвигают конспирологические версии .

Мы в Neurodata Lab не только ведем регулярный мониторинг рынка и разрабатываем собственный софтовый айтрекер, но и накопили значительный опыт в работе со сторонними решениями. Их и обсудим подробнее.

В настоящее время айтрекинг (иначе называемый видеоокулографией) - популярный инструмент для изучения зрительного внимания человека. Многие психофизиологические процессы находят свое отражение в параметрах движений глаз, в динамике морганий и изменении ширины зрачка (усталость, когнитивная загрузка, эмоциональные реакции и др.). Сейчас в практических целях айтрекинг используется в основном для юзабилити исследований в нейромаркетинге. Кроме того, видеоокулография нашла свое применение в геймерских и ассистивных контроллерах для управления взглядом (например, Tobii4С или более ранняя модель TobiiEyeX). На базе айтрекинга активно разрабатываются системы контроля внимания водителей и диспетчеров (см. статьи Sampei et al., 2016; Dongare, Shah, 2016; Anguliar et al., 2017), элементы «умного дома» , или вот - проект создания очков для управления предметами.

Лабораторные айтрекеры представлены ограниченным числом брендов (наиболее известные среди них - EyeLink и Tobii) и не слишком доступны для широкого использования в связи с их заоблачной стоимостью. Сравнительно бюджетные коммерческие айтрекеры – это монтируемые под монитор трекеры GazePoint (стоимостью от 675$), но у них есть ряд недостатков: небольшой допустимый диапазон движений головы испытуемого - всего 25x11x15см - и достаточно «сырой» софт.
С учетом сложившейся ситуации на рынке и возрастающего интереса к видеоокулографии можно констатировать, что в наличии имеется большое разнообразие хенд-мейд решений (хардверных и софтверных) для дизайна исследований глазодвигательного поведения человека и анализа данных, а также разработки в области айтрекинга с использованием вебкамеры.

Айтрекер из подручных материалов

С практически полным списком опенсорсного софта и трекеров для самостоятельной сборки можно ознакомиться . В дополнение к нему стоит добавить Open Eyes , PupilLabs и PyGaze . Кстати, создатель PyGaze Эдвин Далмайер (Edwin Dalmaijer) опубликовал книгу “Python for experimental psychologists” c подробным руководством, рекомендуем добавить её в закладки.

Айтрекинг на базе веб-камеры

Айтрекинговые решения на базе обычной веб-камеры можно разделить на две категории: онлайн-платформы («заточенные» преимущественно на проведение юзабилити-тестирований) и любительские либо коммерческие SDK.
Онлайн-платформы предлагают создать аккаунт, сформировать эксперимент (например, загрузить набор изображений) и отправить ссылку участникам исследования. Испытуемому требуется разрешить доступ к своей веб-камере, подготовиться к эксперименту (снять очки, убрать яркие источники света подальше от камеры, провести калибровку и как можно меньше шевелиться). Очевидно, что проконтролировать поведение испытуемого и условия при таком дизайне эксперимента невозможно, поэтому точность варьируется и порой оставляет желать лучшего.
Итак, в порядке перечисления:
- EyesDecide (Xlabs) : платформа с приемлемо грубой локализацией взора (при условии, что испытуемый не шевелится). Есть детекция лица (строится 3D-модель), калибровка по 30 точкам, каждая из которых предъявляется несколько раз + дополнительная калибровка в конце теста.
- WebGazer : есть детекция лица. Калибровка осуществляется самим испытуемым посредством перемещения курсора по экрану и фиксации взора на нем. Трекер нельзя назвать точным. К тому же в том случае, когда смотришь на одну часть экрана и двигаешь курсор у другой части, трекер при прочих равных предпочитает детектировать положение взора на курсоре.
- Eyezag : на этой платформе можно поставить краткий эксперимент. Тестирование начинается с калибровки (16 точек) и завершается ею же, но уже по 9 точкам. Системы отслеживания движений головы на данной платформе нет, поэтому время возможного эксперимента ограничено несколькими минутами и обычной просьбой к испытуемому не шевелиться. Результаты демо-тестирования направляются по запросу. Вполне подходит для задачи приблизительной локализации взора при большом количестве испытуемых и потоковом тестировании.
- User zoom и Sticky – еще две платформы для юзабилити-тестирования с помощью веб-камеры, но тестовые результаты нам посмотреть пока не удалось (User zoom – высылают примеры своих юзабилити-исследований, но демо-версией софта с нами не поделились; а вот в демо-версии Sticky можно попробовать задать рамки эксперимента, выделить зоны интереса на изображениях, запустить, но оценить итоговый результат в демо-версии нельзя в принципе. Процедура тестирования начинается с вопросов о положении компьютера пользователя, освещении и т.д., после чего калибровка – во всяком случае в предложенной демо-версии – не последовала).
Имеющиеся в свободном доступе любительские проекты и коммерческие SDK работают неудовлетворительно, но взглянуть на них любопытно. Упомянем некоторые из них:
- : включает в себя систему распознавания лица, калибровку (от 5 до 17 точек). Калибровка по 17 точкам обрабатывалась довольно долго (почти 2 минуты) и уже спустя 3-5 секунд “сползла”.
-TrackEye : трекер на базе камеры, подключаемой через USB 2.0., также есть опция анализа загружаемого видео. Помимо основного видео при трекинге запускается несколько окон, показывающих работу алгоритма, на них отчетливо видно, что зрачок отслеживается некорректно.
- : есть настройки параметров детекции (зрачок, блик), контраста видео и калибровки (9, 12 и 16 точек; разрешено настраивать разную скорость). Калибровка не подстраивается под размер монитора, несмотря на то, что в опциях можно указать его разрешение. Алгоритм детекции зрачка неточный, даже если предварительно повозиться с настройками: вместо него иногда распознается что-то другое - темное и круглое, напоминающее зрачок (например, пожарная сигнализация на потолке или ноздри с определенного ракурса). Трекер не учитывает положение головы и «теряет» глаза при небольших поворотах.
- SentiGazeSDK : не учитывает положение головы, детекция лица ниже среднего. Во время моргания SDK выдает ошибку, оповещая о невозможности задетектировать лицо, вдобавок не работает при резких поворотах головы.
- InSightSDK (Sightcorp) – работает с загружаемым видео. Детектирует лицо на видео при фронтальной съемке, однако при поворотах происходит ошибочная детекция (при загрузке видео, где голова человека изначально повернута в сторону, – выдает ошибку). Детекция глаз тоже низкого качества (на загруженном видео, длительностью 18 секунд, где испытуемый был записан фронтально, - по координате Х потеряно 77,2% данных, по координате Y - 33,18%).
Несомненно, подобных проектов гораздо больше, чем перечислено в нашей статье. Пока такие разработки, конечно же, не могут заменить или превзойти лабораторные айтрекеры, однако проблема известна – и адекватное решение (по соотношению цена-качество) не за горами. Речь идет о комплексной, интересной задаче – и о рыночных перспективах, которыми не стоит пренебрегать.
Анализ движений глаз на самом обычном видео требует, как минимум, дополнительного трекинга движений головы, идеальной детекции лица, и усложняется тем, что зрачок занимает крайне небольшую площадь в кадре. Все эти нюансы несомненно будут учтены. Резюмируя, отметим, что создание такой технологии позволит досконально изучить поведение и составить детальную «карту эмоциональных реакций» человека в привычных условиях, особенно в эпизодах дву- и многосторонней коммуникации, а достичь этого при помощи айтрекеров-очков и сложных стационарных установок едва ли получится.

Над материалом работала:
Мария Константинова , научный сотрудник в Neurodata Lab , биолог, физиолог, специалист по зрительной сенсорной системе, окулографии и окуломоторике.

Литература:
Aguilar W.G., Estrella J.I., Lopez W.,Vanessa Abad V. Driver fatigue detection based on real-time eye gaze pattern analysis//International Conference on Intelligent Robotics and Applications. 2017. P. 683-694.
Dongare H., Shah S. Eye gaze tracking and eyes off the road detection for traffic safety on raspberry Pi// International journal of innovative research in electrical, electronics, instrumentation and control engineering. 2016. V.4 (6). P.154-157.
Sampei K., Ogawa M., Torres C.C.C., Sato M., Miki N. Mental fatigue monitoring using a wearable transparent eye detection system//Micromachines. 2016. V.7(2). P. 20.

Представьте себе юзабилити-тестирование, в котором участник пытается купить велосипед. На главной странице он быстро находит ссылку на велосипеды, но на следующей теряется. «Я не был уверен, куда нужно кликать, — объясняет он позже, — было много вариантов». В дальнейшем, просматривая записи, тестировщики обращают внимание на подобные слова участников испытаний. Они отмечают движения мышки, проверяют, как далеко прокручивалась страница. Но в идеале им хочется видеть то, что видел пользователь.

Айтрекинг (eye tracking) иногда воспринимается как панацея — совершенная технология, с помощью которой легко обнаружить проблемы пользовательского интерфейса. Неудивительно, что ее популярность растет вот уже 20 лет.

Но каждой впечатляющей демонстрации предшествуют часы усилий и попыток интерпретации. Ведущие эксперты противоречиво отзываются о ценности айтрекинга, поэтому технология по-прежнему применяется лишь в немногочисленных дизайнерских веб-проектах. Несмотря на резкое сокращение ее стоимости и увеличившуюся надежность, временные затраты, расходы на обучение специалистов и оборудование по-прежнему остаются значительными.

В этой статье мы попытаемся ответить на два вопроса: какие преимущества вы получите, используя эту технологию? И когда окупятся расходы?

Простыми словами, айтрекинг — технология, позволяющая наблюдать и записывать движения глаз: расширение зрачка, его перемещение. Она широко применяется во многих областях, в том числе в психологических исследованиях, при разработке дизайна упаковки. По отношению к контенту, представленному на экране, эта технология прежде всего используется для того, чтобы понять, куда смотрят пользователи.

Особый интерес представляют так называемые «точки фиксации» — области, в которых взгляд пользователя задерживается на продолжительное время, чтобы обработать воспринимаемое изображение. Процесс движения взгляда пользователя между точками фиксации называется «саккада» (saccade). Хотя скорость движения означает, что пользователь не обрабатывает то, что видит, воспроизведение саккад показывает, какой путь проделывает взгляд между точками фиксации.

Общий метод определения фокуса взгляда пользователя предполагает сравнение позиции ближнего инфракрасного света (отраженного глазом) с позицией зрачка. Эта информация в сочетании с информацией о положении головы наблюдаемого может быть экстраполирована для определения точки, на которой сфокурисован взгляд пользователя, посредством чего определяются соответствующие координаты на экране.

Положение отраженного глазом инфракрасного света (белая точка в центре) по отношению к зрачку (черный круг) используется для определения направления взгляда пользователя.

Айтрекинг-устройства проектируют данные путем многократной записи координат за одну секунду. Этот набор данных впоследствии можно визуализировать и интерпретировать, чтобы описать поведение, незамеченное иным способом, включая:

• упорядоченный список точек фиксации (и неупорядоченный список упущенных элементов) — айтрекинг фиксирует то, что пользователь видит, и то, что он не видит;
• время достижения любой заданной точки фиксации — это может быть связано с тем, как легко или трудно было найти элемент;
• длина любой заданной фиксации — имеет отношение к тому, насколько привлекателен или понятен был элемент;
• количество фиксаций на элемент — имеется в виду, отвлекающим, полезным или противоречивым ли был элемент.

Видеть не значит понимать

Данные, полученные с помощью айтрекинг-устройств, не зависят от отчетов пользователей или их памяти. Отвечая на вопросы о своих действиях, участники исследований, как правило, не могут вспомнить свое поведение. Они могут не знать о том, что они сделали (так как сделали что-то бессознательно или просто забыли об этом), или могут быть не в состоянии выразить словами ход своих мыслей. Посредством изучения данных, их визуализации и повторов, причины поведения могут быть обнаружены без опоры на человеческую память. Важно отметить, что анализ айтрекинга может привести к открытиям, сделать которые с помощью других методов тестирования было бы трудно.

Например, в недавнем исследовании прототипа онлайн-игры айтрекинг-команда Cyber-Duck попросила участников тестирования найти запись их участия в более ранних версиях игры. Чтобы выполнить задание, пользователи должны были кликнуть на одну из кнопок «Обзор» под надписью «Нью-Йорк» или «Буэнос-Айрес» и перейти к следующему шагу.

Домашняя страница прототипа онлайн-игры. Цветные квадраты — «зоны интереса», которые были отмечены, чтобы можно было получить специфичные данные для определенного региона.

Результаты наблюдений показали, что только половина участников справилась с заданием успешно. Обычные тесты юзабилити дали бы достаточно информации, чтобы найти решение проблемы. Тем не менее, айтрекинг позволил получить более четкое представление о проблеме.

«Тепловая карта» всех участников тестирования. Цветные области показывают относительную длительность фиксации на определенных элементах страницы. Красным цветом выделены зоны наибольшей фиксации.

Хотя участники испытаний часто смотрели на кнопку «Обзор», кликали они по ней редко. Из этого следует, что в целом пользователи видели кнопку. Но тот факт, что они смотрели на нее, но не нажимали, свидетельствует о том, что они не осознавали своей цели.

Траектория движения взгляда одного из участников исследования. Круги — точки фиксации или места, где задержался его взгляд. Числа обозначают хронологический порядок моментов фиксации, а размер круга показывает, сколько времени длилась фиксация — чем больше круг, тем дольше задержался взгляд в этой точке.

Траектория движения взгляда, представленная выше, демонстрирует поведение одного из участников исследования. Анализируя многочисленные точки фиксации и саккады, можно сказать, что пользователь перемещался между элементами несколько раз. Это наводит на мысль, что он оценивал каждый вариант, не зная, как правильно завершить задание.

С помощью других методов тестирования стало возможным обнаружить проблему юзабилити: половина участников исследования не справились с навигацией предложенной страницы. В то же время айтрекинг позволил получить больше специфичных данных. Так, выяснилось, что половина респондентов не смогли перейти на следующую страницу, хотя большинство из них видели нужную кнопку. Иными словами, проблема была не в отсутствии внимания. Соответственно, усилия должны были быть направлены на то, чтобы сделать целевую кнопку более понятной.

Стоит ли использовать айтрекинг?

Айтрекинг — инструмент, и как любой другой инструмент будет наиболее эффективен в руках эксперта. Реальную пользу айтрекинг может принести только в том случае, если сбором и анализом данных будет заниматься специалист со знаниями и опытом в этой области.

Айтрекинг не заменит другие качественные методы исследования. Данные, полученные в результате айтрекинга, позволяют сказать, на каком элементе пользователи чаще всего фиксируют взгляд, но не позволяют сказать, почему. Такую информацию можно получить только с помощью интервью, наблюдения и эксперимента.

Безусловно, айтрекинг позволяет лучше понять поведение пользователя во время тестирования юзабилити, и следовательно дает возможность принимать более точные решения.

Прежде чем применять данную технологию, постарайтесь оценить, используете ли вы весь потенциал менее дорогих методов тестирования. Если вы положительно ответите на этот вопрос, то айтрекинг будет естественным следующим шагом. Если нет, то использование таких недорогих методов, как наблюдение, интервью пользователей и сплит-тест, позволит сделать хороший скачок вперед.

Как отмечают Якоб Нильсон (Jakob Nielsen) и Кара Перниче (Kara Pernice) в своей книге «Веб-дизайн: анализ удобства использования веб-сайтов по движению глаз»: «Вы можете удвоить доходность вашего сайте, не имея ничего, кроме … блокнота».

Готовы начать?

Предположим, что вы используете менее дорогие методы по-максимуму и готовы глубже понять, что айтрекинг может вам предложить. Существуют разные способы использования этой технологии, каждый из них имеет значительные последствия с точки зрения затрат и результатов, которые вы получите.

Охват

Айтрекинг-исследования занимают некоторое время. Для проведения качественных тестов, где записи проверяются вручную, пяти пользователей будет достаточно, но для получения показательных тепловых карт и других наглядных данных необходимо как минимум 39 участников. Затраты на отбор и стимулирование участников должны быть частью бюджета любого тестирования, но очень важно оценить значительные инвестиции времени, необходимого для тестирования такого количества людей. Специалисты Cyber-Duck считают, что на каждой сессии должно присутствовать два куратора. Так риск пропустить что-либо сокращается, плюс каждый из кураторов может взять перерыв. Временные затраты можно легко прикинуть, учитывая, что индивидуальное тестирование занимает от 20 минут до часа.

Обучить сотрудников компании или пригласить специалистов

Следующий вопрос: обучить айтрекингу сотрудников компании или нанять экспертов-консультантов? Из-за значительных инвестиций рекомендуется готовить команду по айтрекингу из числа сотрудников компании только в том случае, если:

• у вас есть персонал с фоновой работой, связанной с айтрекингом;
• у вас есть ресурсы, чтобы приобрести оборудование и обучить персонал пользоваться им;
• вы будете постоянно проводить исследования с использованием технологии айтрекинга;
• вы уверены, что углубленные исследования, будут стоить потраченного времени и денег.

Снижение затрат может сделать идею вырастить специалистов по айтрекингу внутри компании привлекательной, но стоит учесть много факторов, прежде чем инвестировать в нее. Айтрекинг по-прежнему остается сложной в использовании технологией. Помимо умения калибровать оборудование для организации исследования и анализа его результатов основополагающее значение имеет всестороннее понимание методологии айтрекинга. Иначе можно пропустить или неверно истолковать значимое поведение. В худшем случае результаты исследования могут быть полностью искажены.

Хотя стоимость технологии значительно снизилась в последнее время и продолжает снижаться, за профессиональный аппарат придется выложить от $15 000 и больше. Программное обеспечение, как правило, включено в стоимость, но потребуется мощный компьютер, приобретение которого означает дополнительные расходы. Их тоже нужно учитывать. Рассмотрение достоинств оборудования и программного обеспечения для айтрекинга от разных производителей — тема для отдельной статьи, но стоит отметить, что наиболее популярной является продукция таких компаний, как EyeTech, Mirametrix и Tobii.

Если расходы на обучение, покупку оборудования и программного обеспечения, а также временные затраты кажутся вам непомерными или вы планируете изредка пользоваться технологией, вы можете обратиться в консалтинговую фирму и воспользоваться преимуществами айтрекинг-тестирования с меньшими затратами.

При оценке потенциального партнера изучите его компетентность в данной области, обратите внимание на отзывы клиентов. Ищите доказательства того, что исследования и рекомендации этой фирмы позволили улучшить ключевые показатели юзабилити, такие как показатель успешности, время на задачу, частота ошибок и удовлетворенность пользователей. Оцените, в состоянии ли команда представить свои выводы таким образом, чтобы они были доступны тем, кто мало что понимает в айтрекинге? Профессиональный жаргон может впечатлить, но в конечно счете, специалисты должны обосновать свои рекомендации на понятном языке.

Выводы

Как и любая другая развивающаяся технология, айтрекинг имеет потенциал получить широкое применение, позволяя устранить барьеры выхода на рынок. Однако сейчас значительные затраты на применение айтрекинга позволят получить максимальную отдачу от инвестиций лишь тем, кто уже использовал весь потенциал более дешевых, низкотехнологичных методов исследования.