Нейронная сеть дня: Карта внимания пользователей для дизайнеров
[ { «id»: 1, «label»:»100%×150_Branding_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «ezfl» } } }, { «id»: 2, «label»:»1200×400», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «ezfn» } } }, { «id»: 3, «label»:»240×200 _ТГБ_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «fizc» } } }, { «id»: 4, «label»:»240×200_mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «flbq» } } }, { «id»: 5, «label»:»300×500_desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «ezfk» } } }, { «id»: 6, «label»:»1180×250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «h», «ps»: «bugf», «p2»: «ffyh» } } }, { «id»: 7, «label»: «Article Footer 100%_desktop_mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet», «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «fjxb» } } }, { «id»: 8, «label»: «Fullscreen Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «fjoh» } } }, { «id»: 9, «label»: «Fullscreen Mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «auto_reload»: true, «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «fjog» } } }, { «id»: 10, «disable»: true, «label»: «Native Partner Desktop», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fmyb» } } }, { «id»: 11, «disable»: true, «label»: «Native Partner Mobile», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «phone» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «clmf», «p2»: «fmyc» } } }, { «id»: 12, «label»: «Кнопка в шапке», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet» ], «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «g», «ps»: «bugf», «p2»: «fdhx» } } }, { «id»: 13, «label»: «DM InPage Video PartnerCode», «provider»: «adfox», «adaptive»: [ «desktop», «tablet», «phone» ], «adfox_method»: «create», «adfox»: { «ownerId»: 228129, «params»: { «pp»: «h», «ps»: «bugf», «p2»: «flvn» } } }, { «id»: 14, «label»: «Yandex context video banner», «provider»: «yandex», «yandex»: { «block_id»: «VI-223676–0», «render_to»: «inpage_VI-223676–0–158433683», «adfox_url»:»//ads.adfox.ru/228129/getCode? p1=bxbwd&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid21=&puid22=&puid31=&fmt=1&pr=» } } ]
Поиск
Написать
Войти
Уведомлений пока нет
Пишите хорошие статьи, комментируйте,и здесь станет не так пусто
{ «author_name»: «Denis Shiryaev», «author_type»: «self», «tags»: [»\u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435_\u0441\u0435\u0442\u0438»], «comments»: 0, «likes»: 0, «favorites»: 0, «is_advertisement»: false, «section_name»: «blog», «id»:»29427» }
Давно хожу с мыслью, что компания вроде Яндекса, у которой в Метрике есть гигабайты данных о кликах пользователей; о том, как люди воспринимают контент; о том, как пользователи буквально водят мышкой по экрану, просто обязана разработать алгоритм для веб-дизайнеров и облегчения их нелегкого труда.
В избранное
В избранном
Представьте, что у вас есть аналитика миллиона сайтов — вы знаете, где какая категория сайта (магазин, СМИ, сервис и т.п.), какие сценарии эти сайты покрывают, какие пути проделывают пользователи для достижения результата, с какими сложностями пользователь сталкивается. Всех этих данных должно хватить для того, чтобы алгоритм смог подсказать, как лучше расположить кнопки, сверстать текст и какие цвета подходят в это время года. В общем найти «философский камень» среди UX/UI.
На producthunt я встречал разные громкие заявления от проектов, которые пытаются разработать подобный сервис (https://thegrid.io/, https://firedrop.ai/), но я в них не очень верю, так как в алгоритмах машинного обучения (в нынешнем виде) очень важны данные (датасет) и получить эти данные не просто — никто ими не делится, я об этом уже как-то писал у себя на канале в телеграме.
И вот в MIT нашелся такой датасет и пару месяцев назад исследователи опубликовали демку, где вы можете загрузить изображение, а алгоритм попробует угадать, как будет распределяться внимание пользователей. На выходе вы получаете тепловую карту внимания, выглядит довольно интересно.
Попробуйте сами.
Ну, а ниже пара примеров от меня.
P.S. Исходный код доступен по ссылке.
#нейронные_сети
Показать еще
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
на push-уведомления
© vc.ru
