EyeQuant, eine Technologie zum Analysieren von Websites

Ich möchte euch heute einen sehr interessanten Ansatz aus der Hirnforschung vorstellen. Die Neurowissenschaftler von WhiteMatter Labs verwenden eine Technologie namens „EyeQuant“ zur Analyse der Aufmerksamkeitswirkung von Websites.

Wie funktioniert das Verfahren?

Die EyeQuant-Technologie analysiert mit einer Software die Aufmerksamkeitswirkung von Websites, Landing Pages oder Bannern in wenigen Sekunden. Zur Analyse sind keine Probanden notwendig. Die Technologie basiert auf einem neurowissenschaftlichen Computermodell, welches die Wahrnehmungsmuster aus Blickverlaufsmessungen von ca. 300 Probanden zusammenfasst, die im Labor für Neurobiopsychologie der Universität Osnabrück erhoben wurden. Dabei wurden verschiedene statistische Eigenschaften der gemessenen Bilder berechnet, gewichtet und in sogenannte Aufmerksamkeitssignaturen zusammengefasst, welche die Blickeigenschaften der Probanden widerspiegeln.

Ergebnisse einer EyeQuant-Analyse sind „Attention und Perception Maps“, welche die Aufmerksamkeitsverteilung in den ersten Sekunden vorhersagen. Des Weiteren werden Statistiken zur Kontaktwahrscheinlichkeit – „Regions of Interest“ – für die wichtigsten Elemente ausgegeben.
Stimulus gesteuerte Aufmerksamkeitsprozesse, sogenannte „bottom-up“ Prozesse zu den Eigenschaften einer Website wie z. B. Farben, Formen, Kontraste etc. können durch die Technologie für die ersten Sekunden vorhergesagt werden. Was noch nicht möglich ist sind Aussagen zur schemagesteuerten Aufmerksamkeit, sogenannte „top-down“ Prozesse z. B. Nutzererwartungen, -erfahrungen, die beim Betrachten einer Website das Blickverhalten der Nutzer unwillkürlich steuern.

Grenzen des Verfahrens

Die Technologie ist für einige Fragestellungen durchaus sinnvoll. Mittelfristig wird es jedoch das Eye-Tracking Verfahren wohl nicht ersetzen. So sind z. B. die kumulierten Fixationsdaten mehrerer Probanden in einer sogenannten Heatmap, welche die Aufmerksamkeitsverteilung auf einer Website darstellen, stark abhängig von der Nutzergruppe. Es ist somit sehr wichtig eine Website durch die entsprechende Zielgruppe zu untersuchen.

Darüber hinaus spielen personenbezogene Merkmale eine entscheidende Rolle für den Blickverlauf. Beispielsweise Web-Novizen bzw. Erstnutzer einer Website betrachten diese ganz anders als erfahrene Nutzer, z. B. Bestandskunden eines Onlineshops. Sie haben bereits einen individuellen „gelernten“ Blickpfad ausgebildet, was Studien der sogenannten Scanpath Theorie belegen.

Des Weiteren können Fragen zur Analyse der Blickdaten im Zeitverlauf nur durch Eye-Tracking Messungen präzise beantwortet werden, wie z. B. die Zeitspanne bis zur ersten Betrachtung eines Elementes, Fixationsdauer oder auch die Frage danach, welches Element zur Lösung einer Aufgabe zielführend war.

Ein weiterer Vorteil der Eye-Tracking Methode ist die Integration von Probanden einer bestimmten Zielgruppe zur Analyse einer Website. So können durch Methodenkombination, z. B. im Rahmen eines Usability-Tests im Labor oder Landingpage-Analyse, Beobachtungs- und Befragungsdaten erhoben werden, aus denen auch die Bewertung von Elementen einer Website analysiert werden kann, um daraus ganzheitlich konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten.

Ich euch die Technologie bekannt? Was denkt ihr über den Methodenansatz?

5 Gedanken zu „EyeQuant, eine Technologie zum Analysieren von Websites

  1. Thorsten Wilhelm

    Vielen Dank für den Hinweis; ein interessanter und aus meiner Sicht unbedingt weiter zu verfolgender Ansatz. Warum? Weil es da einen Markt gibt, aus meiner Erfahrung. Viele Unternehmen interessieren sich für den Blickverlauf auf ihren Websites. Sie wollen z. B. einfach nur mal wissen, wo die Besucher, die die URL der Site direkt eingeben, zuerst hinschauen. Ein berechtigte Frage, und aus den Daten kann man einiges Ableiten und verbessern. Wie kommt man derzeit an die Daten? 30 Personen aus der Zielgruppen ins Lab einladen, Blickdaten messen, auswerten und interpretieren; Aufwand: sicherlich nicht unter 3.500 EUR zu haben. Das zahlt aber bei nur dieser einen Frage keiner. Hier kann ein Tool wie das beschriebene – wenn es denn weiter optimiert wird (!) – sicherlich mittelfristig ansetzen und Daten liefern.
    Bei anderen Fragen ….
    wie z. B.: Wohin schauen die Nutzer, wenn Sie auf der Suche nach einem Produkt sind, dabei die Produktübersichtsseite eines Shops aufrufen, von da ein konkretes Produkt, danach dann ein anderes und dann eines in den Warenkorb legen (also prozessbezogenen Blickdaten)?
    … wird das Tool schnell kapitulieren müssen. Da kommt man dann über einen Usability-Test im Lab mit klassischem Eyetracking wohl auf sehr (!) lange sicht nicht umher.

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  2. Fabian Stelzer

    Besten Dank für den Artikel.

    Als Mitarbeiter und Mitgründer des EyeQuant-Anbieters WhiteMatter Labs habe ich noch einige Anmerkungen:

    Tatsächlich bezieht EyeQuant auch einige prozessbezogene Top-Down Effekte in das Modell mit ein. So zeigen Menschen über Webseiten z. B. (natürlich) ein anderes Blickverhalten als über generischen Bildern, insbesondere was die Präferenz bestimmter Lokationen betrifft: ein Nutzer, der eine Webseite oder Landing Page das erste Mal besucht, bevorzugt zunächst Elemente, die links oben liegen (Logo, Überschriften, etc.) – dies wird von EyeQuant entsprechend berücksichtigt und fließt in die Berechnung ein.
    Simuliert wird dabei immer ein Nutzer, der eine spezifische Webseite das erste Mal besucht – dies ist ein Vorteil, wenn eine Seite schrittweise optimiert und dabei immer wieder getestet werden soll!

    Zur Validität:
    Jedes neue EyeQuant-Modell wird in der Evaluation direkt mit der Vorhersagekraft einer vom Modell unabhängigen Eye-Tracking Studie verglichen. Der Gold Standard beim Eye-Tracking liegt hier bei einer Vorhersagekraft von ca. 90 % (= wie gut lässst sich das Blickverhalten von 25 Probanden mit den empirischen Daten 25 anderer Probanden vorhersagen).
    EyeQuant erreicht über typischen eCommerce Seiten für die ersten Sekunden Werte zwischen 80 % – 89 % (SEM-Landing Pages).

    Zur Zielgruppengenauigkeit:
    Wir werden bis Ende des Jahres die ersten zielgruppenspezifischen Modelle anbieten. Die erste Differenzierung wird sich hierbei auf die Häufigkeit der Internetnutzung beziehen.
    Hier liegt auch der große Unterschied zum Feng-Gui Ansatz: EyeQuants Modell funktioniert nicht allein algorithmisch, sondern ist in starker Weise datengetrieben: indem wir die empirischen Aufmerksamkeitssignaturen echter Probanden in das Modell einbinden, erreichen wir zum einen eine weit stärkere Vorhersagekraft, zum anderen ermöglicht dies die Entwicklung zielgruppenspezifischer Modelle.

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  3. Pingback: Hirnforschung meets Webdesign | nutzerverhalten-online.de

  4. Tobias

    Solche Tools ersetzen natürlich nicht die Usability-Tests im Labor, wenn es um ganze Abläufe geht. Sie liefern aber schnelle Ergebnisse beim ersten Design von Landingpages und sparen hier viel Zeit in der Konzeptionsphase.

    Langsam kommt auch Bewegung in den Markt und neben EyeQuant ist auch scoreweb eine gute Alternative: http://sw.de/was-ist-scoreweb/

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