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这是关于如何使用ChatGPT进行用户体验的第一篇文章,将深入探讨所列出的每个工件,但不包括所有过程。希望你喜欢。
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我在人工智能的环境中工作了八年。从受众细分到字段提取的一切,人工智能无所不能,但这是一个需要建立精确模型的黑匣子:你输入数据,然后输出答案,而这个答案需要某种程度的人工审查或调整。
但在2022年11月30日,一切都改变了。那天ChatGPT问世了。
我们感到震惊,因为显然不仅可以将其作为一项功能添加到我们的产品中,让人们可以询问合同相关的问题,而且它还将改变我们的工作方式。
这将极大地动摇用户体验领域,以至于我们将不得不重新思考未来的许多流程。可以说,这是该领域的彻底变革。
正如Michio Kaku所说,ChatGPT只是一台被美化的录音机。没错。
它是一个很棒的起点吗?也是对的。
我们需要理解并使用像ChatGPT这样的生成式AI工具。如果我们不这样做,别人就会。以下是一些关于使用它的优点和缺点的建议。ChatGPT的优点
发现和起草规范
需要迅速创建用户画像?ChatGPT能搞定。
需要用一个提示创建多个问题陈述?ChatGPT也能做到。
需要为一个基本功能写用户故事?ChatGPT也能胜任。
需要起草你能想到的每一个与功能相关的书面文件?没错,ChatGPT能处理这一切,为你提供一个足够好的内容,让你开始并大大加快进程。
我在一个示例功能上试用了它,由于它大大加快了我们的工作进度,现在我们每天都在工作中使用它。从创建虚拟数据、编写用户故事,到寻找类比灵感,它是任何功能的基准。ChatGPT通过快速访问大量信息来加快早期发现过程,让你不必盯着一堆网页或采访许多用户就能开始工作,从而帮助设计师快速收集和理解数据。
我认识的一些专业人士还通过数据丰富用户画像,这样你就可以与“人工”用户对话。它不能替代真实用户,但却是提出更好问题的好方法。
无论你是在识别相关研究、分解复杂思想,还是在发展新假设,ChatGPT都是一个很好的入门工具。
它还通过提供新颖的视角来增强头脑风暴会议,帮助研究人员高效地探索新想法。此外,它使文献审查过程变得轻而易举,节省你的时间,让你专注于实验设计和分析。
示例提示
问题陈述:创建多个以“我们如何能...”格式撰写的问题陈述,用于搜索文档库。
用户故事:为一个文档搜索表编写用户故事,用户可以按关键字搜索或通过某些字段筛选。操作包括按关键字搜索(布尔或非布尔)、选择筛选器、添加筛选器、清除筛选器以及按字段排序。
用户研究问题:为一个文档搜索表编写用户研究问题,用户可以按关键字搜索或通过某些字段筛选。操作包括按关键字搜索(布尔或非布尔)、选择筛选器、添加筛选器、清除筛选器以及按字段排序。
工件
用户画像、类比灵感、竞争分析、用户研究问题、问题陈述、预测结果、用户故事和可用性测试问题。
现实数据
我在用户体验中最耗时的活动之一就是创建虚拟数据。我花了大量时间在线框中构建这些数据用于可用性测试原型——这是既有趣又耗时的事情。
这种过程现在消失了。ChatGPT现在节省了大量时间。
使用ChatGPT创建虚拟数据非常简单,因为模型能够快速生成具有上下文相关性和多样化的信息,特别是如果你知道要使用哪些字段的话。通过利用其庞大的训练数据,ChatGPT可以模拟真实的数据模式,生成逼真的用户输入、行为和场景。
不仅仅是一些数据——ChatGPT可以创建数千行逼真的数据以供开发环境使用。
这一功能使用户体验设计师能够快速设计和测试界面,从而加快设计迭代过程。就像拥有一个即时且多功能的沙箱,可以在投入实际使用之前探索和完善用户体验。
示例提示
数据表:创建一个包含25位用户的逼真数据表,字段包括:名字、姓氏、电子邮件地址、角色(管理员、编辑用户或只读用户)、活跃状态(是或否)、添加日期和最后更新日期(格式为YYYY-MM-DD)。
工件
线框内容
用户帮助文案
在你甚至还没有第一个线框时,ChatGPT在撰写用户帮助文案的初稿方面表现出色。这是由于以下几个关键优势。
其适应性使ChatGPT能够生成符合用户需求的内容。无论是解释基本功能还是解决复杂问题,ChatGPT都能根据需要调整其语言和细节深度。
因为它是一台参考先前已知上下文的高级录音机,所以它可以生成一个很好的初稿供你开始。
ChatGPT的一致性确保用户帮助文案在整个交互中保持统一的质量和语调。你甚至可以指定风格和语调,如商务休闲或正式,以便更符合受众需求。这种一致性建立了信任,并增强了整体用户体验,只要相应地进行编辑和审查即可。
示例提示
用户帮助:为文档搜索表编写用户帮助内容,用户可以按关键字搜索或通过某些字段筛选。操作包括按关键字搜索(布尔或非布尔)、选择筛选器、添加筛选器、清除筛选器和按字段排序。
工件
线框、应用内内容、知识库文章。
ChatGPT的缺点
线框设计
除非有人能编写完美的用户故事或产品需求文档,否则我相信ChatGPT可以帮助设计师,但永远不会取代他们。
线框设计不仅仅是创建视觉蓝图;它还涉及理解用户需求、迭代想法和促进利益相关者的合作。这其中有很多细微差别。
虽然AI可以帮助更快地生成线框,但它缺乏深入理解和解决用户问题所需的人类直觉、同理心和领域特定知识。例如,你可以设计一个搜索体验,但每个用例根据领域的不同略有差异。比如,商品搜索和文档搜索的体验非常不同。
AI生成的线框可能会忽略用户体验设计师通过研究和经验带来的细微考虑和背景见解。
因此,尽管AI可以提供帮助,但它无法取代用户体验设计中至关重要的以人为中心的线框设计过程。
遵守监管指南
当我第一次与设计师讨论Open AI时,我们讨论了几个ChatGPT不适合的几种情况——音乐创作、写作和其他受版权保护的材料是例子——但我所从事的工作的领域,法律科技,实际上是ChatGPT最适合的领域之一。
ChatGPT作为初稿?当然可以。
最终产品是否没有“人工参与”?视情况而定。在一些微妙的情况下,始终应该有“人工参与”来进行检查。
有些环境通常需要有标准支持的精确而明确的沟通(例如我与金融领域的人们讨论时想到的银行和金融方面的指示)。ChatGPT虽然擅长生成类人文本,但可能在处理复杂术语或细微框架时表现不佳。
这可能导致关键沟通中的不准确、误解,甚至是幻觉,可能会给终端用户带来问题。
ChatGPT在许多对话和信息任务中表现出色。但它也有局限性:高级录音机可能会误解某些语言和潜在的偏见,在需要精确度的地方显得尤为重要。
这里将始终需要人类参与。
下一步是什么
我们在进行早期构思和探索的方式已经发生了改变,尤其是在用户体验的消费者端。这反映在用户体验团队为了使用这些工具而发生的转变上。
我们离完全取代设计师还很远。
展望未来,可能需要更多的设计师,因为许多应用程序将在这个新时代进行转型,使得对这些工具的了解变得更加重要。
我们以前已经适应过,现在也能再适应一次。采取相应的行动吧。原文作者:Patrick Neeman
翻译作者:文杰
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