Урок 1: AI-тепловые карты без пользователей

Чему вы научитесь

• Получать тепловую карту внимания без реальных пользователей
• Работать с Attention Insight, Maze и Useberry
• Интерпретировать результаты AI-анализа и находить проблемы
• Понимать, когда AI-предсказаниям можно доверять, а когда нет

Для практики используем arckep.ru — все основные модели, без VPN, оплата рублями. Вы можете использовать любые другие сервисы.

Зачем это нужно

Классический eye-tracking стоит от $5 000 за исследование. Нужна лаборатория, оборудование Tobii или Gazepoint, 15-20 респондентов и 2-3 недели на организацию. Для стартапа или фрилансера это нереально.

AI-тепловые карты дают результат за минуту. Нейросеть, обученная на десятках тысяч реальных eye-tracking сессий, предсказывает, куда пользователь посмотрит в первые 3-5 секунд. Точность — 90-94% корреляции с реальными данными. Не идеально, но достаточно для скрининга макетов перед тем, как тратить бюджет на живых пользователей.

Attention Insight — предсказание внимания без респондентов

Attention Insight — нейросеть, обученная на 30 000+ eye-tracking исследований. Вы загружаете скриншот, получаете три вещи: тепловую карту внимания, процент внимания на каждом элементе и Clarity Score — оценку визуальной иерархии.

Пошаговая инструкция

Шаг 1. Перейдите на attentioninsight.com и создайте аккаунт. Бесплатный пробный период — 14 дней, без привязки карты. Платные тарифы начинаются от $23/мес.

Шаг 2. Нажмите New Analysis и загрузите скриншот страницы. PNG или JPG, разрешение от 1200px по ширине. Совет: в Chrome нажмите F12, затем Ctrl+Shift+P, введите «screenshot» и выберите Capture full size screenshot.

Шаг 3. Дождитесь результата (10-30 секунд). Вы получите:

• Attention Heatmap — зоны от красного (максимум внимания) до синего (минимум). Красные зоны — то, что пользователь увидит первым
• Percentage of Attention — сколько процентов внимания получает каждый выделенный элемент. CTA должен получать минимум 5-8%
• Clarity Score — общая оценка от 0 до 100. Выше 60 — хорошая иерархия. Ниже 40 — страница перегружена, пользователь не понимает, куда смотреть

Шаг 4. Используйте Areas of Interest: выделите рамками CTA, заголовок, навигацию и посмотрите точные проценты. Если логотип забирает 12% внимания, а CTA только 3% — проблема очевидна.

Как читать проблемы на тепловой карте

Типичные паттерны, которые сигнализируют о проблемах:

• CTA в холодной зоне — кнопка действия синяя или зеленая. Решение: увеличить контраст, переместить выше, добавить визуальный акцент
• Иллюстрация забирает все внимание — красная зона на картинке, а не на тексте. Решение: уменьшить яркость изображения, направить взгляд модели на фото в сторону CTA
• Равномерное распределение — нет явных красных зон, всё одного цвета. Clarity Score ниже 40. Решение: усилить визуальную иерархию — один крупный элемент, остальные мельче
• Навигация перетягивает фокус — верхнее меню красное, а контент страницы синий. Решение: упростить навигацию, убрать яркие цвета из шапки

Maze — AI-аналитика с реальными пользователями

Maze — платформа для unmoderated UX-тестирования. В отличие от Attention Insight, здесь участвуют реальные люди, но AI берет на себя анализ. По данным Maze, 69% UX-исследователей в 2026 году используют AI хотя бы в части проектов — рост на 19% за год.

Что умеет AI в Maze

• AI-модератор — задает контекстные follow-up вопросы во время интервью, адаптируясь к ответам респондента
• AI-кластеризация — автоматически группирует ответы на открытые вопросы по темам за минуты вместо часов
• AI-проверка вопросов — находит предвзятость, двусмысленность и грамматические ошибки в анкете до запуска
• Автоматические отчеты — транскрипция, теги, summary и suggested highlights после каждой сессии

Пошаговая работа

Шаг 1. Зарегистрируйтесь на maze.co. Бесплатный тариф: 1 активный проект, до 10 блоков на тест.

Шаг 2. Создайте тест: Create Maze — Prototype Test. Подключите Figma-файл через интеграцию. Maze подтянет фреймы и свяжет навигацию.

Шаг 3. Добавьте задания (missions): «Найдите страницу с ценами и выберите тариф Pro». Maze отслеживает путь, считает success rate и misclick rate по каждому экрану.

Шаг 4. Вставьте опросные блоки между заданиями. AI проверит формулировки до запуска — предложит убрать наводящие вопросы и исправить двусмысленности.

Шаг 5. Поделитесь ссылкой. После сбора ответов откройте Results: AI сгруппирует ответы по темам, выделит паттерны в навигации и создаст сводку с ключевыми находками.

Useberry — быстрые тесты без настройки

Useberry — для ситуаций, когда нужен быстрый ответ на конкретный вопрос. Загрузили скриншот, выбрали тип теста, отправили ссылку — через 15 минут есть данные.

Типы тестов

• First Click Test — куда пользователь кликает первым при поиске определенной функции? Показывает интуитивность навигации
• 5-Second Test — что запоминается за 5 секунд? Оценка первого впечатления и ключевого сообщения
• Card Sorting — как пользователи группируют контент? Оптимизация информационной архитектуры
• Preference Test — какой из двух вариантов лучше? A/B-тестирование дизайна до разработки

Быстрый старт

Шаг 1. Зарегистрируйтесь на useberry.com. Бесплатный тариф: неограниченно тестов, до 10 ответов на каждый. Платные тарифы: Basic от $33/мес, Pro от $67/мес.

Шаг 2. Создайте тест: загрузите скриншот или подключите Figma-прототип.

Шаг 3. Выберите First Click — самый быстрый способ проверить навигацию. Сформулируйте задание: «Где бы вы нажали, чтобы посмотреть цены?»

Шаг 4. Отправьте ссылку 5-10 знакомым. Useberry построит тепловую карту кликов и посчитает время до первого клика, success rate и drop-off.

Когда какой инструмент

![Визуализация тепловой карты на мониторе (Nano Banana 2 через [arckep.ru](https://arckep.ru))](/images/track-design/d.9/nb-heatmap.jpg)
*Визуализация тепловой карты на мониторе (Nano Banana 2 через [arckep.ru](https://arckep.ru))*
Нет пользователей, нужен скрининг:
  → Attention Insight -- AI-предсказание за 30 секунд

Есть 5-10 человек, нужен быстрый ответ:
  → Useberry -- first click или 5-second test

Нужно полноценное тестирование прототипа:
  → Maze -- задания, опросы, AI-анализ результатов

Максимальная достоверность:
  → Attention Insight (скрининг) + Maze (валидация)

Комбинированный подход на практике

Самый эффективный workflow — двухэтапный. Сначала Attention Insight как фильтр: загрузите 3-4 варианта макета, сравните Clarity Score и распределение внимания. Отбросьте слабые варианты, доработайте сильные.

Затем — Maze или Useberry с реальными людьми. Но уже не на сырых макетах, а на предварительно проверенных. Вы экономите бюджет на тестировании: вместо 5 вариантов тестируете 2, уже прошедших AI-скрининг.

Пример: вы проектируете лендинг. Сделали 3 варианта hero-секции. Attention Insight показывает: вариант A — CTA получает 3% внимания (мало), вариант B — 7% (хорошо), вариант C — 9%, но Clarity Score 35 (страница перегружена). Берете вариант B, дорабатываете и тестируете в Maze с реальными пользователями. Результат: экономия 60% бюджета на тестирование.

Этот подход особенно ценен для фрилансеров: клиент видит не только финальный результат, но и данные, на которых основаны решения. «Мы выбрали этот макет, потому что CTA получает 7% внимания и Clarity Score 68» звучит убедительнее, чем «мне кажется, этот вариант лучше».

Практическое задание

1. Сделайте скриншот главной страницы любого сайта (свой проект или конкурент)
2. Загрузите в Attention Insight — зафиксируйте Clarity Score и % внимания на CTA
3. Сформулируйте 3 конкретных рекомендации на основе тепловой карты
4. Создайте First Click Test в Useberry и отправьте 3 знакомым
5. Сравните: совпадают ли AI-предсказания с реальными кликами?

Итоги урока

• AI-тепловые карты дают 90%+ корреляцию с реальным eye-tracking за секунды
• Attention Insight — скрининг без пользователей (от $23/мес, 14 дней бесплатно)
• Maze — AI-модератор, кластеризация, автоматические отчеты (от $0)
• Useberry — быстрые unmoderated тесты за 15 минут (от $0, платные от $33/мес)
• Лучший подход — комбинация: AI-скрининг для гипотез, затем реальные пользователи для валидации