Показываем, как ИИ помогает быстро заметить проблемы с точки зрения пользователя

Часто возникает ситуация, когда нужно провести UX-ревью, но нет ни данных, ни метрик, ни полноценного доступа к продукту. Это типично для тендеров, начала редизайна или проектов, где данные «есть, но не для вас». В таких случаях интерфейс анализируется с позиции пользователя, а нейросеть помогает систематизировать наблюдения и ничего не упустить.

Как это делается

Сохраняется HTML-страница или делаются скриншоты — лучше полноэкранные или по конкретному сценарию.

Загружаются материалы в ChatGPT (режим «Проведи глубокое исследование») или Claude.

Формулируется задача максимально конкретно:

«Проведи UX-ревью страницы глазами пользователя. Укажи, где возможны затруднения, что непонятно или мешает совершить действие».

Рабочий промпт

Ты — UX-аналитик. Ниже — HTML (или скриншот) интерфейса. Проведи ревью с точки зрения пользователя:

1. Ясна ли цель экрана? Понятно ли, что нужно сделать?

2. Какие элементы перегружают или сбивают с толку?

3. Где может теряться внимание, возникать недоверие или замедление?

4. Что стоит улучшить — в навигации, тексте или визуальной иерархии?

Сформулируй выводы в таблице:

Фрагмент → Возможная проблема → Почему мешает → Как улучшить

Результат

- Быстрый сценарный срез проблем на уровне первого впечатления.

- Аргументированная основа для обсуждения с командой или заказчиком.

- Стартовая таблица для дальнейшего углублённого анализа.

Практические советы

Нейросети иногда придумывают «фантомных конкурентов», поэтому лучше сразу давать список сайтов или выгрузку из поиска. Чтобы избежать излишней абстрактности, полезно формулировать задачу максимально узко: не просто «проанализируй сайт», а «проверь, сколько шагов до целевого действия, виден ли CTA на первом экране, есть ли ошибки в форме». Так ответы становятся более точными и прикладными.

Расширенный подход

Для более надёжных выводов можно прогонять один и тот же материал через несколько моделей (например, ChatGPT, Claude, Qwen, Gemini), запрашивать UX-анализ и сравнение с конкурентами. Затем полученные выводы сводятся вместе, перекрёстно анализируются и компонуются в итоговый документ. Это занимает больше времени, но даёт более глубокую и достоверную картину.

Вывод

Нейросети помогают быстро увидеть зоны непонимания и перегрузки интерфейса даже без аналитических данных. Это отличный инструмент для формирования первых гипотез и подготовки к обсуждению. По мере развития технологий такой подход будет становиться ещё точнее и удобнее.

Больше интересного про дизайн в нашем телеграм-канале. Подписывайтесь!