WebScore AI — бесплатный сервис проверки сайта на привлекательность для пользователей
WebScore AI — бесплатный сервис проверки сайта на привлекательность для пользователей
10.03.2018
Проект uKit AI запустил сервис для проверки сайтов на привлекательность для пользователей — WebScore AI, который работает на основе искусственного интеллекта имитирует реакцию обычного посетителя на оформление сайта.
Как работает сервис и кому он может быть полезен?
При оценке система учитывает структуру сайта, SEO, адаптированность для разных устройств и дизайн.Нейросеть научилась применять тысячу дополнительных признаков:
- качество изображений,
- структурированность информации,
- удобство навигации,
- яркость и контрастность цветов в палитре,
- длину заголовков и так далее.
После короткого анализа WebScore выставляет баллы — от 1 до 10. На основе этой цифры предприниматели, маркетологи и веб-дизайнеры могут узнать, как пользователи воспринимают их сайт.
Оценка сервиса может меняться. Если вы, например, решите изменить порядок расположения разделов или цвет и размер шрифтов на сайте, сервис заметит это и после обновления выдаст новую оценку.
Систему WebScore продолжают обучать. Авторы выложили проект в открытый доступ, чтобы пользователи могли поучаствовать в обучении программы. Для этого достаточно зайти на сайт, вбить адрес интересной вам страницы и оценить ее по десятибалльной шкале. Оценки пользователей будут использованы для калибровки модели в следующих версиях.
Как обучали нейросеть
Систему обучали на выборке. Дизайнеры отобрали 125 параметров, которые они чаще всего используют при разработке сайта. Cоздатели сервиса отобрали 12 тысяч сайтов разных тематик, стран и эпох и попросили фокус-группу оценить эти веб-страницы. Было важно показать системе как можно больше примеров градации — от визуально очень плохих до очень хороших сайтов. Эталоном веб-дизайна выбрали сайт Apple — испытуемые его оценили на 10 баллов.После того как собрали необходимые данные, нужно было научить этим данным систему — построить такой алгоритм, который по заданному набору признаков смог бы составить оценку выбранному сайту. Причем оценка системы должна соответствовать эталону — средней оценке фокус-группы.
Когда основной алгоритм был готов, разработчики решили добавить нейросеть. Благодаря этому система научилась анализировать 1125 признака, описанных выше, и на основе них выставлять оценку.
Источник: Rusbase
Вернуться к списку новостей
