AI 可以预测你会看哪里，但仍不知道你会做什么。

AI 工具现在可以在大约一分钟内预测人们会在网页上看哪里，而没有一个真实的访问者。它们无法告诉你那个访问者接下来会做什么：点击、犹豫、继续滚动，还是离开。

想象一个团队正在重新设计定价页面。他们将新设计上传到注意力预测工具，热图显示“开始免费试用”按钮位置亮红色。这设计吸引眼球。看来是个好消息。

但热图无法回答团队真正关心的问题。有人点击了那个按钮吗？还是人们只是看了一眼，向下滚动查看价格，然后关闭了标签页？

这就是预测与测量之间的差距。

大约一分钟内的热图

像 Attention Insight 和 expoze.io 这样的工具无需参与者。你上传设计，经过早期眼动跟踪研究训练的模型预测注意力将落在何处。Attention Insight 表示其模型从超过 550 万次记录的眼睛凝视中学习，并在大约 60 秒内返回结果（Attention Insight, n.d.）。

这些预测效果很好。在 MIT/Tuebingen 显著性基准上，这是一个公共学术测试，比较预测热图与真实眼动跟踪数据，Attention Insight 报告的普通图像准确率为 92.5%，而 expoze.io 报告为 95%（Attention Insight, n.d.; expoze.io, n.d.）。

一个警告：每个供应商选择了自己的测试图像，因此这些是供应商自己进行的结果，而不是独立审计。外部研究确实发现 expoze.io 的预测接近于真实眼动跟踪，使用的是 110 位参与者查看的 30 张照片（Ahtik, 2023）。

对于早期设计工作，这确实是有用的。你可以在午餐前比较五个布局想法，而无需招募任何人。

预测无法展现的内容

预测热图显示了注意力可能去向的地方，通常是平均值。它无法显示一个人如何使用这份注意力，因为没有人在那里。

这排除了通常决定页面是否有效的时刻：

• 点击，或错过点击，每个人都关注的按钮
• 在请求电话号码的表单字段前的停顿
• 直接滚过你花费数周时间制作的部分
• 在结账过程中关闭的标签

注意力是访问的起点。行为告诉你结果如何。

早期预测，决定前测量

大多数团队最终会使用这两者，因此有用的问题是每个工具何时产生价值。

预测适合早期快速阶段：整理粗略草稿，捕获埋藏关键信息的布局，或在送审前检查横幅。快速、便宜，能够很好地描述平均观众。

真实行为适合于决策至关重要的时刻：推出重新设计、在两个最终版本之间选择，或向利益相关者解释为什么注册人数下降。那时，“人们可能会看这里”并不足够。你需要看到人们实际上做了什么。

同时使用这两者的团队能够同时享受预测的速度与证据的信心。

在实时网站上记录真实行为

回到那个定价页面的团队。热图告诉他们“开始免费试用”按钮得到了注意。他们仍然需要观察真实人群使用页面的方式，这也是 Labvanced Web Bridge 的搭建目的。

为了设置研究，团队将定价页面的网页地址粘贴到 Labvanced 研究中，然后点击他们想要跟踪的页面部分：标题、价格表、试用按钮。网站本身无需做任何更改。

参与者随后从自己的计算机参与。它们查看真实的实时定价页面，并像任何人那样使用它：阅读、滚动、悬停和点击。同时，他们的网络摄像头显示他们在哪里看，而 Labvanced 记录团队标记的每一次点击、悬停和滚动。参与者需要 Google Chrome 和一个免费的浏览器扩展，如果他们尚未安装，Labvanced 会指导他们完成安装。

这种结合使得研究如此具有启发性。眼动跟踪和行为跟踪同时进行，并记录在同一部分页面上，因此对于团队标记的每个元素，他们都可以看到人们是否看到了它，以及接下来做了什么。单独的测量只能告诉一半的故事。结合在一起，它们展示了如何将注视转化为行动，或者没有转化。

现在团队可以回答热图无法解答的问题。看过试用按钮的人是否点击了它？有没有人悬停在上面，向下滚动查看价格并离开？注意力和行动在哪里出现不同的方向？

由于 Web Bridge 是 Labvanced 完整实验平台的一部分，同一研究还可以向不同参与者展示页面的不同版本。这让团队能够将他们的两个最终设计并排放置，并观察人们实际采取的行动。

webcam eye tracking 支撑这一切，已在独立的同行评审研究中与 EyeLink 1000（实验室级眼动跟踪仪）进行了测试，结果发现其性能接近实验室标准（Kaduk et al., 2024）。

常见问题

AI 预测的注意力热图准确吗？
它们在公共基准上得分良好。在 MIT/Tuebingen 显著性基准上，Attention Insight 报告一般图像的准确率为 92.5%，而 expoze.io 报告为 95%。每个供应商选择了自己的测试图像，因此将这些视为供应商进行的结果，而非独立审计。

预测的注意力与真实行为数据有什么区别？
预测的注意力是模型对平均观众可能看的地方的估计，而这些是没有人查看页面产生的。真实行为数据是从实际使用页面的人记录的：他们看哪里、点击了什么、滚动了多远，以及是否离开。

可以在没有特殊硬件的情况下对实时网站进行眼动跟踪吗？
可以。Labvanced Web Bridge 使用参与者自己的网络摄像头记录他们在真实实时网站上查看的内容，以及他们的点击、悬停和滚动。参与者需要 Google Chrome 和一个免费的浏览器扩展，网站本身不需要任何更改。

网络摄像头眼动跟踪足够精准用于研究吗？
Labvanced 的网络摄像头眼动跟踪与 EyeLink 1000（实验室级眼动跟踪仪）进行了比较，得到了独立同行评审的研究。整体准确率达到 1.4°，精度为 1.1°，作者描述为接近实验室标准（Kaduk et al., 2024）。

关键要点

• AI 注意力工具预测人们会在约一分钟内看向何处，而无需参与者，并在公共学术基准上得分良好。
• 预测无法显示行为：点击、犹豫、滚动或放弃。
• 在早期使用预测，在决策依赖于真实行为数据的时候使用。

参考文献

Ahtik, J. (2023). 使用人工智能进行预测性眼动跟踪分析以评估照片。 图形工程与设计杂志, 14(1), 29–35. https://doi.org/10.24867/JGED-2023-1-029

Attention Insight. (n.d.). 技术。检索于 2026-09-26 网址 https://attentioninsight.com/technology/

expoze.io. (n.d.). 认识 expoze.io。 expoze.io 知识库. 检索于 2026-09-26 网址 https://support.expoze.io/article/62-meet-expoze-io

Kaduk, T., Goeke, C., Finger, H., & König, P. (2024). 网络摄像头眼动跟踪接近实验室标准：比较一种新的基于网络摄像头的系统与 EyeLink 1000。 行为研究方法, 56(5), 5002–5022. https://doi.org/10.3758/s13428-023-02237-8

什么是 Labvanced? Labvanced 是一个无代码平台，旨在在线、在实验室和移动设备上构建和运行行为实验，内置同行评审的测量功能，例如网络摄像头眼动跟踪和毫秒级计时。探索平台 · 开始免费注册