Trois idées (parfois) fausses sur l’eyetracking
Sami Lini 4 mars 2014

Un article très intéressant trouvé sur le blog de la société Eyequant, que nous nous permettons ici de traduire pour le partager à nos lecteurs francophones (tout en vous invitant chaleureusement à aller voir la source originale !). Spécialisée dans la vision synthétique simulée, cette société américaine développe des algorithmes simulant le regard humain.

Dans la continuité de l’article précédent sur l’analyse des cartes de chaleur en eye-tracking, cet article revient sur trois idées préconçues en matière d’ergonomie, souvent présentées comme des vérités générales des comportements utilisateurs sur les sites internet, évaluées par eye tracking. Une mise au point qui ne fait pas de mal.

Vérité #1: “Les visages attirent systématiquement et instantanément l’attention »

Il s’agit de l’une vérités générales de design les plus fréquemment rencontrées : « en tant qu’êtres humains, nous sommes naturellement câblés pour systématiquement rechercher et regarder en premier les visages présents. »

Vérité générale systématiquement vraie, sauf quand elle ne l’est pas. La réalité est qu’en tant qu’êtres humains nous apprécions réellement les visages. Nous les regardons parfois. Il est même probable que nous ayons une zone du cerveau qui soit spécialement dédiée au traitement des visages. Cependant, nous les regardons bien moins souvent que ce que l’on aurait tendance à le croire.

eyequant

Exemple : une page d’accueil Levi’s. A gauche, la carte de chaleur générée par les utilisateurs atterrissant sur la page d’accueil de Levi’s. Les utilisateurs ignorent presque totalement les visages. Les prédictions d’EyeQuant présentées à droite avaient mis un peu plus l’accent sur le logo, mais le grand gagnant dans ce cas est le slogan au centre, pas les visages.

eyequant

Autre exemple : un site de recherche d’hôtel, qui présente un couple formidablement heureux avec leurs visages clairement visibles. Pourtant, les utilisateurs semblent uniquement intéressés par le champ « recherche » et l’appel à action au centre. Le modèle d’EyeQuant fournit des données similaires, bien que distraites par la texture en bois.

Toujours pas convaincus ? Ci-dessous, d’autres exemples, d’un site eCommerce joliment designé à un mur de texte « web 1.0 ». Le propos n’est pas de dire que les visages n’attirent pas l’attention et ne sont jamais regardés. Les données disent simplement que les visages ne sont pas aussi attractifs pour l’attention que ce que l’on pourrait usuellement penser.

eye-tracking faces

Qu’en est-il du guidage de l’attention par les visages?

Il s’agit-là d’une autre vérité générale qui semble être tout à fait logique : nous sommes des êtres sociaux et le regard de l’utilisateur suit le regard des visages présentés sur un site internet. Là encore, c’est tout à fait vrai, sauf quand ça ne l’est pas.

eyequant vs eye-tracking validation

Exemple : la page d’accueil d’un hôtel Hilton. Les utilisateurs  vont directement chercher le formulaire de recherche et regardent les offres en bas, mais ne prêtent pas une attention particulière à la femme ni à ce qu’elle regarde.

Que se passe-t-il dans ce cas ? Une hypothèse exploratoire prudente est la suivante : regarder un visage provoque une émotion, donc nous nous souvenons l’avoir regardé plus que d’avoir regardé d’autres choses. Cela conduirait à des conclusions erronées quant au comportement général de parcours visuel.

Conclusion : « les visages sont puissants d’un point de vue émotionnel, mais ils n’attirent pas autant l’attention que l’on pense ».

Vérité #2 : « Un texte écrit en gros attire immédiatement énormément d’attention ».

« Un texte écrit en gros est un excellent moyen d’attirer l’attention de l’utilisateur » est une autre vérité générale très populaire quant au fonctionnement de l’attention online.

Cependant, les données prouvent que cela ne fonctionne généralement pas. Dans une majorité de cas, l’utilisation de grande taille de police a même un effet négatif sur l’attraction de l’attention.

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Exemple : la page d’accueil du site « English Proof read ». La typographie en gros ne fonctionne absolument pas comme on pourrait le penser. Le gagnant ici sont les trois blocs descriptifs en dessous.

eyequant eye-tracking

Autre exemple : la compagnie ferroviaire canadienne. Les utilisateurs avaient pour tâche d’acheter un billet à bon prix. Et se dépêchèrent d’ignorer l’offre affichée en utilisant une POLICE INCROYABLEMENT GROSSE. Notez également comme cet exemple illustre que le regard des visages affichés n’attire pas non plus l’attention sur l’information (voir Vérité #1).

Que se passe-t-il alors ? Une hypothèse exploratoire prudente est la suivante : cela serait une manifestation d’un effet d' »aveuglement aux bannières ».  De la même manière, les lettres imprimées trop gros seraient moins lisibles pour l’œil humain.

Conclusion : « Une typographie en grande taille est visuellement impressionnante mais ne constitue pas un moyen sûr d’attirer l’attention de l’utilisateur. Il faut explorer d’autres moyens également ».

Vérité #3 : « Le mot magique ‘GRATUIT’ attire toujours l’attention. »

C’est vrai : d’un point de vue économique, rien ne peut battre « GRATUIT ». Mais cela signifie-t-il que le mot attire immédiatement l’œil des utilisateurs quand ils visitent une page ? Une fois de plus, les données disent le contraire.

eyequant vs eye-tracking

EyeQuant validation eye-tracking

Il est à noter que la prédiction automatique de EyeQuant (à droite) avait tout de même identifié une zone contenant le mot « gratuit », quand l’analyse empirique à gauche prouve qu’il a été totalement ignoré. Les deux moyens positionnent la quasi-intégralité de l’attention visuelle sur la description des modèles et le mannequin.

Conclusion : « Gratuit est un mot puissant sémantiquement. Il ne devrait pas être considéré comme le moyen principal d’attraction de l’attention pour autant ! ».

Conclusions : ne vous reposez pas sur des règles générales. L’évaluation et le test sont toujours meilleurs que les suppositions.

Les règles générales sont amusantes. Elles sont simples. Et plus les phénomènes qu’elles essaient d’expliquer sont complexes plus elles deviennent attirantes. Hélas, ce sont également les situations dans lesquelles elles vont souvent d’avérer fausses, et l’attention visuelle est un système complexe, extrêmement dépendant de l’environnement et des objectifs de vos utilisateurs.
Ainsi, ce phénomène ne peut être appréhendé par un ensemble de règles simples.

EyeQuant conclue sur la rapidité et l’efficacité de leurs modules de vision simulée et invitent les lecteurs à tester gratuitement via leur application web.

 

Sami Lini
Sami Lini

Ingénieur-docteur en Facteurs Humains, Sami a d'abord travaillé dans le domaine de la R&D aéronautique. Les Facteurs Organisationnels et Humains opérationnels, la neuroergonomie et la recherche utilisateur (UX) sont ses domaines de prédilection qu’il apporte à nos clients tant dans le domaine de l’industrie à risque que pour les produits grand public.

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