網購時,人們的眼睛都盯著哪裡?
網購時,人們的眼睛都盯著哪裡?
2014.02.10 | 創業

打開網頁時,我們第一眼看到的是什麼?灑滿網頁的廣告圖片?置頂的品牌logo?還是商品搜尋列?

德國人工智慧軟體公司EyeQuant針對網購行為進行了一項眼球追蹤的實驗,研究人們打開網頁時,眼睛到底都在盯著哪裡看。而最新的結果顯示,一些過去關於網頁設計的黃金定律——比如人們注意力放在臉部位置,似乎都得重新改寫了。

 

這項實驗請來46 位受試者協助EyeQuant公司改良關於網站吸睛元素的預測運算系統。受試者們前往德國奧斯納布呂克大學(University of Osnabrueck)的神經科學實驗室,他們的購買意向包括最新Levi's牛仔褲、由塔吉特(Target)百貨商場出售的電視機或巴黎週末遊等200 項產品。在瀏覽了這些產品的相應網頁後,由實驗人員利用熱地圖(heatmaps)呈現出最為吸睛的元素,而「吸睛」平均時間為20秒。以下是研究人員的發現:

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1.「模特兒的臉」其實沒那麼重要
**人們喜歡去注意他人的臉部,即使對無生命體也是如此。因此設計師常利用這點來設計廣告,例如讓照片中的模特兒盯著某一段文字看,讓看見廣告的人也往同樣的方向看去。然而,這次的研究顯示,比起佔了龐大篇幅的人臉,受試者對於標題文字或搜尋字段更感興趣。

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2. 字體越大,不見得越吸睛
**就算是用斗大的字體寫著「跳樓大拍賣」,也難以吸引受試者的目光。相反地​​,人們傾向去仔細閱讀較小的字體。比如人們在瀏覽如English Proofread寫作校對網站時,容易忽略佔據左方大量篇幅的公司名稱,而是尋找較詳細副標題(雖然這也比正文字體大些)。

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3. 「免費」不再是萬能詞
**免費東西人人愛,對嗎?但人們似乎沒有我們想像中那麼受到「免費」兩字的吸引。當受試者瀏覽寫有「免費贈品」或「免運費」等字眼的網頁時,反而大多專注在閱讀產品資訊,又或是特定案例顯示的:都在盯著維多利亞的秘密(Victoria's Secret )的內衣模特兒看。

 

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4. 經營理念,誰在乎?
**有些用戶在上網購物前,心中就已經有屬意的產品了,因此他們很少會去注意購物網頁中的品牌元素,例如公司logo。「用戶常常忽略品牌元素」, EyeQuant 共同創辦人兼執行長費比安•施特爾策(Fabian Stelzer)表示,「他們只在乎與商品相關的資訊,只想快點結帳而已。」

儘管從數據上看,46 人並不是個龐大的實驗數目,但由於過去眼球追蹤實驗多以尋找資訊的網站瀏覽習慣——如尋找網站主題或閱讀文章為導向,因此這次實驗專注於更為具體的網購習慣,所具有的參考價值意義非凡。

出自[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20140210/254152.html)

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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