Kart sıralama ve ağaç testi: menüyü kullanıcıya göre kurmak

Kart sıralama nedir

Kart sıralamada her kartın üstünde sitenizdeki bir içeriğin adı yazar. Katılımcı bu kartları kendine mantıklı gelen gruplara ayırır ve gruplara ad verir. Siz de bu gruplardan menünüzün nasıl görünebileceğini çıkarırsınız.

Amaç, kullanıcının zihinsel modelini görmektir. Ekip içeriği çoğu zaman kurumun organizasyon şemasına göre dizer, kullanıcı ise aklındaki soruya göre arar. Kart sıralama bu iki düzen arasındaki farkı ortaya çıkarır.

NN/g'nin Samhita Tankala ve Katie Sherwin imzalı 2024 makalesi işi dört adıma ayırır. Önce kartları hazırlarsınız, sonra katılımcılardan kartları gruplamalarını ve gruplara ad vermelerini istersiniz. Son adımda verileri analiz edersiniz.

Katılımcı grupları önce kurar, adı sonra verir. Bu sıra onu hazır kategorilere sıkıştırmaz.

Yüz yüze oturumlarda kâğıt kartlar, uzaktan çalışmalarda çevrimiçi araçlar kullanılır. NN/g'ye göre uzaktan çalışmalar daha yaygındır, çünkü araç grupları kendisi derler.

Hangi içerikler kart olur? Kullanıcıların en sık aradığı içeriklerden başlayın. Site içi arama kayıtları ve çağrı merkezine gelen sorular iyi bir başlangıç listesi verir.

Her kart tek bir içeriği anlatsın ve kısa olsun. Kart adını içeriğin kendisini anlatacak şekilde yazın, menü etiketi gibi yazmayın.

Kart sıralama, bilgi mimarisi işinin araştırma ayağıdır. Menüyü ve kategori adlarını belirlemeden önce yapılır.

Açık, kapalı ve hibrit kart sıralama

Üç tür var. Aralarındaki fark, grupları kimin kurduğudur.

Tür	Gruplar	Ne zaman
Açık	Katılımcı kurar ve adlandırır.	Kullanıcıların içeriği nasıl düşündüğünü öğrenmek istediğinizde.
Kapalı	Siz verirsiniz, katılımcı kartları yerleştirir.	Grupların adı hazır ve içeriklerin nereye düştüğünü görmek istediğinizde.
Hibrit	Bir kısmını siz verirsiniz, katılımcı yenisini ekleyebilir.	Bir iki gruptan gerçekten emin olduğunuzda.

Açık kart sıralamada katılımcı hiçbir hazır kategori görmez. Grupları kendisi kurar ve kendi kelimeleriyle adlandırır. Bu adlar menü etiketleri için iyi bir ham malzemedir.

Kapalı kart sıralamada kategorileri siz verirsiniz, katılımcı yalnızca kartları yerleştirir. Bazı ekipler bunu mevcut menüyü doğrulamak için kullanır. NN/g ise menü kategorilerini değerlendirmek için ağaç testini önerir.

Hibrit kart sıralama ikisinin karışımıdır ve NN/g bu türe genelde karşıdır. Gerekçesi şu: hazır verilen kategoriler katılımcıyı benzer yapıda gruplar kurmaya iter. Yalnızca bir iki kategoriden gerçekten eminseniz düşünülebilir.

Bir de oturum biçimi var. Moderasyonlu oturumda yanınızda bir araştırmacı oturur ve "Bunu neden buraya koydunuz?" diye sorabilir. Moderasyonsuz çalışmada katılımcı aracı tek başına kullanır.

Nitel içgörü istiyorsanız moderasyonlu oturum seçin. Sayısal veri için moderasyonsuz çalışma daha uygundur.

Deneyin: mini kart sıralama

Aşağıda kurgusal bir belediye sitesinin sekiz içeriği var. Grupları ben verdim, yani bu kapalı bir kart sıralama. Her kart için bir grup seçin; sekizi de yerleşince gruplamanızı benimkiyle karşılaştıran bir özet çıkar.

Mini kart sıralama

Gruplar: Ödemeler, Başvurular, Şehir rehberi.

1. Emlak vergisi

2. Nöbetçi eczaneler

3. Yapı ruhsatı

4. Otopark aboneliği

5. Kültür merkezi etkinlikleri

6. Su faturası

7. Nikâh randevusu

8. Otobüs saatleri

Benim gruplamam: Ödemeler: Emlak vergisi, Su faturası. Başvurular: Yapı ruhsatı, Otopark aboneliği, Nikâh randevusu. Şehir rehberi: Nöbetçi eczaneler, Kültür merkezi etkinlikleri, Otobüs saatleri.

Kurgusal bir belediye sitesinin 8 içeriği, kapalı kart sıralama düzeninde. Grupları ben verdim, siz kartları yerleştiriyorsunuz. Sekiz kart da yerleşince özet çıkar ve kaç kartın benim gruplamamla aynı gruba düştüğü yazılır. Benim gruplamam doğru cevap değil, karşılaştırma noktasıdır. Kart adlarında ortak kelime kullanmadım: NN/g, aynı kelimeyi taşıyan kartların kelimeye göre gruplandığını yazar.

"Otopark aboneliği" kartına dikkat edin. Abonelik için ödeme yaparsınız ama önce başvurursunuz, yani iki grup da savunulabilir.

Gerçek bir çalışmada bu tür kartlar en değerli bulgudur. Katılımcıların ikiye bölündüğü bir içerik, menüde iki yerden bağlantı almayı hak edebilir.

Ağaç testi nedir

Ağaç testi, menü ağacınızı görsel tasarım ve içerik olmadan sınar. Katılımcı yalnızca kategori adlarını görür. Ona "Emlak vergisi borcunuzu ödemek istiyorsunuz" gibi bir görev verirsiniz, o da ağaçta tıklayıp doğru yeri bulmaya çalışır.

NN/g'den Page Laubheimer'a göre ağaç testi, önemli içeriklerin kategori yapısında bulunup bulunmadığını ölçer. Etiketlerin anlaşılıp anlaşılmadığını da gösterir.

Renk ve sayfa düzeni gibi ipuçları teste girmez. Böylece sonucu yalnızca yapı ve kelimeler belirler.

Ağacı hazırlamak. Yalnızca üst menüyü yazmayın. Aradığınız içeriğin bulunduğu en alt seviyeye kadar her dalı ekleyin. Laubheimer bunun için bir hesap tablosu önerir: ana sayfa A sütununun ilk hücresine, alt seviyeler sağdaki sütunlara, her satıra tek kategori.

Görevleri yazmak. Görevde menüdeki etiketin kelimesini kullanmayın, yoksa cevabı vermiş olursunuz. "Su faturası" etiketi varsa görev "Bu ayki su borcunuzu kapatın" gibi olmalıdır.

Senaryoyu kısa tutun, çünkü uzun bir hikâyede katılımcı ayrıntıyı kaçırır. Başa kolay bir ısınma görevi koyun ve her görevin doğru cevabını önceden tanımlayın.

Ölçtüğünüz şeyler. Başarı oranı, katılımcıların ne kadarının doğru yeri bulduğudur. Doğrudanlık (directness), doğru yere geri dönmeden gidenlerin oranıdır. Bunlara görev süresi ve ilk tıklama eklenir.

Ne zaman hangisi

Kısa cevap: kart sıralama yapı üretir, ağaç testi yapıyı sınar. Laubheimer kart sıralamayı üretken bir yöntem olarak tanımlar ve menü hiyerarşisini değerlendirmek için pek iyi bir yöntem saymaz. Kart sıralamadan çıkan hiyerarşiyi her zaman test etmenizi önerir.

Sorunuz	Yöntem
Kullanıcılar bu içerikleri kafalarında nasıl grupluyor?	Açık kart sıralama
Menüdeki etiketler anlaşılıyor mu, aranan şey bulunuyor mu?	Ağaç testi
Yeni menü eskisinden iyi mi?	İki ağaçla ağaç testi, her ağaca ayrı katılımcı
Kullanıcılar neden bu grupları kurdu?	Moderasyonlu birkaç kart sıralama oturumu
Ekran düzeni ve görsel ipuçları işe yarıyor mu?	Kullanılabilirlik testi

Sıra genelde şöyle işler. Önce açık kart sıralamayla kullanıcıların gruplarını ve kelimelerini toplarsınız. Bunlardan bir ya da iki ağaç taslağı kurarsınız.

Sonra ağaç testiyle hangi taslakta içeriğin daha kolay bulunduğuna bakarsınız. Wireframe çizmeye ancak bundan sonra geçersiniz.

Yeniden tasarımın başında mevcut menüye de ağaç testi yapabilirsiniz. Laubheimer bunu bir kıyas noktası olarak önerir. Hangi görevlerde zorlanıldığını gösterir, yeni yapının ne kadar iyileştirdiğini de sonradan kanıtlamanızı sağlar.

Ağaç testi, tıklama sayısına takılmayı bırakmanıza da yardım eder. 3 tık kuralı derinliği sorun olarak görür. Ağaç testinde ise asıl soru katılımcının her adımda doğru dalı seçip seçmediğidir ve doğrudanlık oranı bunu sayıya döker.

Kaç katılımcı gerekir

Kart sıralama. NN/g'nin 2024 makalesi nitel çalışma için en az 15, sayısal çalışma için en az 30–50 katılımcı önerir. Kart sayısı için önerisi de 30–50'dir.

Kart sayısı 50'yi aşınca katılımcı büyük bir "Çeşitli" grubu kurabilir. O zaman katılımcının kafası mı karıştı, yoksa yoruldu mu, ayırt edemezsiniz.

15 sayısının arkasında bir veri var. Jakob Nielsen 2004'te Tom Tullis ve Larry Wood'un çalışmasını aktarır. Araştırmacılar 168 kullanıcının sonuçlarından rastgele daha küçük örneklemler çekmiştir.

5 kullanıcıyla sonuçların tam veriyle korelasyonu 0,75'te kalır. 15 kullanıcıda 0,90'a, 30 kullanıcıda 0,95'e çıkar. Nielsen bu yüzden 15 kullanıcı önerir, büyük ve bütçeli projeler için 30'u makul bulur.

Bu öneri, 5 kullanıcıyla test kuralından farklıdır. Kullanılabilirlik testi değerlendirir ve büyük sorunları çoğu zaman birkaç kişi gösterir.

Kart sıralama ise üretken bir yöntemdir. İnsanların kavramları düzenleme biçimi ve kullandıkları kelimeler çok değişir, bu yüzden daha fazla kişi gerekir.

Ağaç testi. Laubheimer sabit bir sayı vermez. Nitel bir ağaç testi için birkaç katılımcının yettiğini, sayısal test için daha büyük örneklem gerektiğini yazar. İki ya da daha fazla ağacı sayısal olarak karşılaştırıyorsanız, ağaç başına genelde 50'den fazla katılımcı gerekir.

İki ağacı karşılaştırırken her ağaca ayrı katılımcı grubu atayın ve iki ağaçta aynı görevleri kullanın. Laubheimer, her katılımcının tek bir ağaç sürümü gördüğü bu düzeni önerir.

Sonuçları nasıl okursunuz

Kart sıralamada çevrimiçi araçlar sonuçları sizin için derler. Bakacağınız görünümlerden biri, iki kart arasındaki ilişkiyi gösteren benzerlik matrisidir. Sık birlikte duran kartlar menüde de yan yana durmaya adaydır.

Sayılar neyin birlikte durduğunu söyler ama nedenini söylemez. NN/g nitel içgörü için moderasyonlu oturumları önerir, çünkü araştırmacı orada soru sorabilir. Katılımcının kendi sesiyle anlattığı gerekçe, grup adını seçerken işinize yarar.

Ağaç testinde başarı oranını tek başına okumayın. Laubheimer bu konuda Albert ile Tullis'in 98 çalışmadan derlediği veriyi aktarır ve bu çalışmalarda görev başarısının ortancası %62'dir.

Rubriğe göre %40'ın altı zayıf, %61–80 iyi, %90'ın üstü mükemmel sayılır. Kritik görevlerde hedef ideal olarak %90'ın üstüdür.

Başarı yüksek ama doğrudanlık düşükse, katılımcılar yeri buluyor ama dolaşarak buluyor demektir. İlk tıklamalar doğru ama başarı düşükse, alt kategoriler birbirine benziyordur ve etiketleri ayırmanız gerekir.

İlk tıklamalar birkaç alana dağılıyorsa, içerik birden fazla gruba ait olabilir. Bu durum görevden göreve tekrar ediyorsa ana düzeni değiştirmeyi düşünün.

Bir içerik iki ayrı kategoride arandıysa onu iki yere koymak cazip gelir. Laubheimer buna temkinli yaklaşır ve ancak iki üst kategoriden de katılımcıların hatırı sayılır bir kısmı orada arıyorsa önerir.

Kararı varış noktası verisiyle verin. Doğru yerlerden biri nadiren seçiliyorsa o ikinci bağlantıyı kaldırın.

Ağaç testi araçları iki ağacın farkının anlamlı olup olmadığını genelde hesaplamaz. Laubheimer bu hesabı sizin yapmanız gerektiğini yazar. Küçük bir farkı "yeni menü kazandı" diye sunmadan önce istatistik testini yapın.

Sık yapılan hatalar

Kart adlarında ortak kelime kullanmak. "Emlak vergisi öde" ve "Su faturası öde" kartlarını katılımcı, içerikleri yerine "öde" kelimesine bakarak gruplayabilir. NN/g bu yüzden farklı kartlarda aynı kelimeden kaçınmayı önerir.

Kart sıralamadan çıkanı doğrudan menü yapmak. Kart sıralama yalnızca tek seviyeli gruplar üretir, alt kategori kurdurmaz. Çıkan yapıyı ağaç testiyle sınamadan yayına almayın.

Çok fazla kart koymak. NN/g yorgunluğu önlemek için 30–50 kart önerir. Kartları önce küçük bir grupla pilot olarak deneyin ve sayının uygun, etiketlerin anlaşılır olduğundan emin olun.

Ekibin kelimeleriyle görev yazmak. Görevde menü etiketinin kendisi geçerse katılımcı kelime eşleştirir. O zaman bulunabilirliği ölçmüş olmazsınız.

Yalnızca moderasyonsuz çalışmak. Laubheimer en azından birkaç moderasyonlu pilot oturum önerir. Görev metnindeki belirsizliği ana veriyi toplamadan önce bu oturumlarda yakalarsınız.

Benim notum

Audit'lerde en sık gördüğüm bilgi mimarisi sorunu, menünün kurumun iç yapısını taşımasıdır. Belediye sitesinde müdürlük adları, bankada ürün ekiplerinin adları menüye çıkar. Kullanıcı ise "Borcumu nereden öderim?" diye bakar.

Küçük ekiplere tam bir kart sıralama çalışması her zaman uymaz. Bu durumda önce mevcut menüye kısa bir ağaç testi öneririm. Beş altı görev ve birkaç moderasyonlu oturum, menünün nerede kırıldığını çoğu zaman gösterir.

Demodaki "Otopark aboneliği" gibi kartları ben bulgu sayarım. Katılımcıların ikiye bölündüğü bir içerik, büyük ihtimalle ekipte de tartışma çıkarıyordur. Bu tartışmayı veriyle çözmek, toplantıda çözmekten daha hızlıdır.

Bu yöntemler ekranın kendisini sınamaz. Menü ağaçta iyi çalışıp telefonda kötü görünebilir, bu yüzden yapıyı doğruladıktan sonra tasarımı ayrıca gerçek kullanıcılarla denerim.