人工智能 可用性 评测

AI 功能的可用性测试:五个任务怎么做

可用性测试比指标更接近真实体验。本文给出任务该怎么写成目的语、五个任务怎么选、该观察什么(不要引导)、五个人样本够不够与测完该做什么。

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2026-10-07 · 2 分钟阅读 · 0 次浏览

用五个任务测"能不能用起来"

不是测 AI 的准确率 ✗,而是测用户能否用它完成任务 ✔ ——

这是可用性测试 ✔,比指标更接近真实体验 ✔。

五个任务、五个人、一小时 ✔,就能得到非常有用的结论 ✔。

一、把任务写成"用户的目的话"

✗ 不好:测试问答功能的准确性

✓ 好: 你刚拿到一份 30 页的会议纪要,需要 10 分钟内知道"有哪些待办、谁负责"

要点:任务描述里不要提功能名与操作步骤 ✗(否则测的是"照做能力" ✔)。

二、五个任务怎么选

  • 首次成功(新用户能否做出一个结果 ✔ —— 见首次成功那篇 ✔);
  • 典型高频(日常最常用的一件事 ✔);
  • 边界/困难(长文档、模糊问题 ✔);
  • 失败恢复(出错后能否重试或换路 ✔);
  • 接管场景(需要人工时,转接是否顺畅 ✔ —— 见转人工那篇 ✔)。

三、观察什么(不只看结果)

  • 卡在哪里(犹豫、反复改问法 ✔);
  • 误解了什么(把功能当成别的东西 ✔ —— 这是文档与引导的问题 ✔);
  • 说了什么原话("我以为它会自动保存" ✔ —— 这类原话最有价值 ✔);
  • 放弃时的反应(直接关页面?找人帮忙?✔)。

要点:不要引导 ✗("你试试右上角" ✔ 会让测试失去价值 ✔)。

四、五个人的样本够吗

够发现主要问题 ✗→✔:可用性测试的目标不是统计显著性 ✔,而是发现严重问题 ✔。

前 3~5 人通常能暴露大部分阻塞性问题 ✔;如果五个人的问题完全不同 ✔,

说明问题很多,先修最严重的再测 ✔。

五、测完做什么

① 按"严重程度 × 出现人数"排序 ✔

② 阻塞性问题(做不下去)优先修 ✔

③ 每条问题对应一个具体改动(改文案/改默认值/改引导 ✔)

④ 改完再测同一批任务(对比能否完成 ✔)

一条判据

最近一次可用性测试里,有没有一个阻塞性问题被改掉 ✔ 并复测通过 ✔?
没有,说明测试只是"看过" ✗。

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