Šis 500 baitų „Javascript“ gali numatyti vartotojo žymeklių judesius

Jūs galite padaryti kai kuriuos tikrai cool dalykus su „JavaScript“ ir atviro kodo kūrinys daro darbą dar lengviau.

Premonish yra viena iš geriausių bibliotekų, kurias aš mačiau, ir ji yra pastatyta tik 500 baitų „JavaScript“. Naudodami šį įskiepį, galite aptikti, kur judėja vartotojo pelė, ir prognozuoti, į kurį elementą jie nukreipia.

Tai gali atrodyti kaip sudėtinga idėja, tačiau tai gana paprasta įgyvendinti. Jau nekalbant apie šiuos pasiūlymus a ton galimybių kūrėjams sukurti kai kuriuos tikrai šaunius efektus, pvz išankstinės animacijos arba dinaminiai išdėstymo efektai.

Jūs pradedate nukreipti elementą puslapyje ir kaip ji atrodys kai vartotojas pereina prie to elemento.

Visi skaičiavimai atliekami su „Premonish“ biblioteka, todėl jums nereikia nerimauti dėl matematikos ar logikos..

Vietoj to, ieškote būdų tvarkyti prognozę remiantis vartotojų elgesio pasitikėjimu. Visa tai perduodama „JavaScript“, todėl galite įrašyti savo funkcijas tvarkyti naudotojo elgesį.

Čia yra pavyzdžio fragmentas iš Premonish demo:

 premonish.onIntent ((el, confidence) => // el yra tikėtinas DOM elementas // pasitikėjimas yra balas nuo 0-1, kaip tikime, kad esame šioje prognozėje.); 

The onIntent () metodas yra kepamas į „Premonish“ ir vadinamas, kai bibliotekos pranešimai vartotojas juda link tam tikro elemento.

Taip pat galite naudoti kitą metodą, onMouseMove (), kuri veikia kiekvieną kartą žymeklis keičia X / Y pozicijas ekrane. Tokiu būdu galite pamatyti, kaip „Premonish“ apskaičiuoja vartotojo ketinimų šansus.

Pagrindinėje „GitHub“ repo rasite daug informacijos apima paprastus kodo fragmentus jums pradėti. Būtina tik inicijuoti serijų selektorių arba DOM elementų tai turėtų būti nukreipta.

Kaip jūs iš tikrųjų naudojate šį papildinį, tai priklauso nuo jūsų. Tai neturėtų būti visiškas sprendimas, o pradinis taškas jums padėti prisiimti vartotojo ketinimus ir sukaupkite tokią patirtį.

Patikrinkite gyva demonstracija pamatyti, kaip tai veikia, ir pamatyti a “derinimo režimas” kur galite stebėti, kaip prognozavimo algoritmas veikia realiu laiku.

Taip pat galite pasidalinti savo mintimis ir pasakyti dėstytojui Matthew Conlenui apie savo Twitter @mathisonian.