4 طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة تجربة المستخدم

محتويات

هل فكّرتَ بصفتك كاتب تجربة مستخدم (UX Writer) في الدور الذي قد يلعبه الذكاء الاصطناعي (AI) لمساعدتك في أداء بعض مهام كتابة تجربة المستخدم؟ حسناً أنا فكّرت في ذلك، وفي هذا المقال أشارك معك 4 طرق استخدمت فيها الذكاء الاصطناعي في كتابة تجربة المستخدم.

استخدمت أدوات الذكاء الاصطناعي لمساعدتي في 4 مهام أساسية:

1- تسمية منتج أو خدمة جديدة

2- إجراء أبحاث تجربة المستخدم

3- هيكلة المعلومات

4- بناء شخصية المستخدم

 

1- تسمية منتج أو خدمة جديدة

 

مؤخراً طُلب مني تسمية منتج بعد أن شعر فريقي أن أفكارهم واقتراحاتهم ليست جيدة.. في السابق وقبل ظهور أدوات الذكاء الاصطناعي، كنت سألجأ إلى الكثير من جلسات العصف الذهني (brainstorming) للتفكير في أسماء مناسبة للمنتج. لكن حالياً لدينا على سبيل المثال جيميناي (Gemini) من جوجل الذي ساعدني في تقليل عدد ساعات التفكير ونجح في توليد مجموعة أفكار واقتراحات في ثوانٍ معدودة!

كانت المهمة على جزأين:

أ- توليد قائمة بالأسماء المقترحة

واستخدمت الأمر التالي:

‘تخيّل أنك مسؤول عن تسمية ______ جديد. يرجى إنشاء ما لا يقل عن 20 مرادفًا لـ “______” بشرط أن تناسب محركات البحث (SEO-friendly)’

لم تمض سوى ثانيتين حتى زوّدني بـ 20 اقتراحاً للتسمية. عليّ الاعتراف، بعضها كان رائعاً والآخر لم يكن كذلك.

ب- تحليل القائمة

صراحةً لم أكن راضياً تماماً عن كل الاقتراحات التي ولّدها الذكاء الاصطناعي، وأنها ستكون مناسبة لمحركات البحث، لذا أخذت تلك القائمة واستخدمت أداة Semrush لمعرفة أي من تلك الاقتراحات ستكون أكثر ملائمة لمحركات البحث وبالتالي تصبح ملائمة للجمهور المستهدف.

نجحتُ في تقليص قائمة الاقتراحات الموّلدة إلى اثنين أو ثلاثة رأيتُ أنها الأفضل بناءاً على الأرقام وخبرتي ككاتب تجربة مستخدم. فاللمسة البشرية دائماً لها ميزتها الخاصة ولا يمكن الاستغناء عنها.

 

2- تحليل وإجراء أبحاث المستخدم

 

بصفتك كاتب تجربة مستخدم، لن تكون مهمتك فقط كتابة النصوص المصغّرة (Microcopy) ونصوص تجربة المستخدم. بل قد تشارك في إجراء أبحاث تجربة المستخدم (UX research). ولهذه الأبحاث عدة أنواع، لكن من المرجّح أنك ستجري مناقشات جماعية.

ذات صلة: كتابة النصوص المصغرة (Microcopy) للمبتدئين [دليل شامل]

أجريتُ مؤخراً ورشة عمل مع المستخدمين المحتملين للنقاش حول بعض نقاط الألم لديهم والتي يجب أن آخذها بعين الاعتبار في المنتج الحالي الذي أعمل عليه.

حصلتُ على إذنهم بتسجيل اللقاء ثم استخدمت (Rev) أداة تحويل الكلام إلى نصوص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وبدأت في تحليل النصوص وتدوين ملاحظاتي واستنتاجاتي حول آراء المستخدمين.

وأردتُ المقارنة بين ما دوّنته من ملاحظات واستنتاجات وبين النتائج التي سيولّدها الذكاء الاصطناعي وهل ستكون مشابهة أم لا.

هذه المرة استخدمت شات جي بي تي (ChatGPT)، وأعطيته الأمر التالي:

‘أجريتُ مؤخرًا ورشة عمل مع بعض المستخدمين المحتملين حول ______. يرجى تجميع الرؤى والملاحظات والاستنتاجات من النص التالي من تلك الورشة: [إدراج النص]’

المهمة التي كلّفتني حوالي ساعة من العمل الجاد، أنجزها شات جي بي تي في 5 ثوان! 🤔

بينما ولّد استنتاجات وتحليلات مقاربة جداً لتلك التي عملت عليها، إلا أنه ولّد بعض الملاحظات الأخرى الغريبة وغير مرتبطة إطلاقاً بموضوع البحث. هذا على الأرجح سببه أننا تطرّقنا أثناء النقاش إلى بعض الأحاديث الجانبية.

لكن الذكاء الاصطناعي لم يفرق بين ما هو أساسي وما هو ثانوي وجانبي. وأظهر فشلاً ملحوظاً في فهم التفاصيل الدقيقة والسياقات المختلفة للنصوص. بدلاً من ذلك عمل على تحليل كافة النصوص بنفس القدر من الأهمية، وهذا هو عمله.

 

3- إنشاء نموذج هيكلة المعلومات

 

أُسندت إليّ مهمة تطوير وإنشاء هيكلة المعلومات (information architecture) لموقع إلكتروني.

حدّدت الوظائف والمهام المطلوبة من المستخدم بناءاً على نقاط الألم لديه. وأردتُ معرفة كيف سيساعدني الذكاء الاصطناعي في تحديد هيكلة المعلومات التي تناسب المستخدم. عدتُ مرة أخرى لاستخدام Gemini وأعطيته الأمر التالي:

‘يرجى إنشاء هيكل معلوماتي تجريبي لموقع إلكتروني سيساعد المستخدمين في [مهمة المستخدم 1]، [مهمة المستخدم 2]، [مهمة المستخدم 3] من شركة [نوع الشركة] تقدّم [نوع المنتج/الخدمة]’

وكانت النتيجة جيدة، في الغالب كانت ستأخذ مني حوالي 20 دقيقة لإنشائها باستخدام الورقة والقلم، ومع ذلك كانت هناك بعض العيوب والأخطاء التي لا يمكن الاعتماد عليها أبداً في كتابة تجربة المستخدم.

على سبيل المثال كان من ضمن المقترحات إنشاء تصنيف المستوى الأول تحت اسم “البرامج” ويندرج تحته قسم متعلق بخدمات الدعم. كمستخدم، لن أفكر أبداً ولن يخطر ببالي البحث تحت “البرامج” عن معلومات حول خدمات الدعم. لذا كانت هذه نقطة أكدت لي ضرورة مراجعة النتائج، واستحالة الاعتماد الكلي على أدوات الذكاء الاصطناعي.

لكن إجمالاً، كانت نتائج هيكلة المعلومات التي أمدّني بها جيدة كنقطة انطلاق أبدأ منها، يكفي أنها وفّرت لي 20 دقيقة من وقتي. 😅

 

4- بناء شخصية المستخدم

 

يلجاً كاتب تجربة المستخدم إلى إعداد وبناء شخصية المستخدم (User Persona) لمعرفة نقاط الألم لدى المستخدم واحتياجاته.

ذات صلة: 5 أخطاء شائعة تجنبها عند بناء شخصية المستخدم

ويجب أن تستند تلك الشخصية إلى أبحاث حقيقية أجريت على المستخدم بدلاً من الافتراضات. لكن قد تستغرق عملية الأبحاث وقتاً طويلاً. وفي حال كنت تريد البدء بسرعة يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتك في بناء شخصية مستخدم أولية يمكنك التعديل عليها لاحقاً.

لكن ضع في اعتبارك، أن هذه الشخصية التي ينتجها الذكاء الاصطناعي ليست مستندة إلى بيانات حقيقية من عملائك المحتملين بل هي شخصية عامة استناداً إلى معلومات واسعة النطاق.

إليك كيف استخدمت ChatGPT لإنشاء شخصية مستخدم أولية:

“ساعدني في تحديد الجمهور المستهدف الخاص بي. اطرح بعض الأسئلة حتى تحصل على جميع المعلومات التي تحتاجها لإنشاء شخصية مستخدم”.

4 طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في كتابة تجربة المستخدم
محادثتي مع شات جي بي تي بعد أن طلبت منه طرح الأسئلة اللازمة لإنشاء شخصية المستخدم

كنقطة انطلاق، هذه أسئلة جيدة لطرحها. عندما أجبتُ على جميع الأسئلة بالمعلومات المناسبة، عاد تشات جي بي بنموذج كامل لشخصية مستخدم أولية. بناءاً عليها أصبح بإمكاني الاستفادة أكثر من مساعدته في مهام أخرى مرتبطة مثل:

 

“يرجى كتابة بعض نصوص الصفحة الرئيسية باستخدام نموذج AIDA المناسب لشخصية المستخدم أعلاه”.

“يرجى كتابة نصوص إعلانية على فيسبوك تناسب الشخصية أعلاه، بشرط ألا تزيد عن 100 كلمة”.

“اكتب نص دعوة لاتخاذ إجراء CTA مناسب للشخصية أعلاه يمكنني استخدامه في رسالة بريد إلكتروني لتشجيع المستخدم على الانتقال إلى موقعنا الإلكتروني”.

 

كما تلاحظ، إنها طريقة رائعة لتطوير وبناء شخصية مستخدم أولية. لكن كما ذكرتُ قبل قليل ضع في اعتبارك أنها شخصية عامة لا تستند إلى أية أبحاث أو معلومات ذات صلة بالمستخدم الحقيقي لمنتجك.

 

استخدام الذكاء الاصطناعي في مهام كتابة تجربة المستخدم (UX Writing) ✍️

 

لا يمكن إنكار أن الذكاء الاصطناعي حتى وهو في أسوأ حالاته يمكن أن يلعب بالفعل دوراً هاماً في مساعدة كاتب تجربة المستخدم إذا تعلّم استخدامه بطريقة صحيحة.

تجدر الإشارة إلى أن التحدي الذي يواجه كتّاب تجربة المستخدم حالياً يكمن في إبراز قيمة العنصر البشري في التحليل والتفكير الإبداعي. لأنه على الأرجح، في ظل هذه النتائج المبهرة التي يقدّمها الذكاء الاصطناعي، ومع هذا التطوّر المتسارع، يعتقد أصحاب المنتجات والمشاريع أن المحتوى الذي ينتجه الذكاء الاصطناعي يمكن الاعتماد عليه في تحقيق أهداف المشروع الرقمي وبالتالي لا حاجة لتوظيف كتّاب تجربة مستخدم.

ذات صلة: كل ما تريد معرفته عن وظيفة كاتب تجربة المستخدم [دليل شامل]

لكنهم لا يضعون في اعتبارهم تلك القيمة والميزة التي يتفوّق بها كاتب تجربة المستخدم والعنصر البشري على الذكاء الاصطناعي: التعاطف مع المستخدم، واللغة المناسبة التي يفضّلها الجمهور المستهدف. وهو ما يستحيل على أدوات الذكاء الاصطناعي فعله على الأقل في الوقت الحالي.

كما أنهم تجاهلوا كمية الأخطاء التي تنتج عن استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي كما لاحظنا في الأمثلة المذكورة، مما يجعل من الصعب الاعتماد عليها كلياً والاستغناء عن وظيفة كاتب تجربة المستخدم.

 

تمّت ترجمة هذا المقال – بتصرّف – من:

4 ways to use generative AI in UX writing

نمّي مهاراتك وطوّر مسارك المهني بدورات مقدمّة من خبراء

الدورة التأسيسية في كتابة تجربة المستخدم

ابدأ في تعلّم أساسيات كتابة تجربة المستخدم، وتأهل لتصبح كاتب تجربة مستخدم في سوق العمل.

الدورة المتقدّمة في كتابة تجربة المستخدم

احترف كتابة تجربة المستخدم وتصميم المحتوى، وانضم إلى نخبة من المميزين في سوق العمل.