レスポンシブデザむンの出珟によるデザむンの進化

こんにちは、こんにちは



圓瀟が最初の適応型りェブサむトを立ち䞊げおから玄2幎が経過したした。これは䞀般にロシアでこの問題ずほが同量です。 その瞬間から、デザむナヌずしお、私はすでに倚くの熊手を歩くこずができたので、最初の投皿で、アダプティブの出珟ずずもにサむト蚭蚈プロセスの倉曎点に぀いお私の考えを共有したいず思いたす。



蚭蚈プロセス党䜓を詳现に説明するこずはしたせん。この問題に関するHabréの蚘事は十分ありたすが、いく぀かの点にのみ焊点を圓おたす。



したがっお、䞀般的な圢匏の平均的な蚭蚈プロセスは次のようになりたす。

  1. 簡単な孊習ずビゞネスタスク
  2. 仮説の定矩、定匏化/目暙の蚭定
  3. KPIを定矩する
  4. 指暙を達成する/達成しない条件を決定したす
  5. 研究甚のセグメントを定矩する
  6. 結果を芋お分析し、蚭蚈課題を䜜成したす
  7. パラグラフ6の結果に埓っお、キャラクタヌずむンタラクションのシナリオを決定したす
  8. サむト構造を䜜成し、関係を決定したす
  9. コンテンツをデザむンしたす
  10. コンテンツを䜜成する必芁な堎合
  11. プロトタむピング
  12. テスト必芁な堎合
  13. 文曞芁件


以䞋に、適応蚭蚈がもたらすプロセスにいく぀かの基本的な進化的远加を瀺したした。



適応性の境界の遞択



2幎前、新しいものはすべおそうであるように、クラむアントは、費甚ず利点の誀解のために、自宅での適応性の実装に非垞に譊戒しおいたず蚀わなければなりたせん。 珟圚、圓瀟の新しいプロゞェクトの80の適応性は、今埌の必須芁件の1぀です。 同時に、クラむアントはただ適応性の限界に぀いおあたり心配しおいないか、クラむアントによっお境界が誀っお決定されおいる堎合がありたす。



䟋1クラむアントは統蚈に基づいお自分のサむトにモバむルナヌザヌがいるこずを知っおいたすが、その動䜜に関する情報は持っおいたせん。

䟋2モバむルナヌザヌは、ポヌタルのニュヌスよりも蚘事を奜むようです。 この研究の結果は、クラむアントには本圓に芋えたが、実際にはすべおが正反察だったこずを瀺したした。



どのような結論が導き出されたすか 適応性の境界の遞択、すなわち



したがっお、最初からfireを壊さないようにするには、クラむアントに耳を傟け、よく知られおいるツヌルGoogle Analytics、Yandex.Metricaを䜿甚しお、枬定されたパラメヌタヌに関するすべおの仮説を確認する必芁がありたす。



クラむアントにサむトがたったくなかった堎合はどうなりたすか プロトタむプテストを䜿甚しお埓来の蚭蚈のフルサむクルを実行し、アクセス可胜な方法で環境、競合他瀟、察象ナヌザヌを分析し、プロゞェクトのリリヌス埌にすべおが正しいこずを確認する必芁がありたす。 良いむンタヌフェヌスは、ご存じのずおり、プロセスです。 すぐに完璧に。



アナリティクスを䜿甚するず、実際のナヌザヌグルヌプ、䞻芁なタスク、および合成の発明なしの盞互䜜甚シナリオに関する情報も埗られたす。 しかし、これは䞀般的にすべおのサむトに適甚されたす。



コンテンツ倉換



最も困難で党䜓的な䜜業段階の1぀。 実際には、このすべおの適応が必芁な段階です。 激しい議論の察象は、異なるデバむス向けに蚭蚈されたサむトのバヌゞョン間を移行するずきにコンテンツをどう凊理するかです。



コンテンツを操䜜するための䞻な機胜



構造的に倉換する


ブラりザりィンドりの䜜業領域が枛少するに぀れお、フォント、テヌブルの調敎、文字列に公開する画像の数の倉曎などを行いたす。 これは、コンテンツを操䜜するための基本的なルヌルです。



コンテンツを非衚瀺/非衚瀺


分析および/たたはコンパむルされたナヌザヌシナリオに基づいた二次的なコンテンツ、アクションクリック、スクロヌルなどの背埌に隠れおいるコンテンツ。



優先床を倉曎


モバむルナヌザヌが最初に䜕かを発蚀したり衚瀺したりするこずがより重芁な堎合は、コンテンツの優先床を倉曎できたす。 たずえば、オンラむンストアの堎合、他の品揃えよりもモバむルナヌザヌに関心のある補品のグルヌプを区別するこずは、しばしば非垞に明確に可胜です。



削陀する


通垞のモバむルサむトでは、完党なバヌゞョンに切り替える機胜を維持しながら、ナヌザヌにコンテンツの切り捚おられたバヌゞョンを衚瀺するずいう事実に慣れおいたす。 サむトのバヌゞョンは1぀であるため、レスポンシブデザむンはそのような機䌚を奪いたす。 今すぐコンテンツを削陀できたすか



このための前提条件から始めたす-モバむルデバむスを䜿甚するシナリオは、デスクトップデバむスを䜿甚するシナリオずは異なるずいう意芋がありたす。 モバむルオヌディ゚ンスには独自の特定のタスクがあり、結果指向です。 ナヌザヌはモバむルプラットフォヌムを断続的か぀ランダムにサヌフィンしたす。 そうですか そしお、今日のモバむル機噚ずは䜕ですか



移怍性の珟圚のレベルずモバむル芖聎者の境界を曖昧にするこずを考えるず、これら2぀の質問に察する答えは次のずおりです䞻なナヌザヌタスクを圢成するために、プラットフォヌムだけでなく、状況、条件、珟圚のニヌズ、すなわち 䜿甚のコンテキスト。 ナヌザヌデバむスの小さな画面は、限られたニヌズを意味するのではなく、たったく意味を持ちたせん。

したがっお、倚くの堎合、察象者を区別するこずは困難ですが、タスクず動䜜の違いが明癜で重芁な堎合もありたす。



したがっお、ナヌザヌにすべおのコンテンツを衚瀺したり、ディスカッションでよく芋られるように、実際のナヌザヌタスクに基づいお「本のいく぀かの章」だけが必芁です。 そしおそれらを発明し、同様の䞻題の他のサむトの経隓を再考するこずは非垞に危険です。 したがっお、単玔なルヌルがありたす。䞍明な堎合は削陀しないでください。 信頌できるデヌタがある堎合、たたは必芁なオヌディ゚ンスセグメントからコンテンツが䞍芁であるこずを確認できる堎合にのみ、コンテンツを削陀できたす。 怜蚌ツヌルずしお、すべお同じWeb分析サヌビス。



感芚で倉身


ここから楜しみが始たりたす。 モバむルオヌディ゚ンスのタスクが「デスクトップ」のタスクず䞀臎する堎合でも、セマンティック最適化などのコンテンツを準備する必芁がないずいう意味ではありたせん。 モバむルからサむトにアクセスする堎合、それは別のサむトになり、すべおのナヌザヌが答えを求めおマヌケティングテキストのペヌゞの「ヒヌプ」間を移動するのが楜しいずは限りたせん。

䜕しおるの 同じ圢匏のデスクトップバヌゞョンのすべおのコンテンツをモバむルセクタヌに移動するこずはできたせん。 この最適化の目的は、公開されたボリュヌムを枛らし、コンテンツの消費速床を䞊げるこずだけです。



これは必ずしも必芁なわけではなく、次の甚途には絶察に適しおいたせん。





芖芚的な衚珟のために、コンテンツテヌブルのコンテキストで倉換を䜜成したす。



そしお、適応の前は䜕でしたか


すべおが少しシンプルに芋え、コンテンツの構造ず関係、コンテンツタむプ、コンテンツフォヌマット、属性構成芁件、および䞻芁なコンテンツ特性を備えたより詳现なコンテンツテヌブルなど、高レベルの芁件を修正するこずで構成されおいたした。



蚭蚈方法の遞択



アダプティブサむトを開発する際、さたざたなデバむス異なるビュヌポヌト、パフォヌマンス、むンタヌフェむスに関連する倚くの䞍確実性に盎面しおいたす。 圓然、デバむスからの十分な抜象化がなければ、サむトを蚭蚈するこずはたったく䞍可胜になりたす。

そしお、ここでは、適応が私たちの助けになる前であっおも、開発方法が広く普及しおいたす。



これらはすべお、むンタヌフェむスがデバむスに䟝存せず、指定されたレベルのフォヌルトトレランスを提䟛するのに圹立ちたす。



基本的に、これらは開発で盎接䜿甚されるため、これらの方法が蚭蚈の組織にどのように圱響するかずいう問題に぀いお簡単に説明したいず思いたす。

Graceful Degradationでは、サむトの最も機胜的なバヌゞョンで蚭蚈を開始し、逆に、Progressive Enhancementでは、最も非機胜的でシンプルな蚭蚈を開始したす。 原則ずしお、これは、グレヌスフルデグラデヌションではデスクトップバヌゞョンから開始し、プログレッシブ゚ンハンスメントではモバむルバヌゞョンから開始するこずを意味したすが、必ずしもそうではありたせん。 たた、Mobile Firstでは、モバむルデバむスのみで開始するこずをお勧めしたすが、䞀般的にはProgressive Enhancementに適しおいたす。



どのアプロヌチを遞択したすか

私自身は、次の遞択基準を決定したした。

プログレッシブ゚ンハンスメント/モバむルファヌストは、蚭蚈の開始時にすべおの機胜芁件がすでに敎っおいる堎合に適しおいたす。 原則ずしお、このカテゎリに分類されたす内郚すべおが既に100,500回議論され、抂芁が瀺され、事前に蚘録されおいたすおよびプロモヌションプロゞェクト深刻で耇雑な機胜はありたせん。 したがっお、モバむルバヌゞョンMobile Firstのプロトタむピングから始めお、機胜を埐々に増やしおいくこずを劚げるものはありたせん。



ほずんどのクラむアントプロゞェクトで䞀般的であるように、プロトタむプが芁件を抜出および承認する芁玠である堎合、グレヌスフルデグラデヌションから開始する必芁がありたす。

぀たり、プロトタむプを䜜成するずきに芁件を凊理する堎合、最も機胜的なむンタヌフェむス状態を䟋ずしお䜿甚しお芁件を凊理する必芁がありたす。 レスポンシブデザむンのコンテキストでは、これは最倧画面サむズのバヌゞョンではない堎合がありたすが、このむンタヌフェむスの他の状態が機胜を超えおはならないバヌゞョンである必芁がありたす。 これにより、機胜芁件次の図のように芁件の1぀が明らかでない可胜性があるこずが瀺されおいるを倱うこずがなく、プロゞェクト党䜓ずクラむアントの䞡方に぀いお明確に理解できたす。



その埌、適応ラダヌを䞋に、堎合によっおは䞊䞋に移動できたす。



詊䜜方法



珟圚、垂堎には倚数のデバむスがありたす。 蚱可は少なからずありたす同僚がここで適切なリストを収集したした 。 レスポンシブサむトは、アクセス蚱可の察象範囲党䜓にわたっお継続的に衚瀺される必芁がありたす。 これらの目的のために、むンタヌフェむスのブレヌクポむントたたは境界状態の抂念がありたす。 もちろん、その数は、目的の範囲で可胜なすべおの解像床よりもはるかに少ないです。



これらのポむントを遞択するには、3぀のアプロヌチがありたす。



3番目の方法は、䞀般にデバむスから抜象化され、蚭蚈者が奜むため、柔軟で正しいものですが、人件費の芳点からはたったく予枬できたせん。 固定倀プロゞェクトでは、䜿甚するのは困難です。



最初の2぀は、透明性があり、远加の䞍確実性を生じさせず、プロゞェクトの人件費の初期評䟡で考慮できるため、蚭蚈者や管理者にずっお䟿利です。



プロトタむピングのプロセスに加えお、適応法の蚭蚈を远加しおいたす。 むンタヌフェむスの適応は、論理的に、自然に、できるだけ均䞀に行われる必芁がありたす。 異なるセクションの同じタむプの芁玠ずブロックテヌブル、リストなどには、最小限の十分な可倉性が必芁です。 同じパタヌンを䜿甚するよう努力するこずをお勧めしたす。 これは、コンテンツおよび機胜ブロックにも適甚されたす。 圌らの䟋はここにありたす 。



たた、アダプティブむンタヌフェむスを蚭蚈するずきに忘れおはならないこずに぀いお、いく぀かの蚀葉を玹介したす。





䜜業結果



適応性はペヌゞずコンテンツの構造の動的な倉化に関連しおいるため、次の問題が発生したす。最終的な結果はどのような圢で提瀺されるべきですか 次の2぀のオプションがありたす。











むンタラクティブなプロトタむプを䜿甚する傟向があるにもかかわらず、積極的にテストする必芁がない堎合は、結果なしで静的を䜿甚できたす。



クラむアントず亀枉する方法



段階的に調敎し、1぀のバヌゞョンのみを衚瀺する必芁がありたすGDを䜿甚する堎合は、最も機胜的です。 承認されたら、次の開発に進みたす。 これにより、クラむアント偎でプロトタむプが倉曎された堎合、1぀ではなく4぀以䞊のレむアりトを倉曎する必芁がありたす。

実際には、最も理解しやすいwin-winオプションは、静的レむアりトを調敎するこずです。 それらは理解しやすく、修正が容易ですが、適応の仕組みずそれに関連するむンタラクティブなプロセスは、倚くの堎合、クラむアントにずっお無関心です。 郚分的にレむアりトを提䟛するこずは、クラむアントにずっおそれほど疲れたせんが、すべおの承認に察しお圌の泚意が十分ではない傟向がただありたす。



より耇雑なオプションは、むンタラクティブなプロトタむプです。 ただし、知らないうちにすべおを調敎するわけではありたせん。 その理由は単玔です。移動/むンタラクティブ芁玠の出珟、明確な固定䜍眮の欠劂により、芋えないものを芋逃す可胜性がはるかに高くなりたす。



結論ずしお



アダプティブはデザむナヌに十分な远加䜜業を投げかけ、私の蚈算によるず玄2.5倍に増やし、远加のリ゜ヌスを芁求し、フロント゚ンドずテスタヌに​​非垞にフレンドリヌにしたした。 ちなみに、圌らは最も倚く埗たしたが、これは別の蚘事のトピックです。

いく぀かの偎面の詳现に興味がある堎合、たたはレスポンシブサむトの蚭蚈にご自身の経隓がある堎合は、ぜひコメントでお話しください。



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