Wie Data Science und maschinelles Lernen bei der Verbesserung des Website-Designs helfen können

Yash Mehta

Künstliche Intelligenz (KI), Data Science, Webdesign und Entwicklung sind die drei wichtigsten Bereiche, die derzeit gemeinsam die Welt des Internets prägen. Allerdings fällt einem sofort nichts ein, um eine Korrelation zwischen den dreien herzustellen, sagt Yash Mehta.

Aber wenn wir motiviert sind, an einige Beispiele zu denken, wird allmählich klar, ob wir daran denken, wie für uns relevante Anzeigen beim Surfen im Web erscheinen oder wie Amazon verwendet unsere vorherigen Suchdaten, um bei jedem Durchsuchen automatisch relevante Produkte anzuzeigen.

Da sich das Verbraucherverhalten und die Märkte im Laufe der Zeit ändern, werden datengesteuerte Technologien und Anwendungen zu einer Notwendigkeit für die strategische Ausrichtung von Unternehmen. Gründer von DomainMagnate , sagt Michael Bereslavsky:„Wir befinden uns derzeit in einer Zeit, in der sich die Leistungsfähigkeit von Technologien wie Data Science und KI von Tag zu Tag verbessert und möglicherweise sogar bestimmte strategische Geschäftslösungen von KI selbst basierend auf Finanzdatenindikatoren bereitgestellt werden“. Um zu verstehen, wie KI und Data Science beim Webdesign helfen können, ist daher ein kurzer Überblick über die jeweiligen Domänen erforderlich.

Überblick über maschinelles Lernen, Webdesign und Data Science

Machine Learning (ML) ist eine Art von KI, bei der ein System die Fähigkeit besitzt, automatisch Funktionen auszuführen, indem es Muster aus den empfangenen Daten erkennt, ohne dass explizite Programmieranweisungen erforderlich sind. Machine Learning ist zusammen mit den anderen Bereichen der KI wie Deep Learning derzeit einer der heißesten Trends in der Informatikforschung an Universitäten sowie bei Unternehmen wie Facebook, Google, IBM , etc. Zu den Tools, die für ML verwendet werden, gehören hauptsächlich R- und Python-Pakete.

Webdesign und -entwicklung sind wie die zwei Gesichter einer Medaille, bei der ein Webdesigner eine Website entwirft, Layout, Farbe, Satz usw. festlegt. Sie sind auch für die Gestaltung eines guten UX-Designs verantwortlich, ähnlich der Rolle eines Architekten im Bauwesen . Wohingegen ein Webentwickler diesem Design Leben einhaucht, weil er die Funktionalität von Webseiten entwickelt und sie für Benutzer reaktionsschnell und interaktiv macht, ähnlich der Rolle von Ingenieuren im Bauwesen.

Webdesigner verwenden häufig Photoshop, Illustrator und ähnliche Software. Sie profitieren auch von der Kenntnis von Sprachen wie HTML, CSS3, JavaScript usw. Webentwickler hingegen müssen eine breite Palette von Sprachen beherrschen, darunter HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL usw., je nachdem, ob es sich um Front-End- oder Back-End-Entwickler handelt.

Data Science ist, in groben Worten, die Wissenschaft (oder wie manche sagen, Pseudowissenschaft), aus den Daten, die für verschiedene Zwecke verfügbar sind, einen Sinn zu machen, der hauptsächlich mit der Optimierung befasst ist. Um dies zu erreichen, werden verschiedene Werkzeuge verwendet und es sind Kenntnisse in verschiedenen Bereichen erforderlich, nämlich Statistik, Python, Informatik usw.

Wie genau helfen Machine Learning und Data Science beim Webdesign?

Der wesentliche Prozess, bei dem ML und Data Science integriert und zusammenarbeiten, ist im folgenden Bild vereinfacht zusammengefasst.

Um ein intuitives Gefühl dafür zu bekommen, wie diese Domänen im Webdesign zusammengeführt werden können, sehen wir uns an, wie ein Unternehmen sie für seine Dienste einsetzt.

Lesezeichen ist ein Start-up, das sich auf die Bereitstellung von Webdesign-Dienstleistungen spezialisiert hat. Dies geschieht durch den Einsatz des sogenannten „Artificial Intelligence Design Assistant“ oder „AiDA“. Es ist in erster Linie für diejenigen gedacht, die nicht über die erforderlichen Programmierkenntnisse verfügen und in kurzer Zeit weniger in den Aufbau einer Website investieren möchten. AiDA verwendet im Wesentlichen ML und Data Mining, um in wenigen Minuten ein mobiles Website-Design zu erstellen, für das ein menschlicher Webentwickler derzeit mindestens eine Woche braucht, indem er einige relevante Informationen von einem Benutzer nimmt.

Wenn beispielsweise ein auf Fotografie spezialisierter Benutzer eine eigene Website erstellen möchte, um sein Portfolio zu präsentieren, kann der Benutzer dies tun, indem er AiDA einige relevante Informationen über das Gebiet zur Verfügung stellt, und es crawlt automatisch die Websites ähnlicher Art, Wettbewerber Portfolios und usw. Es erkennt außerdem ein Muster, um innerhalb weniger Minuten zu bestimmen, wie die Webseite des Benutzers strukturiert sein muss und welche Layouts, Elemente und Farben verwendet werden müssen.

Gitter ist ein weiteres Unternehmen, das KI verwendet, um Kunden neben Bookmark beim Aufbau ihrer eigenen Website zu unterstützen. Da sich die Technologie jedoch in der Wachstumsphase befindet, ist es möglicherweise unvernünftig zu erwarten, dass Algorithmen wie die von AiDA die professionelle und robuste Funktionalität bieten, die ein Webentwickler derzeit bieten könnte. Wenn man bedenkt, dass maschinelles Lernen die Plattform jedes Mal verbessert, wenn es ein Muster aus den Daten erkennt, ist es in Zukunft mit der Reife der KI-Technologie sehr wahrscheinlich, dass AiDA-ähnliche Plattformen genauso effektiv wie Entwickler werden können.

Nun, da wir gesehen haben, wie ML die konventionelle Art und Weise des Webdesigns verändern kann, sehen wir uns an, wie es genau hilft:

1. Priorisieren personalisierter Inhalte

Laut Monetate 2017 verfügten 79 % der Unternehmen, die die Umsatzerwartungen übertrafen, über eine dokumentierte Personalisierungsstrategie. Dies macht deutlich, dass Personalisierungsstrategien bereits auf der Agenda von Unternehmen stehen und KI daher eine große Rolle dabei spielen wird.

Genauso wie wir eine gewisse Vertrautheit mit den Verhaltensmustern von Menschen benötigen, um ihre Reaktionen auf bestimmte Ereignisse vorherzusagen, erfordert die Personalisierung auch die Bildung von Mustern aus Benutzerdaten. Daher erfordert maschinelles Lernen die Integration von Data-Mining, statistischer Analyse und anderen Data-Science-Tools und -Prozessen in ein System, das zum Anpassen von Inhalten basierend auf Mustererkennung erforderlich ist.

Dies geschieht ähnlich wie bei Youtube empfiehlt Videos basierend auf unserer Youtube-Historie, aber auf relativ bessere Weise. Beim Webdesign kann diese Komplexität es einer Seite ermöglichen, den Inhalt selbst anzupassen oder den Entwicklern die Benutzerpräferenzen basierend auf den Standortdaten mitzuteilen, von denen aus Benutzer auf die Seite zugreifen.

2. Das Surfverhalten der Nutzer erkennen

Das Verständnis des Benutzerverhaltens, wie die durchschnittliche Verweildauer auf einer Seite, die Art des Inhalts, den Benutzer anzeigen, die Seite, auf die sie möglicherweise weitergeleitet wurden usw., kann für die Verbesserung von Websites sowie für die Strategieplanung von Unternehmen von immenser Bedeutung sein. Wenn ein Benutzer beispielsweise von einer Site mit hervorragendem Surferlebnis umgeleitet wurde und erheblich weniger Zeit auf der umgeleiteten Site verbrachte, könnte das beobachtete Verhalten auf eine Handvoll Gründe eingegrenzt und der Verkehr hinzugefügt werden, es würde Erkenntnisse liefern zu verschiedenen Elementen, einschließlich der Verbesserung einer Website.

Daher könnte ein komplexer Algorithmus, der auf ML und Datenanalyse beruht, eine erhöhte Benutzerinteraktion ermöglichen, indem die Reaktionsfähigkeit und die Benutzererfahrung der Website verbessert werden. Es kann auch eine intuitive Benutzeroberfläche einrichten, um maßgeschneiderte Antworten auf Anfragen basierend auf den angezeigten Inhalten bereitzustellen, und den Algorithmus selbst basierend auf solchen Eingaben verbessern, um im Laufe der Zeit dynamische Antworten zu geben.

3. Steigerung der Effektivität von Entwicklerrollen

Der Einsatz von maschinellem Lernen und Data Science im Webdesign oder in der Entwicklung ermöglicht es den Entwicklern, ihre Zeit für mehr Innovation in Design und Entwicklung zu nutzen. Es ermöglicht ihnen auch, strategische Rollen zu übernehmen, während sie nur Bereiche der Webplattform optimieren müssen, um die Gesamtleistung zu verbessern.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass große Unternehmen auf der ganzen Welt die funktionale Rolle, die maschinelles Lernen zusammen mit Data-Science-Tools leisten kann, vollständig angenommen haben. Die Rolle, die sie bei Webdesign und -entwicklung spielen, ermöglicht eine bessere Optimierung, die folglich Raum für mehr Innovation für die Entwickler vor Ort lässt. Angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der Technologie zunehmend in unser tägliches Leben integriert wird und Unternehmen überholt, ist es notwendig, sich an die Veränderungen anzupassen.

Der Autor dieses Blogs ist Yash Mehta ein Experte für IoT und Big Data Science. Er ist ein preisgekrönter Autor, der in vielen Publikationen erscheint