Bagaimana ilmu data dan pembelajaran mesin dapat membantu dalam meningkatkan desain situs web
Yash Mehta
Kecerdasan buatan (AI), ilmu data, desain web, dan pengembangan adalah tiga domain utama yang secara kolektif membentuk dunia internet saat ini. Namun, tidak ada yang langsung muncul di benak seseorang untuk membangun korelasi di antara ketiganya, kata Yash Mehta.
Namun jika didorong untuk memikirkan beberapa contoh, secara bertahap menjadi jelas jika kita memikirkan bagaimana iklan yang relevan bagi kita muncul saat menjelajahi web atau bagaimana Amazon menggunakan data penelusuran kami sebelumnya untuk secara otomatis menampilkan produk yang relevan setiap kali kami menelusurinya.
Karena perilaku konsumen dan pasar berubah dari waktu ke waktu, teknologi dan aplikasi berbasis data menjadi kebutuhan untuk menyusun strategi bisnis. Pendiri DomainMagnate , Michael Bereslavsky mengatakan “kita saat ini berada di masa di mana kemampuan teknologi seperti ilmu data dan AI meningkat dari hari ke hari dan mungkin bahkan mungkin di mana solusi bisnis strategis tertentu disediakan oleh AI itu sendiri berdasarkan indikator data keuangan”. Oleh karena itu, untuk memahami bagaimana AI dan ilmu data dapat membantu dalam desain web, tinjauan singkat dari masing-masing domain menjadi penting.
Ringkasan pembelajaran mesin, desain web, dan ilmu data
Machine learning (ML) adalah jenis AI di mana suatu sistem memiliki kemampuan untuk melakukan fungsi secara otomatis dengan mengenali pola dari data yang diterimanya tanpa memerlukan instruksi pemrograman eksplisit. Pembelajaran mesin, bersama dengan bidang AI lainnya seperti pembelajaran mendalam, saat ini merupakan salah satu tren terpanas dalam penelitian ilmu komputer di universitas serta di perusahaan seperti Facebook, Google, IBM , dll., Alat yang digunakan untuk ML sebagian besar mencakup paket R dan Python.
Desain dan pengembangan web seperti dua sisi mata uang yang sama di mana seorang desainer web mendesain situs web, menentukan tata letak, warna, pengaturan huruf, dll. Mereka juga bertanggung jawab untuk menguraikan desain UX yang baik yang serupa dengan peran seorang arsitek dalam konstruksi . Sedangkan pengembang web menghidupkan desain itu karena mereka mengembangkan fungsionalitas halaman web, menjadikannya responsif dan interaktif bagi pengguna yang mirip dengan peran insinyur dalam konstruksi.
Desainer web sering menggunakan Photoshop, Illustrator, dan perangkat lunak serupa. Mereka juga mendapat manfaat dari mengetahui bahasa seperti HTML, CSS3, JavaScript, dll., Pengembang web, di sisi lain, diharuskan mengetahui berbagai bahasa yang mencakup tetapi tidak terbatas pada HTML, CSS, PHP, JavaScript, jQuery, MySQL dll., bergantung pada apakah mereka pengembang front-end atau back-end.
Ilmu Data, dengan kata kasar, adalah ilmu (atau seperti yang dikatakan beberapa orang, pseudosains) untuk memahami data yang tersedia untuk berbagai tujuan yang terutama berkaitan dengan pengoptimalan. Berbagai alat digunakan untuk mencapai hal ini dan memerlukan pengetahuan di berbagai bidang seperti statistik, Python, ilmu komputer, dll.
Jadi, bagaimana sebenarnya pembelajaran mesin dan ilmu data membantu mendesain web?
Proses penting di mana ML dan ilmu data mengintegrasikan dan beroperasi bersama diringkas secara sederhana dalam gambar di bawah ini.
Untuk merasakan secara intuitif bagaimana domain-domain ini dapat disatukan dalam desain web, mari kita lihat bagaimana satu perusahaan mempekerjakan mereka untuk layanan mereka.
Penunjuk adalah perusahaan rintisan yang mengkhususkan diri dalam menyediakan layanan desain web. Itu dilakukan dengan menggunakan apa yang mereka sebut 'Asisten Desain Kecerdasan Buatan' atau 'AiDA'. Ini terutama ditujukan bagi mereka yang tidak memiliki keterampilan pengkodean yang diperlukan dan ingin berinvestasi lebih sedikit dalam membangun situs web dalam waktu singkat. AiDA pada dasarnya menggunakan ML dan penambangan data untuk membuat desain situs web seluler dalam beberapa menit, yang saat ini dibutuhkan oleh pengembang web manusia setidaknya satu minggu, dengan mengambil beberapa informasi yang relevan dari pengguna.
Misalnya, jika pengguna yang berspesialisasi dalam fotografi ingin memulai situs webnya sendiri untuk menampilkan portofolionya, pengguna dapat melakukannya dengan memberikan beberapa informasi yang relevan mengenai area tersebut ke AiDA dan secara otomatis merayapi situs web yang serupa, pesaing portofolio dan, dll. Lebih lanjut mengenali pola untuk menentukan bagaimana halaman web pengguna perlu terstruktur dan tata letak, elemen, dan warna apa yang perlu digunakan, dalam beberapa menit.
Kisi adalah perusahaan lain yang menggunakan AI untuk membantu pelanggan membangun situs web mereka sendiri selain Bookmark. Namun, mengingat bahwa teknologi sedang dalam fase pertumbuhannya, mungkin tidak masuk akal untuk mengharapkan bahwa algoritme seperti AiDA dapat memberikan fungsionalitas yang profesional dan tangguh yang dapat dimiliki oleh pengembang web saat ini. Perlu diingat bahwa pembelajaran mesin meningkatkan platform setiap kali mengenali pola dari data, di masa depan seiring berkembangnya teknologi AI, kemungkinan besar platform mirip AiDA dapat menjadi seefektif pengembang.
Sekarang setelah kita melihat bagaimana ML dapat mengubah cara mendesain web dilakukan secara konvensional, mari kita lihat bagaimana sebenarnya hal itu membantu:
1. Memprioritaskan konten yang dipersonalisasi
Menurut Monetate 2017, dari perusahaan yang melebihi ekspektasi pendapatan, 79% di antaranya memiliki strategi personalisasi yang terdokumentasi. Ini membuktikan bahwa strategi personalisasi sudah ada dalam agenda bisnis dan oleh karena itu AI akan memainkan peran utama di dalamnya.
Sama seperti bagaimana kami memerlukan beberapa keakraban dengan pola perilaku orang untuk memprediksi reaksi mereka terhadap peristiwa tertentu, personalisasi juga membutuhkan pola pembentukan dari data pengguna. Oleh karena itu, pembelajaran mesin memerlukan penambangan data, analisis statistik, dan alat serta proses ilmu data lainnya untuk diintegrasikan ke dalam sistem yang diperlukan untuk menyesuaikan konten berdasarkan pengenalan pola.
Ini dilakukan dengan cara yang mirip dengan cara Youtube merekomendasikan video berdasarkan riwayat Youtube kami tetapi dengan cara yang relatif lebih baik. Dalam mendesain web, tingkat kerumitan ini dapat memungkinkan halaman untuk menyesuaikan konten itu sendiri atau membiarkan pengembang mengetahui preferensi pengguna berdasarkan data lokasi dari mana pengguna mengakses halaman.
2. Mengenali perilaku penjelajahan pengguna
Memahami perilaku pengguna seperti waktu rata-rata yang dihabiskan di halaman, jenis konten yang dilihat pengguna, halaman yang mungkin mengarahkan mereka ke dll., dapat menjadi sangat penting untuk meningkatkan situs web serta untuk menyusun strategi bisnis. Misalnya, jika pengguna dialihkan dari situs yang menawarkan pengalaman menjelajah yang sangat baik dan jika pengguna menghabiskan lebih sedikit waktu di situs yang dialihkan, perilaku yang diamati dapat dipersempit menjadi beberapa alasan dan menambahkan lalu lintas, itu akan memberikan wawasan pada berbagai elemen termasuk bagaimana situs web dapat ditingkatkan.
Oleh karena itu, algoritme kompleks yang mengandalkan ML dan analisis data dapat memungkinkan peningkatan interaksi pengguna dengan meningkatkan daya tanggap dan pengalaman pengguna situs web. Itu juga dapat mengatur antarmuka intuitif untuk memberikan jawaban yang disesuaikan untuk pertanyaan berdasarkan tampilan konten pengguna dan meningkatkan algoritme itu sendiri berdasarkan input tersebut untuk memberikan respons dinamis dari waktu ke waktu.
3. Meningkatkan efektivitas peran pengembang
Mempekerjakan pembelajaran mesin dan ilmu data dalam desain atau pengembangan web memungkinkan pengembang memanfaatkan waktu mereka untuk lebih banyak inovasi dalam desain dan pengembangan. Ini juga memungkinkan mereka untuk mengambil peran strategis sementara mereka hanya diminta untuk mengubah area di platform web untuk meningkatkan kinerjanya secara keseluruhan.
Sebagai penutup, perusahaan besar di seluruh dunia telah sepenuhnya merangkul peran fungsional yang dapat diberikan oleh pembelajaran mesin bersama dengan alat ilmu data. Peran yang mereka mainkan dalam desain dan pengembangan web memungkinkan pengoptimalan yang lebih baik yang akibatnya menyisakan ruang untuk lebih banyak inovasi bagi para pengembang di tingkat dasar. Mengingat kecepatan pesat di mana teknologi semakin terintegrasi ke dalam kehidupan kita sehari-hari dan menyalip bisnis, menjadi perlu untuk beradaptasi dengan perubahan.
Penulis blog ini adalah Yash Mehta seorang pakar IoT dan Big Data Science. Dia adalah penulis pemenang penghargaan yang muncul di banyak publikasi
