Giới thiệu
Bài viết này khởi đầu một loạt bài ngắn hàng tuần về các trường hợp sử dụng thực tế cho ảnh chụp DOM thời gian chạy với LLMs. Mỗi tuần sẽ có một kịch bản khác nhau.
Hôm nay, chúng ta sẽ bắt đầu với một tình huống phổ biến: một mẫu đăng ký trông có vẻ ổn trong mã, nhưng thực tế lại gây khó chịu cho người dùng.
Vấn đề gặp phải
Nhìn thoáng qua, mẫu đăng ký có vẻ hoàn hảo:
- HTML sạch sẽ
- Các quy tắc kiểm tra dữ liệu đã được thiết lập
- Không có lỗi trong console
Tuy nhiên, số liệu lại không ủng hộ. Tỷ lệ chuyển đổi rất thấp. Người dùng thường bỏ qua giữa chừng hoặc bấm “Gửi” nhưng không có phản hồi gì xảy ra.
Việc kiểm tra mã tĩnh không đủ ở đây. Mã chỉ cho thấy cấu trúc, không phải những gì mà người dùng thực sự thấy và trải nghiệm.
Thí nghiệm
Thay vì chỉ xem xét HTML, hãy tưởng tượng việc chụp một ảnh chụp thời gian chạy của trang.
Bức ảnh chụp này (dưới dạng JSON) sẽ bao gồm:
- Các trường thông tin nào đang hiển thị hoặc bị ẩn
- Các trường nào là bắt buộc/không hợp lệ
- Các kiểu đã tính toán (nút “Gửi” có bị vô hiệu hóa không?)
- Thông báo lỗi hiển thị trên màn hình
Giờ đây, chúng ta có thể hỏi LLM:
“Điều gì đang cản trở quá trình đăng ký, và làm thế nào để khắc phục?”
Kết quả tìm được
Câu trả lời giờ đây trở nên cụ thể, không còn mơ hồ:
- Một trường bắt buộc bị ẩn → đó là lý do nút “Gửi” không hoạt động
- Văn bản lỗi chỉ hiển thị màu đỏ → thêm nội dung trực tiếp để vấn đề trở nên rõ ràng hơn
- Trường mật khẩu nằm ở vị trí thấp → di chuyển lên cao hơn
autocomplete=offkhiến người dùng phải nhập lại email → loại bỏ nó
Kết quả cuối cùng
Một vài thay đổi nhỏ như vậy — sắp xếp lại các trường, làm rõ thông báo lỗi, sửa một trường đầu vào bị ẩn — có thể tạo ra sự khác biệt lớn.
Trong một thí nghiệm, quy trình đăng ký đã cải thiện khoảng +8% số lượt gửi chỉ sau vài điều chỉnh.
Tất cả đều nhờ vào việc mô hình thấy được trạng thái thực tế của mẫu đăng ký tại thời gian chạy, không chỉ là mã tĩnh.
Bài học kinh nghiệm
- Mã tĩnh = bản vẽ
- Ảnh chụp thời gian chạy = X-quang thực tế
Cung cấp cho LLMs bối cảnh này, và lời khuyên sẽ trở nên cụ thể hơn.
👉 Bạn muốn thử nghiệm không?
Chúng tôi đã phát triển một tiện ích mở rộng trình duyệt miễn phí giúp chụp trạng thái DOM thời gian chạy và xuất nó dưới dạng JSON cho LLMs.
Cài đặt Element to LLM cho Chrome & Firefox và bắt đầu chụp ảnh thời gian chạy ngay hôm nay.
Thực tiễn tốt nhất
- Kiểm tra định kỳ: Thực hiện các cuộc kiểm tra thường xuyên trên giao diện người dùng để xác định những vấn đề có thể xảy ra.
- Sử dụng phản hồi từ người dùng: Lắng nghe ý kiến từ người dùng để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn mà bạn có thể chưa nhận ra.
Những cạm bẫy thường gặp
- Quá phụ thuộc vào mã tĩnh: Đừng chỉ dựa vào mã mà không phân tích cách người dùng tương tác với nó.
- Bỏ qua thông báo lỗi: Đảm bảo rằng thông báo lỗi là rõ ràng và hữu ích cho người dùng, không chỉ là văn bản đơn giản.
Mẹo tối ưu hóa hiệu suất
- Giảm thiểu các trường không cần thiết: Chỉ yêu cầu thông tin cần thiết từ người dùng để làm cho quy trình nhanh chóng và mượt mà hơn.
- Thực hiện kiểm tra A/B: Thử nghiệm với các biến thể khác nhau của mẫu đăng ký để tìm ra cách tốt nhất cho người dùng.
Xử lý sự cố
Nếu bạn gặp sự cố không nhận được phản hồi từ nút “Gửi”, hãy kiểm tra:
- Các trường bắt buộc đã được điền đầy đủ chưa.
- Có bất kỳ thông báo lỗi nào được hiển thị không.
Câu hỏi thường gặp
1. Làm thế nào để tôi biết mẫu đăng ký của mình có hiệu quả không?
Kiểm tra tỷ lệ chuyển đổi và thu thập phản hồi từ người dùng.
2. Công cụ nào tôi có thể sử dụng để phân tích mẫu đăng ký?
Các công cụ phân tích web như Google Analytics có thể giúp theo dõi hành vi người dùng.
3. Tôi có thể làm gì để cải thiện mẫu đăng ký của mình?
Xem xét lại các trường thông tin, cải thiện thông báo lỗi và đảm bảo sự rõ ràng trong quy trình đăng ký.
