2021-4-20 ui設計分享達人
逐幀分析方法是一種針對動態(tài)的、短暫的過程對象進行對比分析的方法。該方法可幫助設計師以微觀視角完成差異分析并得出相應結(jié)論。與傳統(tǒng)的靜態(tài)截圖、動態(tài)錄屏方法相比，其優(yōu)勢是可以看到過程的全貌，對動態(tài)細節(jié)一覽無余，具有較高的分析可控性。
逐幀分析方法的產(chǎn)生源于一次針對加載場景的體驗調(diào)研項目。百度百科對于加載的定義是：所有軟件要運行必須加載到內(nèi)存，加載就是把需要的文件及信息讀取到內(nèi)存里。簡單說來，所有從服務器讀取信息并顯示在手機屏幕上的過程都屬于加載。以百度APP舉例，加載的典型場景有：啟動、打開FEED落地頁、打開搜索落地頁等。這些場景都有一個共同的特點是：動態(tài)的過程，且過程較為短暫。
基于以上特點，運用對比分析里最常見的靜態(tài)截圖或動態(tài)錄屏方法，是無法完成分析的。原因是，靜態(tài)截圖對于一個動態(tài)過程來說，無法看到過程的全貌，可對比點較少，分析要素不可控（一張靜態(tài)截圖中，無法做到涵蓋所有分析元素）。而采用動態(tài)錄屏的方法進行分析時，問題也同樣明顯：過程太快，無法看清細節(jié)；不同視頻節(jié)奏不同，對比起來比較困難。因此針對加載這種特殊的場景，就需要采用一種全新的方法既能看到過程全貌，又可以對細節(jié)一覽無余。
小時候我們都玩過跑馬燈的游戲，即一系列靜態(tài)圖片通過快速輪轉(zhuǎn)，由于視覺滯留效應，便可看到一段動態(tài)影像。如果把產(chǎn)生動畫的過程翻轉(zhuǎn)過來，也就是說如果可以把一段動態(tài)影像拆成一系列序列幀，那么是否可以更好的完成影像觀察？
以百度APP打開小視頻落地頁的加載場景為例，當我嘗試將這段300ms的過程錄屏拆分為18張序列幀后發(fā)現(xiàn)，除了可以清楚的看到過程全貌外，對于過程中的所有細節(jié)也可以一覽無余。同時，序列幀可以進行任意拆分，以便完成多角度觀察。
到此為止，逐幀分析方法的雛形已經(jīng)產(chǎn)生。在之后的章節(jié)，我將為大家具體介紹如何完成序列幀分析以及如何導出序列幀。
面對一系列序列幀，我們可以通過“序列幀三要素”來導出關(guān)鍵數(shù)據(jù)及結(jié)論。
要素1：序列幀全流程
首先，我們進行序列幀觀察的時候，需要明確定義目標對象的起點與終點。由于逐幀對比方法適用的觀察對象均為短暫的動態(tài)過程，明確定義全流程的起點與終點是為了讓觀察過程和結(jié)論更加精準。
以百度APP打開搜索落地頁為例，起點與終點分別是：點擊搜索結(jié)果手指松開的第一幀與搜索落地頁首屏內(nèi)容全部加載完成的最后一幀（可以通過觀察前后幀是否有變化得出結(jié)論）。這一要素中，可以采集到的關(guān)鍵數(shù)據(jù)為時長，時長可以幫助我們觀察加載性能的好壞，甚至在進行競品對比的時候，快速找出與競品在時長方面的差異從而得出優(yōu)化建議。結(jié)論輸出時，需要將幀數(shù)轉(zhuǎn)換成為時間單位（如何將幀數(shù)轉(zhuǎn)化成時間會在后續(xù)文章中為大家講解）。
要素2：序列幀子流程
在前文中提到，逐幀分析法的一個優(yōu)勢是，逐幀序列可以進行任意拆分，以便完成多角度分析。在分析的第2要素中，我們可以最大限度拆分子流程，同時需要明確每一個子流程的起點與終點。這一要素的分析中，可以采集到的關(guān)鍵數(shù)據(jù)為子流程時長，缺失或多出的子流程，以及子流程內(nèi)部的差異。
例如在百度APP Android端熱啟動過程中，全流程被拆分為：啟動至全屏、持續(xù)白屏態(tài)、內(nèi)容加載3個子流程。通過換算，可以看到每個子流程的時長。并且在和競品的對比中發(fā)現(xiàn)，百度APP缺失了持續(xù)白屏態(tài)這個子流程。而在啟動至全屏的子流程中，百度APP因為沒有添加過渡動畫，與多數(shù)競品是有差異的。
要素3：用戶體驗節(jié)點
用戶體驗節(jié)點的對比是逐幀分析法的第三要素，這一要素進一步深入到過程的微觀視角，使得分析結(jié)論更為全面。而用戶體驗節(jié)點是逐幀分析法所提出的一個全新概念，其定義是：產(chǎn)品界面上任何一次用戶可感知的變化，都叫做用戶體驗節(jié)點。以百度APP Android打開搜索結(jié)果頁為例，整個過程的用戶體驗結(jié)點有5個。通過用戶體驗節(jié)點可以采集到的關(guān)鍵數(shù)據(jù)有：用戶體驗節(jié)點的數(shù)量以及用戶體驗節(jié)點的順序。
我們以Android打開搜索落地頁為例為大家進一步講解如何完成用戶體驗節(jié)點數(shù)量的分析。通過對比發(fā)現(xiàn)，百度APP在整個加載過程中的用戶體驗節(jié)點數(shù)量多于競品，多出的節(jié)點為：白屏節(jié)點、文字加載節(jié)點。雖然百度APP加載時長與競品相差無幾，但是由于節(jié)點數(shù)量較多，導致用戶在等待過程中經(jīng)歷了過多的頁面狀態(tài)變化，形成了較強的視覺閃跳感，從而引發(fā)用戶感知層面的錯覺，認為百度的加載時長較長。因此我們可以通過減少非必要的用戶體驗節(jié)點，從而提升加載場景的流暢感。但是，用戶體驗節(jié)點的數(shù)量并非越少越好，這還要根據(jù)實際業(yè)務與優(yōu)化方向來輸出具體結(jié)論。
用戶體驗節(jié)點順序的分析，可以參考百度APP iOS FEED打開圖文落地頁的示例。在這一示例中，百度APP圖文落地頁內(nèi)容加載節(jié)點位于框架轉(zhuǎn)場節(jié)點之后。但是對比競品發(fā)現(xiàn)，多數(shù)競品在這個過程中，內(nèi)容加載是先于框架轉(zhuǎn)場的，而這種節(jié)點順序的優(yōu)勢是，轉(zhuǎn)場完成后，用戶即可開始瀏覽內(nèi)容，整體感知較為流暢。這種導致閱讀流暢感體驗差異的原因很難通過肉眼或常規(guī)競品對比法觀察得出，由此可見逐幀分析方法針對特殊場景的分析優(yōu)勢非常明顯。
在此，我們回顧一下逐幀分析方法的“序列幀三要素”。
要素1：序列幀全流程，可采集的關(guān)鍵數(shù)據(jù)有：全流程時長。
要素2：序列幀子流程，可采集的關(guān)鍵數(shù)據(jù)有：子流程時長、子流程是否缺失、子流程內(nèi)部的差異。
要素3：用戶體驗節(jié)點，可采集的關(guān)鍵數(shù)據(jù)有：用戶體驗節(jié)點的數(shù)量與順序。
工欲善其事，必先利其器。進行逐幀分析前，我們首先要將錄制好的視頻轉(zhuǎn)化成序列幀。以下章節(jié)將為大家講解如何導出逐幀序列。
整個過程可分為：錄制、創(chuàng)建合成、輸出3個環(huán)節(jié)。
由于系統(tǒng)特性，iOS和Android手機雙端建議采用不同的錄制手段。iOS手機可直接通過數(shù)據(jù)線連接到電腦，并使用電腦的QuickTime進行錄制。這樣的好處是保證了錄屏的幀數(shù)基本穩(wěn)定在60FPS（每秒傳輸幀數(shù)）；Android手機建議采用機內(nèi)功能或其他錄屏應用完成錄制，但是安卓中低端手機很容易出現(xiàn)掉幀的現(xiàn)象，因此就需要我們在合成和輸出階段制定一個合理的輸出幀數(shù)，讓分析的結(jié)果更加接近真實。另外，建議錄制的起始點適當延長，這樣便于素材在合成階段精準切割。
這里要為大家講解一下如何將幀數(shù)換算成時長。以iOS的輸出幀數(shù)為例，換算公式為：iOS時長= N（幀數(shù)） x 16.6ms。例如：在iOS打開圖文落地頁的加載過程中，百度APP總時長為：73（幀數(shù)）x16.6ms= 1217ms（約等于）。
創(chuàng)建合成階段所使用的工具是AE。AE的好處是：
1.方便查看原視頻幀速率，對不穩(wěn)定的幀速率進行統(tǒng)一處理；
2.可以將視頻轉(zhuǎn)換為圖片序列，便于后續(xù)的逐幀分析；
3.AE也可以將多個視頻進行同步播放來進行對比驗證。
第一步：打開AE>合成>新建合成。
這一步的目的是通過合成設置，統(tǒng)一幀速率。通過一系列實驗，我在新建合成時，將iOS錄屏的幀速率設置為60幀/秒，Android錄屏的幀速率設置為30幀/秒，這樣可以保證最大化的減少空白幀，使分析結(jié)果更加準確。
第二步：導入錄屏
第三步：截取起止點關(guān)鍵幀。
在進行素材處理的時候，需要精確到每一幀，由于逐幀分析所針對場景的時長極為短暫，很可能由于一幀的差距，導致分析結(jié)果相差甚遠。
以百度APP iOS端熱啟動過程為例，我們將錄屏中手指抬起的前一幀（即icon顯示出點擊態(tài)）做為起點，將APP啟動后填滿手機屏幕的第一幀（可通過觀察法，在AE中查看前后幀是否有變化）做為終點完成素材處理。
輸出的路徑為：菜單欄 文件>導出>添加到渲染隊列，在渲染隊列中找到待渲染視頻，再在 輸出模塊>格式選擇JPEG或PNG以序列導出。這一步的目的是，將一段視頻文件拆分成可提取對比的逐幀畫面。
最終導出的序列幀如下：
在完成分析對象序列幀導出工作后，便可開始進行逐幀分析了。
逐幀分析法是在實際項目中總結(jié)并提煉出的一種全新的分析方法。該方法對于短暫的、動態(tài)的過程非常適用，可以幫助我們從微觀視角發(fā)現(xiàn)問題、驗證問題、得出優(yōu)化結(jié)論，極大的提升了分析效率和精準度。逐幀分析法也在后續(xù)的多個項目中也得到了推廣和驗證，希望可以幫助到大家。
文章來源：站酷 作者：MEUX
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