Egyelőre bétás, így használhatósága is korlátozott a Microsoft weboldal-elemző eszközének, amely túlmutat a hagyományos A/B tesztelésen. A gépi tanulási képességekkel is felvértezett Clarity segítségével elemezhető, hogy a felhasználó mit, hogyan és mennyi ideig csinált az adott weboldalon.

Nem leváltja, hanem kiegészíti, hatékonyabbá teszi az A/B tesztelést. A Microsoft közleménye szerint minden HTML oldalnál használható, de egyelőre csak a legelterjedtebb két és hárombetűs felső szintű doméneknél (például .com, .edu, .au, .uk, .hu stb.), de folyamatosan terjesztik ki az eszköz kompatibilitását más domainekre is.

A Clarity használatához csupán egy JavaScript kódot kell elhelyezni a HTML oldalon (desktop és mobil oldalaknál is működik), amely begyűjti és továbbítja a szükséges adatokat magának az analitikai eszköznek.

Ezért több az A/B tesztelésnél

A weboldalak hatékonyságát leggyakrabban az ún. A/B teszteléssel (vagy split testing) ellenőrzik. Azaz megvizsgálják, hogy egy oldal két változata közül melyik működik a készítők szempontjából hatékonyabban, azaz a felhasználók melyik változatnál csinálják nagyobb valószínűséggel azt és annyi ideig, ami a webfejlesztők célja.

Ez egy viszonylag egyszerű vizsgálat, ahol azt nézik, hogy a különböző változatok okoznak-e statisztikailag szignifikáns eltérést a felhasználói viselkedésben. Ugyanakkor azt egy ilyen teszteléssel nem lehet megmondani, hogy az adott variáns miért sikeresebb, mint a másik. Pedig ez is fontos lenne a finomhangoláshoz.

Mint azt a fejlesztők a Bing blogján írják, a Clarity erre a miértre is választ ad. Visszajátszható ugyanis a felhasználói aktivitás, hogy a legapróbb részletekbe menően ki lehessen elemezni, a felhasználó kurzora a képernyő mely pontján mennyi időt töltött, hol kattintott, és mely területekkel nem foglalkozott.

Gépi tanulás segít beazonosítani a nem rendeltetésszerű kattintásokat és a görgetési jellemzőket, de többek között elemezhető egy-egy munkamenet hossza vagy akár a JavaScript- vagy renderelési hibák is kiszűrhetők. A gépi tanulás főleg a különböző felhasználói munkamenetek tipizálásában kap szerepet. Így sokkal könnyebb kiszűrni, hogy mely viselkedésminták tendenciaszerűek, és melyek azok, melyek az egyedi, csak egy felhasználónál jelentkező problémák.

Az elemzést vizualizáció is segíti: hőtérképet lehet készíteni az elemzett oldalról, amely látványosan kirajzolja, hogy melyik felületen mennyi időt tölt a kurzor, hol mennyiszer kattintottak, hol kezdtek görgetni.

Bővülhet az eszköztára

A Bing fejlesztéséhez már használták is a Clarityt. A sikertelen kereséseket próbálták meg tipizálni vele. Így fedeztek fel például olyan káros kódokat, melyek kéretlen hirdetésekkel rontották a keresési élményt.

Az eszköz tesztelésére itt lehet bejelentkezni. A tesztidőszak alatt még a funkciókínálat is bővülhet. A végleges változat megjelenését és az árazást a Microsoft egyelőre nem közölte. Konkurensekből azonban nincs hiány. Fejlett A/B tesztelést kínál például az Optimizely, a Google Optimize, a Zoho PageSense, a KissMetrics, a HubSpot, de még a marketingautomatizációs szolgáltatást kínáló Marketo is ad ilyen eszközt.