Связаться
Все методы

Обратная карточная сортировка (Reverse Card Sorting/Treetesting)

Обратная карточная сортировка (англ. Reverse Card Sorting или Tree Testing) — метод для оценки логики структуры навигации в интерфейсе, при котором пользователи ищут разделы или функции в упрощённой структуре сайта/приложения без визуального оформления.

История метода обратной карточной сортировки тесно связана с развитием методов организации информации и навигационных систем. Сам метод является логическим продолжением классической карточной сортировки, которая была разработана в области когнитивной психологии ещё в 1970-х годах для изучения того, как люди категоризируют и классифицируют информацию.

Термин “tree testing” (тестирование древовидной структуры) был введён Донной Спенсер (Donna Spencer) в начале 2000-х годов. Спенсер, специалист по информационной архитектуре, предложила метод как способ проверки иерархических структур без визуальных подсказок, которые могут искажать результаты тестирования. В своей книге “Card Sorting: Designing Usable Categories” (2009) она формализовала методологию и представила её широкой аудитории.

Значительный вклад в развитие метода внёс Дэвид Хоббс (David Hobbs), который в 2007–2008 годах разработал первые онлайн-инструменты для проведения обратной карточной сортировки, что сделало метод более доступным для практического применения. Также важную роль в популяризации метода сыграл Джеймс Калбах (James Kalbach), который в своей работе “Designing Web Navigation” (2007) описал практическое применение метода для оценки структур веб-сайтов.

В сфере UX-исследований метод активно начал применяться в середине 2000-х годов, когда информационная архитектура стала признаваться критически важным аспектом пользовательского опыта. Такие специалисты, как Луис Розенфельд (Louis Rosenfeld) и Питер Морвиль (Peter Morville), авторы фундаментального труда “Information Architecture for the World Wide Web” (2002), способствовали интеграции методов тестирования информационной архитектуры, включая обратную карточную сортировку, в стандартный инструментарий UX-исследователей.

С появлением специализированных инструментов для удалённого тестирования, таких как Treejack от Optimal Workshop в 2009 году, метод стал ещё более популярным и доступным для UX-команд различного масштаба. Сегодня обратная карточная сортировка является стандартным методом для оценки и оптимизации информационной архитектуры цифровых продуктов.

Описание метода

В тесте пользователю предлагают текстовый сценарий задачи (например, «Где бы вы искали инструкцию по возврату товара?») и отображают дерево разделов — например, категории сайта без визуального оформления. Участник проходит по дереву, выбирая путь, который, по его мнению, приведёт к цели. Исследователь фиксирует, насколько путь корректен, как быстро был найден ответ, и были ли возвраты на предыдущие уровни.

Типология метода

  • Тип данных: количественный

  • Модерация: немодерируемый

  • Продолжительность: от нескольких дней до 2–3 недель (включая подготовку, рекрутинг и анализ)

  • Формат проведения: удалённое тестирование в специализированных системах (Treejack, Maze, UXtweak), участники проходят сценарии выбора путей в упрощённой структуре без визуального оформления

Цели и задачи метода

  • Проверить, насколько текущая структура соответствует пользовательской логике

  • Найти проблемные категории, которые сбивают с пути

  • Сравнить несколько версий иерархий или навигационных систем

  • Подтвердить или опровергнуть эффективность предложенной архитектуры

  • Получить количественные метрики навигации для принятия обоснованных решений

Применение в процессе Human-Centered Design

Стадия 2. Определение требований пользователей

Вспомогательное применение

  • Позволяет оценить соответствие существующей или предложенной информационной структуры ментальным моделям пользователей

  • Помогает выявить требования к организации информации и навигации в продукте

  • Определяет, насколько интуитивно понятны названия категорий и разделов для пользователей

  • Предоставляет данные для формулирования требований к информационной архитектуре

  • Способствует выявлению терминологии, которая вызывает затруднения у пользователей

Стадия 3. Создание проектных решений

Основное применение

  • Помогает валидировать и улучшать структуру информационной архитектуры в процессе проектирования

  • Обеспечивает количественную оценку эффективности различных вариантов организации контента

  • Позволяет сравнивать несколько альтернативных информационных структур

  • Выявляет проблемные места в навигации до создания полноценных прототипов

  • Способствует оптимизации наименований разделов и категорий для улучшения поиска информации

  • Помогает оценить глубину вложенности информации и эффективность иерархической структуры

Стадия 4. Оценка проектных решений

Основное применение

  • Предоставляет количественные данные об эффективности навигационной структуры готового продукта

  • Позволяет выявить конкретные проблемные категории и пути в информационной архитектуре

  • Помогает определить, насколько успешно пользователи находят информацию в продукте

  • Обеспечивает бенчмаркинг информационной архитектуры относительно конкурентов или предыдущих версий

  • Дает основу для итеративного улучшения структуры и терминологии в продукте

  • Выявляет паттерны поведения пользователей при поиске информации

Обратная карточная сортировка (Tree Testing) является мощным инструментом для оценки и улучшения информационной архитектуры на различных этапах процесса проектирования. В отличие от открытой и закрытой карточной сортировки, которые фокусируются на организации контента, обратная сортировка оценивает эффективность уже созданной структуры с точки зрения поиска информации. Наиболее эффективно применять этот метод итеративно, начиная с ранних стадий проектирования информационной структуры и продолжая после запуска продукта для постоянного улучшения. Рекомендуется проводить обратную карточную сортировку с минимум 30-50 участниками для получения статистически значимых результатов. Важно формулировать задачи, приближенные к реальным сценариям использования продукта, и анализировать не только успешность выполнения задач, но и пути, которые выбирают пользователи. Метод особенно ценен для продуктов с большим объемом информации и сложной структурой, таких как веб-сайты, приложения с многоуровневой навигацией или системы управления контентом.

Преимущества и ограничения

Бизнес-выгоды

  • Позволяет оценить реальную понятность навигационной структуры продукта до запуска.

  • Выявляет проблемные разделы и неочевидные названия категорий.

  • Снижает риски дорогостоящих ошибок в информационной архитектуре.

  • Быстро даёт количественные метрики успешности навигации.

Уникальные особенности

  • Проверяет уже существующую или запланированную структуру навигации.

  • Работает на основе заданных сценариев и путей пользователя.

  • Легко масштабируется на большое количество участников при удалённом проведении.

  • Обеспечивает количественные показатели на основе выбора конечных пунктов.

Оптимальные условия применения

  • Разработка и тестирование новой информационной архитектуры.

  • Перепроектирование крупных разделов сайта или продукта.

  • Поддержка решений о переименовании, объединении или разбиении разделов.

  • Оценка альтернативных вариантов структуры.

Ограничения

  • Не оценивает свободный поиск или поведение в реальных задачах.

  • Не выявляет причин затруднений — только факты выбора.

  • Требует точной подготовки сценариев и задач для тестирования.

  • Может не учитывать сложные когнитивные стратегии пользователя.

Структура проведения

Подготовка

  • Определить задачи, отражающие ключевые сценарии пользователя

  • Построить дерево категорий (существующее или альтернативное)

  • Настроить исследование в сервисе (Treejack, Maze, UXtweak, Fabuza)

  • Провести пилотный запуск и уточнить формулировки

Проведение

  • Рекрутировать респондентов из целевой аудитории

  • Показывать по одной задаче с соответствующим деревом

  • Фиксировать путь, шаги, время, возвраты

  • При необходимости — задать уточняющий вопрос

Анализ

  • Рассчитать процент успешных прохождений

  • Выделить проблемные ветки дерева

  • Сравнить эффективность разных структур (если было A/B)

  • Интерпретировать данные в контексте информационной архитектуры

Вариации метода

  • Одноуровневое тестирование — используется, если проверяется только первый уровень навигации

  • Многоуровневая структура — ближе к реальным сценариям использования

  • A/B-сравнение деревьев — позволяет протестировать альтернативные архитектуры

  • Сбор комментариев после задачи — добавляет понимание причин ошибок

Связь с другими методами

Предшествующие методы

Дополняющие методы

Последующие методы

Заключение

Обратная карточная сортировка — эффективный способ проверить, насколько иерархия разделов продукта соответствует пользовательскому ожиданию. Она позволяет выявить слабые места структуры до начала дизайна и принять обоснованные решения на этапе проектирования. Рекомендуется использовать при работе с контентными системами, каталогами и сложными интерфейсами навигации.

В эпоху информационной перегрузки, когда пользователи все чаще сталкиваются с необходимостью навигации по сложным системам, эффективная информационная архитектура становится критическим фактором успеха цифровых продуктов. Обратная карточная сортировка позволяет выявить и устранить проблемы findability на ранних этапах проектирования, что существенно снижает затраты на последующие изменения и улучшает общий пользовательский опыт.

С развитием технологий метод продолжает эволюционировать, интегрируясь с другими подходами к тестированию и обогащаясь новыми возможностями анализа данных. Современные инструменты для tree testing предлагают все более детальную визуализацию пользовательских путей и продвинутые аналитические возможности, что делает метод еще более ценным для UX-исследователей и дизайнеров информационных систем.

В конечном счете, обратная карточная сортировка способствует созданию более интуитивных, логичных и пользователе-ориентированных структур, что напрямую влияет на удовлетворенность пользователей и достижение бизнес-целей цифровых продуктов.