国产av日韩一区二区三区精品,成人性爱视频在线观看,国产,欧美,日韩,一区,www.成色av久久成人,2222eeee成人天堂

Rumah Peranti teknologi industri IT 3 bencana reka bentuk semula tapak awam yang menyakitkan

3 bencana reka bentuk semula tapak awam yang menyakitkan

Feb 20, 2025 am 11:39 AM

kes dan pelajaran gagal yang dipelajari dalam semakan laman web

Laman web ini disemak semula, seperti prosedur pembedahan, jika anda tidak berhati -hati, ia akan membahayakan kesihatan dan juga kehidupan laman web. Artikel ini akan menganalisis tiga kes semakan laman web klasik Digg, Yahoo E -mel dan Target.com, dan belajar pelajaran berharga daripadanya.

3 Painfully Public Site Redesign Disasters

Gambar: Ben Margolin

Semakan laman web adalah perkara biasa, tetapi terdapat sedikit kes yang berjaya. Selepas semakan, banyak laman web bukan sahaja tidak menerima ulasan yang baik dari pengguna, tetapi sebaliknya menarik banyak kritikan. Alasannya bukanlah bahawa pengguna mempunyai rasa pemilih, tetapi terdapat kelemahan yang serius dalam perubahan versi. Petunjuk utama untuk mengukur kejayaan atau kegagalan semakan adalah trafik laman web dan kadar penukaran. Walaupun kesan visual diperbaiki selepas semakan, jika pengguna berpura -pura teruk, semakan itu pasti akan gagal.

Malangnya, banyak kes kegagalan semakan laman web tidak diketahui kerana syarikat sering enggan mendedahkan kegagalan mereka. Oleh itu, kita hanya boleh menganalisis sebab -sebab kegagalan semakan dari maklumat awam, seperti metrik tidak langsung seperti kegagalan fungsional, maklum balas pengguna dan kedudukan lalu lintas laman web.

di bawah, mari kita menganalisis tiga kes klasik secara mendalam:

  1. pemusnahan diri Digg

Semakan Digg boleh dianggap sebagai kes klasik semakan laman web yang gagal. Pada tahun 2010, sebagai laman web penanda buku sosial yang paling popular pada masa itu, Digg memutuskan untuk membuat semakan, cuba mengalihkan fokusnya dari penanda buku sosial ke rangkaian sosial dalam usaha untuk bersaing dengan Facebook dan Twitter.

3 Painfully Public Site Redesign Disasters

3 Painfully Public Site Redesign Disasters Digg cuba melemahkan monopoli beberapa pengguna elit dengan mengedarkan semula hak mengundi, supaya pengguna dapat memberi perhatian lebih kepada kandungan yang dikongsi oleh rakan -rakan mereka. Walau bagaimanapun, perubahan ini berulang. Kebanyakan pengguna tidak mempunyai rangkaian sosial yang aktif di Digg, mereka digunakan untuk bersosial di Facebook dan Twitter, mencari kandungan di Reddit, StumbleUpon atau Slashdot. Digg cuba memenuhi keperluan sosial dan penanda buku pada masa yang sama, tetapi gagal.

Semakan menyebabkan pengguna Digg AS dan UK turun masing -masing sebanyak 26% dan 34%. Walaupun Digg kemudian membuat beberapa semakan untuk cuba menyelamatkan keadaan, ia tidak pernah memulihkan kemuliaannya.

Pelajaran kegagalan Digg adalah: Perubahan drastik logik teras laman web boleh mengasingkan pengguna. Walaupun semakan itu membawa beberapa penambahbaikan, ia tidak dapat membuat kerugian yang disebabkan oleh pengguna. 3 Painfully Public Site Redesign Disasters

yahoo e -mel -jangan sentuh akar

  1. e -mel Yahoo gagal menyemak semula versi dan berbeza dari Digg. Semakan Digg didasarkan pada logik yang munasabah, sementara semakan e -mel Yahoo nampaknya tidak perlu. Dalam masa kurang dari setahun, e -mel Yahoo telah menjalani dua semakan, yang kedua -duanya telah ditentang oleh pengguna.
  2. 3 Painfully Public Site Redesign Disasters

    Semakan e -mel Yahoo boleh diringkaskan sebagai "jika tidak rosak, jangan membaikinya." Walaupun e -mel Yahoo asal tidak sempurna, kedua -dua semakan telah mengeluarkan banyak ciri yang pengguna suka, seperti tag dan penyortiran oleh pengirim, dan menambah beberapa ciri yang tidak diperlukan pengguna, seperti integrasi Flickr.

    3 Painfully Public Site Redesign Disasters Pelajaran kegagalan e -mel Yahoo adalah: Jangan meniru pemimpin industri, setia kepada ciri -ciri anda sendiri. Peti Mel Yahoo cuba meniru Gmail, tetapi kehilangan ciri -cirinya sendiri, yang akhirnya menyebabkan kehilangan pengguna.

    target.com - -Lost Yourself
    1. Berbanding dengan dua kes sebelumnya, kegagalan semakan Target.com agak kecil, tetapi masih bernilai refleksi kami. Semakan Target.com mencerminkan kepentingan konsistensi jenama. Ciri ikonik jenama sasaran adalah minimalism, sementara semakan terkini menyimpang dari ciri ini, menghasilkan laman web yang tidak kemas.

    3 Painfully Public Site Redesign Disasters

    3 Painfully Public Site Redesign Disasters Pelajaran kegagalan Target.com adalah: Jangan mengorbankan nilai jenama jangka panjang untuk faedah jangka pendek atau trend mengejar. Kaedah semakan secara beransur -ansur dapat mengurangkan ketidakpuasan pengguna dan pemulihan yang berpotensi.

    Ringkasan 3 Painfully Public Site Redesign Disasters

    Semakan laman web adalah aktiviti berisiko tinggi dan tinggi. Semakan yang berjaya memerlukan perancangan yang teliti, ujian pengguna menyeluruh dan pengumpulan maklum balas yang berterusan. Lebih penting lagi, setia kepada identiti unik laman web dan tidak membabi buta meniru pemimpin industri. Ingat, langkah demi langkah, pengguna adalah yang pertama!

    FAQs (FAQs)

    (bahagian Soalan Lazim ditinggalkan di sini kerana bahagian FAQs teks asal sangat berulang dengan kandungan artikel dan lebih lama. Jika perlu, bahagian FAQ boleh dihasilkan secara berasingan.)

Atas ialah kandungan terperinci 3 bencana reka bentuk semula tapak awam yang menyakitkan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Pintasan pemaju ' s ke platform seperti udemy anda Pintasan pemaju ' s ke platform seperti udemy anda Jun 17, 2025 pm 04:43 PM

Apabila membangunkan platform pembelajaran yang serupa dengan Udemy, tumpuan bukan hanya pada kualiti kandungan. Sama pentingnya ialah bagaimana kandungan itu disampaikan. Ini kerana platform pendidikan moden bergantung kepada media yang boleh diakses, cepat, dan mudah dicerna.

Platform penjual semula kos efektif untuk membeli sijil SSL Platform penjual semula kos efektif untuk membeli sijil SSL Jun 25, 2025 am 08:28 AM

Di dunia di mana kepercayaan dalam talian tidak boleh dirunding, sijil SSL telah menjadi penting bagi setiap laman web. Saiz pasaran pensijilan SSL bernilai USD 5.6 bilion pada tahun 2024 dan masih berkembang dengan kuat, didorong oleh perniagaan e-dagang yang melonjak

5 Gateway Pembayaran Terbaik Untuk SaaS: Panduan Terbaik Anda 5 Gateway Pembayaran Terbaik Untuk SaaS: Panduan Terbaik Anda Jun 29, 2025 am 08:28 AM

Gerbang pembayaran adalah komponen penting dalam proses pembayaran, membolehkan perniagaan menerima pembayaran dalam talian. Ia bertindak sebagai jambatan antara pelanggan dan saudagar, dengan selamat memindahkan maklumat pembayaran dan memudahkan urus niaga. Untuk

Kajian baru mendakwa AI 'memahami' emosi lebih baik daripada AS & MDASH; Terutama dalam situasi yang dikenakan emosi Kajian baru mendakwa AI 'memahami' emosi lebih baik daripada AS & MDASH; Terutama dalam situasi yang dikenakan emosi Jul 03, 2025 pm 05:48 PM

Dalam apa yang kelihatan seperti satu lagi kemunduran untuk domain di mana kita percaya manusia akan selalu melampaui mesin, para penyelidik kini mencadangkan agar AI memahami emosi yang lebih baik daripada yang kita lakukan.

Taufan dan Badai Sandstorms boleh diramalkan 5,000 kali lebih cepat terima kasih kepada model Microsoft AI baru Taufan dan Badai Sandstorms boleh diramalkan 5,000 kali lebih cepat terima kasih kepada model Microsoft AI baru Jul 05, 2025 am 12:44 AM

Model kecerdasan buatan baru (AI) telah menunjukkan keupayaan untuk meramalkan peristiwa cuaca utama dengan lebih cepat dan dengan ketepatan yang lebih besar daripada beberapa sistem ramalan global yang paling banyak digunakan. Model ini, bernama Aurora, telah dilatih U

Peranti anda memberi makan kepada pembantu AI dan menuai data peribadi walaupun mereka sedang tidur. Inilah cara mengetahui apa yang anda kongsi. Peranti anda memberi makan kepada pembantu AI dan menuai data peribadi walaupun mereka sedang tidur. Inilah cara mengetahui apa yang anda kongsi. Jul 05, 2025 am 01:12 AM

Suka atau tidak, kecerdasan buatan telah menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian. Banyak peranti-termasuk pisau cukur elektrik dan berus gigi-telah menjadi berkuasa AI, "menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk mengesan bagaimana seseorang menggunakan peranti, bagaimana devi

Adakah penyumberan luar semuanya akan menanggung keupayaan kita untuk berfikir untuk diri kita sendiri? Adakah penyumberan luar semuanya akan menanggung keupayaan kita untuk berfikir untuk diri kita sendiri? Jul 03, 2025 pm 05:47 PM

Kecerdasan Buatan (AI) bermula sebagai usaha untuk mensimulasikan otak manusia. Ia kini dalam proses mengubah peranan otak manusia dalam kehidupan seharian? Revolusi perindustrian mengurangkan pergantungan pada buruh manual. Sebagai seseorang yang menyelidik aplikasinya

Model AI Lanjutan menjana sehingga 50 kali lebih banyak CO ₂ pelepasan daripada LLM yang lebih biasa ketika menjawab soalan yang sama Model AI Lanjutan menjana sehingga 50 kali lebih banyak CO ₂ pelepasan daripada LLM yang lebih biasa ketika menjawab soalan yang sama Jul 06, 2025 am 12:37 AM

Semakin tepatnya kita cuba membuat fungsi model AI, semakin besar pelepasan karbon mereka menjadi - dengan petunjuk tertentu menjana sehingga 50 kali lebih banyak karbon dioksida daripada yang lain, menurut kajian baru -baru ini. Model -model yang berlaku seperti Claude Antropik

See all articles