我们看过太多关于设计原则总结梳理的个经文章，这篇出自 WebDesignDepot 的用户原则用错编辑 Ben Moss 的文章则是对这类文章的有效补充 ，他详细拆解了设计原则「不适用」的体验情况 ，用实际的设计分析和讲解避免设计师盲从「设计原则」 ：
在设计过程中 ，用户体验法则是个经非常宝贵的工具 ，它们为设计师提供清晰的用户原则用错指引 ，为设计的体验决策提供支撑 ，让我们在设计的设计时候无需重新发明轮子 。然而 ，个经作为一种「准则」 ，用户原则用错设计法则又常常被过度简化 ，体验很多法则其实是设计有一定的适用条件的，忽略这些必要的个经条件来使用这些设计法则的时候，同样是用户原则用错会出问题的 。
今天这篇文章作为某种意义上的体验「补遗」 ，将大家时常忽略条件而误用的设计法则进行了梳理 。
雅各布定律是根据著名的用户体验研究者雅各布尼尔森的名字命名的 ，这个定律说的是 ，用户会将绝大多数的时间花费在其他的网站上 ，因此用户会更加偏好和他们已知的交互模式 、认知模式类似的网站 。
虽然你不一定真的了解雅各布定律 ，但是你经常会在产品和交互设计的时候 ，用到这个原则 。因为一定会有人用这个逻辑来强调可用性和用户习惯的重要性 ，尽力贴近常见和日常的设计策略 ，并拒绝或者限制实验性的设计 。
但是 ，这个定律当中所说的「用户偏好」在很大程度上可能被放大了。虽然用户确实会更加熟悉和理解和常见的设计模式 ，但是他们真的不一定喜欢之前的设计 。
越来越多的研究证明 ，新的设计所带来的体验，对于用户的正面影响——除了新鲜感之外，新的体验还会影响到记忆力，换句话说就是更容易被记住 。如果你的目标是要让用户感到难忘 ，并且留下积极的印象 ，那么在可用性和新奇体验之间找到平衡点 ，可能是更加明智的选择 。
目标梯度效应也是一个在设计用户历程和流程的时候 ，经常会用到的一个原理 ，我们通常会假设当用户距离目标越近的时候 ，他们达成目标的动力就越大 ，越趋向于完成目标 。
这的确是一个非常吸引人的理论，在电商领域，这个原理经常会被拿来简化购物流程 ，而很多 APP 会遵循这个原理来降低流程的复杂性 。一个典型的案例 ，是在购物的时候将运费结算留在最后环节 。但是做过电商运营的朋友都知道，到结算的时候放弃购买是一个非常常见的情况 ，起码在北美的电商平台上是这样的 。
我们并不总知道用户的目标是什么，但是有可能用户的需求和我们构想中的是不一样的 。很多用户可能真的只是把购物车当书签来用了，也有可能他们真的在最后一刻改变了主意 ，或者他们真的没法接受这个运费。
虽然我们向用户提供了流程进度条 ，帮助他们更清晰的知道他们距离目标到底有多远，但是夸大你为用户所设定的首要目标 ，可能会因为和实际需求的错位而导致转化率下降 。
在整个人类历史当中 ，从未有任何科学定律会像米勒定律这样被人误解。
米勒定律说的是 ，通常人类短期记忆当中能够快速记录 7 ± 2 个选项 ，也就是大概 5-9 个项目 ，而在 UI 的导航设计当中 ，这个原理经常被用作导航按钮不应超过 5 个的主要依据。
需要强调的是 ，米勒定律的适用范畴是受限的 。比如在产品和项目的铺陈展示的时候，就明显不会受到这个定律的制约 。当你在电商网站和 APP 当中浏览商品的时候 ，通常它们都超过9个项目 ，你也是可以轻松浏览这些信息的 。
米勒定律仅仅在 UI 的 导航 、轮播图等元素的设计的时候用的到 ，在其他的很多场景当中 ，都是受到质疑的。
美学可用性效应 ，指的是漂亮的界面设计可以让用户对微小的可用性问题更加宽容 。在实际的应用当中 ，设计师常常以此为依据 ，来设计配色更加微妙的灰色的文本 ，为界面增加动画效果 ，或者竭尽所能将导航功能尽量简化。
然而很多看起来很漂亮的灰色文本，可读性可能是明显 不足的 ，而有些动画效果固然流畅有趣 ，但是有喧宾夺主的嫌疑，极简的导航固然好看 ，但是有时候用户确实找不到他们想要的选项。
美学可用性效应的问题恰恰是在这里 ，用户对于漂亮的设计是有期望的，但是用户对于可用性良好的设计同样是有很高要求的 ，当美学凌驾于可用之上太多之时，所带来的 失望和落差可能会对产品伤害更大 。
峰终定律通常说的是 ，用户对于产品的判断通常来源于高峰和结束时的体验 ，而不是产品的平均体验 。在这个原则的指引之下 ，设计师通常会将设计的主要资源集中在主要的目标上（比如将商品添加到购物车这个过程）和结束体验（比如付款） 。
然而峰终定律并不是完全有效的 ，它发挥效果的前提是设计师所构想的「高峰」和「终点」和用户是一致的 ，但是在实际的很多产品当中 ，整个体验是开放性的 ，比如说很多平台级的 APP 以及网站 ，在这种情况下就很难判断哪里是「高峰」 ，哪里是「结束」了。
此外，也有设计师提出将每次交互都视作为一次「高峰」 ，但是如果这样设计的话 ，其实这样也就是失去了比较级，自然也就没有「高峰」存在了。
虽然针对「高峰」进行设计很有吸引力，但是实际上针对异常情况和产品短板进行优化 ，对于整个产品更有价值。
菲茨定律是上世纪 50 年代 Paul Fitts 所提出的 ，说的是到目标的距离和目标大小会影响用户选中目标的成功率 ，换句话来说 ，就是点击一个小按钮难 ，点击一个又远又小的按钮更难 。
现在有很多设计师在设计 移动端界面的时候，会运用菲茨定律来处理 UI 界面中的元素 ，但是由于移动端的屏幕尺寸通常也就那么大 ，在多数情况下，距离和尺寸对于精度的影响其实没有那么大。
菲茨定律应用在桌面环境下 ，似乎是更加合理的 ，而最初也确实是如此的 。但是如今的桌面端交互主要依靠鼠标来操作 ，而光标的精度处理在用户手动校正之下 ，也同样几乎不会受到精度影响。
当然 ，可点击交互的元素无论是在桌面端还是移动端 ，都应该组够大 ，以便于选中 ，距离也应该适当拉开一点 ，选项卡这样的控件就足以解决很多点击选择的问题。但是 ，距离本身在绝大多数的使用场景之下 ，影响其实是不大的 。
你会发现 ，奥卡姆剃刀原则几乎出现在每一个设计原则的合集当中 ，但不幸的是 ，它同样是一条经常被误用的设计原则 。
奥卡姆剃刀原则的中文总结非常简练，「如无必要 ，勿增实体」 ，也就是说 ，当你给出选项的时候，你所预设的选项应该尽可能少 ，但是值得注意的是 ，很多时候在设计的时候 ，设计师会以此为依据将内容和设计元素都精简到极限 。
在实际的设计过程中，我们衡量设计的功能 、内容 、元素有很多不同的度量 ，我们是没有必要做假设的 ，我们在很多时候是可以 根据用户测试、经验 、以往产品在很多选项上作出决策 ，而不一定真的要在功能 、内容和具体的组件上作出「极致的精简」 。
奥卡姆剃刀原则真正的陷阱在于 ，「预设的选项」不是设计者的预设 ，而是用户的预设 ，换一句话来说 ，在设计过程和基础的决策上它并非是优先级最高的原则 ，但是它可以在用户体验设计时用到 。
作者 ：陈子木
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