Обратная связь

Карточная сортировка: метод UX/UI-исследований для структурирования интерфейсов

15 минут
15.09.2025
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    CX-консультант по методологиям проведения исследований, постоянный редактор статей по клиентскому опыту и HR-опыту.
Карточная сортировка — одна из базовых UX-методик, которая помогает разработать понятную архитектуру вашего приложения. С её помощью можно понять, как пользователи мысленно группируют функции и контент в разделы, группы и так далее, и на этом основании выстроить навигацию, названия меню и логику экранов.
Метод применяется и на старте проектирования и при редизайне: фактически для него нужны только сами карточки и категории. На новых сайтах вы сможете определить структуру интерфейса заранее, без необходимости каждый раз делать отдельный макет или даже тестовый прод. На разработанных приложениях с помощью карточной сортировки можно понять именно мысленные паттерны юзеров — без подсказок в интерфейсе и большого количества контента вокруг.

Что такое карточная сортировка и зачем она нужна

Карточная сортировка (card sorting) — это методика исследования, в которой участники распределяют элементы (карточки с названиями функций, разделов, товаров, статей) по категориям. В результате она показывает, какие группы и элементы кажутся людям естественными, а какие запутывают.
Какие задачи решает метод:
  • разработка и проверка структуры каталога, разделов справки: в общем любой IA (Information structure — информационной структуры);
  • унификация терминов и названий разделов, формирование словаря пользователя — особенно важно для UX-писателей;
  • упрощение навигации по продукту.

Виды карточной сортировки

Есть несколько вариаций сортировки, по сути они отличаются разве что свободой ответа респондента: в одних он может создавать категории сам (отсюда берем много инсайтов), а в других он работает с уже имеющимися категориями или их структурой (такие опросы быстрее проходятся, но в них меньше информации).

Открытая карточная сортировка

Респонденты сами придумывают категории и распределяют карточки по ним.

Открытая карточная сортировка

  • Когда использовать: ранние стадии, исследование паттернов персон пользователей, сбор естественной семантики.
  • Плюсы: богатая качественная информация, новые инсайты по терминологии.
  • Минусы: более трудоёмкий анализ, высокая вариативность результатов. На больших группах респондентов лучше использовать инструменты анализа текста (ИИ, облако слов и так далее).

Закрытая карточная сортировка

Модератор/исследователь даёт готовый набор категорий, участники распределяют карточки только в них.

Закрытая карточная сортировка

  • Когда использовать: проверка уже сформированного списка категорий и сравнение их наборов (в том числе с помощью A/B-теста) .
  • Плюсы: быстрый сбор, простой анализ, количественные метрики. Достаточно взглянуть на график, и уже становятся понятны тренды (но не всегда).
  • Минусы: меньше новых инсайтов по пользовательскому словарю.
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    В этих сортировках можно устанавливать лимиты на количество элементов в каждой категории. Они определяются техническими или дизайн-ограничениями. Можно также добавлять изображения к карточкам, чтобы упростить понимание их сущности, но они не должны быть слишком перегружены.

Обратная карточная сортировка (reverse / tree testing)

Респонденту показывают дерево категорий/подкатегорий и задают конкретные задания («Где вы найдёте инструкцию по обмену?»). Респондент выбирает путь по дереву: сначала видит и выбирает верхние категории вашей IA, затем подкатегории и так далее, пока не придет к элементу.

Обратная карточная сортировка

  • Когда использовать: после открытой/закрытой сортировки, чтобы верифицировать их результаты, и при необходимости протестировать конкретные участки CJM пользователя;
  • Плюсы: приближено к реальному сценарию поиска, можно считать успех/время/переходы.
  • Минусы: тестирует уже готовую структуру, не подсказывает альтернативную классификацию. Меньше инсайтов, в общем.
Также есть смешанная карточная сортировка — когда есть часть уже предложенных категорий (в которых вы уверены), а все остальные респонденты могут создать сами.

Краткое сравнение методик

Бенчмарки подготовки к карточной сортировке

1. Сформируйте список карточек. 30−50 карточек — оптимально. Каждая карточка — один элемент контента или одна функция (страницы, ссылки, медиа и т. п.). Избегайте синонимов и внутренних жаргонизмов. Например, карточки с названиями «Иконка корзины», «Иконка личного кабинета» и «Иконка поддержки» респондент может включить в группу «Иконки» в открытой карточной сортировке.
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    В открытой карточной сортировке поначалу у респондентов много времени может уйти на формирование категорий, но после этого они быстро распределят карточки по категориям. Если больше 50, то процесс затянется.
2.1. Подготовьте категории (для закрытой). 6−12 категорий с чёткими пользовательскими названиями. Если не получается однозначно назвать их — добавьте описания/подсказки.
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    Есть заблуждение про ментальное правило Миллера, что человек может удержать только семь объектов в кратковременной памяти, поэтому надо использовать максимум семь категорий. Вот тут есть хорошее описание самого Якоба Нильсена почему необязательно ограничиваться семью. Достаточно сделать структуру и опрос удобными.
2.2. Продумайте сценарии (для Tree test). 5−10 задач, формулировка без «спойлеров» (без использования точных названий категорий). Каждая задача соответствует целевому сценарию, по которому должен пройтись респондент.
Ограничение, по сути, только во времени опроса. Чем он дольше, тем меньше концентрация: надо дать время и на ошибки.
3. Определите выборку. Респонденты должны быть реальными пользователями конкретного сайта / раздела и так далее. Пул респондентов разный в зависимости от сортировки:
  • открытая карточная сортировка: нужно хотя бы 15 респондентов, чтобы достаточно точно выделить кластеры контента. Это качественный вид исследования, поэтому инсайтов там будет много (позволяет снизить число респондентов);
  • закрытая и обратная карточные сортировки: в практике обычно набирают пул из 30−50 респондентов. Это количественные методы, инсайтов меньше, но можно построить больше метрик, анализ проще.
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    15 респондентов — классический бенчмарк, тут можем опираться на опыт Nielsen Norman Group, который до сих пор применяется в практике. Выборка из 30−50 респондентов в целом достаточна для распределения Стьюдента и такая практика также используется NN  Group.

Бенчмарки подготовки к карточной сортировке

Инструкции и follow-up: делаем исследование репрезентативным

И последнее, что нужно сделать перед началом исследования: подготовить инструкцию для респондентов и добавить follow-up вопросы, чтобы собрать больше инсайтов и повысить репрезентативность ответов.
Ключевые инструкции для респондента:
  • описать в целом процесс сортировки: что карточки лучше сначала распределить по группам, а затем придумать названия;
  • карточки можно менять местами из группы в группу;
  • добавьте, что нет правильных и неправильных вариантов: важно, как респондент сам видит логику группировки, какой бы она ни была;
  • комментарии и вопросы о процессе распределения карточек очень важны. Если что-то непонятно / вызывает сложности / слишком легко и так далее, лучше об этом сказать или написать в комментариях;
  • если респондент не знает, что означает карточка, её лучше отложить (или сделать отдельную группу для непонятных карточек);
  • количество категорий может быть любое (если речь про открытую или смешанную сортировки).

Инструкции и follow-up вопросы

Инструкция расположена в начале, а follow-up вопросы (дополнительные, после самой сортировки) задаются в конце. Они нужны для того, чтобы получить больше качественной информации и проверить качество предыдущих ответов.
Примеры follow-up вопросов:
  • «Были ли карточки, которые, на ваш взгляд, относятся сразу к двум и более категориям? Если да, то сколько?» — если таких мало, то это может быть подсказкой к формированию естественного словаря, если много, то качество ответов скорее всего низкое.
  • «Что было особенно легко, а что — сложно? Почему?» — если респонденты отмечают, что сортировка была слишком лёгкой, стоит проверить, нет ли в карточках скрытых подсказок (одинаковые корни, служебные слова). Если же они говорят, что это было сложно, то важно уточнить: не была ли инструкция запутанной, или же карточки/категории действительно плохо различимы для пользователей. В обоих случаях ответы дают исследователю подсказки о качестве материалов.
  • «Почему вы отложили карточку 1, 2 и так далее? Почему вы объединили карточки, А и В в эту группу?» — такие вопросы помогут в формировании словаря, но обычно их задают в модерируемом исследовании.
  • Никита Лиханов
    Customer Research Manager in FOQUZ
    Хорошо, когда сохраняется золотая середина: мысленное выделение категорий занимает больше времени, но затем распределение карточек идет быстро. Все, что выходит за её рамки — почва для дополнительного анализа.

Методы и метрики анализа карточной сортировки

После того, как провели исследование и собрали нужные данные, нужно проанализировать ответы. Постарались кратко в таблице подсветить ключевые методики по каждому виду сортировки. Сразу все использовать не обязательно, они помогают друг другу.

Метрики для закрытой карточной сортировки

На этом этапе вы валидируете предложенную структуру / семантику, а метрики показывают, насколько участники согласны с ними. Используются для валидации гипотез по IA и поиска слабых мест в названиях карточек и групп.
Есть еще показатель путаницы (Confusion Rate=1− AR) — обратная метрика показателя согласия. Для нее те же самые действия, только если CR высокий. Тут выбор больше зависит от вашего настроения в день исследования: если плохое, то можно CR, если хорошее, то, конечно же, AR.

Методы анализа открытой карточной сортировки

Тут мы уже отходим от легкого и привычного всем анализа количественных данных. У нас работа со словами и с бо́льшим количеством качественной информации. Это интерпретации пользовательских названий и логики группировки. Дают понимание «языка пользователей» и реальных ментальных моделей, которые стоит учитывать в интерфейсе.
Открытая сортировка в первую очередь создана для формирования гипотез. Не нужно всегда пытаться выписывать кластеры, прибегать к визуализации и так далее. Нередко тренды видны даже при обычном прочтении ответов. Но, безусловно, методики анализа это упрощают.

Метрики анализа Tree Testing

Как и закрытая сортировка, это количественный метод, а значит, тренды отследить попроще. По сути, анализ результатов Tree test — это проверка того, насколько пользователи могут успешно находить нужные элементы в предложенной структуре.
Не стесняйтесь периодически считать медиану по времени на клики и задачу, количество шагов. Она помогает сразу убрать статистические выбросы. Но при этом не забывайте отдельно исследовать причины их появления.

Итоги с FOQUZ

Карточная сортировка — быстрый и достоверный способ согласовать информационную архитектуру (IA) с ментальными моделями пользователей. Бывает открытая — для инсайтов, закрытая и обратная — для проверки созданной структуры.
В FOQUZ карточная сортировка доступна как тип вопроса: создайте карточки, категории, установите квоты; соберите данные и выгрузите результаты в BI или Excel. Множество настроек дизайна помогут сделать анкету в вашем брендовом стиле.
Очень большое количество разных форм вопросов позволит добавить в анкету как демографические вопросы / вопросы-фильтры, так и отдельные методики, по типу семантического дифференциала, простых и сложных матриц, обычных и транзакционных шкал.
Можете собирать ответы как с сайта в виде модальных окон, так и через рассылки. Гибкий таргетинг позволит ускорить проведение исследования и сделать его более точным.
Попробуйте карточную сортировку в FOQUZ: создавайте анкету, собирайте ответы онлайн и получайте отчёты, готовые к импорту.
Вопросы и ответы

Популярные статьи