技术原理与平台优势
RealEye的核心技术突破在于"基于Webcam的眼动追踪算法"。传统眼动追踪研究需要使用价值数万美元的专业眼动仪硬件，且被试必须到实验室环境中参与测试，这极大限制了研究的可扩展性和样本多样性。RealEye通过在网页端运行的计算机视觉算法，利用用户设备上的普通摄像头捕捉面部特征点，推算出注视位置和注视时长。虽然精度不及专业硬件级眼动仪，但对于大多数商业和学术应用场景（如网页可用性测试、广告视觉注意力分析、包装设计评估）而言，其精度已足够支撑有效结论。真正的优势在于可扩展性：研究者可以同时收集数百甚至数千名被试的数据，且被试只需在自己的设备上打开一个网页链接即可参与，无需安装任何软件。平台还支持智能手机浏览器，覆盖了移动端UX测试场景。
研究创建与数据采集
RealEye将完整的研究流程整合为三步操作。第一步"创建研究"：研究者在网页端设定刺激材料——可以是静态图片（如广告稿、包装设计、APP界面截图）、视频（如电视广告、产品演示）或实时网页（如竞品网站、电商页面）。每项刺激物可单独设置展示时长、点击触发区域、按键触发条件以及后续跟进问题。第二步"采集数据"：研究者获得一个分享链接，通过邮件、社交媒体或外部被试平台分享给被试。被试点击链接后，平台会引导其完成摄像头校准流程，然后自动展示刺激材料并记录眼动数据。同期采集的数据还包括鼠标移动轨迹、点击行为和按键操作，提供多维度的交互行为视角。RealEye还提供自有被试库（Panelists）招募服务，每位$10，1个工作日内交付合格数据。
数据分析与可视化
第三步"分析数据"提供了强大的在线分析仪表盘。热力图（Heatmap）是最直观的输出——研究者可以查看单个被试的注视热力分布，也可以将多位被试的数据聚合为群体热力图，快速识别视觉注意力集中的"热点区域"和完全被忽略的"盲区"。注视点回放（Gaze Replay）以动态轨迹的形式重现被试在刺激物上的眼动路径，帮助理解信息浏览的顺序和模式。AOI（Area of Interest，兴趣区域）工具允许研究者在刺激物上自定义划定分析区域，系统自动计算每个区域的注视次数、首次注视时间（TTFF）、平均注视时长、平均停留时间和"被查看过"的被试比例等关键指标。所有原始数据和加工数据均支持导出（CSV等格式），热力图和回放录像也可下载为图像或视频文件，便于嵌入研究报告。
应用场景与行业案例
RealEye的应用场景覆盖了商业研究、学术研究和体验设计三个主要方向。在商业研究领域，市场研究者使用RealEye测试广告创意——哪一版海报最能抓住消费者的第一视觉注意？产品包装的哪个元素最先被看到？电商页面的"加入购物车"按钮是否足够醒目？在学术研究领域，高校师生利用RealEye开展心理学、营销学和HCI（人机交互）领域的眼动实验，无需昂贵的硬件预算即可获得有效数据。在UX设计领域，产品团队通过RealEye测试新功能的界面原型，观察用户是否按照预期路径浏览页面、关键操作入口是否被迅速发现。平台提供GDPR合规保障，被试的摄像头数据在采集完成后即删除，仅保留匿名的注视点坐标数据，满足欧洲市场的隐私合规要求。用户评价中反复出现的正面关键词包括"直观易用""价格合理""技术支持响应快"和"远程研究能力强大"。
