B2.13.2Predictable entry point设计研究
分层不得让用户猜测入口位置
别名: 可预测入口 · 分层导航 · 入口位置
概念解释
分层呈现只有在用户能预测“更多相关能力会在哪里、如何进入、何时出现”时才真正降低复杂度。可预测入口（predictable entry point）指功能虽然不在当前表面，却通过稳定位置、清楚命名、层级关系、上下文线索或搜索路径，让用户无需随机翻找就能到达。隐藏本身不是问题，无法推断入口才是问题。
机制
用户会根据任务目标构建搜索假设：这是全局设置、对象相关操作、更多选项，还是帮助信息？一致的分组、位置和命名让他们逐步缩小范围；若相近功能有时在顶部、有时在右键、有时在另一页面，用户只能遍历所有容器或依赖记忆。猜测成本会延长任务、增加错误，并使未找到的能力在心理上等同于不存在。
怎么研究
给用户需要访问二级或高级能力的目标，但不告知路径，观察他们第一步会去哪里、探索哪些容器、何时放弃及其理由。测量入口预测正确率、导航深度、回退、搜索使用和帮助请求。比较不同信息架构时，不仅看最终能否找到，还要分析搜索路径是否符合系统提供的层级线索。
边界
可预测不要求每一项都用同一个入口；对象操作、全局偏好和紧急恢复可能合理地位于不同位置。问题在于差异缺乏可理解的分类规则。搜索可以补足部分未知路径，但不能成为所有分层问题的遮羞布：若用户连应该搜索什么词都不知道，搜索也难以帮助。
怎么落地
- 按用户可理解的对象、任务与范围组织层级，并让相同类别的功能保持稳定位置、名称和展开方式。
- 用摘要、更多操作标签、面包屑、相关入口和上下文提示让下一层的存在与方向可被推断。
- 对高级和异常任务进行无引导导航测试；发现用户在错误容器间循环时，修复分类、命名或入口关联。