衡量 AR 体验中的沉浸感和参与度包括跟踪用户行为、收集主观反馈以及分析互动数据。开发者通常会结合使用定量指标（如移动模式或互动率）和定性评估（如调查）来评估用户在体验中的专注程度和参与程度。目标是确定 AR 内容是否能吸引注意力、感觉在环境中是否流畅以及是否能激发用户自然地互动。
首先，**行为指标**提供客观的洞察力。例如，通过 AR 头显传感器进行眼动追踪可以揭示用户将注意力集中在哪里以及集中多长时间。头部和身体运动数据（使用 ARKit 或 ARCore）可以指示探索模式——频繁、刻意的运动表明积极参与。交互日志（如操作的虚拟对象或选择的 UI 元素的数量）量化直接参与度。在购物 AR 应用程序中，您可以衡量用户旋转或仔细检查的产品数量。基于时间的指标（如会话持续时间或在特定任务上花费的时间）也有助于衡量持续的兴趣。开发者可以检测他们的应用程序以记录这些事件，并使用 Unity Analytics 或自定义仪表板等工具可视化趋势。
其次，**主观反馈**补充了定量数据。使用标准化量表（例如，Presence Questionnaire）的体验后调查要求用户评估 AR 环境的“真实”或吸引人的程度。开放式问题可以揭示痛点，例如 UI 放置造成不适而破坏沉浸感。为了获得更深入的见解，一些团队进行用户访谈，以讨论情绪反应——例如，博物馆 AR 游览是否引发了好奇心或感觉分散注意力。生理指标（如心率变异性或脑电图头带，虽然不太常见）可以检测微妙的沉浸感提示，例如在关键互动期间的高度专注。
最后，**情境测试**确保指标与 AR 体验的目的保持一致。训练模拟可能会优先考虑任务完成速度和错误率，而游戏可能会侧重于重复互动（例如，用户触发隐藏动画的频率）。结合方法——例如，将眼动数据与调查回复相关联——有助于避免结果偏差。例如，如果用户报告高度沉浸但很少进行基本操作之外的互动，则设计可能缺乏有意义的参与度。迭代测试，其中指标告知设计调整（例如，调整对象放置以减少颈部拉伤），可确保随着时间的推移，沉浸感和参与度方面取得可衡量的改进。