La optimización de rutas aborda la eficiencia de navegación minimizando pasos, reduciendo la carga cognitiva por decisión y alineando las estructuras de navegación con los flujos de tareas y modelos mentales de los usuarios. Cada nivel de navegación adicional, elección ambigua o desajuste estructural con las expectativas del usuario crea fricción que se agrava con el uso repetido, haciendo que la eficiencia de las rutas sea un determinante crítico de la calidad general de la experiencia de usuario.
Las rutas de navegación optimizadas equilibran profundidad versus amplitud, minimizan los retrocesos y destacan prominentemente los destinos de alta frecuencia. La investigación demuestra que las estructuras de navegación bien optimizadas reducen el tiempo de finalización de tareas 25-40% y las tasas de abandono 30-50%, comprobando que el análisis sistemático de rutas y la optimización basada en patrones de uso reales produce ganancias de eficiencia sustanciales sobre estructuras teóricamente "lógicas" pero prácticamente ineficientes.
Las rutas de usuarios deben minimizar pasos, decisiones y esfuerzo cognitivo requerido para alcanzar objetivos mediante eliminación estratégica, valores predeterminados inteligentes, revelación progresiva y lógica condicional mientras preservan el control y claridad necesarios. La Ley de Hick (1952) demuestra que el tiempo de decisión aumenta logarítmicamente con las opciones, con decisiones acumulativas a través de rutas de múltiples pasos creando sobrecarga cognitiva significativa. La investigación de costo de búsqueda de información de Card et al. (1991) valida que los usuarios evalúan continuamente ganancia de información versus costo de búsqueda, abandonando cuando el valor esperado cae por debajo de la inversión de esfuerzo. La investigación de cambio de comportamiento de Wendel (2013) muestra que la fricción de rutas se agrava exponencialmente mediante agotamiento de motivación, cambios de atención e interrupciones ambientales. La investigación contemporánea de conversión prueba que las rutas optimizadas logran tasas de finalización 40-60% más altas, tiempo hasta objetivo 30-50% más rápido y abandono 25-40% reducido, demostrando que la eficiencia de rutas es crítica para el éxito de tareas en entornos digitales complejos que requieren compromiso sostenido.