这一原则定义于 20 世纪 80 年代，起源于现代计算的早期，并一直是人机交互 (HCI) 的基本支柱之一。 POLA 假设“如果一个必要的功能具有很高的惊喜因素，那么可能需要重新设计。”换句话说，系统的每个部分都应按照用户期望的方式运行，避免意外或意外行为。
将 POLA 应用于软件和系统设计不仅可以避免意外，还可以确保用户体验的一致性和可预测性。这意味着系统的设计和结构必须与用户的期望、体验和心理模型保持一致。 Peter Morville 在他的蜂巢用户 instagram 数据库 体验模型中强调了与 POLA 一致的原则，例如实用性、可用性、可取性、可发现性、可访问性和可信度。
实用性和可用性
内容必须是原创的并且满足需求（实用性），并且网站或系统必须易于使用（可用性）。最大限度地减少“惊喜”因素可直接提高可用性，因为用户可以浏览和使用系统而不会遇到中断其工作流程的意外情况。对用户流的详细分析可以识别系统逻辑可能突然中断的点，调整这些点有助于创建更流畅、更一致的用户体验。
可取性和可定位性
设计、标识和品牌元素应该激发情感和欣赏（可取性），并且内容应该在站内和站外都易于导航和查找（可查找性）。在应用 POLA 时，设计师必须确保系统的所有视觉和功能元素都是一致的和可预测的，从而改善整体用户体验并使导航更容易。
可访问性和可信度
内容必须方便残障人士访问（可访问性），并且用户必须信任并相信所提供的信息（可信度）。实施 POLA 还意味着设计可访问且可靠的系统，确保所有用户，无论其能力如何，都能有效地与系统交互，而不会出现不愉快的意外。
宏观和微观互动
在软件设计中，必须注意宏观和微观的交互。宏观交互是实现目标所需的大量步骤序列，而微观交互是使用系统过程中发生的小细节和响应。记录和分析这两者对于减少惊讶至关重要。故事板、线框和简单的模型是可视化和规划这些交互的有用工具，确保它们是可预测的且易于用户遵循。
先前的经验和习得行为
系统设计通常基于用户先前使用类似系统的经验。融入熟悉的元素可以减少学习曲线，使新系统更加直观。对当前系统进行彻底分析以确定哪些元素可以保留以及哪些元素需要改进至关重要。该分析应涉及一个多方面的团队，包括业务、产品、开发和用户体验专业人员，以确保新设计满足当前和未来的需求。