Как Яндекс ускоряет A/B тестирование изменений в поиске, прогнозируя будущее поведение пользователей

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения скорости и чувствительности контролируемых экспериментов (A/B тестов), используемых для оценки изменений в онлайн-сервисах, таких как поисковая система. Традиционные A/B тесты требуют значительного времени для накопления данных, необходимых для выявления статистически значимых различий, особенно для долгосрочных метрик (например, лояльности). Это замедляет цикл разработки и внедрения улучшений в поиске.

Что запатентовано

Запатентован метод проведения контролируемого эксперимента, который использует модели машинного обучения для прогнозирования будущего пользовательского поведения. Суть изобретения заключается в том, чтобы оценивать эффект от изменения (например, нового алгоритма ранжирования) не только по фактически накопленным данным, но и по спрогнозированным значениям ключевых метрик качества, рассчитанным на основе краткосрочных данных.

Как это работает

Система разделяет пользователей на контрольную и экспериментальную группы. В течение начального периода (первый промежуток времени) собираются данные о поведении обеих групп. Затем модель прогнозирования (например, GBDT или линейная регрессия) использует эти данные для предсказания значений параметра качества (например, числа кликов) для будущего периода (второй промежуток времени). Система сравнивает спрогнозированные значения между двумя группами для определения статистически значимой разницы, что позволяет завершить эксперимент раньше.

Актуальность для SEO

Высокая. Ускорение и повышение чувствительности A/B тестирования являются критически важными для быстрого итеративного улучшения поисковых продуктов. Использование машинного обучения и предиктивной аналитики для оптимизации экспериментов (включая методы, схожие с CUPED, описанные в патенте) является стандартной практикой в индустрии.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое/инфраструктурное (2/10). Этот патент не описывает алгоритмы ранжирования или новые факторы. Он описывает внутреннюю инфраструктуру Яндекса для тестирования изменений. Прямых рекомендаций для SEO он не содержит. Однако его косвенное влияние значительно: он демонстрирует способность Яндекса быстро и точно измерять влияние любых изменений в поиске на конкретные поведенческие метрики, перечисленные в патенте.

Детальный разбор

Термины и определения

Контролируемый эксперимент (Controlled Experiment)

A/B тест. Метод, при котором пользователи делятся на группы для сравнения стандартной (контрольной) и измененной (экспериментальной) версий сервиса.

Параметр качества (Quality Parameter)

Ключевая поведенческая метрика, используемая для оценки успеха эксперимента (например, число кликов, время присутствия).

Модель прогнозирования (Prediction Model)

Алгоритм машинного обучения для предсказания будущих значений параметра качества. Упомянуты GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) и линейная регрессия.

Первый промежуток времени

Период сбора фактических данных о поведении пользователей во время эксперимента. Может быть короче общей длительности.

Второй промежуток времени

Будущий период, для которого модель прогнозирует значения параметра качества.

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)

Модель дерева принятия решений, построенная с помощью метода градиентного спуска. Технология, лежащая в основе MatrixNet и CatBoost.

Комбинированное значение параметра качества

Результат комбинирования действительного значения метрики (из первого промежутка) и спрогнозированного значения (для второго промежутка). Используется для повышения точности оценки.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему для повышения эффективности A/B тестирования путем прогнозирования результатов.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ проведения эксперимента.

1. Пользователи делятся на Группу 1 (контроль) и Группу 2 (эксперимент).
2. Сбор данных о поведении обеих групп за первый промежуток времени по определенному параметру качества.
3. Применение модели прогнозирования к собранным данным.
4. Определение спрогнозированных значений параметра качества для каждого пользователя за второй промежуток времени (будущее).
5. Определение наличия статистически значимой разницы между спрогнозированными значениями Группы 1 и Группы 2.

Claim 3 (Зависимый пункт): Описывает продвинутый метод сравнения, комбинирующий фактические и спрогнозированные данные для повышения точности (методология, схожая с CUPED).

1. Получение действительного значения параметра качества за первый промежуток времени.
2. Комбинирование действительного и спрогнозированного значений для каждого пользователя, получая комбинированное значение.
3. Определение средних комбинированных значений для Группы 1 и Группы 2.
4. Сравнение этих средних значений на предмет статистически значимой разницы.

Claims 6-7: Уточняют область применения. Сервис является поисковой системой. Эксперимент может оценивать изменения в алгоритме ранжирования, времени ответа или пользовательском интерфейсе.

Claims 9-10: Определяют, что является параметром качества. Это конкретные типы пользовательских взаимодействий:

• Число сессий на пользователя.
• Число запросов на пользователя.
• Число щелчков (кликов) на пользователя.
• Время присутствия пользователя (Dwell time).
• Число щелчков на запрос.
• Время отсутствия на сессию (Метрика, связанная с возвратами к поиску или оттоком).

Claims 12-13: Указывают на возможность завершить контролируемый эксперимент раньше запланированного срока, если первый промежуток времени был короче длительности эксперимента.

Claim 14: Указывает используемые модели прогнозирования: GBDT или линейная регрессия.

Где и как применяется

Изобретение не является частью публичной архитектуры поиска (Crawling, Indexing, Ranking), а относится к внутренней инфраструктуре разработки и аналитики.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)

Механизм применяется в системе проведения A/B экспериментов Яндекса для валидации изменений перед их внедрением в продакшн. Он взаимодействует с системами сбора и обработки логов пользовательского поведения.

• Входные данные: Логи поведения пользователей (клики, запросы, время сессий) из контрольной и экспериментальной групп за первый промежуток времени. Признаки, извлеченные из этих данных.
• Выходные данные: Спрогнозированные значения параметров качества для второго промежутка времени. Результат статистического теста о значимости различий между группами.
• Технические особенности: Использование мощных моделей машинного обучения (GBDT, основа CatBoost) для прогнозирования поведения. Возможность досрочного завершения тестов.

На что влияет

Система используется для оценки влияния изменений на работу поисковой системы в целом (Claim 7).

• Алгоритмы ранжирования: Оценка того, как новая формула ранжирования влияет на вовлеченность пользователей (клики, время присутствия).
• Пользовательский интерфейс (UI): Оценка изменений в дизайне выдачи или колдунщиков.
• Производительность: Оценка влияния времени ответа системы на поведение пользователей.

Поскольку система измеряет общие метрики вовлеченности, она применяется ко всем типам запросов, контента и тематик.

Когда применяется

Алгоритм применяется в процессе проведения любого контролируемого эксперимента (A/B теста) в Яндексе, целью которого является оценка влияния нововведений на поведение пользователей.

• Условия работы: Наличие двух групп пользователей (контрольной и экспериментальной) и определенного параметра качества для измерения.
• Триггеры активации: Запуск A/B теста и накопление минимально необходимого объема данных за первый промежуток времени для запуска модели прогнозирования.

Пошаговый алгоритм

1. Подготовка эксперимента: Определение цели теста, выбор параметра качества (например, «число щелчков на пользователя») и планируемой длительности. Разделение аудитории на группы.
2. Сбор данных (Первый промежуток времени): Запуск эксперимента и сбор данных о поведении пользователей в обеих группах.
3. Извлечение признаков: Обработка собранных данных и извлечение признаков для модели прогнозирования (например, признаки временных рядов, статистические признаки, признаки периодичности — Claim 16).
4. Прогнозирование (Второй промежуток времени): Применение обученной модели прогнозирования (GBDT или линейная регрессия) к признакам каждого пользователя для предсказания будущих значений параметра качества.
5. Агрегация и Сравнение:
   • Вариант 1: Определение средних спрогнозированных значений для каждой группы.
   • Вариант 2 (Claim 3): Комбинирование фактических и спрогнозированных значений, затем определение средних комбинированных значений.
6. Статистический анализ: Определение того, существует ли статистически значимая разница между результатами контрольной и экспериментальной групп.
7. Принятие решения: На основе статистического анализа принимается решение о результатах эксперимента. Если разница выявлена достаточно рано, эксперимент может быть завершен досрочно (Claims 12-13).

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно Поведенческие факторы, собранные в ходе эксперимента.

В патенте (Claims 8-10) явно перечислены следующие данные о взаимодействиях пользователей с поисковой системой:

• Число сессий (в расчете на каждого пользователя).
• Число запросов (в расчете на каждого пользователя).
• Число щелчков (кликов) (в расчете на каждого пользователя или на запрос).
• Время присутствия пользователя (Dwell time, время взаимодействия с сервисом).
• Время отсутствия (в расчете на сессию пользователя; метрика, связанная с оттоком или возвратом).

Контентные, ссылочные, технические или другие факторы в этом патенте не упоминаются, так как он посвящен методологии тестирования, а не ранжированию.

Какие метрики используются и как они считаются

• Извлечение признаков (Feature Extraction): Из сырых данных о поведении извлекаются признаки для обучения моделей (Claim 16). Они включают: общие признаки, признаки временных рядов, статистические признаки, признаки периодичности, производные признаки.
• Модели Машинного Обучения: Для прогнозирования используются GBDT (Gradient Boosting Decision Trees) или Линейная регрессия (Claim 14). GBDT является основой технологий CatBoost/MatrixNet.
• Спрогнозированное значение параметра качества: Выход модели ML, предсказывающий будущую метрику пользователя.
• Комбинированное значение параметра качества (Claim 3): Комбинация фактического и спрогнозированного значения. Этот подход используется для снижения дисперсии и повышения чувствительности теста (аналогично методу CUPED).
• Статистическая значимость: Используется для сравнения средних значений между группами (подразумевается использование стандартных статистических тестов, например, t-теста).

Выводы

1. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает внутренние процессы Яндекса по оптимизации A/B тестирования. Он не содержит информации о факторах ранжирования или прямых рекомендаций для SEO.
2. Ускорение итераций Яндекса: Изобретение позволяет Яндексу значительно ускорить цикл разработки и тестирования обновлений поиска. Благодаря прогнозированию долгосрочных эффектов по краткосрочным данным, Яндекс может проводить больше экспериментов за меньшее время.
3. Ключевые метрики успеха Яндекса: Патент явно перечисляет поведенческие метрики, которые Яндекс использует как Параметры качества и стремится оптимизировать: число кликов, число сессий, число запросов, время присутствия (Dwell Time) и время отсутствия (возвраты/отток). Это подтверждает критическую важность поведенческих факторов.
4. Использование ML в аналитике: Яндекс применяет свои основные технологии машинного обучения (GBDT/CatBoost) не только для ранжирования, но и для глубокого анализа пользовательского поведения и предиктивной аналитики в экспериментах.
5. Продвинутая методология тестирования: Использование техник комбинирования данных (Claim 3, схоже с CUPED) указывает на высокий уровень зрелости инфраструктуры тестирования Яндекса.

Практика

Патент является инфраструктурным и не дает прямых практических выводов для SEO. Однако он предоставляет критически важный контекст о том, как Яндекс оценивает качество поиска и какие метрики для него приоритетны.

Best practices (это мы делаем)

Стратегия должна фокусироваться на улучшении показателей, которые Яндекс использует как Параметры качества (Claim 10):

• Оптимизация CTR и Времени присутствия (Dwell Time): Создавайте привлекательные сниппеты для увеличения «числа щелчков». Разрабатывайте качественный, вовлекающий контент и удобный UX, который удерживает пользователя на сайте, увеличивая «время присутствия».
• Решение задачи пользователя (Снижение возвратов): Максимально полно отвечайте на интент пользователя, чтобы снизить вероятность его возврата к поисковой выдаче. Это положительно влияет на метрики, связанные с «временем отсутствия».
• Фокус на долгосрочном вовлечении и лояльности: Система Яндекса прогнозирует долгосрочное поведение. Работайте над формированием лояльной аудитории и стимулируйте повторные визиты для увеличения «числа сессий» и «числа запросов на пользователя».

Worst practices (это делать не надо)

• Краткосрочные манипуляции поведенческими факторами: Попытки искусственно накрутить клики или время присутствия без реального улучшения качества контента могут быть неэффективны. Система A/B тестирования, усиленная предиктивными моделями (GBDT), способна оценивать сложные поведенческие паттерны и долгосрочные тренды.
• Использование кликбейта: Привлечение трафика обманным путем приведет к ухудшению ключевых метрик (уменьшение времени присутствия, увеличение возвратов). Алгоритмы, которые Яндекс валидирует с помощью этой системы, будут направлены на пессимизацию такого поведения.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую ориентацию Яндекса на data-driven подход и быстрое итеративное улучшение поиска, основанное на поведении пользователей. Поведенческие факторы являются не просто сигналом ранжирования, а фундаментальным эталоном качества, по которому оцениваются все изменения в алгоритмах. Долгосрочная SEO-стратегия должна быть сфокусирована на создании реальной ценности для пользователя, так как Яндекс обладает сложными и чувствительными механизмами для измерения и прогнозирования вовлеченности.

Практические примеры

Патент описывает внутреннюю инфраструктуру Яндекса, поэтому практических примеров применения со стороны SEO-специалиста нет.

Вопросы и ответы