Как Яндекс использует анализ распределений в A/B тестировании для более точного измерения изменений в поведении пользователей на SERP

Описание

Какую задачу решает

Патент решает методологическую проблему оценки результатов A/B тестирования в поисковых системах. Традиционные методы оценки полагаются на сравнение средних значений поведенческих метрик (например, среднего CTR или среднего времени на сайте). Недостаток этого подхода в том, что распределения метрик могут значительно измениться, даже если их средние значения остаются прежними. Кроме того, традиционные критерии обладают низкой чувствительностью, особенно когда изменения затрагивают лишь небольшую часть трафика (например, только рекламные блоки). Патент предлагает более чувствительный и точный метод оценки влияния изменений (в ранжировании, интерфейсе и т.д.) на поведение пользователей.

Что запатентовано

Запатентован способ и сервер для определения изменений в пользовательском взаимодействии между двумя версиями SERP (страницы результатов поиска). Суть изобретения заключается в анализе полных распределений поведенческих метрик, а не их средних значений. Для этого используется математическая модель, которая разлагает наблюдаемые распределения на взвешенные суммы двух латентных (скрытых) распределений (например, «успешных» и «неуспешных» взаимодействий). Изменение весов этих латентных распределений между версиями A и B и является искомой мерой изменения качества.

Как это работает

Система сравнивает две версии SERP (A и B). Для выбранной поведенческой метрики (например, Dwell Time) собираются данные и строятся распределения для обеих групп пользователей. Затем система анализирует соотношения между этими двумя распределениями для каждого значения метрики. Определяются минимальное (m) и максимальное (M) соотношения. На основе этих экстремальных значений вычисляется степень изменения (Alpha, α) в пользовательском взаимодействии по специальной формуле. Наконец, проверяется статистическая значимость этого изменения (например, с помощью бутстреппинга). Если изменение значимо, система определяет его характер (положительный или отрицательный) путем анализа латентных распределений.

Актуальность для SEO

Высокая. Улучшение методологии A/B тестирования критически важно для развития поисковых систем. Способность точно измерять влияние тонких изменений в алгоритмах ранжирования на удовлетворенность пользователей является ключевой компетенцией Яндекса. Описанный метод статистического анализа распределений актуален и отражает высокий уровень развития аналитики в компании.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10). Это не патент на алгоритм ранжирования. Он описывает внутреннюю инфраструктуру Яндекса — систему измерения качества, которую аналитики и инженеры используют для валидации изменений в поиске. Патент не предоставляет SEO-специалистам прямых рычагов влияния на ранжирование. Однако он подтверждает глубокую зависимость Яндекса от поведенческих метрик как финального критерия качества и демонстрирует, что Яндекс обладает инструментами для очень точного измерения этих метрик.

Детальный разбор

Термины и определения

A/B Тестирование (A/B Testing)

Метод сравнения двух версий сервиса (контрольной и экспериментальной) путем предложения их разным группам пользователей для определения влияния изменений на производительность.

Alpha (α, Степень изменения)

Ключевая метрика патента. Количественное значение, представляющее степень изменения в пользовательском взаимодействии между версией A и версией B. Вычисляется как разница весов (pB — pA) в модели латентных распределений. Оптимальная оценка обозначается как α⁰.

Bootstrapping (Бутстреппинг, способ «вытаскивания»)

Статистический метод оценки распределений, основанный на многократном извлечении выборок из имеющегося набора данных. Используется для определения статистической значимости α.

Da, Db (Первое и второе распределения)

Распределения (частоты) значений выбранной поведенческой метрики для контрольной группы (A) и экспериментальной группы (B) соответственно.

F0, F1 (Пара латентных распределений)

Гипотетические скрытые распределения, из которых состоят наблюдаемые Da и Db. Например, F0 может представлять распределение метрики для «неуспешных» взаимодействий, а F1 — для «успешных».

m, M (Самое низкое и самое высокое соотношение)

Минимальное (m) и максимальное (M) значения соотношения Db(x)/Da(x) по всем возможным значениям метрики (x). Они указывают на самое малое и самое большое относительное изменение между распределениями.

pA, pB (Весовые коэффициенты)

Веса латентного распределения F1 в наблюдаемых распределениях Da и Db соответственно. Находятся в интервале от 0 до 1.

SERP (Страница результатов поиска)

Страница, генерируемая поисковой системой в ответ на запрос пользователя.

Критерий Колмогорова-Смирнова (KS)

Статистический критерий для определения различия между двумя распределениями. Упоминается как один из возможных методов оценки значимости.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает статистический метод для анализа результатов A/B тестирования, основанный на сравнении распределений метрик.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ определения изменений в пользовательском взаимодействии между первой и второй версиями SERP.

1. Представление первой версии SERP первой группе пользователей и второй версии — второй группе.
2. Оценка показателей пользовательских взаимодействий (принадлежащих к предварительно определенному типу, например, Dwell Time) для обеих групп.
3. Определение первого (Da) и второго (Db) распределений этих показателей.
4. Анализ распределений для определения степени изменений. Этот анализ включает:
   1. Определение набора соотношений: для каждого значения показателя вычисляется соотношение между значением второго распределения и значением первого (Db(x)/Da(x)).
   2. Определение самого низкого (m) и самого высокого (M) соотношения в этом наборе.
   3. Определение степени изменения (α) на основе сочетания m и M.
   4. Определение статистической значимости этой степени изменения.
5. Если степень изменения статистически значима, фиксируется факт изменения в пользовательском взаимодействии.

Claim 2 (Зависимый пункт): Уточняет, как интерпретировать результат.

1. Анализ дополнительно включает определение пары латентных распределений (F0, F1) на основе m и M.
2. Это определение включает разложение Da и Db на взвешенные суммы F0 и F1.
3. На основе анализа F0 и F1 определяется, является ли изменение положительным или отрицательным.

Claim 4 (Зависимый пункт): Указывает конкретную формулу для расчета степени изменения (α⁰) на основе сочетания m и M.

$$ \alpha^{0}=\frac{(M-1)(1-m)}{M-m} $$

Claim 5 (Зависимый пункт): Указывает методы определения статистической значимости: Критерий Колмогорова-Смирнова ИЛИ сочетание бутстреппинга с одновыборочным критерием Стьюдента.

Где и как применяется

Изобретение не является частью архитектуры поиска реального времени (Crawling, Indexing, Ranking). Оно относится к Слою Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER).

Это инструмент для офлайн-анализа данных, используемый инженерами и аналитиками Яндекса для оценки результатов A/B экспериментов перед внедрением изменений в продакшн.

• Цель применения: Оценить, как модификации (например, в алгоритме ранжирования (RANKING), в логике смешивания (BLENDER) или в пользовательском интерфейсе SERP) повлияли на поведение пользователей и их удовлетворенность.
• Входные данные: Логи пользовательских взаимодействий (User Interaction Logs) для контрольной (A) и экспериментальной (B) групп. Данные фильтруются по предварительно выбранному типу взаимодействия (метрике).
• Выходные данные: Количественная оценка степени изменения (Alpha, α), ее статистическая значимость (p-value) и интерпретация изменения (положительное/отрицательное).
• Ключевая особенность: Высокая чувствительность метода по сравнению с анализом средних значений, что позволяет выявлять даже незначительные изменения в поведении.

На что влияет

Алгоритм влияет на принятие решений о внедрении любых изменений в поисковую систему.

• Типы контента и форматы: Может использоваться для оценки влияния изменений на взаимодействие с разными компонентами SERP: органическими результатами, рекламными результатами, вертикальными результатами (колдунщиками). В патенте приведен пример раздельного анализа трафика на рекламу (ADV) и органику (ORG).
• Специфические запросы: Метод может применяться для анализа поведения по любым типам запросов.

Когда применяется

• Условия применения: При проведении A/B тестирования для сравнения текущей версии системы (контроль) с новой версией (опыт).
• Частота применения: По завершении A/B эксперимента, когда накоплено достаточно данных для статистического анализа.

Пошаговый алгоритм

Процесс определения изменений в пользовательском взаимодействии.

1. Подготовка эксперимента: Определение двух версий SERP (A и B) и разделение пользователей на две группы (контрольную и экспериментальную). Определение целевой метрики (предварительно определенного типа взаимодействия, например, Dwell Time).
2. Сбор данных: Представление версий A и B соответствующим группам и логирование выбранных показателей пользовательских взаимодействий.
3. Обработка и Расчет Распределений: Оценка показателей и определение первого (Da) и второго (Db) распределений. Может включать дискретизацию показателей на бины (ячейки гистограммы).
4. Анализ Соотношений: Вычисление соотношения Db(x)/Da(x) для каждого значения метрики (x) или для каждого бина.
5. Определение Экстремумов: Идентификация самого низкого соотношения (m) и самого высокого соотношения (M) из всех вычисленных соотношений.
6. Расчет Степени Изменения (Alpha): Вычисление степени изменения пользовательского взаимодействия (α⁰) на основе сочетания m и M с использованием формулы:
   $$ \alpha^{0}=\frac{(M-1)(1-m)}{M-m} $$
7. Определение Статистической Значимости: Проверка значимости вычисленного α⁰. В патенте предпочтительным методом называется сочетание бутстреппинга с одновыборочным критерием Стьюдента.
8. Интерпретация Результата (Опционально): Если изменение статистически значимо:
   1. Реконструкция пары латентных распределений (F0 и F1).
   2. Сравнение средних значений F0 и F1 с учетом типа метрики (например, для Dwell Time высокое среднее — это хорошо).
   3. Определение, является ли изменение (сдвиг в сторону F1) положительным или отрицательным.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Это основные данные, которые анализирует система. Используются логи взаимодействий пользователей с SERP. В патенте упоминаются следующие типы взаимодействий и метрики:
• Щелчки мышью (клики) на SERP.
• Время задержки щелчка (Dwell Time) — время, проведенное на выбранном поисковом результате.
• Время отсутствия (Absence Time). (Вероятно, время до следующего взаимодействия с поисковой системой).
• Число сессий.
• Отправка запросов и переформулировки запросов.

Какие метрики используются и как они считаются

Система вычисляет несколько ключевых статистических метрик для сравнения распределений Da и Db.

• Модель Латентных Распределений: В основе метода лежит предположение, что наблюдаемые распределения являются взвешенными суммами двух латентных распределений F0 и F1:
  $$ D_{a}(x)=p_{A}F_{1}(x)+(1-p_{A})F_{0}(x) $$
  $$ D_{b}(x)=p_{B}F_{1}(x)+(1-p_{B})F_{0}(x) $$
• Самое низкое (m) и самое высокое (M) соотношения: Вычисляются как инфимум и супремум соотношений распределений:
  $$ m=inf\ x\in X\frac{D_{b}(x)}{D_{a}(x)}\in[0,1) $$
  $$ M=sup\ x\in X\frac{D_{b}(x)}{D_{a}(x)}\in(1,+\infty] $$
• Степень изменения (Alpha, α⁰): Вычисляется на основе m и M. Эта формула представляет собой минимальное абсолютное значение разницы весов (pB — pA), которое удовлетворяет модели:
  $$ \alpha^{0}=\frac{(M-1)(1-m)}{M-m} $$
• Статистические методы: Для определения значимости α⁰ используются:
  • Бутстреппинг (Bootstrapping) в сочетании с одновыборочным критерием Стьюдента. Это основной метод, показавший наилучшие результаты в экспериментах.
  • Критерий Колмогорова-Смирнова (KS) (упомянут как альтернатива).

Выводы

1. Яндекс не полагается только на средние значения метрик: При оценке качества поиска и результатов A/B тестов Яндекс использует сложные статистические методы, анализирующие полные распределения поведенческих данных. Это позволяет избежать ошибок интерпретации, свойственных сравнению средних значений.
2. Повышенная чувствительность измерений: Запатентованный метод обладает более высокой чувствительностью (более низкие значения p-value) по сравнению с традиционными критериями. Это означает, что Яндекс способен обнаруживать даже очень тонкие изменения в поведении пользователей, вызванные изменениями в ранжировании или интерфейсе.
3. Модель «Успешных» и «Неуспешных» взаимодействий: В основе анализа лежит модель, которая пытается разделить все взаимодействия на латентные паттерны (например, успешные и неуспешные сессии) и отслеживает изменение их долей.
4. Поведенческие факторы — главный критерий качества: Патент подтверждает, что для Яндекса именно поведенческие метрики (Dwell Time, Absence Time и др.) являются финальным мерилом качества поиска. Алгоритмы ранжирования внедряются, если они улучшают эти метрики.
5. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает измерительную инфраструктуру, а не алгоритмы ранжирования. Он дает понимание того, как Яндекс измеряет успех, но не что именно он ранжирует выше.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Поскольку патент описывает внутреннюю методологию измерения качества (инфраструктуру), а не алгоритм ранжирования, прямых SEO-рекомендаций по оптимизации под этот алгоритм нет. Однако он дает стратегическое понимание приоритетов Яндекса.

• Фокус на реальной удовлетворенности пользователей: Необходимо сосредоточиться на улучшении поведенческих метрик (увеличении Dwell Time, снижении показателя отказов, решении задачи пользователя). Патент доказывает, что Яндекс обладает высокочувствительными инструментами для измерения этих улучшений и использует их как критерий для внедрения изменений в ранжировании.
• Комплексное улучшение опыта взаимодействия: Работайте над улучшением опыта для всех сегментов пользователей, а не только для «среднего». Поскольку анализируется все распределение, важно уменьшить долю «неуспешных» взаимодействий (например, быстрых отказов) и увеличить долю «успешных» (длительное изучение контента).

Worst practices (это делать не надо)

• Манипуляции со средними значениями метрик: Попытки искусственно завысить средние показатели (например, с помощью накруток, которые создают нетипичные паттерны поведения) могут быть неэффективны. Метод анализа распределений может выявить аномалии в структуре данных, отличающиеся от естественного сдвига между «успешными» и «неуспешными» взаимодействиями.
• Игнорирование тонких изменений в поведении: Не стоит думать, что незначительное ухудшение пользовательского опыта останется незамеченным. Высокая чувствительность запатентованного метода позволяет Яндексу детектировать даже слабые негативные сигналы.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании того, насколько серьезно Яндекс подходит к измерению качества поиска через поведенческие данные. Он демонстрирует математический аппарат, позволяющий Яндексу быть уверенным в том, что внедряемые изменения действительно улучшают поиск с точки зрения пользователя. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна быть неразрывно связана с реальной ценностью ресурса и удовлетворением интента, так как именно это измеряется и вознаграждается поисковой системой.

Практические примеры

Патент скорее инфраструктурный и не дает практических примеров для применения в SEO. Он описывает, как аналитики Яндекса могут интерпретировать результаты эксперимента.

Пример интерпретации эксперимента в Яндексе (Сценарий):

1. Эксперимент: Тестируется новый алгоритм ранжирования (Версия B) против старого (Версия A).
2. Метрика: Время задержки щелчка (Dwell Time).
3. Традиционный анализ: Среднее время задержки в версии B увеличилось незначительно, статистическая значимость низкая (p>0.05). Вывод: Изменений нет.
4. Анализ по патенту:
   1. Анализируются распределения Da и Db.
   2. Вычисляются m и M. Обнаружено, что в области коротких кликов (0-10 сек) соотношение Db/Da низкое (m), а в области длинных кликов (>60 сек) соотношение высокое (M).
   3. Вычисляется α⁰. Значение оказывается статистически значимым (например, p<0.01 с помощью бутстреппинга).
   4. Реконструируются F0 (короткие клики) и F1 (длинные клики).
   5. Вывод: Новый алгоритм привел к значительному сдвигу поведения от неуспешных взаимодействий (F0) к успешным (F1). Изменение положительное.

Вопросы и ответы