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

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную задачу повышения скорости и эффективности проведения контролируемых экспериментов (A/B тестирования). Традиционные методы требуют длительного времени или огромного количества пользователей для достижения статистической значимости, что замедляет итерации и внедрение улучшений в онлайн-сервисы (например, новых формул ранжирования или изменений интерфейса SERP). Технический результат заключается в уменьшении времени проведения теста без потери его чувствительности.

Что запатентовано

Запатентован способ ускорения A/B тестирования за счет прогнозирования будущего поведения пользователей. Суть изобретения заключается в использовании модели прогнозирования (в частности, GBDT или линейной регрессии) для предсказания значений ключевых метрик (Параметров Качества) в будущем на основе данных, собранных за более короткий начальный период. Это позволяет быстрее достичь статистической значимости результатов.

Как это работает

Система делит пользователей на контрольную (A) и экспериментальную (B) группы. В течение Первого промежутка времени (T1) собираются данные о поведении (клики, сессии и т.д.). Затем модель машинного обучения, обученная на сложных признаках (включая временные ряды, периодичность и тренды), прогнозирует, как эти пользователи будут вести себя во Втором промежутке времени (T2). В ключевом варианте, фактические данные (T1) комбинируются с прогнозируемыми (T2), эффективно симулируя более длительный эксперимент за короткое время, после чего оценивается статистическая значимость разницы между группами.

Актуальность для SEO

Высокая (с точки зрения методологии). Эффективная инфраструктура A/B тестирования критически важна для развития современных поисковых систем. Использование машинного обучения, в частности Gradient Boosting Decision Trees (основа CatBoost), для анализа и прогнозирования поведения пользователей является актуальным и передовым подходом.

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (2/10). Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Это инфраструктурный патент, который не описывает алгоритмы ранжирования. Однако он имеет стратегическое значение: во-первых, он позволяет Яндексу быстрее тестировать и выкатывать обновления. Во-вторых, он четко фиксирует список поведенческих метрик, которые Яндекс измеряет и оптимизирует при оценке качества поиска.

Детальный разбор

Термины и определения

Контролируемый эксперимент (A/B тестирование)

Метод сравнения двух вариантов сервиса (Контрольного и Экспериментального) путем представления их разным группам пользователей и измерения разницы по ключевым показателям.

Параметр Качества (Quality Parameter)

Ключевая метрика эксперимента, используемая для оценки различий в пользовательском поведении. Обычно это предварительно выбранный тип пользовательского взаимодействия (например, число кликов, сессий, dwell time).

Модель прогнозирования (Prediction Model)

Алгоритм машинного обучения, используемый для предсказания будущих значений Параметра Качества. В патенте явно указаны GBDT и модель линейной регрессии.

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)

Модель дерева принятия решений, построенная с помощью метода градиентного спуска. Основа технологий MatrixNet и CatBoost Яндекса.

Первый промежуток времени (T1)

Период, в течение которого происходит фактический сбор данных о поведении пользователей в рамках эксперимента.

Второй промежуток времени (T2)

Будущий период времени, для которого система прогнозирует значения Параметра Качества.

Признаки (Features)

Производные данные, извлеченные из собранных поведенческих логов за T1, используемые моделью прогнозирования. Включают:

• Общий признак: Общее количество взаимодействий.
• Признак временных рядов: Последовательность значений метрики по дням.
• Статистический признак: Мин, макс, среднее, отклонение временного ряда.
• Признак периодичности: Характеристики цикличности поведения (полученные через ДПФ).
• Производный признак: Аналоги первой и второй производных, показывающие тренд и ускорение изменения поведения.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии ускорения сбора статистически значимых результатов в A/B тестах.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод проведения эксперимента с прогнозированием.

1. Сбор данных о поведении за Первый промежуток времени (T1) для Контрольной (A) и Экспериментальной (B) групп, относящихся к Параметру Качества.
2. Применение Модели Прогнозирования к данным T1.
3. Определение спрогнозированных значений Параметра Качества для обеих групп за Второй промежуток времени (T2).
4. Определение наличия статистически значимой разницы между спрогнозированными значениями для группы A и группы B в T2.

Claim 3 (Зависимый от 1): Описывает ключевой механизм симуляции длительного эксперимента.

1. Получение действительных (фактических) значений Параметра Качества за T1.
2. Комбинирование действительных значений (T1) с соответствующими спрогнозированными значениями (T2) для каждого пользователя. Получение Комбинированного значения (T1+T2).
3. Определение средних значений Комбинированных значений для групп A и B.
4. Определение наличия статистически значимой разницы между средними Комбинированными значениями.

Это позволяет оценить эффект так, как если бы эксперимент длился T1+T2, хотя фактически он проводился только T1.

Claims 6, 7, 10: Уточняют контекст применения изобретения.

• Сервис является поисковой системой (Claim 6).
• Эксперимент оценивает изменения в алгоритме ранжирования, времени ответа или UI (Claim 7).
• Примеры параметров качества (Claim 10): число сессий, запросов, кликов, время присутствия (dwell time), число кликов на запрос, время отсутствия.

Claim 13: Уточняет практический результат — эксперимент завершается раньше окончания запланированной длительности.

Где и как применяется

Изобретение не является частью стандартного конвейера обработки запросов (Crawling, Indexing, Ranking). Оно относится к инфраструктуре тестирования и оценки качества.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER)
Механизм применяется в платформе A/B тестирования Яндекса. Эта платформа используется для оценки практически всех изменений в поиске (ранжирование, интерфейс, производительность) перед их запуском на 100% пользователей.

• Взаимодействие с компонентами: Система взаимодействует с серверами логирования пользовательского поведения и вычислительными мощностями для применения ML-моделей (GBDT/CatBoost).
• Входные данные: Логи взаимодействий пользователей из контрольной и экспериментальной групп за период T1.
• Выходные данные: Спрогнозированные значения метрик за период T2 и результат оценки статистической значимости.

На что влияет

Патент влияет не на ранжирование сайтов напрямую, а на процесс эволюции поисковой системы Яндекс.

• Скорость внедрения изменений: Основное влияние — ускорение цикла разработки. Яндекс может быстрее принимать решения о том, улучшает ли новый алгоритм ранжирования или изменение в SERP ключевые метрики.
• Метрики оценки: Патент подтверждает, что Яндекс фокусируется на измеримых поведенческих показателях (перечисленных в Claim 10) для оценки качества поиска.

Когда применяется

Алгоритм применяется во время проведения A/B тестов, когда целью является оценка влияния изменений на долгосрочное поведение пользователей.

• Триггеры активации: Активируется после накопления достаточного количества данных в течение Первого промежутка времени (T1) для построения надежного прогноза.
• Условия работы: Применяется для сокращения длительности эксперимента без потери статистической чувствительности.

Пошаговый алгоритм

Процесс проведения ускоренного контролируемого эксперимента.

1. Инициализация эксперимента: Определение вариантов A и B (например, старая и новая формула ранжирования). Выбор целевого Параметра Качества (например, Dwell Time). Разделение трафика.
2. Сбор данных (T1): Сбор логов взаимодействий пользователей обеих групп в течение Первого промежутка времени.
3. Извлечение признаков (Feature Engineering): Обработка собранных данных для каждого пользователя. Извлечение сложных признаков из временных рядов поведения:
   • Статистические (среднее, максимум).
   • Периодичности (используя Дискретное Преобразование Фурье для выявления цикличности).
   • Производные (для оценки тренда и ускорения изменения поведения).
4. Прогнозирование (T2): Применение обученной Модели Прогнозирования (GBDT или Линейная регрессия) к извлеченным признакам. Получение спрогнозированных значений Параметра Качества для Второго промежутка времени.
5. Комбинирование (T1+T2): (Опционально, но ключевой вариант по Claim 3). Комбинирование фактических значений (T1) и спрогнозированных значений (T2).
6. Оценка значимости: Вычисление средних значений (Спрогнозированных или Комбинированных) для групп A и B. Определение наличия статистически значимой разницы.
7. Принятие решения: Если статистически значимая разница обнаружена, эксперимент завершается досрочно.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Поведенческие факторы: Это основные данные, используемые системой. Патент (Claim 10) явно перечисляет следующие типы взаимодействий, которые могут выступать в качестве Параметра Качества:
  • Число сессий на пользователя.
  • Число запросов на пользователя.
  • Число щелчков (кликов) на пользователя.
  • Время присутствия пользователя (Dwell Time).
  • Число щелчков в расчете на запрос пользователя (Метрика, близкая к CTR).
  • Время отсутствия в расчете на сессию пользователя (Метрика, характеризующая возвращаемость пользователя / Return Rate).

Другие типы факторов (контентные, ссылочные, технические и т.д.) в данном патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует сложный математический аппарат для извлечения признаков из поведенческих данных.

• Алгоритмы машинного обучения: Для прогнозирования используются GBDT (Gradient Boosting Decision Trees) или Линейная регрессия.
• Признак временных рядов: Последовательность значений метрики по дням (Формула 1 в патенте).
  $$ \{x_t\}_{t=1}^{|T_p|} $$
• Статистические признаки: Минимальное, максимальное, среднее значения, среднеквадратическое отклонение и вариация временного ряда.
• Признаки периодичности (ДПФ): Используется Дискретное Преобразование Фурье (Формула 2 в патенте) для анализа цикличности поведения (например, разница между буднями и выходными).
  $$ X_k = \sum_{t=1}^{|T_p|} x_t \exp(-i \omega_k(t-1)) $$
• Производные признаки: Конечно-разностные ряды первого (тренд, Формула 3) и второго (ускорение, Формула 4) порядков.

  Первый порядок:

  $$ x’ := \{x_{t+1}-x_t\}_{t=1}^{|T_p|-1} $$

  Второй порядок:

  $$ x» := \{x_{t+2}-2x_{t+1}+x_t\}_{t=1}^{|T_p|-2} $$

Выводы

1. Патент инфраструктурный, не о ранжировании: Основной вывод — патент описывает внутреннюю методологию Яндекса по ускорению A/B тестирования, а не факторы ранжирования. Прямых SEO-рекомендаций из него извлечь нельзя.
2. Ускорение эволюции поиска: Наличие такой системы позволяет Яндексу значительно быстрее тестировать и внедрять изменения в ранжировании и интерфейсе, сокращая время экспериментов.
3. Подтверждение ключевых поведенческих метрик: Патент явно перечисляет метрики, которые Яндекс оптимизирует при оценке качества поиска (Claim 10). Это подтверждает критическую важность Dwell Time, кликов, количества сессий и возвращаемости пользователей (Return Rate).
4. Сложность анализа поведения: Яндекс анализирует поведение на глубоком уровне, используя сложный математический аппарат (Дискретное Преобразование Фурье, производные) для выявления цикличности, трендов и ускорения изменений в поведении. Они не просто считают клики, а анализируют паттерны во времени.
5. Роль GBDT в анализе поведения: Подтверждается использование Gradient Boosting (технология CatBoost) не только для ранжирования, но и для анализа и прогнозирования пользовательского поведения.

Практика

Патент описывает внутренние процессы Яндекс без прямых рекомендаций для SEO. Он дает понимание методологии тестирования, но не предлагает конкретных действий по оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент инфраструктурный, он подтверждает важность стратегий, направленных на улучшение тех метрик, которые Яндекс измеряет и оптимизирует.

• Оптимизация Dwell Time (Времени присутствия): Создавайте вовлекающий контент, который полностью решает задачу пользователя. Это одна из ключевых метрик (Параметр Качества), которую Яндекс стремится максимизировать при тестировании новых алгоритмов.
• Повышение CTR на выдаче: Работайте над сниппетами для увеличения «числа кликов на запрос». Это также явно указано как измеряемый показатель качества.
• Стимулирование возвращаемости (Return Rate): Развивайте лояльность аудитории. Метрика «время отсутствия в расчете на сессию» указывает на важность того, чтобы пользователи возвращались к сервису.
• Мониторинг стабильности поведенческих сигналов: Учитывая, что Яндекс анализирует периодичность и тренды (с помощью ДПФ и производных), важно обеспечивать стабильно высокое качество взаимодействия.

Worst practices (это делать не надо)

• Накрутка поведенческих факторов (ПФ): Сложность анализа (ДПФ, производные) усложняет грубую симуляцию естественного поведения. Искусственные паттерны, не обладающие естественной периодичностью и трендами, вероятно, будут отличаться от естественных.
• Использование кликбейта без удержания: Оптимизация кликов в ущерб Dwell Time и возвращаемости противоречит целям Яндекса, зафиксированным в списке Параметров Качества. Алгоритмы, которые поощряют такой контент, не пройдут A/B тестирование.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в понимании скорости адаптации Яндекса и его целей. Поисковая система может эволюционировать быстрее благодаря эффективной инфраструктуре тестирования. Патент подтверждает долгосрочную стратегию Яндекса на максимизацию удовлетворенности пользователей, измеряемую через конкретные поведенческие сигналы. SEO-стратегия должна быть синхронизирована с этими целями.

Практические примеры

Практических примеров применения для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю инфраструктуру Яндекса. Пример использования внутри Яндекса может выглядеть так:

Сценарий: Тестирование нового алгоритма ранжирования

1. Задача Яндекса: Оценить, улучшает ли новый алгоритм (Вариант B) вовлеченность по сравнению с текущим (Вариант A). Стандартный тест: 4 недели.
2. Параметр Качества: Время присутствия (Dwell Time).
3. Сбор данных (T1 = 1 неделя): Система собирает данные за первую неделю.
4. Анализ и Прогноз: Система анализирует тренды и периодичность Dwell Time. Используя GBDT, она прогнозирует Dwell Time на следующие 3 недели (T2).
5. Комбинирование: Фактические данные (Неделя 1) + Прогноз (Недели 2-4).
6. Результат: Система обнаруживает статистически значимое улучшение для Варианта B уже через 1 неделю.
7. Действие Яндекса: Эксперимент завершается досрочно. Новый алгоритм выкатывается на 3 недели раньше.

Вопросы и ответы