Как Яндекс использует метод линеаризации метрик для повышения чувствительности и эффективности A/B тестов

Описание

Какую задачу решает

Патент решает инфраструктурную и методологическую проблему повышения эффективности A/B тестирования (тестирование контроль/эксперимент). Он устраняет две ключевые сложности:

• Низкая чувствительность (Sensitivity): Традиционные метрики-отношения (например, CTR) часто требуют очень больших выборок пользователей для обнаружения статистически значимых эффектов от небольших изменений в алгоритмах.
• Вычислительная сложность: Надежные статистические тесты для метрик-отношений (например, бутстрэп-тест) требуют значительных вычислительных ресурсов.

Изобретение улучшает способность Яндекса быстро, надежно и эффективно оценивать влияние изменений на качество сервиса.

Что запатентовано

Запатентован метод и система для создания значений Общего Критерия Оценки (OEC — Omnibus Evaluation Criterion). Суть изобретения заключается в использовании «линеаризованной пользовательской метрики» (Linearized User Metric). Эта метрика представляет собой специфическую линейную комбинацию двух базовых поведенческих метрик (например, кликов и сессий), рассчитанную для каждого пользователя. Цель — создать OEC, который более чувствителен к изменениям и совместим с вычислительно эффективными статистическими тестами (например, t-test).

Как это работает

В рамках A/B теста система собирает две поведенческие метрики (Метрика X и Метрика Y) для пользователей в контрольной и экспериментальной группах. Рассчитываются отношения этих метрик для каждой группы (Среднее X / Среднее Y). На основе этих отношений определяется Значение линеаризации (K). Далее для каждого пользователя рассчитывается новая линеаризованная метрика по формуле: $L = X — K*Y$. Среднее значение L для каждой группы является значением OEC. Этот процесс повышает чувствительность OEC и позволяет использовать t-test, что быстрее и дешевле, чем бутстрэп.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное, чувствительное и вычислительно масштабируемое A/B тестирование является фундаментом для развития современных поисковых систем. Методы повышения статистической мощности экспериментов (включая линеаризацию и техники снижения дисперсии) являются стандартом в индустрии и критически важны для скорости внедрения инноваций.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное/инфраструктурное (1/10). Патент описывает внутренние статистические процессы Яндекса (инфраструктуру оценки), а не алгоритмы ранжирования. Он не вводит новые факторы и не дает прямых рекомендаций для SEO-специалистов. Он лишь подтверждает, что Яндекс использует сложные статистические методы для оценки качества поиска и полагается на A/B тестирование, основанное на поведенческих данных, для развития своих алгоритмов.

Детальный разбор

Термины и определения

OEC (Omnibus Evaluation Criterion / Общий Критерий Оценки)

Интегральная метрика, используемая для оценки результатов A/B-теста и принятия решения о запуске изменений. Должна обладать направленностью и чувствительностью.

Directionality (Направленность)

Свойство OEC, позволяющее сделать четкое заключение о знаке изменения качества (улучшение или ухудшение).

Sensitivity (Чувствительность)

Способность OEC обнаруживать различие между версиями системы на высоком уровне статистической значимости, отличая эффект эксперимента от шума.

User Metric (Пользовательская метрика) (X, Y)

Метрика поведения, рассчитываемая для каждого отдельного пользователя. Примеры в патенте: число кликов пользователя, число запросов пользователя, число сессий пользователя.

Linearized User Metric (Линеаризованная пользовательская метрика) (L)

Ядро изобретения. Линейная комбинация двух пользовательских метрик (X и Y) по формуле: $L(u_{i}) = X(u_{i}) — K*Y(u_{i})$. Предназначена для повышения чувствительности OEC.

Linearization Value (Значение линеаризации) (K)

Коэффициент, используемый для взвешивания второй метрики (Y) при расчете L. Выбор K критичен для работы метода.

Control Ratio (Контрольный коэффициент) ($R_c$)

Отношение среднего значения метрики X к среднему значению метрики Y в контрольной группе.

Experimental Ratio (Экспериментальный коэффициент) ($R_t$)

Отношение среднего значения метрики X к среднему значению метрики Y в экспериментальной группе.

Проверка на статистическую значимость

Процедура определения уровня значимости разницы между значениями OEC. Упоминаются: бутстрэп-тест (bootstrap-test), дельта-тест (delta-test) и т-тест (t-test).

Sensitivity-Enhancing Algorithms (Алгоритмы повышения чувствительности)

Методы снижения дисперсии (variance reduction). Упоминаются примеры: корректировка регрессии (regression adjustment), прогноз будущего значения, изученная линейная комбинация.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на статистической методологии расчета метрики для A/B-тестирования.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ создания значений OEC через линеаризацию.

1. Для Контрольной и Экспериментальной версий собираются данные о взаимодействиях.
2. Для каждой версии определяются значения Первой (X) и Второй (Y) пользовательских метрик.
3. Вычисляются Контрольный коэффициент ($R_c$) и Экспериментальный коэффициент ($R_t$). $R_c$ = Среднее(X контроль) / Среднее(Y контроль). $R_t$ аналогично для эксперимента. (Уточнение: среднее может быть усредненным значением, медианой или модой).
4. Выбирается Значение линеаризации (K). Ключевое условие: K должно находиться между $R_c$ и $R_t$ (включительно).
5. Для каждой версии определяется набор линеаризованных значений (L). Для каждого пользователя $L = X — K*Y$.
6. Создаются финальные значения OEC на основе линеаризованных наборов (например, среднее значение L).
7. Разница между значениями OEC указывает на степень и направление (положительное/отрицательное) изменений.

Claim 6 (Зависимый от п. 5, который зависит от п. 4): Уточняет процесс повышения чувствительности и статистической проверки.

Если в качестве проверки статистической значимости используется t-test, способ может дополнительно включать:

1. Применение повышающего чувствительность алгоритма к линеаризованному набору значений (L) для получения набора значений с повышенной чувствительностью (L’).
2. Финальное значение OEC создается как среднее значение из набора L’.

(Технический инсайт: Линеаризация делает метрику аддитивной, что позволяет эффективно применять t-test и алгоритмы снижения дисперсии, такие как корректировка регрессии, что сложно и ресурсоемко делать с исходными метриками-отношениями).

Claim 9 (Зависимый от п. 1): Фиксирует основную формулу изобретения.

Линеаризованная пользовательская метрика является комбинацией первой и второй метрик в соответствии с формулой:

$$L(u_{i})=X(u_{i})-K^{*}Y(u_{i})$$

Где и как применяется

Изобретение не применяется в операционных слоях поиска (CRAWLING, INDEXING, RANKING, BLENDER), которые обрабатывают запросы в реальном времени. Оно относится к инфраструктуре оценки качества и принятия решений.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER) / Платформа A/B тестирования

Это часть инфраструктуры, используемой для анализа результатов A/B тестов и принятия решений о запуске изменений в сервисах Яндекса (поиск, карты, погода и т.д., как указано в патенте).

• С какими компонентами взаимодействует: Система взаимодействует с платформой экспериментов и системой логирования пользовательского поведения.
• Входные данные: Логи пользовательских взаимодействий (клики, запросы, сессии), сегментированные по контрольной и экспериментальной группам.
• Выходные данные: Значения OEC для контроля и эксперимента, разница между ними (ΔOEC) и уровень статистической значимости этой разницы (p-value).
• Ключевые технические особенности: Использование линеаризации для повышения чувствительности метрик и адаптация метрики для использования эффективного t-test вместо ресурсоемкого бутстрэпа.

На что влияет

Алгоритм влияет на процесс валидации любых изменений в сервисах Яндекса. Он не имеет предпочтений к конкретным типам контента, запросов, нишам или географии. Его цель — обеспечить надежное измерение общего влияния любого тестируемого изменения (например, нового алгоритма ранжирования или изменения дизайна) на поведение пользователей.

Когда применяется

• Условия работы: Применяется на этапе анализа результатов A/B-тестирования.
• Триггеры активации: Необходимость оценки эксперимента по метрикам, которые являются отношением двух пользовательских метрик (например, CTR = Клики/Показы, или Клики на Сессию).

Пошаговый алгоритм

Процесс создания и использования OEC на основе линеаризации.

1. Сбор данных: Получение наборов данных о пользовательских взаимодействиях отдельно для Контрольной (Uc) и Экспериментальной (Ut) версий.
2. Расчет первичных метрик: Для каждого пользователя ($u_i$) в обеих группах определяются значения Первой (X) и Второй (Y) пользовательских метрик (например, X=клики, Y=сессии).
3. Расчет коэффициентов:
   • Определение Контрольного коэффициента ($R_c$) как отношения среднего X к среднему Y в группе Uc.
   • Определение Экспериментального коэффициента ($R_t$) как отношения среднего X к среднему Y в группе Ut.
4. Выбор значения линеаризации (K): Выбор значения K из интервала между $R_c$ и $R_t$ (включительно). Например, K может быть приравнено к $R_c$.
5. Линеаризация: Для каждого пользователя ($u_i$) в обеих группах рассчитывается значение Линеаризованной метрики (L) по формуле: $L(u_i) = X(u_i) — K*Y(u_i)$.
6. (Опционально) Повышение чувствительности: Применение повышающего чувствительность алгоритма (например, корректировки регрессии) к наборам L для получения наборов с повышенной чувствительностью (L’).
7. Генерация OEC: Расчет финального значения OEC для Контроля и Эксперимента путем усреднения соответствующих значений L (или L’).
8. Анализ и Тестирование: Вычисление разницы (ΔOEC) и применение проверки на статистическую значимость (например, t-test).
9. Принятие решения: Выбор лучшей версии на основе направления и статистической значимости ΔOEC.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно данные о поведении пользователей в рамках A/B-теста.

• Поведенческие факторы: В патенте явно указаны примеры пользовательских метрик, которые могут использоваться как Первая (X) и Вторая (Y) метрики:
  • Число кликов пользователя.
  • Число запросов пользователя.
  • Число сессий пользователя.

Контентные, ссылочные, технические и прочие факторы ранжирования в патенте не упоминаются.

Какие метрики используются и как они считаются

• Контрольный ($R_c$) и Экспериментальный ($R_t$) коэффициенты: Рассчитываются как отношение средних значений метрик X и Y. Упоминается, что среднее может быть вычислено как усредненное значение, медиана или мода. Формулы (где $U_c$ и $U_t$ — множества пользователей в контрольной и экспериментальной группах соответственно):

$$R_{c}=\sum_{u_{i}\in U_{c}}X(u_{i})/\sum_{u_{i}\in U_{c}}Y(u_{i})$$

$$R_{t}=\sum_{u_{i}\in U_{t}}X(u_{i})/\sum_{u_{i}\in U_{t}}Y(u_{i})$$

• Значение линеаризации (K): Выбирается из интервала:

$$K \in$$

• Линеаризованная пользовательская метрика (L): Рассчитывается по формуле:

$$L(u_{i})=X(u_{i})-K*Y(u_{i})$$

• Общий критерий оценки (OEC): Рассчитывается как среднее значение L (или L’ после повышения чувствительности).
• Статистические методы: Для проверки значимости используются t-test, бутстрэп-тест или дельта-тест. Патент подчеркивает преимущество использования t-test.
• Алгоритмы повышения чувствительности: Упомянуты примеры: корректировка регрессии (regression adjustment), прогноз будущего значения, изученная линейная комбинация.

Выводы

Патент описывает внутренние процессы Яндекс (статистическую методологию A/B тестирования) без прямых рекомендаций для SEO. Он носит инфраструктурный характер.

1. Фокус на эффективности и точности оценки: Яндекс инвестирует в улучшение своей платформы A/B-тестирования, стремясь сделать оценку алгоритмов более чувствительной и вычислительно дешевой (предпочтение t-test перед бутстрэпом).
2. Линеаризация как метод повышения чувствительности: Использование метода линеаризации позволяет Яндексу обнаруживать даже незначительные улучшения в поведении пользователей быстрее и надежнее.
3. Ускорение эволюции поиска: Более чувствительная платформа тестирования позволяет Яндексу быстрее итерировать и внедрять улучшения в алгоритмы.
4. Поведенческие метрики — критерий истины: Патент подтверждает, что финальное решение о запуске новых алгоритмов принимается на основе измеримых изменений в базовых поведенческих метриках (клики, сессии, запросы). Качество поиска для Яндекса — это то, что улучшает эти метрики.
5. Отсутствие прямых SEO-выводов: В патенте нет информации о факторах ранжирования или методах индексации. Практических выводов для применения в работе по SEO продвижению сайтов нет.

Практика

Патент является инфраструктурным (методологическим) и не дает прямых практических рекомендаций для SEO-специалистов по оптимизации сайтов.

Best practices (это мы делаем)

Патент описывает внутренние процессы Яндекс (методологию A/B тестирования) без прямых рекомендаций для SEO. Он не описывает механизмы ранжирования, индексации или обработки контента. Практических выводов для внешних SEO-стратегий нет.

Worst practices (это делать не надо)

Патент скорее инфраструктурный и не дает информации о том, какие SEO-тактики являются неэффективными или опасными. Против каких-либо манипуляций данный алгоритм не направлен.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в подтверждении высокого уровня развития экспериментальной инфраструктуры в Яндексе. Использование сложных математических методов для повышения чувствительности тестов означает, что Яндекс способен обнаруживать и валидировать даже минимальные изменения в поведении пользователей, вызванные обновлениями алгоритмов. Для SEO это сигнал о том, что эволюция поиска Яндекса основана на строгом data-driven подходе, и компания постоянно совершенствует свои методы измерения качества, основанные на поведенческих данных.

Практические примеры

Практических примеров для SEO нет, так как патент описывает внутреннюю платформу тестирования. Однако можно привести пример того, как Яндекс может использовать эту технологию внутри компании.

Сценарий: Тестирование нового фактора ранжирования (Внутренний процесс Яндекса)

1. Задача: Яндекс хочет проверить, улучшает ли новый фактор ранжирования метрику «Клики на Сессию». Метрика = Клики (X) / Сессии (Y).
2. Проблема традиционного подхода: Эта метрика шумная. Для обнаружения небольшого улучшения могут потребоваться миллионы пользователей и недели тестирования, а анализ через бутстрэп потребует значительных ресурсов.
3. Применение патента (Линеаризация):
   1. Система рассчитывает Rc и Rt (Клики на Сессию в контроле и эксперименте).
   2. Выбирается значение K (например, K=Rc).
   3. Для каждого пользователя рассчитывается L = Клики — K * Сессии.
   4. К значениям L применяется алгоритм повышения чувствительности (например, корректировка регрессии).
   5. Рассчитывается OEC (среднее L’) и проводится быстрый t-тест.
4. Результат: Благодаря повышенной чувствительности и эффективности, Яндекс может обнаружить статистически значимый эффект значительно быстрее и с меньшим количеством пользователей, ускоряя принятие решения о внедрении нового фактора.

Вопросы и ответы