Как Яндекс использует анализ временных рядов и трендов для оценки качества поиска в A/B тестах

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему низкой чувствительности и неоднозначности интерпретации стандартных метрик при проведении A/B тестов для оценки изменений в веб-сервисах (включая поисковые системы). Традиционные методы, основанные на средних значениях (mean values) поведенческих метрик за период эксперимента, могут не отражать общий тренд (general trend) вовлеченности. Например, пользователь с высокой активностью в начале периода и низкой в конце может иметь то же среднее значение, что и пользователь со стабильной активностью, но влияние изменений на них разное. Изобретение предлагает более чувствительный метод для обнаружения тонких изменений в поведении пользователей.

Что запатентовано

Запатентован метод определения тренда метрики вовлеченности пользователя (User Engagement Metric) в рамках A/B тестирования. Суть изобретения заключается в анализе временных рядов взаимодействий пользователя с сервисом с использованием дискретизационных преобразований (Discretization Transform), таких как преобразование Фурье. На основе этого анализа вычисляются две ключевые метрики: Амплитуда (Amplitude metric), отражающая величину изменения вовлеченности, и Фаза (Phase metric), отражающая направление этого изменения (рост или снижение).

Как это работает

Система проводит A/B тест, разделяя пользователей на контрольную и тестовую группы. В течение экспериментального периода собираются данные о взаимодействиях пользователей (например, ежедневное количество сессий). Эти данные формируют временной ряд для каждого пользователя. К этому ряду применяется дискретизационное преобразование (например, Дискретное Преобразование Фурье) для расчета метрики периодичности (Periodicity metric). Затем вычисляются Амплитуда (как магнитуда метрики периодичности) и Фаза (как мнимая часть метрики периодичности). Средние значения этих метрик для тестовой и контрольной групп сравниваются для определения наличия и направления тренда вовлеченности, вызванного экспериментальным изменением.

Актуальность для SEO

Высокая. Сложные методы анализа данных и повышение чувствительности A/B тестирования являются критически важными для развития крупных поисковых систем. Использование анализа временных рядов для оценки качества поиска и вовлеченности пользователей — это современный подход, позволяющий отличать реальные улучшения от кратковременных эффектов (например, «эффекта новизны»).

Важность для SEO

Влияние на SEO низкое (3/10). Патент не описывает алгоритм ранжирования или новые факторы. Он описывает внутреннюю методологию измерения, которую Яндекс использует для оценки собственных обновлений. Прямое влияние на тактики SEO отсутствует. Однако для SEO-специалистов это стратегически важно: патент показывает, что Яндекс обладает высокочувствительными инструментами для оценки долгосрочных трендов поведения. Это подчеркивает неэффективность тактик, направленных на краткосрочную накрутку поведенческих факторов, и важность работы над подлинным и устойчивым качеством сайта.

Детальный разбор

Термины и определения

Amplitude metric (Метрика Амплитуды)

Метрика, рассчитываемая на основе магнитуды (абсолютного значения) метрики периодичности. Представляет собой величину изменения метрики вовлеченности пользователя в течение экспериментального периода. Она не чувствительна к знаку (не показывает направление изменения).

Control Group (Контрольная группа)

Группа пользователей, которой предоставляется контрольная версия веб-сервиса (без экспериментальных изменений).

Discretization Transform (Дискретизационное преобразование)

Математическая операция, применяемая к временному ряду данных о взаимодействиях пользователя. Преобразует данные из временной области в частотную. В патенте в качестве основного примера используется Дискретное Преобразование Фурье (Discrete Fourier Transform, DFT), также упоминаются Вейвлет-преобразование (Wavelet transform) и Преобразование Лапласа (Laplace transform).

Experimental Period (Экспериментальный период)

Период времени, в течение которого проводится A/B тест и собираются данные о взаимодействиях пользователей.

Experimental Treatment (Экспериментальное изменение)

Модификация веб-сервиса, эффект которой оценивается в ходе A/B теста (например, новый алгоритм ранжирования, изменение дизайна выдачи).

Indications (Индикаторы взаимодействий)

Сырые данные о взаимодействиях пользователя с веб-сервисом, собранные в течение экспериментального периода (например, количество сессий, клики, время на сайте, количество запросов). Формируют временной ряд.

Periodicity metric (Метрика периодичности)

Результат применения дискретизационного преобразования к временному ряду индикаторов взаимодействий. В контексте преобразования Фурье это обычно первая гармоника ($X_1$).

Phase metric (Метрика Фазы)

Метрика, рассчитываемая на основе мнимой части (imaginary part) метрики периодичности. Представляет собой направление изменения (тренд) метрики вовлеченности пользователя (рост или снижение) в течение экспериментального периода.

Test Group (Тестовая группа)

Группа пользователей, которой предоставляется тестовая версия веб-сервиса (с примененным экспериментальным изменением).

User Engagement Metric (Метрика вовлеченности пользователя)

Показатель, характеризующий степень взаимодействия пользователя с веб-сервисом. Метод в патенте направлен на определение тренда этой метрики.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии анализа данных A/B тестирования для выявления трендов вовлеченности.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной метод.

1. Система получает запросы от множества пользовательских устройств в течение экспериментального периода.
2. Тестовой группе предоставляется тестовая версия сервиса (с изменением), контрольной группе — контрольная версия (без изменения).
3. Для каждого пользователя обеих групп вычисляются метрика Амплитуды и метрика Фазы. Этот процесс включает:
• Сбор индикаторов взаимодействий пользователя с сервисом (формирование временного ряда).
• Расчет метрики периодичности путем выполнения дискретизационного преобразования над этими индикаторами.
• Расчет Амплитуды на основе магнитуды метрики периодичности (показывает величину изменения).
• Расчет Фазы на основе мнимой части метрики периодичности (показывает направление изменения).
4. Определяются средние групповые метрики: Средняя Амплитуда Контрольной группы (CAA), Средняя Амплитуда Тестовой группы (TAA), Средняя Фаза Тестовой группы (TAP).
5. Определяется тренд метрики вовлеченности путем анализа этих средних групповых метрик.

Claims 2-9 (Зависимые пункты): Уточняют логику определения тренда на основе анализа средних метрик (Claim 2), описывая сценарии интерпретации.

• Тренд определяется как возрастающий, если разница между TAA и CAA положительна И TAP положительна (Claim 3).
• Тренд также определяется как возрастающий, если разница между TAA и CAA отрицательна И TAP отрицательна (Claim 5). (Это интерпретируется как рост величины изменения в отрицательном направлении, что все равно является ростом магнитуды эффекта).
• Тренд определяется как убывающий, если разница между TAA и CAA положительна И TAP отрицательна (Claim 7).
• Тренд определяется как убывающий, если разница Амплитуд и TAP имеют противоположные знаки (как описано в Claim 1 и Claim 18).

Важное уточнение: является ли возрастающий тренд позитивным или негативным эффектом, зависит от самой метрики (например, рост кликов — хорошо, рост времени отсутствия — плохо) (Claims 4, 6, 8).

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурный механизм оценки качества, а не компонент实时ного поиска.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Методология применяется для анализа результатов A/B экспериментов, проводимых для оценки изменений в других слоях поиска, в первую очередь в слое RANKING и BLENDER.

• Взаимодействие с системой экспериментов: Когда Яндекс тестирует новый алгоритм ранжирования (например, новую версию CatBoost или YATI) или новый дизайн выдачи, он использует A/B тестирование. Описанный метод используется для анализа логов поведения пользователей, собранных в ходе этого теста.
• Оценка метрик качества: Метод может использоваться для более точной оценки влияния изменений на ключевые метрики качества, такие как Proxima или Профицит, путем анализа трендов вовлеченности, которые лежат в основе этих метрик.

Данные на входе: Временные ряды индикаторов взаимодействий (Indications) пользователей контрольной и тестовой групп за экспериментальный период (логи поведения).

Данные на выходе: Заключение о тренде (возрастающий/убывающий) метрики вовлеченности, вызванном экспериментальным изменением.

На что влияет

Патент описывает метод измерения и не влияет напрямую на конкретные типы контента, запросы или ниши. Он влияет на то, как Яндекс принимает решения о внедрении или отклонении обновлений поиска.

• Оценка алгоритмов ранжирования: Если новый алгоритм вызывает положительный и устойчивый тренд вовлеченности (согласно этому методу), он с большей вероятностью будет внедрен.
• Чувствительность к тонким изменениям: Метод позволяет обнаружить слабые, но статистически значимые изменения в поведении, которые могут быть незаметны при использовании средних значений.
• Веб-сервисы: Патент явно указывает, что метод применим к поисковым системам (search engine) и страницам результатов поиска (SERP).

Когда применяется

• Условия применения: Применяется в офлайн-режиме после завершения A/B эксперимента и сбора достаточного количества данных о поведении пользователей.
• Триггеры активации: Необходимость оценить результаты A/B теста, сравнив контрольную и тестовую версии веб-сервиса.
• Временные рамки: Требует данных за определенный экспериментальный период (в примере патента — 10 дней), чтобы построить временные ряды.

Пошаговый алгоритм

Процесс анализа тренда вовлеченности в ходе A/B теста.

1. Настройка эксперимента: Определение экспериментального изменения (например, новый алгоритм ранжирования) и экспериментального периода (N дней).
2. Проведение A/B теста: Разделение пользователей на Тестовую и Контрольную группы. Предоставление им соответствующих версий сервиса.
3. Сбор данных (Агрегация): Сбор индикаторов взаимодействий для каждого пользователя за каждый день экспериментального периода. Формирование временного ряда для каждого пользователя $(y_0, y_1, …, y_{N-1})$.
4. Расчет индивидуальных метрик (Вычисление): Для каждого пользователя:
   • Применение дискретизационного преобразования (например, ДПФ) к временному ряду.
   • Расчет метрики периодичности ($X_1$, первая гармоника).
   • Расчет метрики Амплитуды (A): $$A = |X_1|/N$$
   • Расчет метрики Фазы (P): $$P = Im(X_1)$$
5. Расчет групповых метрик (Агрегация):
   • Расчет Средней Амплитуды Контрольной группы (CAA).
   • Расчет Средней Амплитуды Тестовой группы (TAA).
   • Расчет Средней Фазы Тестовой группы (TAP).
6. Анализ тренда (Применение): Сравнение групповых метрик для определения эффекта от изменения.
   • Вычисление разницы амплитуд: Diff = TAA — CAA.
   • Анализ знаков Diff и TAP:
   • Если знаки совпадают (оба положительные ИЛИ оба отрицательные) => Тренд возрастающий.
   • Если знаки противоположны => Тренд убывающий.
7. Интерпретация результата: Определение, является ли выявленный тренд позитивным или негативным для качества сервиса, в зависимости от природы измеряемой метрики.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно поведенческие факторы, собранные в ходе эксперимента в виде временных рядов.

• Поведенческие факторы (Indications/User Interactions): В патенте упоминаются следующие примеры индикаторов взаимодействий:
  • Количество сессий (Number of sessions).
  • Время присутствия/пребывания (Dwell time).
  • Время на сессию (Time per session).
  • Количество кликов (Number of clicks).
  • Количество запросов (Number of queries).
  • Время отсутствия (Absence time) (упоминается в описании).
• Временные факторы: Критически важны для построения временного ряда в течение экспериментального периода.

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

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевыми являются метрики, основанные на анализе временных рядов с помощью дискретизационных преобразований.

• Дискретное Преобразование Фурье (DFT): Используется для преобразования временного ряда $(y_n)$ в частотную область. Результатом является ряд гармоник $(X_k)$.

  $$X_k = \sum_{n=0}^{N-1} y_n \cdot e^{-i\frac{2\pi nk}{N}}$$

• Метрика Периодичности ($X_1$): Первая гармоника результата ДПФ.
• Метрика Амплитуды (A): Магнитуда метрики периодичности, нормализованная на длительность эксперимента (N). Показывает величину изменения.

  $$A = |X_1|/N$$

• Метрика Фазы (P): Мнимая часть метрики периодичности. Показывает направление тренда.

  $$P = Im(X_1)$$

• Средние групповые метрики (Average Group Metrics): Средние значения Амплитуды и Фазы по всем пользователям в соответствующей группе.
• Альтернативные методы: В патенте также упоминаются Вейвлет-преобразование (Wavelet Transform) и Преобразование Лапласа (Laplace Transform) как альтернативы DFT.

Выводы

1. Яндекс фокусируется на трендах, а не на средних значениях: Ключевой вывод — Яндекс использует сложные математические методы (анализ временных рядов, преобразование Фурье) для оценки качества поиска. Они не полагаются на простые средние показатели (например, средний CTR), которые могут быть обманчивы.
2. Высокая чувствительность измерений: Описанный метод (использование Амплитуды и Фазы) направлен на повышение статистической чувствительности A/B тестов. Это означает, что Яндекс способен обнаруживать даже незначительные, но устойчивые изменения в поведении пользователей.
3. Ориентация на долгосрочное качество: Анализ трендов позволяет Яндексу отличать кратковременные всплески активности (например, из-за «эффекта новизны» или путаницы пользователя) от устойчивого роста вовлеченности. Это подтверждает приоритет долгосрочного удовлетворения пользователя.
4. Инфраструктурный характер патента: Патент описывает внутренний инструмент оценки. Он не вводит новых факторов ранжирования, но определяет, как Яндекс измеряет успех своих алгоритмов.
5. Важность подлинных поведенческих факторов: Поскольку система оценки настолько чувствительна и ориентирована на тренды, попытки искусственной краткосрочной накрутки ПФ становятся менее эффективными. Система ищет устойчивые паттерны поведения.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутреннюю методологию Яндекса, он подтверждает важность следующих стратегических подходов в SEO:

• Фокус на долгосрочном удержании пользователя (Retention): Развивайте сайт так, чтобы пользователи возвращались и их вовлеченность росла со временем. Яндекс ценит сайты, которые формируют устойчивый положительный тренд вовлеченности.
• Обеспечение подлинного качества и ценности: Поскольку Яндекс использует высокочувствительные метрики для оценки удовлетворенности пользователей, необходимо фокусироваться на реальном решении задач пользователя, качестве контента и удобстве интерфейса.
• Анализ собственных поведенческих метрик в динамике: При внесении изменений на сайте анализируйте не только средние значения метрик (Bounce Rate, Время на сайте), но и тренды вовлеченности во времени. Это поможет синхронизировать ваше понимание качества с тем, как его измеряет Яндекс.
• Стимулирование регулярного взаимодействия: Работайте над формированием лояльной аудитории (подписки, email-рассылки, полезные инструменты), которая демонстрирует стабильные или растущие паттерны использования сайта.

Worst practices (это делать не надо)

• Краткосрочная накрутка поведенческих факторов: Использование ботов или мотивированного трафика для кратковременного улучшения ПФ. Метод, ориентированный на анализ трендов (Амплитуда и Фаза), вероятно, отфильтрует такие неестественные всплески как шум или выявит негативный тренд после окончания накрутки.
• Внедрение «темных паттернов» (Dark Patterns) для повышения CTR: Тактики, которые заставляют пользователя кликать, но ведут к последующему разочарованию. Хотя это может дать краткосрочный рост средних метрик, долгосрочный тренд вовлеченности будет убывающим, что будет зафиксировано системой оценки Яндекса.
• Игнорирование юзабилити и UX: Создание сайтов, которые затрудняют решение задачи пользователя. Это приводит к снижению тренда вовлеченности, что является негативным сигналом для поисковой системы.

Стратегическое значение

Патент подтверждает высокий уровень развития инфраструктуры оценки качества в Яндексе. Стратегическое значение для SEO заключается в понимании того, что Яндекс математически точно измеряет долгосрочное влияние изменений в поиске на поведение пользователей. Это смещает фокус SEO-стратегии с попыток «обмануть алгоритм» на необходимость обеспечения реального, устойчивого качества ресурса. Побеждают сайты, которые способствуют положительному тренду вовлеченности пользователей.

Практические примеры

Практических примеров для прямого применения в SEO нет, так как патент описывает внутреннюю систему измерений Яндекса. Однако можно смоделировать, как эта система может интерпретировать изменения на сайте.

Сценарий: Оценка нового алгоритма ранжирования Яндексом (внутренний процесс)

1. Действие Яндекса: Яндекс запускает A/B тест нового алгоритма ранжирования (Экспериментальное изменение) на 10 дней.
2. Сбор данных: Измеряется метрика «Количество кликов в день» для пользователей Тестовой и Контрольной групп.
3. Анализ (Традиционный метод): Среднее количество кликов в Тестовой группе на 2% выше. Результат может быть признан положительным, но статистическая значимость низкая.
4. Анализ (Метод из патента): Система рассчитывает Амплитуду и Фазу.
• Случай А (Реальное улучшение): Обнаружено, что Средняя Амплитуда Теста выше Контроля (TAA > CAA), и Средняя Фаза Теста положительна (TAP > 0). Вывод: Возрастающий тренд. Алгоритм улучшает вовлеченность устойчиво.
• Случай Б (Эффект новизны/Путаница): Обнаружено, что TAA > CAA, но TAP < 0. Вывод: Убывающий тренд. Пользователи сначала кликали больше (возможно, из-за нового вида выдачи), но затем их активность снизилась. Алгоритм не дает устойчивого улучшения.
5. Результат для SEO: Если Яндекс внедрит алгоритм из Случая А, сайты, которые действительно лучше решают задачи пользователей, получат преимущество. Использование точных методов оценки гарантирует, что Яндекс внедряет только те изменения, которые действительно улучшают поиск в долгосрочной перспективе.

Вопросы и ответы