Как Яндекс ускоряет A/B тестирование алгоритмов поиска, прогнозируя долгосрочное поведение пользователей с помощью ML

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему повышения чувствительности (sensitivity) и скорости проведения контролируемых экспериментов (A/B testing) при оценке новых алгоритмов поиска или изменений интерфейса. Стандартный подход требует длительного времени для накопления достаточных статистических данных, что замедляет внедрение улучшений. Изобретение позволяет достичь необходимой статистической значимости быстрее, не увеличивая фактическую продолжительность теста.

Что запатентовано

Запатентована система проведения контролируемых экспериментов, которая использует прогнозирование будущего поведения пользователей для оценки долгосрочного эффекта изменений. Суть изобретения в том, чтобы на основе данных, собранных за короткий период (Первый период), с помощью модели машинного обучения предсказать поведение пользователей в будущем (Второй период). Затем система объединяет фактические и предсказанные данные для определения статистической значимости различий между контрольной и тестовой группами.

Как это работает

Система делит пользователей на контрольную (Control) и тестовую (Treatment) группы. В течение Первого периода собираются данные об их поведении (behavior data), касающиеся ключевой метрики (Performance Parameter), например, количества сессий. Затем модель прогнозирования (Prediction Model), например, Gradient Boosting Decision Tree, анализирует эти данные (используя сложные признаки, включая временные ряды и периодичность) и предсказывает значения метрики для Второго периода. Финальная оценка рассчитывается на основе комбинации фактических и предсказанных значений, что позволяет быстрее выявить статистически значимые различия и оценить долгосрочный эффект.

Актуальность для SEO

Высокая. Эффективное и быстрое A/B тестирование является критически важным компонентом для data-driven разработки современных поисковых систем. Использование ML для повышения чувствительности экспериментов и оценки долгосрочных эффектов на метрики вовлеченности (которые коррелируют с метрикой Профицит) является передовым подходом.

Важность для SEO

Влияние на SEO значительно (7/10), хотя и косвенное. Патент не описывает алгоритмы ранжирования, но он описывает инфраструктуру, с помощью которой Яндекс оценивает эти алгоритмы. Ключевой вывод: Яндекс фокусируется на долгосрочном влиянии изменений на вовлеченность пользователей. Система оценки разработана так, чтобы выявлять алгоритмы, которые способствуют устойчивому использованию поиска в будущем, а не только сиюминутному росту метрик. Это подчеркивает важность оптимизации под долгосрочное удовлетворение пользователя и лояльность аудитории.

Детальный разбор

Термины и определения

Патент описывает внутренние процессы Яндекса по оценке качества поиска. Хотя он не дает прямых рекомендаций для SEO, он дает критически важное понимание того, как Яндекс измеряет успех своих алгоритмов.

Behavior Data (Поведенческие данные)

Данные о взаимодействии пользователей с сервисом (например, поисковой системой). Включают такие метрики, как клики, запросы, время присутствия и т.д.

Control Variant (Контрольный вариант)

Текущая версия сервиса (например, текущий алгоритм ранжирования), используемая в качестве базовой линии в A/B тесте.

Controlled Experiment (Контролируемый эксперимент / A/B тест)

Метод сравнения двух вариантов сервиса путем их демонстрации разным группам пользователей и измерения разницы в ключевых метриках.

Features (Признаки)

Производные данные, извлеченные из Behavior Data Первого периода и используемые моделью прогнозирования. Включают Total feature, Time series feature, Statistics feature, Periodicity feature, Derivative feature.

Performance Parameter (Параметр эффективности)

Ключевая метрика (KPI), используемая для оценки разницы между вариантами. Обычно это метрика вовлеченности пользователя (например, количество сессий, количество кликов).

Prediction Model (Модель прогнозирования)

Алгоритм машинного обучения, обученный предсказывать будущее поведение. Упоминаются Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) и Linear Regression.

Sensitivity (Чувствительность эксперимента)

Способность метрики обнаружить статистически значимую разницу, когда эффект от изменения действительно существует.

Treatment Variant (Тестовый вариант)

Измененная версия сервиса (например, новый алгоритм ранжирования), эффективность которой оценивается в A/B тесте.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Ядром изобретения является метод, позволяющий симулировать более длительный эксперимент за счет прогнозирования будущего поведения и комбинирования его с фактическими данными.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает полный метод проведения контролируемого эксперимента, основанный на комбинировании данных.

1. Сбор поведенческих данных (Behavior Data) по двум группам пользователей (Контроль и Тест) в течение Первого периода времени.
2. Используя модель прогнозирования (Prediction Model), вычисляются предсказанные значения (predicted values) Performance Parameter для каждого пользователя обеих групп во Втором периоде времени (будущее).
3. Получение фактических значений (actual values) Performance Parameter из данных Первого периода.
4. Критически важно: Комбинирование фактического значения и соответствующего предсказанного значения для каждого пользователя в объединенное значение (combined value).
5. Вычисление среднего значения (average value) объединенных значений отдельно для Контрольной и Тестовой групп.
6. Определение наличия статистически значимой разницы (statistically significant difference) между этими средними значениями.
7. Выбор (Selecting) одного из вариантов (Контроль или Тест) на основе этой разницы.

Суть Claim 1 заключается в том, что решение о запуске нового алгоритма (Treatment) принимается на основе анализа объединенного набора данных (Фактический P1 + Прогнозируемый P2). Это позволяет оценить долгосрочную эффективность быстрее, чем при стандартном подходе.

Claims 12-14: Уточняют технические детали. Модель прогнозирования может быть GBDT или линейной регрессией (Claim 12), и она использует специфические признаки (Features), извлеченные из поведенческих данных (Claims 13, 14).

Где и как применяется

Изобретение относится к инфраструктуре тестирования и оценки качества поиска.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Это основной слой применения патента. Система является частью платформы A/B тестирования Яндекса и используется для расчета ключевых метрик качества и вовлеченности (которые являются компонентами метрики Профицит) при оценке изменений перед их запуском в продакшн.

Взаимодействие с другими слоями
Система взаимодействует с другими слоями косвенно. Например, когда тестируется новый алгоритм ранжирования (RANKING LAYER) или новый интерфейс (BLENDER/SERP Generation), эти изменения запускаются для Тестовой группы. Система, описанная в патенте, получает логи поведения пользователей и анализирует их для определения победителя.

Входные данные: Логи поведения пользователей (Behavior Data) из Контрольной и Тестовой групп за Первый период.

Выходные данные: Оценка статистической значимости различий в Performance Parameter между двумя группами с учетом прогноза будущего поведения. Решение о выборе лучшего варианта.

На что влияет

• Принятие решений о запуске: Основное влияние — ускорение и повышение точности решений о том, какие изменения в поиске следует внедрять.
• Типы изменений: Патент явно указывает, что метод применим для оценки изменений в поисковой системе, включая:
  • Изменение в алгоритме ранжирования (change in a ranking algorithm).
  • Изменение времени отклика движка (change in engine response time).
  • Изменение пользовательского интерфейса (change in a user interface).

Когда применяется

Алгоритм применяется в процессе проведения A/B тестов для оценки любых изменений, которые потенциально могут повлиять на поведение пользователей.

• Цель применения: Достижение статистической значимости быстрее, чем при стандартном подходе. Патент предполагает, что Первый период может быть короче стандартной продолжительности.
• Досрочное завершение: Метод позволяет завершить эксперимент досрочно (terminated before an end of the duration), если статистическая значимость достигнута с учетом прогноза.

Пошаговый алгоритм

Процесс оценки изменений в поисковой системе с использованием прогнозирования поведения.

1. Подготовка эксперимента: Определение Контрольного и Тестового вариантов. Определение ключевого Performance Parameter (например, количество сессий на пользователя). Разделение пользователей на группы.
2. Сбор данных (Первый период): Проведение эксперимента и сбор Behavior Data для обеих групп.
3. Извлечение признаков (Feature Extraction): Обработка собранных данных для каждого пользователя с целью извлечения признаков для модели прогнозирования. Это включает расчет временных рядов, статистик, периодичности и производных (см. раздел 4.2).
4. Прогнозирование (Второй период): Применение Prediction Model (например, Gradient Boosting) к извлеченным признакам для расчета предсказанных значений Performance Parameter для каждого пользователя в будущем периоде.
5. Комбинирование данных: Объединение фактических значений из Первого периода и предсказанных значений из Второго периода для каждого пользователя.
6. Статистический анализ: Расчет средних значений комбинированных данных для Контрольной и Тестовой групп. Определение наличия statistically significant difference между средними значениями.
7. Принятие решения: На основе результатов статистического анализа выбирается лучший вариант для внедрения в продакшн.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно поведенческие факторы, собранные во время эксперимента.

• Поведенческие факторы (Behavior Data): Патент явно перечисляет типы взаимодействий пользователей (user interactions), которые используются в качестве Performance Parameter и основы для прогнозирования (Claim 10):
  • Количество сессий на пользователя (number of sessions per user).
  • Количество запросов на пользователя (number of queries per user).
  • Количество кликов на пользователя (number of clicks per user).
  • Время присутствия пользователя (presence time of a user) – вероятно, Dwell Time или общее время взаимодействия.
  • Количество кликов на запрос пользователя (number of clicks per query of a user).
  • Время отсутствия за сессию (absence time per session of a user).

Какие метрики используются и как они считаются

Система использует сложные методы анализа временных рядов для извлечения признаков из поведенческих данных, которые затем подаются в модель машинного обучения.

Алгоритмы машинного обучения:

• Для прогнозирования используются Gradient Boosting Decision Tree (градиентный бустинг над решающими деревьями, вероятно CatBoost) или Linear Regression (линейная регрессия).

Извлечение признаков (Features):

Для прогнозирования система извлекает специфические признаки из сырых данных. $T_p$ обозначает длину наблюдаемого (Первого) периода.

1. Total feature: Суммарное значение параметра за Первый период.
2. Time series feature: Временной ряд значений параметра (например, по дням). Рассчитывается как:
   $$ \{x_t\}_{t=1}^{|T_p|} $$
   где $x_t$ – значение параметра в момент времени t.
3. Statistics feature: Минимальное, максимальное, среднее значения, стандартное отклонение и вариация временного ряда.
4. Periodicity feature: Признаки периодичности, получаемые с помощью Дискретного Преобразования Фурье (DFT) временного ряда. Это позволяет выявить циклические паттерны (например, еженедельную активность).
   $$ X_k = \sum_{t=1}^{|T_p|} x_t \exp(-i \omega_k(t-1)) $$
   где $\omega_k = 2\pi k/|T_p|$.
5. Derivative feature: Ряды конечных разностей первого и второго порядков (аналоги первой и второй производных для дискретных данных). Показывают скорость и ускорение изменения поведения.

   Первый порядок (скорость):

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

   Второй порядок (ускорение):

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

Выводы

1. Долгосрочная вовлеченность — главный приоритет: Патент подтверждает, что Яндекс оценивает качество алгоритмов не по сиюминутной реакции пользователей, а по их прогнозируемому долгосрочному поведению. Система специально разработана для выявления изменений, которые влияют на будущую активность пользователей.
2. Ключевые метрики вовлеченности: Патент явно перечисляет метрики, которые Яндекс считает важными показателями успеха (Performance Parameters): количество сессий, запросов, кликов, время присутствия и время отсутствия. Это те самые поведенческие сигналы, на которые ориентируются алгоритмы ранжирования.
3. Сложный анализ поведенческих паттернов: Яндекс не просто суммирует клики. Для прогнозирования используются сложные методы анализа временных рядов (Преобразование Фурье для периодичности, производные для динамики), что указывает на глубокий анализ паттернов поведения пользователей.
4. Скорость инноваций: Эта инфраструктура позволяет Яндексу быстрее тестировать и внедрять новые алгоритмы ранжирования, сокращая время A/B тестов без потери точности.
5. Машинное обучение в оценке качества: Использование Gradient Boosting (CatBoost) для прогнозирования поведения подчеркивает роль ML не только в ранжировании, но и в самой инфраструктуре оценки качества поиска.

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Оптимизация под долгосрочное удовлетворение и лояльность (Retention): Фокусируйтесь на создании контента и функционала, которые заставляют пользователей возвращаться. Поскольку Яндекс прогнозирует будущее поведение при оценке алгоритмов, приоритет отдается тем изменениям, которые способствуют росту метрики «Количество сессий на пользователя» в долгосрочной перспективе.
• Улучшение метрик вовлеченности сессии: Работайте над улучшением метрик, явно упомянутых в патенте: presence time (время взаимодействия с сайтом) и глубина взаимодействия. Обеспечивайте полное решение задачи пользователя в рамках сессии.
• Анализ паттернов и динамики трафика: Понимайте, как пользователи взаимодействуют с вашим сайтом в динамике и цикличности. Яндекс анализирует эти паттерны (Periodicity и Derivative features) для оценки качества. Стабильный, предсказуемый и растущий паттерн вовлеченности является позитивным сигналом.

Worst practices (это делать не надо)

• Краткосрочные трюки и Clickbait: Использование методов, которые дают краткосрочный всплеск метрик (например, CTR), но ведут к разочарованию и долгосрочному снижению лояльности. Система оценки Яндекса, прогнозирующая будущее поведение, выявит негативный долгосрочный эффект и забракует алгоритмы, которые поощряют такие сайты.
• Манипуляции поведенческими факторами (Накрутка ПФ): Попытки искусственно завысить метрики могут быть неэффективны, так как система анализирует сложные паттерны (периодичность через DFT, тренды через производные). Аномальные всплески активности могут быть идентифицированы или признаны незначимыми при долгосрочном прогнозировании.
• Игнорирование возвращаемости пользователей: Концентрация только на привлечении нового трафика без работы над удержанием существующего противоречит целям Яндекса.

Стратегическое значение

Этот патент имеет важное стратегическое значение, так как он раскрывает механизм оценки качества в Яндексе. Он подтверждает, что приоритетом поисковой системы является максимизация долгосрочной полезности для пользователя (что отражается в метрике Профицит). Алгоритмы ранжирования, которые внедряются, должны пройти через этот фильтр оценки, прогнозирующий будущее поведение. Для SEO это означает, что долгосрочная стратегия должна быть направлена на создание реальной ценности, формирование лояльности и обеспечение стабильно высокого уровня вовлеченности.

Практические примеры

Сценарий: Оценка нового алгоритма ранжирования для E-commerce

1. Эксперимент: Яндекс тестирует новый алгоритм (Treatment), который агрессивно повышает сайты с самыми низкими ценами, против текущего алгоритма (Control). Performance Parameter = количество успешных сессий (покупок).
2. Первый период (Краткосрочный эффект): В первую неделю новый алгоритм показывает рост числа кликов. Однако пользователи часто сталкиваются с проблемами (нет в наличии, плохой сервис) и возвращаются в поиск.
3. Прогнозирование (Второй период): Система анализирует динамику (Derivative features — скорость изменения поведения) и паттерны. Она замечает снижение частоты сессий у пользователей в Тестовой группе к концу Первого периода. Модель прогнозирует значительное снижение количества будущих сессий и покупок во Втором периоде из-за накопленного негативного опыта.
4. Результат: Несмотря на возможный краткосрочный рост некоторых метрик, комбинированная оценка (Факт + Прогноз) показывает статистически значимое снижение долгосрочной эффективности. Новый алгоритм бракуется.
5. SEO Вывод: Для E-commerce критически важно не только иметь конкурентные цены, но и обеспечивать высокий уровень сервиса и достоверность информации, чтобы поддерживать долгосрочную лояльность пользователей, которую измеряет Яндекс.

Вопросы и ответы