Как Яндекс проводит A/B тестирование и с высокой точностью оценивает изменения в поведении пользователей на выдаче

Яндекс использует сложный статистический метод для A/B тестирования изменений на SERP (например, новых алгоритмов ранжирования или дизайна). Вместо сравнения средних значений поведенческих метрик (таких как Dwell Time), система анализирует сдвиги в их распределениях. Это позволяет с высокой чувствительностью обнаруживать даже незначительные изменения в том, как пользователи взаимодействуют с выдачей, и определять, являются ли эти изменения положительными или отрицательными.

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему повышения чувствительности (sensitivity) метрик, используемых при A/B тестировании изменений в поисковой выдаче (SERP). Традиционные методы оценки часто опираются на средние значения (mean values) поведенческих метрик. Однако средние значения могут оставаться неизменными, даже если распределение (distribution) этих метрик значительно изменилось. Это затрудняет обнаружение влияния незначительных обновлений системы или изменений, затрагивающих лишь малую часть трафика (например, только рекламу). Патент предлагает более чувствительный критерий для точной оценки влияния обновлений на качество поиска.

Что запатентовано

Запатентован метод статистического анализа результатов A/B тестирования для обнаружения изменений в интерактивности пользователей с SERP. Суть изобретения заключается в анализе распределений поведенческих метрик, а не только их средних значений. Метод позволяет количественно оценить величину изменения (magnitude of the change) между двумя версиями SERP и определить его статистическую значимость, обеспечивая более высокую чувствительность по сравнению с традиционными методами.

Как это работает

Система проводит A/B тест, показывая две версии SERP разным группам пользователей. Собираются данные по определенной поведенческой метрике (например, Click Dwell-Time). Вместо сравнения средних значений, система вычисляет распределения этих метрик для обеих версий. Затем анализируется отношение между этими распределениями для каждого значения метрики. На основе наименьшего (m) и наибольшего (M) отношений вычисляется метрика величины изменения ($\alpha^{0}$). Если эта величина статистически значима, система делает вывод, что изменение в поведении пользователей произошло. Далее, путем декомпозиции распределений на «успешные» и «неуспешные» взаимодействия, система определяет, было ли это изменение положительным или отрицательным.

Актуальность для SEO

Высокая. A/B тестирование является основой разработки современных поисковых систем. Повышение чувствительности метрик качества (таких как Профицит) критически важно для Яндекса, так как позволяет быстрее и точнее выявлять успешные изменения в алгоритмах ранжирования и интерфейсе. Описанный метод является актуальным инструментом для внутренней оценки качества поиска.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (7/10), но стратегически важное. Патент не описывает алгоритм ранжирования или конкретные факторы. Он описывает инструмент измерения, который Яндекс использует для оценки своих собственных обновлений. Для SEO-специалистов это важно по двум причинам: (1) подтверждает критическую роль поведенческих факторов (упомянуты Dwell-Time, Absence-Time) в оценке качества поиска Яндексом; (2) показывает, что Яндекс обладает сложными статистическими методами для обнаружения даже незначительных изменений в удовлетворенности пользователей, анализируя поведение в целом, а не только средние показатели.

Детальный разбор

Термины и определения

A/B Testing (A/B тестирование): Метод сравнения двух вариантов сервиса (Control и Treatment) путем их показа разным группам пользователей для определения влияния изменений на производительность.
Absence-Time (Время отсутствия): Поведенческая метрика. Вероятно, время до возврата пользователя на SERP или время между сессиями. В контексте патента, высокие значения Absence-Time считаются «плохими» (bad).
Click Dwell-Time (Время пребывания после клика): Поведенческая метрика, измеряющая количество времени, которое пользователь проводит на целевой странице после клика по результату поиска. Высокие значения считаются «хорошими» (good).
Distribution (Распределение): Частота, с которой встречаются различные значения метрики в выборке данных. Обозначаются как $D_a(x)$ и $D_b(x)$.
F0 и F1 (Базовые распределения): Пара гипотетических распределений, из которых состоят наблюдаемые данные. Одно из них обычно представляет «неуспешные» взаимодействия (например, короткий Dwell-Time), а другое — «успешные» (длинный Dwell-Time).
Highest Ratio (M) (Наибольшее отношение): Наибольшее отношение между значением второго распределения (B) и соответствующим значением первого распределения (A). Индикатор наибольшего относительного изменения.
Lowest Ratio (m) (Наименьшее отношение): Наименьшее отношение между значением второго распределения (B) и соответствующим значением первого распределения (A). Индикатор наименьшего относительного изменения.
Magnitude of the Change ($\alpha^{0}$) (Величина изменения): Ключевая метрика патента. Она количественно оценивает степень различия между двумя распределениями (A и B). Вычисляется на основе наименьшего (m) и наибольшего (M) отношений.
Sensitivity (Чувствительность метрики): Способность метрики обнаруживать различия между двумя версиями системы на высоком уровне статистической значимости, особенно при тонких изменениях.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент защищает метод обнаружения изменений в интерактивности пользователей между двумя версиями SERP (например, при A/B тестировании).

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной процесс анализа распределений.

Представление первой версии SERP первой группе пользователей и второй версии SERP второй группе.
Сбор измерений взаимодействий пользователей определенного типа (например, Dwell-Time) для обеих версий.
Вычисление первого и второго распределений этих измерений.
Совместный анализ распределений для определения величины изменения интерактивности. Этот анализ включает:

Определение набора отношений (ratios). Каждое отношение — это соотношение между значением первого распределения и соответствующим значением второго распределения для каждого измерения.
Определение наименьшего отношения (m) и наибольшего отношения (M) в этом наборе. m указывает на наименьшее относительное изменение, M — на наибольшее.
Определение величины изменения (Magnitude of the Change) на основе комбинации m и M.
Определение статистической значимости этой величины.

Если величина изменения статистически значима, система определяет, что изменение в интерактивности пользователей произошло.

Claim 4 (Зависимый от 1): Указывает формулу для расчета величины изменения.

Комбинация наименьшего (m) и наибольшего (M) отношений рассчитывается по формуле:

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

Claim 2 и 6 (Зависимые): Уточняют процесс интерпретации изменения.

Если изменение обнаружено, анализ также включает:

Вычисление пары базовых распределений (F0 и F1) на основе M и m. Это делается путем декомпозиции наблюдаемых распределений (A и B) на взвешенные суммы F0 и F1 (Claim 2).
Определение того, является ли обнаруженное изменение положительным или отрицательным. Это определяется путем сравнения соответствующих средних значений F0 и F1 с учетом типа измеряемого взаимодействия (Claim 6). Например, если измеряется Dwell-Time (больше=лучше) и среднее F1 больше среднего F0, изменение положительное.

Где и как применяется

Этот патент описывает инфраструктурный механизм, который не является частью основного конвейера обработки запросов (Crawling, Indexing, Ranking), а относится к Слою Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER).

Метод применяется для анализа результатов A/B экспериментов, проводимых Яндексом для оценки влияния изменений в любом компоненте системы (ранжирование, дизайн SERP, реклама и т.д.) на поведение пользователей.

Взаимодействие с компонентами системы:

Система взаимодействует с инфраструктурой логирования пользовательских взаимодействий для сбора данных.
Она используется аналитиками и разработчиками Яндекса для принятия решений о запуске новых функций или алгоритмов (data-driven decisions).

Входные и выходные данные:

На входе: Две выборки измерений определенной поведенческой метрики (например, Dwell-Time), собранные в ходе A/B теста для версии A и версии B.
На выходе:
- Величина изменения интерактивности ($\alpha^{0}$).
- Статистическая значимость этого изменения (p-value).
- Интерпретация изменения (положительное или отрицательное).

На что влияет

Метод универсален и может применяться для оценки любых изменений на SERP и анализа любых поведенческих метрик.

Типы контента и результаты: В патенте упоминается применение метода для оценки изменений, влияющих на органические результаты (organic search results), рекламные результаты (advertising results) и вертикальные результаты (vertical results). Особо подчеркивается его полезность, когда обновление затрагивает компонент с небольшим трафиком (например, рекламу).
Конкретные ниши: В одном из примеров экспериментов упоминается оценка ухудшения алгоритма органического поиска путем игнорирования меток коммерческого качества (commercial quality labels), что указывает на применение в E-commerce тематиках.

Когда применяется

Условия работы: Применяется после проведения A/B тестирования и накопления достаточного объема данных о взаимодействиях пользователей с двумя версиями SERP.
Цель применения: Определить, привело ли изменение в системе (например, новый алгоритм ранжирования) к статистически значимому изменению в поведении пользователей, и оценить качество этого изменения.

Пошаговый алгоритм

Процесс обнаружения изменения в интерактивности пользователя:

Сбор данных (A/B Тест): Представление первой версии SERP (A) первой группе пользователей и второй версии (B) второй группе. Сбор измерений взаимодействий пользователей заранее выбранного типа (например, Click Dwell-Time).
Вычисление распределений: Вычисление распределений собранных измерений для версии A ($D_a(x)$) и версии B ($D_b(x)$). Это может включать дискретизацию измерений по бинам (интервалам).
Определение отношений: Вычисление набора отношений между распределениями. Для каждого значения метрики (или бина) x вычисляется отношение $R(x) = D_b(x) / D_a(x)$.
Определение экстремумов: Нахождение наименьшего (m) и наибольшего (M) отношения в этом наборе.
$$ m = \inf_{x \in X} \frac{D_{b}(x)}{D_{a}(x)} $$
$$ M = \sup_{x \in X} \frac{D_{b}(x)}{D_{a}(x)} $$
Расчет величины изменения: Вычисление метрики $\alpha^{0}$ (Magnitude of the Change) на основе m и M:
$$ \alpha^{0} = \frac{(M-1)(1-m)}{M-m} $$
Оценка статистической значимости: Определение, является ли вычисленная величина $\alpha^{0}$ статистически значимой (т.е. отличается ли она от 0). Для этого используются статистические тесты, например, комбинация бутстрэппинга (bootstrapping technique) и одновыборочного t-теста (one sample t-test) или тест Колмогорова-Смирнова (Kolmogorov-Smirnov test).
Интерпретация результата (если значимо):
1. Декомпозиция распределений $D_a$ и $D_b$ на пару базовых распределений F0 (условно «неуспешные») и F1 (условно «успешные»), используя вычисленные m и M. Величина $\alpha^{0}$ представляет собой изменение вклада F1 в версии B по сравнению с версией A.
2. Сравнение средних значений F0 и F1.
3. Определение знака изменения (положительный/отрицательный). Например, если измеряется Dwell-Time (больше=лучше) и среднее F1 больше среднего F0, то увеличение вклада F1 ($\alpha^{0}$) интерпретируется как положительное изменение.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Поведенческие факторы: Это основные данные, используемые методом. Система анализирует измерения взаимодействий пользователей с SERP. В патенте явно упоминаются следующие типы взаимодействий:
- Клики на SERP.
- Переходы на другие веб-страницы с SERP.
- Отправленные запросы (submitted queries) и реформулировки запросов (query reformulations).
- Время, проведенное на SERP или на других веб-страницах (например, Click Dwell-Time, Absence-Time).
- Сессии пользователя на SERP (user SERP sessions).

Контентные, технические, ссылочные и другие типы факторов в этом патенте не упоминаются, так как он фокусируется исключительно на методологии анализа поведения.

Какие метрики используются и как они считаются

Система может использовать различные поведенческие метрики. В примерах патента используются:

Click Dwell-Time: Время пребывания на результате после клика. Увеличение считается положительным.
Absence-Time: Время отсутствия. Увеличение считается отрицательным.
Number of Sessions: Количество сессий.

Ключевые вычисляемые показатели в рамках метода:

Распределения (Distributions $D_a(x), D_b(x)$): Частота встречаемости каждого значения метрики x в группах A и B.
Наименьшее отношение (m) и Наибольшее отношение (M): Минимальное и максимальное значения отношения $D_b(x) / D_a(x)$ по всем x.
Величина изменения (Magnitude of the Change $\alpha^{0}$): Рассчитывается по формуле, приведенной в Алгоритме (Шаг 5). Эта метрика представляет собой минимально необходимую долю изменений в поведении пользователей, чтобы объяснить разницу между распределениями A и B.

Статистические методы:

Kolmogorov-Smirnov test (Тест Колмогорова-Смирнова): Упоминается как один из возможных тестов для определения статистической значимости.
Bootstrapping technique + one sample t-test: Комбинация бутстрэппинга (генерация множества выборок на основе имеющихся данных) и t-теста для оценки значимости $\alpha^{0}$. В экспериментах патента этот метод показал более высокую чувствительность.

Выводы

Патент описывает инструмент оценки качества, а не ранжирования: Это метод, который Яндекс использует внутри компании для анализа результатов A/B тестов и оценки того, улучшают ли новые алгоритмы или изменения интерфейса взаимодействие с пользователем.
Анализ распределений важнее средних значений: Яндекс не полагается только на средние показатели (например, средний CTR или средний Dwell-Time) для оценки качества. Они используют сложные методы анализа распределений, чтобы уловить нюансы в поведении пользователей. Изменение может быть признано значимым, даже если среднее значение метрики не изменилось.
Критическая важность поведенческих метрик: Метод полностью основан на анализе поведенческих данных. Метрики Dwell-Time и Absence-Time явно используются как ключевые индикаторы успешности или неуспешности взаимодействия пользователя с выдачей.
Высокая чувствительность измерений: Яндекс обладает инструментами для обнаружения даже очень тонких изменений в поведении пользователей. Это означает, что система способна точно оценивать влияние даже минорных обновлений алгоритмов ранжирования на удовлетворенность пользователей.
Декомпозиция на успешные/неуспешные взаимодействия: В основе метода лежит предположение, что все взаимодействия можно разделить на успешные (F1) и неуспешные (F0). Цель Яндекса — максимизировать долю успешных взаимодействий.

Практика

Best practices (это мы делаем)

Хотя патент описывает внутренний инструмент Яндекса, он дает важное понимание приоритетов системы, подтверждая ключевые SEO-стратегии, направленные на улучшение пользовательского опыта.

Максимизация Dwell Time и минимизация возвратов на выдачу: Патент явно использует Click Dwell-Time (положительный индикатор) и Absence-Time (в контексте патента – негативный индикатор при увеличении) для оценки качества. Необходимо создавать вовлекающий контент, который полностью решает задачу пользователя, стимулируя его проводить больше времени на сайте и не возвращаться к поиску.
Оптимизация пользовательского опыта для всех сегментов аудитории: Поскольку Яндекс анализирует распределения, важно, чтобы сайт был полезен не только «среднему» пользователю. Улучшение опыта для любой значимой группы пользователей может привести к сдвигу в распределении поведенческих метрик, что будет зафиксировано системой.
Фокус на качестве трафика, а не только на его количестве: Необходимо привлекать целевой трафик, который будет демонстрировать признаки «успешных взаимодействий» (F1). Высокий CTR сам по себе недостаточен, если за ним следуют быстрые возвраты (короткий Dwell-Time).

Worst practices (это делать не надо)

Использование кликбейта и вводящих в заблуждение сниппетов: Привлечение пользователей с помощью заголовков, не соответствующих содержанию, приведет к коротким кликам и быстрым возвратам. Это формирует распределение «неуспешных взаимодействий» (F0). Яндекс активно отслеживает и негативно оценивает такие паттерны.
Игнорирование анализа поведения пользователей на сайте: Недостаточно смотреть только на позиции и трафик. Необходимо анализировать метрики вовлеченности (время на сайте, глубина просмотра, достижение целей) в разрезе поисковых запросов и страниц входа, чтобы понимать, как пользователи (и Яндекс) оценивают контент.
Накрутка поведенческих факторов: Использование ботов или мотивированного трафика для имитации «хорошего» поведения (например, искусственно длинных сессий) скорее всего создаст аномальные распределения, которые будут отличаться от естественных паттернов успешных взаимодействий и могут быть легко обнаружены статистическими методами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает, что измерение удовлетворенности пользователей является фундаментом для развития поиска Яндекса. Он демонстрирует сложность и чувствительность инструментов, которые используются для оценки качества ранжирования через поведенческие метрики. Это подчеркивает, что долгосрочная SEO-стратегия должна быть неразрывно связана с реальным улучшением продукта и пользовательского опыта. Манипуляции с отдельными факторами неэффективны, если они не приводят к измеримому и статистически значимому улучшению поведения реальных пользователей.

Практические примеры

Практических примеров прямого использования этого метода SEO-специалистами нет, так как это инструмент внутренней оценки Яндекса. Однако можно привести пример того, как изменение на сайте может быть интерпретировано этим методом.

Сценарий: Оценка влияния редизайна страницы статьи на Dwell-Time

Ситуация: SEO-специалист провел редизайн страницы: улучшил читаемость, добавил интерактивные элементы и блок похожих статей.
Традиционный анализ: Средний Dwell-Time по данным Метрики увеличился незначительно (например, с 1:20 до 1:25).
Анализ методом Яндекса (Гипотетический): Яндекс анализирует распределение Dwell-Time до и после изменения.
- До (Версия A): Много коротких сессий (0-30 сек), среднее количество средних сессий (1-3 мин), мало длинных сессий (5+ мин).
- После (Версия B): Количество коротких сессий уменьшилось, количество средних не изменилось, количество длинных сессий значительно возросло.
Результат: Хотя среднее значение изменилось слабо, распределение сдвинулось. Метод из патента обнаружит этот сдвиг (изменение отношений M и m), рассчитает значимую величину изменения ($\alpha^{0}$) и интерпретирует его как положительное (увеличение вклада длинных сессий F1). Как следствие, Яндекс оценит новый алгоритм ранжирования (который, возможно, стал выше ранжировать эту страницу) как успешный.

Вопросы и ответы

Что такое анализ распределений и почему он лучше анализа средних значений?

Анализ средних значений смотрит только на одну цифру (например, среднее время на сайте). Анализ распределений смотрит на то, как часто встречаются разные значения (сколько было коротких, средних и длинных сессий). Среднее значение может не измениться, даже если поведение пользователей сильно поменялось (например, стало меньше коротких и длинных сессий, но больше средних). Анализ распределений позволяет уловить эти нюансы и более точно оценить изменения в поведении.

Что означают термины F0 и F1 в этом патенте?

F0 и F1 — это два гипотетических базовых распределения, из которых, как предполагается, состоят наблюдаемые данные. В контексте анализа поведения F0 обычно представляет собой распределение «неуспешных» взаимодействий (например, быстрые возвраты на выдачу, короткий Dwell-Time), а F1 — распределение «успешных» взаимодействий (длинные сессии, решение задачи). Цель метода — определить, увеличилась ли доля F1 после внесенных изменений.

Что такое метрика $\alpha^{0}$ (Magnitude of the Change)?

$\alpha^{0}$ — это ключевая метрика патента, которая количественно оценивает, насколько сильно отличаются два распределения (A и B). Она рассчитывается на основе максимального (M) и минимального (m) отношений между этими распределениями. По сути, она показывает, какая доля пользовательских взаимодействий изменила свой характер с «неуспешного» на «успешный» (или наоборот). Чем выше $\alpha^{0}$, тем значительнее изменение.

Какие поведенческие метрики Яндекс считает важными согласно этому патенту?

Патент явно упоминает и использует в примерах две ключевые метрики: Click Dwell-Time (время пребывания после клика), где увеличение считается хорошим признаком, и Absence-Time (время отсутствия), где увеличение считается плохим признаком. Также упоминаются клики, реформулировки запросов и количество сессий. Это подтверждает фокус Яндекса на метриках, отражающих удовлетворенность пользователя и решение его задачи.

Могу ли я как SEO-специалист использовать этот метод для анализа своего сайта?

Метод достаточно сложен математически и требует больших объемов данных для статистической значимости. Хотя вы можете реализовать этот алгоритм для анализа данных из Яндекс.Метрики во время собственных A/B тестов, основная ценность патента не в самом методе, а в понимании того, как глубоко и точно Яндекс анализирует поведение пользователей для оценки качества поиска.

Означает ли этот патент, что Яндекс использует Dwell Time как фактор ранжирования?

Патент не утверждает это напрямую. Он показывает, что Dwell Time используется как ключевая метрика качества для оценки результатов A/B тестирования новых алгоритмов ранжирования. Если новый алгоритм приводит к увеличению Dwell Time (и это фиксируется методом из патента), этот алгоритм признается успешным и запускается в продакшн. Таким образом, Dwell Time является целью (целевой метрикой) для машинного обучения, что косвенно делает его критически важным для SEO.

Как этот патент связан с метриками Proxima или Профицит?

Proxima и Профицит — это интегральные метрики качества поиска Яндекса. Метод, описанный в патенте, является одним из инструментов, который может использоваться для расчета этих метрик или для оценки их изменений во время A/B тестов. Он обеспечивает высокую чувствительность, необходимую для точной калибровки таких сложных метрик, как Профицит, который измеряет успех сессии пользователя.

Зачем нужна такая высокая чувствительность метрик?

Поисковая система — это очень сложный механизм. Незначительное изменение в алгоритме ранжирования или дизайне может оказать слабое, но важное влияние на поведение пользователей. Высокая чувствительность позволяет Яндексу обнаруживать эти тонкие сигналы и принимать обоснованные решения о запуске изменений, даже если они затрагивают лишь небольшую часть запросов или пользователей.

Как система определяет, было ли изменение положительным или отрицательным?

После того как система рассчитала базовые распределения F0 и F1, она сравнивает их средние значения. Если измеряется Dwell-Time (больше=лучше), и среднее значение F1 выше, чем F0, то F1 считается «успешным» распределением. Если метод обнаружил, что вклад F1 увеличился ($\alpha^{0}$ > 0), то общее изменение интерпретируется как положительное.

Что этот патент говорит о накрутке поведенческих факторов?

Он косвенно указывает на сложность эффективной накрутки. Поскольку система анализирует не средние значения, а полные распределения поведенческих метрик, любая искусственная активность должна не просто увеличивать среднее время на сайте, но и точно имитировать естественное распределение «успешных взаимодействий» (F1). Создание аномальных распределений (например, слишком много одинаково длинных сессий) будет легко обнаружено статистическими методами.