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

Описание

Какую задачу решает

Патент решает задачу повышения чувствительности (sensitivity) контролируемых экспериментов (A/B тестов) без необходимости увеличения выборки пользователей или длительности эксперимента. Традиционные методы требуют больше времени или ресурсов для достижения статистической значимости, что замедляет внедрение улучшений в онлайн-сервисы (например, в алгоритмы ранжирования поиска). Изобретение позволяет достичь чувствительности длительного эксперимента за более короткий срок.

Что запатентовано

Запатентована система и метод проведения контролируемых экспериментов, ключевой особенностью которых является использование моделей машинного обучения для прогнозирования будущего поведения пользователей. Суть изобретения заключается в том, чтобы собрать данные за короткий период (First Period), предсказать поведение пользователей в будущем периоде (Second Period) и оценить результаты эксперимента на основе суммы фактических и предсказанных данных. Это симулирует проведение более длительного эксперимента.

Как это работает

Система проводит стандартный A/B тест в течение первого периода времени, разделяя пользователей на контрольную (A) и экспериментальную (B) группы. Собираются поведенческие данные, относящиеся к ключевой метрике (Performance Parameter), например, количеству сессий или кликов. Затем на основе этих данных генерируются признаки (Features), и модель машинного обучения (Prediction Model, например, Gradient Boosting Decision Tree) предсказывает значения этой метрики для каждого пользователя в будущем (втором) периоде. Результаты эксперимента оцениваются путем сравнения предсказанных (или суммы фактических и предсказанных) значений между группами A и B на предмет статистически значимой разницы.

Актуальность для SEO

Высокая (для внутренней методологии). Скорость итераций и точность A/B тестирования критически важны для развития поисковых систем. Использование машинного обучения для оптимизации самой платформы экспериментов является актуальным направлением, позволяющим Яндексу быстрее внедрять успешные изменения в ранжирование.

Важность для SEO

Влияние на SEO минимальное (1/10). Патент описывает исключительно внутренние процессы Яндекса, связанные с методологией оценки качества и проведения A/B тестов. Он не содержит информации о факторах ранжирования, методах индексации или обработки запросов. Прямых рекомендаций для SEO из него извлечь нельзя. Однако он дает понимание того, насколько сложна инфраструктура оценки качества в Яндексе и как компания стремится ускорить внедрение изменений, которые улучшают долгосрочные поведенческие метрики.

Детальный разбор

Термины и определения

Behavior Data (Поведенческие данные)

Данные о взаимодействии пользователей с сервисом (например, поисковой системой), собранные во время эксперимента. Включают такие метрики, как количество сессий, кликов, запросов, время присутствия и т.д.

Controlled Experiment (Контролируемый эксперимент)

A/B тестирование. Метод сравнения двух вариантов сервиса путем разделения пользователей на группы и измерения разницы в ключевых метриках.

Control Variant (Контрольный вариант)

Текущая версия сервиса (например, стандартная выдача SERP), предоставляемая первой группе пользователей (Группа A).

Features (Признаки)

Производные данные, рассчитанные на основе Behavior Data, которые используются моделью машинного обучения для прогнозирования. Патент выделяет несколько типов: Total, Time Series, Statistics, Periodicity, Derivative.

First Period of Time (Первый период времени)

Фактическая продолжительность сбора данных в рамках эксперимента.

Performance Parameter (Параметр производительности)

Ключевая метрика эксперимента (KPI), по которой оценивается разница между вариантами. Обычно это метрика вовлеченности пользователей (user engagement metric).

Prediction Model (Модель прогнозирования)

Алгоритм машинного обучения, используемый для прогнозирования будущих значений Performance Parameter. Упоминаются Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) и Linear Regression.

Second Period of Time (Второй период времени)

Будущий период времени, для которого прогнозируется поведение пользователей.

Sensitivity (Чувствительность)

Способность эксперимента обнаруживать статистически значимую разницу, когда эффект от изменения действительно существует.

Treatment Variant (Экспериментальный вариант)

Модифицированная версия сервиса (например, SERP с новым алгоритмом ранжирования или измененным интерфейсом), предоставляемая второй группе пользователей (Группа B).

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент фокусируется на методологии ускорения A/B тестов за счет прогнозирования.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает базовый метод.

1. Сбор поведенческих данных (Behavior Data) для двух групп пользователей (Контроль и Эксперимент) в течение первого периода времени. Данные относятся к Performance Parameter.
2. Применение модели прогнозирования (Prediction Model) к этим данным.
3. Расчет прогнозируемых значений (Predicted Values) Performance Parameter для каждого пользователя обеих групп на второй (будущий) период времени.
4. Определение наличия статистически значимой разницы между прогнозируемыми значениями для первой и второй групп.

Claim 3 (Зависимый от Claim 1): Описывает ключевой вариант использования, симулирующий долгий эксперимент.

1. Получение фактических значений (Actual Values) Performance Parameter за первый период.
2. Объединение фактических значений с соответствующими прогнозируемыми значениями (за второй период) для каждого пользователя, получая Combined Value.
3. Расчет среднего значения Combined Values для первой группы.
4. Расчет среднего значения Combined Values для второй группы.
5. Определение наличия статистически значимой разницы между этими средними значениями.

Ядро изобретения — это использование прогноза будущего поведения для оценки результатов эксперимента так, как если бы он длился сумму первого и второго периодов. Это направлено на повышение чувствительности метрик без фактического увеличения длительности теста.

Где и как применяется

Этот патент относится к инфраструктуре оценки качества и не применяется непосредственно в процессе ранжирования или индексирования.

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Изобретение является частью платформы для проведения A/B экспериментов. Оно используется для оценки влияния любых изменений в поисковой системе на поведение пользователей.

Взаимодействие с компонентами:

• Система взаимодействует с логами поведения пользователей для получения исходных данных.
• Она использует вычислительные мощности (вероятно, с применением CatBoost, учитывая упоминание GBDT и авторство Яндекса) для обучения моделей и прогнозирования.
• Результаты используются аналитиками и менеджерами продукта для принятия решений о запуске новых функций или алгоритмов ранжирования.

Входные данные: Поведенческие данные (логи взаимодействий) пользователей из контрольной и экспериментальной групп за первый период времени; определение Performance Parameter.

Выходные данные: Прогнозируемые значения Performance Parameter за второй период времени; оценка статистической значимости разницы между группами.

На что влияет

Система влияет на процесс оценки изменений, а не напрямую на ранжирование конкретных сайтов или запросов. Она может применяться для оценки:

• Изменений в алгоритмах ранжирования (Ranking Algorithm).
• Изменений в пользовательском интерфейсе (User Interface) SERP (дизайн, сниппеты, расположение рекламы).
• Изменений во времени ответа поисковой системы (Engine Response Time).

Метод универсален и не зависит от типа контента, тематики (YMYL или ecommerce), типа запроса или языка. Он оценивает влияние любого тестируемого изменения на заданные поведенческие метрики.

Когда применяется

Алгоритм применяется в процессе проведения A/B тестов, когда необходимо оценить влияние изменений на долгосрочные метрики вовлеченности пользователей, но есть желание сократить длительность эксперимента.

• Условия работы: Наличие достаточного объема поведенческих данных за первый период для построения прогноза.
• Триггеры активации: Завершение сбора данных за первый период эксперимента. В патенте также упоминается возможность досрочного завершения эксперимента (terminated before an end of the duration), если прогноз позволяет сделать выводы раньше запланированного срока.

Пошаговый алгоритм

1. Подготовка эксперимента: Определение контрольного и экспериментального вариантов сервиса. Выбор ключевой метрики (Performance Parameter). Определение длительности первого (фактического) и второго (прогнозируемого) периодов.
2. Сбор данных (Первый период): Разделение пользователей на две группы (A и B). Предоставление им соответствующих вариантов сервиса. Сбор поведенческих данных (Behavior Data), связанных с Performance Parameter.
3. Извлечение и обработка признаков (Feature Engineering): Обработка собранных сырых данных для генерации признаков для модели прогнозирования. Это включает расчет временных рядов, статистик, периодичности (с помощью DFT) и производных признаков.
4. Прогнозирование (Второй период): Применение обученной модели прогнозирования (например, GBDT) к признакам каждого пользователя для расчета прогнозируемых значений Performance Parameter в будущем периоде.
5. Агрегация (Опционально, согласно Claim 3): Суммирование фактических значений за первый период и прогнозируемых значений за второй период для каждого пользователя.
6. Анализ и оценка: Расчет средних значений (прогнозируемых или суммарных) для контрольной и экспериментальной групп. Проведение статистического теста для определения наличия значимой разницы между средними значениями.
7. Принятие решения: На основе оценки статистической значимости принимается решение об успехе эксперимента и внедрении изменений.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует исключительно Поведенческие факторы. В патенте не упоминается использование контентных, ссылочных, технических или других факторов ранжирования в качестве входных данных для этой системы прогнозирования.

Конкретные типы поведенческих данных (Performance Parameters), упомянутые в патенте:

• 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).
• Количество кликов на запрос (Number of clicks per query).
• Время отсутствия за сессию (Absence time per session).

Какие метрики используются и как они считаются

Ключевым элементом системы является сложный процесс генерации признаков (Feature Engineering) из временных рядов поведенческих данных.

Алгоритмы машинного обучения:

• Gradient Boosting Decision Tree (GBDT): Основной метод прогнозирования (на практике, вероятно, CatBoost).
• Linear Regression: Упоминается как альтернативный метод.

Типы признаков (Features):

Пусть $T_{p1}$ — длина первого периода наблюдения (например, в днях), а $x_t$ — значение Performance Parameter в день $t$.

1. Total Feature (Суммарный признак): Общее количество взаимодействий за первый период.
2. Time Series Feature (Временной ряд): Последовательность значений метрики по дням: $${x_t}_{t=1}^{T_{p1}}$$
3. Statistics Feature (Статистические признаки): Минимальное, максимальное, среднее значения, стандартное отклонение и вариация временного ряда.
4. Periodicity Feature (Признаки периодичности): Рассчитываются путем применения дискретного преобразования Фурье (Discrete Fourier Transform, DFT) к временному ряду. Это позволяет выявить скрытые периодичности в поведении пользователя (например, еженедельные паттерны). Формула: $$X_k = \sum_{t=1}^{T_{p1}} x_t \exp(-i\omega_k(t-1))$$ где $\omega_k$ — константа.
5. Derivative Feature (Производные признаки): Рассчитываются как ряды конечных разностей первого и второго порядков (аналоги первой и второй производных). Они показывают скорость и ускорение изменения метрики.
   • Первый порядок: $${x_{t+1}-x_t}_{t=1}^{T_{p1}-1}$$
   • Второй порядок: $${x_{t+2}-2x_{t+1}+x_t}_{t=1}^{T_{p1}-2}$$

Система комбинирует эти признаки для различных Performance Parameters, чтобы сформировать финальный набор признаков для модели прогнозирования.

Выводы

1. Патент строго инфраструктурный: Он описывает внутреннюю методологию Яндекса для A/B тестирования и не дает прямых выводов для SEO-оптимизации сайтов.
2. Фокус на скорости и чувствительности: Яндекс инвестирует в технологии, позволяющие ускорить проверку гипотез и выявлять даже незначительные изменения в поведении пользователей. Это означает, что Яндекс может быстрее итерировать и улучшать свои алгоритмы ранжирования.
3. Сложный анализ поведенческих данных: Для прогнозирования используются не только базовые метрики (клики, сессии), но и сложные производные признаки, включая анализ периодичности (через преобразование Фурье) и динамики (через производные). Это указывает на глубокий анализ паттернов поведения пользователей во времени.
4. Долгосрочные метрики как приоритет: Цель системы — предсказать долгосрочное поведение на основе краткосрочных данных. Это подтверждает, что Яндекс стремится оптимизировать не моментальное удовлетворение, а долгосрочную вовлеченность и лояльность пользователей (что коррелирует с метриками типа Профицит).
5. Машинное обучение в основе оценки качества: Использование GBDT (CatBoost) для самой платформы экспериментов подчеркивает роль ML не только в ранжировании, но и в управлении качеством поиска.

Практика

Патент описывает внутренние процессы Яндекс (платформу A/B тестирования) без прямых рекомендаций для SEO. Практическое применение для SEO-специалистов заключается в понимании возможностей Яндекса по оценке качества.

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на долгосрочном удержании пользователей: Поскольку Яндекс разрабатывает методы для более точного прогнозирования долгосрочного поведения, SEO-стратегия должна быть направлена на формирование лояльной аудитории и обеспечение стабильно высокого качества контента и пользовательского опыта. Метрики, которые Яндекс измеряет (сессии, клики, время присутствия), должны стабильно расти.
• Обеспечение стабильности и предсказуемости: Система анализирует временные ряды и периодичность. Сайты, которые обеспечивают консистентный положительный пользовательский опыт и регулярные возвраты пользователей, будут способствовать формированию позитивных поведенческих паттернов, которые Яндекс использует для оценки качества поиска в целом.

Worst practices (это делать не надо)

• Краткосрочные поведенческие манипуляции: Попытки искусственно завысить поведенческие метрики в краткосрочной перспективе могут быть менее эффективными. Если система Яндекса способна точно прогнозировать будущее поведение, она может также предсказать и быстрое затухание эффекта от таких манипуляций, что приведет к негативной оценке качества в долгосрочной перспективе.
• Игнорирование юзабилити и UX: Изменения в поиске, которые улучшают метрики вовлеченности, будут внедряться быстрее. Если сайт предоставляет плохой UX, он будет сильнее контрастировать с улучшающейся выдачей.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегическую важность поведенческих факторов как финального мерила качества поиска для Яндекса. Развитие таких инструментов означает, что Яндекс может быстрее выявлять и внедрять алгоритмы ранжирования, которые действительно улучшают пользовательский опыт и долгосрочную вовлеченность. Для SEO это означает необходимость адаптации к более быстро меняющейся среде, где приоритет отдается сайтам, способным не просто привлечь клик, но и удержать пользователя и решить его задачу.

Практические примеры

Патент не содержит практических примеров для SEO оптимизации. Однако можно привести пример того, как эта система используется внутри Яндекса.

Сценарий: Тестирование нового алгоритма ранжирования

1. Гипотеза: Новый алгоритм ранжирования (Вариант B) должен улучшить долгосрочную удовлетворенность пользователей по сравнению с текущим (Вариант A). Ключевая метрика (Performance Parameter) — количество сессий в неделю.
2. Стандартный подход: Провести эксперимент в течение 4 недель, чтобы собрать достаточно данных.
3. Подход по патенту:
   1. Провести эксперимент в течение 1 недели (Первый период).
   2. Собрать данные о сессиях за эту неделю.
   3. Сгенерировать признаки (включая периодичность и динамику).
   4. Использовать GBDT для прогнозирования количества сессий на следующие 3 недели (Второй период).
   5. Суммировать фактические (1 неделя) и прогнозируемые (3 недели) данные.
   6. Оценить статистическую значимость разницы между Вариантом A и B на основе суммарных данных.
4. Результат: Яндекс получает результат с чувствительностью 4-недельного теста всего за 1 неделю, что позволяет быстрее принять решение о запуске нового алгоритма.

Вопросы и ответы