🎰 Многорукие бандиты и АБ-тесты В классическом АБ-тесте мы делим трафик пополам (или иной пропорции) и ждём, пока наберётся необходимая выборка для принятия решения. Проблема в том, что проигрывающий вариант всё это время создает альтернативные издержки, «сжигая» деньги и трафик. Многорукие бандиты (multi-armed bandits, MAB) предлагают другой подход. Это семейство алгоритмов, которые динамически перераспределяют трафик между вариантами в ходе тестирования, постепенно отдавая больше трафика тому, кто показывает лучшие результаты. Как это работает: В начале трафик распределяется равномерно. Алгоритм наблюдает за целевой метрикой каждого варианта. Постепенно «лучшие» версии получают больше трафика, а «слабые» – отмирают. При этом алгоритм оставляет небольшой процент на исследование, чтобы не упустить возможного «позднего фаворита». Всего выделяют два подсемейства бандитов: 🔎 Классические бандиты (MAB) Это базовый алгоритм: он смотрит только на результаты вариантов (например, конверсию) и перераспределяет трафик в пользу лучших. Работает хорошо, когда у нас однородная аудитория и мы хотим выделить один вариант-победитель. Но он «не знает», что разные пользователи могут реагировать по-разному. 🎯 Контекстные бандиты (CMAB) Здесь алгоритмы уже учитывает контекст – характеристики пользователя или ситуации. Например: время суток, регион, устройство, историю поведения. Благодаря этому контекстные бандиты могут показывать разные варианты разным сегментам аудитории, находя не общий «лучший вариант», а лучший вариант для конкретного пользователя. Например: Тестируем баннер с акцией. Классический бандит быстро отдаст весь трафик более кликабельному баннеру. А контекстный – может понять, что для iOS работает лучше один дизайн, а на Android – другой. ➕ Плюсы бандитов: + Меньше упущенной выгоды по сравнению с классическим АБ-тестом; + Подходит для систем, где нужно постоянно оптимизировать. Например, они часто применяются в рекламе или рекомендациях. ➖ Минусы бандитов: - Сложнее в реализации и интерпретации; - Алгоритм может «поддаться шуму» и преждевременно выделить победителя; - Сложнее контролировать уровень ошибок I и II рода. --- Многорукие бандиты — это не замена АБ-тестам. Это другой инструмент. Если нужно статистически доказать, что вариант А лучше варианта B на заданных ошибках I и II рода – это все же к АБ-тестам. Когда важно быстро максимизировать метрику на общей аудитории – помогут классические бандиты. А когда аудитория разнородная и «один победитель для всех» не работает – контекстные бандиты. Хотели вы больше узнать про бандитов на практике? А про многоруких?) Тогда поставьте этому посту 🔥 #абтесты
🎰 Многорукие бандиты и АБ-тесты В классическом АБ-тесте мы делим трафик пополам…
Источник
https://t.me/nodatanogrowth/878Канал No Data No Growth | Pavel Bukhtik · опубликовано 21 авг. 2025 г.
Из этого канала
- #879🔥 Эфир про прохождение собесов начинается через 5 минут! Буду рад видеть вас и…
🔥 Эфир про прохождение собесов начинается через 5 минут! Буду рад видеть вас и ваши комментарии по ссылке:…
- #880🔥 Сборник сборников полезных материалов No Data No Growth В четверг прошел мой…
🔥 Сборник сборников полезных материалов No Data No Growth В четверг прошел мой бесплатный вебинар, посвященный прохождению собесеседований.
- #881🎤 7 анекдотов из жизни аналитика Меня всегда забавляло название «дейли…
🎤 7 анекдотов из жизни аналитика Меня всегда забавляло название «дейли стендап». Как будто каждое утро мы собираемся, чтобы кто-то вышел на сцену и отшутился.
- #877🎙 Анонс бесплатного вебинара про прохождение собесов 👨💻 Приглашаю вас на свой…
🎙 Анонс бесплатного вебинара про прохождение собесов 👨💻 Приглашаю вас на свой вебинар, который пройдет совместно с karpovꓸcourses уже в этот четверг.
- #876🤑 Почему вы не можете получить оффер? Этапы собеседования можно воспринимать…
🤑 Почему вы не можете получить оффер? Этапы собеседования можно воспринимать как воронку, по которой вы продвигаетесь за заветным оффером.