10 вопросов про A/B-тесты | Часть 1 | Валерий Бабушкин | karpov.courses

Summary

В данном видео автор рассказывает о своем опыте проведения A/B-тестов в различных компаниях, включая Яндекс, X5 и Facebook. Он делится результатами и обсуждает важность правильного подхода к тестированию, выделяя такие моменты, как статистическая значимость результатов, ошибки на ранних этапах карьеры и важность корректного распределения трафика. Автор также упоминает примеры из медицины и аналогии с бросками монетки для объяснения статистических принципов, подчеркивая важность строгого соблюдения процедур и использования вспомогательных метрик для оценки результатов тестирования.

Takeaways

• 💼 A/B тестирование было регулярной практикой в работе автора в таких компаниях, как Яндекс, X5, Facebook и стартапы, где было проведено множество тестов.
• 🔍 Важным критерием хорошего A/B теста является статистически значимая положительная разница для бизнеса, в то время как негативная разница воспринимается не очень хорошо.
• ⚠️ Одной из распространенных ошибок является преждевременное рассмотрение результатов тестов, что может повлиять на дальнейшие решения, даже если это происходит неосознанно.
• 📊 На ранних этапах карьеры автор сталкивался с проблемами при перемешивании трафика, что влияло на результаты нескольких A/B тестов, наложенных на одних и тех же пользователей.
• 🪙 Пример с монеткой помогает объяснить вероятность маловероятных событий и как это применимо в контексте A/B тестов, где крайне маловероятные результаты могут быть подозрительными.
• 📅 Продолжительность теста имеет ключевое значение — использование калькуляторов для определения продолжительности помогает избежать ошибок, таких как слишком короткий или слишком длинный тест.
• 🔄 Автор рекомендует проводить обратные эксперименты для проверки причинно-следственной связи, например, после проведения успешного теста вернуть предыдущую версию и убедиться в обратном эффекте.
• 📈 A/B тесты должны учитывать как основную целевую метрику, так и вспомогательные метрики, которые могут показать потенциальную деградацию.
• 🛠 Для успешного проведения A/B тестов необходимы валидация, проксиметрики и другие защитные механизмы для предотвращения ошибок и получения точных результатов.
• 📚 Автор советует учиться на примерах крутых профессионалов и практиковать на симуляторах, чтобы развить навыки, а также читать статьи и материалы от компаний, таких как Netflix, Microsoft, Facebook и другие.

Q & A

Что считается хорошим результатом A/B-теста с точки зрения бизнеса?

Для бизнеса хорошим A/B-тестом считается тот, где наблюдается статистически значимая положительная разница, так как положительный результат улучшает показатели компании. Негативная разница, хоть и статистически значимая, не является желательной.

Какая типичная ошибка встречается при проведении A/B-тестов?

Одной из типичных ошибок является 'подсматривание' в результаты до завершения теста. Это может повлиять на решения и дальнейшие действия, так как преждевременный просмотр результатов может исказить восприятие данных.

Как влияет накладка тестов на одних и тех же пользователей?

Если один и тот же пользователь участвует в нескольких A/B-тестах одновременно, это может исказить результаты, так как эффект одного теста может быть неразрывно связан с эффектами других тестов, что затрудняет изолированную оценку.

Каким образом A/B-тестирование можно сделать более достоверным?

Один из способов повышения достоверности тестов — это проведение обратных экспериментов. Например, если изменение привело к положительному результату, нужно провести тест с обратным изменением, чтобы убедиться, что результат был именно следствием изменения, а не случайностью или эффектом новизны.

Почему важно не смотреть на результаты A/B-тестов до завершения теста?

Это важно, так как преждевременное ознакомление с данными может повлиять на решения и восприятие эксперимента, даже если намеренно не вносить изменений. Это можно сравнить с квантовой физикой: процесс наблюдения может изменить результат.

Как определить оптимальную длительность A/B-теста?

Длительность теста зависит от объема трафика и величины эффекта, который вы пытаетесь измерить. Для точности необходимо использовать калькуляторы, которые могут помочь оценить, сколько времени необходимо для достижения статистически значимого результата.

Что такое 'эффект новизны' в контексте A/B-тестов?

Эффект новизны возникает, когда пользователи начинают взаимодействовать с новым элементом (например, измененной кнопкой) не потому, что он лучше, а потому что он новый и привлекает внимание. Со временем это внимание может ослабнуть, и эффект будет менее выраженным.

Какие метрики важно учитывать при A/B-тестировании?

Важны как основные целевые метрики (те, на которые направлен эксперимент), так и вспомогательные метрики, которые помогают отследить деградацию в других аспектах. Это позволяет предотвратить негативные побочные эффекты от изменений.

Почему важно разделять ответственность за запуск и оценку A/B-тестов?

Это помогает избежать предвзятости. Идеальная ситуация — когда одна группа запускает тест, другая оценивает результаты, а третья получает результаты. Это снижает риск принятия неверных решений на основе личных предпочтений или ожиданий.

Какие ресурсы и материалы рекомендуется использовать для изучения A/B-тестирования?

Хорошие ресурсы включают статьи и материалы крупных компаний, таких как Netflix, Microsoft, Facebook и Яндекс. Также полезен симулятор A/B-тестов и материалы курса в hardML, которые помогают углубить понимание и избежать типичных ошибок.