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

karpov.courses

1 Apr 202312:50

Summary

TLDRВ 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.

Outlines

00:00

🧪 Опыт в A/B тестах и критерии успешности

Автор делится опытом работы с A/B тестами в различных компаниях, начиная с Яндекса и заканчивая стартапами. Он отмечает, что ключевым критерием успешности теста является статистически значимый положительный результат, и подчеркивает, что неудачные тесты также возможны. Автор считает, что 10-15% успешных тестов — это хороший показатель.

05:01

🔍 Ошибки в проведении A/B тестов

Автор обсуждает типичные ошибки при проведении A/B тестов. Он сравнивает тесты с квантовой физикой, указывая, что преждевременный просмотр результатов может повлиять на их восприятие. Также он отмечает проблемы с неправильным распределением трафика в начале своей карьеры, что приводило к наложению результатов нескольких тестов на одних и тех же пользователей.

10:03

💡 Понимание случайности и критических значений

Пример с монеткой помогает объяснить принципы случайности и вероятности в A/B тестах. Автор говорит о том, что критически маловероятные события могут указывать на аномалии в результатах тестов. Он также обсуждает необходимость использования калькуляторов для правильного расчета продолжительности тестов.

🛠 Как устроены обучающие модули для тестирования

Автор описывает существующие обучающие модули для A/B тестирования, разделенные на более простые и технически сложные. Он подчеркивает важность защитных механизмов, таких как валидация тестов и проксиметрики, для того, чтобы результаты тестов были корректными и имели смысл для бизнеса.

🔄 Обратные эксперименты и эффекты новизны

Обратные эксперименты — это способ проверить результаты A/B тестов, повторив тест с противоположными условиями. Автор упоминает про эффект новизны, который может искажать результаты, так как пользователи реагируют на что-то новое, а не на реальное улучшение. Такие проверки помогают укрепить уверенность в выводах.

👥 Непонимание целей и статистических критериев

Автор отмечает, что многие люди неправильно понимают, как работают A/B тесты, что приводит к ошибкам. Люди часто слепо следуют наборам действий, не понимая их смысла. Он приводит метафору 'каргокульта', где действия выполняются автоматически, без понимания их сути и целей.

📚 Где учиться и получать практику

Автор рекомендует учиться у экспертов в A/B тестировании и упоминает симулятор тестов как один из инструментов для практики. Он также советует читать статьи от крупных компаний, таких как Netflix, Microsoft и Facebook, для лучшего понимания практики онлайн-экспериментов.

Mindmap

Keywords

💡A/B-тестирование

A/B-тестирование — это метод проведения экспериментов, при котором сравниваются две или более версий чего-либо (например, веб-страницы или элемента интерфейса), чтобы определить, какая из них более эффективна с точки зрения целевых показателей. В видео это ключевая тема, поскольку автор рассказывает о своем опыте проведения A/B-тестов в Яндексе и других компаниях, подчёркивая важность правильного подхода и анализа данных.

💡Статистически значимый результат

Статистически значимый результат — это результат, при котором вероятность случайности настолько мала, что можно считать его достоверным. В контексте A/B-тестирования, автор подчеркивает важность получения именно таких результатов, так как они могут говорить о положительных изменениях в бизнес-процессах. Пример: «10-15 процентов A/B-тестов приносят статистически значимый положительный результат».

💡Проблема подглядывания (peeking problem)

Проблема подглядывания (peeking problem) возникает, когда результаты теста просматриваются до завершения эксперимента, что может привести к искажённым выводам. Автор сравнивает это с квантовой физикой, где наблюдение процесса может изменить его исход. Он отмечает, что такая ошибка является классической при проведении тестов и может негативно повлиять на конечные результаты.

💡Метрики

Метрики — это количественные показатели, которые используются для оценки эффективности A/B-тестов и других экспериментов. В видео автор говорит о том, что необходимо заранее определить целевые метрики, чтобы оценить успех теста. Также он упоминает вспомогательные метрики и метрики деградации, которые помогают отследить негативные эффекты и избежать ложных выводов.

💡Эффект новизны

Эффект новизны — это феномен, при котором пользователи начинают активнее взаимодействовать с новым элементом интерфейса или функциональностью только из-за того, что он новый, а не потому, что он более эффективен. Автор упоминает этот эффект, объясняя, что после проведения A/B-теста стоит подождать некоторое время, чтобы убедиться, что улучшение конверсии связано с качеством изменений, а не просто с новизной.

💡Обратный эксперимент

Обратный эксперимент — это метод повторного проведения A/B-теста, при котором изначальная версия возвращается, чтобы проверить, сохранится ли эффект от изменений. Автор рекомендует использовать обратные эксперименты для проверки причинно-следственной связи между изменениями в тестах и результатами, избегая случайных выводов.

💡Распределение трафика

Распределение трафика — это процесс деления потока пользователей на группы для проведения A/B-тестов. Автор рассказывает о том, что на ранних этапах своей карьеры сталкивался с проблемами некорректного распределения трафика, что привело к тому, что тесты проводились на одних и тех же пользователях, что искажало результаты. Это пример одной из ключевых сложностей при проведении экспериментов.

💡Калькулятор A/B-тестов

Калькулятор A/B-тестов — это инструмент, который помогает рассчитать необходимое время и объем выборки для проведения теста. В видео упоминается использование таких калькуляторов для определения, как долго должен длиться эксперимент, чтобы результаты были достоверными. Автор отмечает, что несоответствие мнений аналитиков и калькулятора должно вызывать вопросы.

💡Контрольная группа

Контрольная группа — это группа пользователей, которая не подвергается изменениям в A/B-тесте, и с результатами которой сравнивают тестируемую группу. Автор упоминает важность работы в среде, где контрольные группы строго соблюдаются, чтобы обеспечить объективность и точность тестов. Это помогает избежать влияния предвзятости и ошибок.

💡Симулятор A/B-тестов

Симулятор A/B-тестов — это инструмент, который позволяет имитировать проведение тестов, генерируя синтетические данные и проверяя гипотезы. Автор несколько раз упоминает симулятор как полезный инструмент для обучения, а также как способ избежать ошибок при работе с реальными данными. Такой симулятор позволяет получить практический опыт и понять, как работает A/B-тестирование.

Highlights

Начало работы с A/B тестами в Яндексе и запуск 1-2 тестов в неделю.

Проведение более 50-100 A/B тестов в X5 и 50 тестов в Facebook.

Основное качество успешного A/B теста: статистически значимая положительная разница.

Ошибки в начале карьеры: неверное перемешивание трафика, что влияло на точность тестов.

Тесты с переменными условиями на одних и тех же пользователях приводили к некорректным результатам.

Подсматривание промежуточных результатов теста — это классическая ошибка, влияющая на решение.

Нужно дождаться окончания теста, прежде чем принимать решение о его результатах.

Пример с монеткой помогает объяснить вероятность и критические значения в тестах.

Использование калькуляторов для расчета времени теста в зависимости от данных и целей.

Важно заранее знать размер выборки и эффект, который тест должен уловить.

Метрики проксиметрики помогают отслеживать побочные изменения во время экспериментов.

Проверка результатов с помощью обратного эксперимента для подтверждения причинно-следственной связи.

Ошибки новичков: непонимание, как правильно распределить трафик и использовать статистические критерии.

Симуляция распределений и параметров помогает обучаться и нарабатывать практику A/B тестов.

Рекомендации книг и статей от Рона Кохави, а также разборы на платформе Хабр.