TGViewer
ML for Value / Ваня Максимов ML for Value / Ваня Максимов @ml4value · 5.7K subscribers
Post #112 1.27K
Часть 1. Разделение пользователей на группы

Почему-то все думают, что это самый простой этап: "Делим случайно и все дела"! Но на самом деле, это одно из самых сложных и спорных мест во всех А/В платформах

Опустим очень сложные кейсы, когда пользователи (наблюдения) зависят друг от друга. Как например, в логистике или соц сетях. Или кейс с оффлайн А/В тестированием, когда наблюдений мало и они очень разные: например, тесты над оффлайн магазинами

Пусть у вас есть самое классическое мобильное приложение: скажем, онлайн-магазин одежды. Даже в таком случае начнутся проблемы при разделении "Просто случайным образом"

Пусть вы проводите одновременно 2 теста на изменение в дизайне на главной странице. Очевидно, они влияют друг на друга - хорошо бы сделать так, чтобы эти тесты проводились на разных пользователях. Такой подход довольно популярен и называется двойным солированием. Упрощенно, вы сначала делите пользователей случайно с random_seed=Х (солью) условно на 100 групп. Группы 1-50 попадают в первый тест, а группы 51-100 - во второй. А потом внутри каждого теста делите пользователей второй раз с random_seed=Y (солью) на тест и контроль. При этом не стоит забывать, что у каждого теста должна быть своя вторая соль

Неплохо, мы смогли развести 2 влияющих друг на друга теста! Но тут нас подстерегает вторая проблема: если разводить все тесты, то у нас будет очень мало экспериментального пространства. Если 1 тест занимает в среднем 10 из 100 групп, то одновременно мы можем запускать всего 10 тестов - грустно😥

Тут нам может помочь подход со слоями от Гугла. Идея весьма проста: давайте разделим наше приложение на "слои". Внутри одного слоя эксперименты считаем зависимыми и разводим их = пользователи не пересекаются. А вот между слоями считаем эксперименты независимыми - пользователь может попасть сразу в N экспериментов в разных слоях. Слой - обычно логически отдельный кусок приложения (главная страница, поиск, экран оплаты заказа и т.д). Вуаля, мы только что смогли проводить не 10 параллельных экспериментов, а 10 * N, где N - число слоев

Я описал лишь пару сложностей и варианты их решения. Когда мы строили свою А/В платформу v1.0 в Delivery Club, таких неочевидных моментов было гораздо больше! Со времени написания статьи произошло множество улучшений в платформе. Но на мой взгляд, до сих пор одной из крупнейших побед остается именно корректное разделение пользователей на группы. Помните, что это, пожалуй, ключевой шаг, и начинайте делать А/В тесты в своей компании именно с него 😉

#ab
DoorDash Experiment Rigor for Switchback Experiment Analysis - DoorDash At DoorDash, we believe in learning from our marketplace of Consumers, Dashers, and Merchants and thus rely heavily on experimentation to make the data-driven product and business decisions.
  • 👍 2
More from @ml4value
  1. Sep 17, 2026Post #496
  2. Sep 14, 2026ML вообще работает? (эпизод 1) Давно не писал в канал. Понял, что сейчас сфокусирован на д…
  3. Jun 12, 2026The art of a strong baseline За последнее время все чаще понимаю, что создать сильный бейз…
  4. May 2, 2026Начинать писать после перерыва всегда непросто, поэтому пока легкий пост про мои новости)…
  5. Mar 29, 2026LLM - велосипед в новой обертке Холиварный пост выходного дня) Доля правды в этом есть - и…
  6. Mar 27, 2026LLM долгосрочные интересы пользователя Понемногу LLM-ки находят полезное применение в реко…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →