Примеры успешной интеграции в существующие системы - Быстрый старт: Многорукие бандиты в A/Б тестировании - Qpel.AI
QPEL.ai

Примеры успешной интеграции в существующие системы

Курс: Быстрый старт: Многорукие бандиты в A/Б тестировании0+

Мы уже разобрали, как встроить многоруких бандитов (МРБ) в систему. Теперь посмотрим, как это работает на реальных примерах. Так вы лучше представите, как использовать МРБ в своём проекте.

Кейс 1: Рекомендации товаров в интернет-магазине

Представьте крупный интернет-магазин. Он хочет, чтобы пользователи чаще кликали по рекомендованным товарам и добавляли их в корзину. Обычное A/Б-тестирование здесь не всегда подходит: ассортимент постоянно меняется, и вчерашние рекомендации быстро устаревают.

Задача: Динамически показывать пользователю самый эффективный алгоритм рекомендаций. Например, «популярные товары», «похожие» или «недавно просмотренные». Цель — максимум кликов или добавлений в корзину.

Решение с МРБ:

  1. Руки (Arms): Каждый алгоритм рекомендаций — это «рука» бандита.
  2. Награда (Reward): 1, если пользователь кликнул или добавил товар в корзину. 0 — в противном случае.
  3. Архитектура: Серверная интеграция. Пользователь заходит на страницу товара. Бэкенд-сервис обращается к МРБ-модулю. МРБ-модуль, используя, например, Thompson Sampling, выбирает алгоритм рекомендаций.
  4. Процесс:
    • При каждом запросе МРБ-модуль выбирает самый перспективный алгоритм.
    • Пользователь видит рекомендации, сгенерированные этим алгоритмом.
    • После действия пользователя (клик, добавление в корзину) информация о «награде» отправляется в МРБ-модуль. Он обновляет параметры выбранной «руки».
    • Система быстро подстраивается под меняющиеся предпочтения пользователей и ассортимент. Трафик постоянно направляется на самые эффективные алгоритмы.

Результат: Магазин значительно увеличил CTR и конверсию. Система постоянно училась и оптимизировала рекомендации в реальном времени.

Кейс 2: Заголовки новостей на медиапортале

Новостной портал хочет увеличить вовлечённость пользователей: время на странице, количество просмотренных статей. Разные заголовки одной новости вызывают разную реакцию.

Задача: Динамически подбирать самый кликабельный заголовок для каждой новости. Цель — максимум переходов из ленты новостей.

Решение с МРБ:

  1. Руки (Arms): Варианты заголовков для одной новости.
  2. Награда (Reward): 1, если пользователь кликнул по новости. 0 — в противном случае.
  3. Архитектура: Клиентская интеграция с серверной поддержкой. Редакторы публикуют новость и предлагают 3–5 вариантов заголовков. Эти варианты и ID новости отправляются в МРБ-сервис. На фронтенде, при загрузке ленты новостей, скрипт обращается к МРБ-сервису, получает самый перспективный заголовок для каждой новости и отображает его.
  4. Процесс:
    • Для каждой новости МРБ-алгоритм (например, UCB) выбирает один заголовок.
    • Пользователь видит выбранный заголовок.
    • При клике событие «клик» отправляется в МРБ-сервис. Он обновляет статистику по этому заголовку.
    • Система быстро определяет, какой заголовок лучше «цепляет» аудиторию, и начинает показывать его чаще. Менее эффективные варианты показываются реже.

Результат: Портал существенно увеличил кликабельность новостей. Это привело к росту общего трафика и времени, проведённого пользователями на сайте.

Важный совет: Ищите сценарии, где есть несколько вариантов действий («руки») и постоянно меняющаяся оптимальная стратегия. МРБ помогут быстро её найти и использовать.

Кейс 3: Рекламные креативы в мобильном приложении

Разработчик мобильного приложения хочет увеличить доход от рекламы. Для этого нужно показывать пользователям самые эффективные рекламные креативы (баннеры, видео).

Задача: Динамически выбирать, какой рекламный креатив показать пользователю. Цель — максимум кликов по рекламе или установок приложения.

Решение с МРБ:

  1. Руки (Arms): Различные рекламные креативы.
  2. Награда (Reward): 1, если пользователь кликнул по рекламе. 0 — в противном случае. Если цель — установки, то 1, если пользователь установил приложение после клика.
  3. Архитектура: SaaS-решение или собственная серверная платформа. Рекламная сеть или внутренний сервис приложения использует МРБ для выбора креатива. Когда приложение запрашивает рекламу, МРБ-модуль выбирает самый перспективный креатив на основе текущих данных.
  4. Процесс:
    • При запросе рекламы МРБ-алгоритм выбирает креатив.
    • Креатив показывается пользователю.
    • Информация о клике или установке отправляется в МРБ-модуль.
    • Система постоянно адаптируется, отдавая предпочтение креативам с лучшей производительностью.

Результат: Увеличение CTR рекламных объявлений и, как следствие, рост рекламного дохода приложения.

Эти примеры показывают: многорукие бандиты — мощный инструмент для динамической оптимизации в разных сферах. Главное — правильно определить «руки» и «награды», а также выбрать подходящую архитектуру для интеграции.

Теперь, когда вы увидели, как МРБ работают в реальных системах, давайте перейдём к тому, как отслеживать их работу и что делать, если что-то пойдёт не так. На следующей странице мы рассмотрим ключевые метрики для мониторинга прогресса ваших МРБ-экспериментов.