Чем предстоит заниматься
Создание системы метрик для выбора той или иной версии продукта
Мы смотрим на все действия пользователя и понимаем, когда задача в Поиске была решена успешно. Если решение было успешным, мы видим, насколько оно было простым и удобным. В итоге получается разметка успешности сессий пользователя, по которой обучается ML-модель
Наша команда отвечает не только за таргет этой модели, но и за превращение предсказаний модели в конечную метрику — основную приёмочную метрику Поиска
Разработка метрик счастья пользователя на фокусных срезах
Мы уделяем большое внимание фокусным срезам. Например, если запрос коммерческий, то действия пользователя сильно отличаются от действий при информационных запросах. При этом нам гораздо сложнее понять, когда задача была решена, а когда нет. На помощь приходят сигналы покупок и добавления товара в корзину. Мы разделяем интент пользователя на информационный и покупочный и по-разному определяем успешность в зависимости от цели запроса
Построение прокси-метрики к заданной верхнеуровневой метрике
Приёмочная метрика должна не только локально отражать счастье пользователя, но и быть прокси-метрикой к таким бизнес-метрикам счастья, как SpU в общем для Поиска и, например, количество покупок пользователей на коммерческом срезе
Мы показываем, что локальная польза связана с долгосрочной, а также находим способы изменения метрик счастья, чтобы эта связь усиливалась