Адаптивне A/B тестування — Адаптивне A/B тестування

Адаптивне A/B тестування — це експериментальний дизайн, який динамічно перерозподіляє трафік або учасників до варіантів, що демонструють кращі результати, під час самого експерименту, замість того, щоб тримати розподіл фіксованим до кінця. Спираючись на алгоритми багаторуких бандитів, такі як семплювання Томпсона (Thompson Sampling) або метод верхньої довірчої межі (Upper Confidence Bound, UCB), він балансує дослідження невизначених варіантів з експлуатацією тих, що вже показують кращу продуктивність, зазвичай даючи вищі сукупні результати, при цьому забезпечуючи дійсні висновки.