Быстрые ML-эксперименты: как тестировать гипотезы за дни, а не недели

Команда рекомендаций столкнулась с проблемой: каждый A/B-тест занимал 3–4 недели, а очередь гипотез росла. Аналитики уставали, продакты спорили о продолжении экспериментов с падающими метриками.

Решение — быстрые эксперименты: короткие тесты на 10% аудитории, которые за несколько дней показывают, что гипотеза скорее всего плохая. Это позволяет отказаться от слабых идей, не тратя месяц на полный тест.

Автор рассказывает, где такой подход работает, где нет, и какие подводные камни встретились на пути. Главное — не пытаться заменить полноценные A/B-тесты, а использовать быстрые эксперименты как фильтр для первичного отбора.