Как несколько экспериментов запустить параллельно

Для параллельного запуска A/B-тестов важно минимизировать взаимное влияние экспериментов. Основные подходы:

1. Слои (бакеты)
   Разделяем пользователей на независимые группы (например, через хеш от user_id + experiment_id). Пример на Python:

import hashlib

def assign_bucket(user_id, experiment_id, num_buckets=100):
    key = f"{user_id}_{experiment_id}".encode()
    bucket = int(hashlib.md5(key).hexdigest(), 16) % num_buckets
    return bucket

2. Ортогонализация
   Если тесты затрагивают разные метрики/функционал (например, UI и алгоритм рекомендаций), их можно запускать на одной аудитории.

3. Факторный дизайн
   Для тестирования комбинаций факторов (A/B/C-тесты) используем полный или частичный факторный план.

Ключевые проверки:

• Нет пересечений в бакетах между тестами
• Метрики не коррелируют между экспериментами
• Достаточный размер выборки для каждого теста