火山引擎VeDI：如何高效使用A/B實驗，優化APP推薦系統_風聞

​在移動互聯網飛速發展的時代，用户規模和網絡信息量呈現出爆炸式增長，信息過載加大了用户選擇的難度，這樣的背景下，推薦系統應運而生，為用户提供個性化的內容推薦。推薦系統在不斷迭代中，其算法、策略、特徵、功能和用户界面時常得到更新和優化，其中推薦算法的調整尤為關鍵。然而，由於深度學習模型的廣泛應用，推薦算法調整後的用户體驗和效果難以通過經驗直接判斷。

為了更準確地評估和優化推薦系統，A/B實驗成為了一個不可或缺的工具。A/B實驗能夠量化各項指標的變化，從而對推薦系統的效果進行科學評估，併為後續的優化提供數據支持。本文將以火山引擎數智平台VeDI旗下的A/B測試平台（DataTester）為例，介紹抖音集團如何使用其能力，持續實現推薦系統的精準優化。

在推薦系統優化探索過程中，不同算法疊加不同的策略或功能效果，要通過實驗參數做功能組合的A/B實驗，是找到最優策略的最高效的方式，合理的實驗平台及實驗配置設計，可以達到幾乎不新增加開發工作量的效果。以火山引擎A/B測試DataTester為例，它目前支持Number、String、Boolean、Json類型的實驗參數配置，幫助用户直接實現推薦系統策略的不同維度的A/B實驗。

以短視頻APP電商推薦場景為例，假設商品內容展示的時機不同，會對用户的視頻消費時長和電商GMV產生影響，針對此策略的A/B實驗可以如下設計：

對照組：視頻開始播放時立即展示商品卡片實驗組1：視頻播放5秒後展示商品卡片實驗組2：視頻播放10秒後展示商品卡片在上述實驗中，火山引擎DataTester可以支持通過實驗參數的調整，直接實現對照組、實驗組1、實驗組2的分組。通過在代碼中解析參數並實現視頻播放x秒後展示商品卡片，即可完成實驗。若後續要新增如“視頻播放8秒後展示商品卡片”的實驗效果，也無需修改代碼，僅需要繼續增加一個新實驗參數的實驗即可。在此基礎上，可以創建幾十組甚至更多組不同參數值的實驗，並取得最優策略，而過程中幾乎無需耗費額外的開發人力。

需要注意的是，由於實驗參數是一個功能控制配置，因此在進行A/B實驗參數設計的時候需要避免一個誤區：不要按實驗設計的維度來設計實驗參數，而要按照功能控制的維度進行實驗設計。這一點在移動端APP實驗中尤為重要，因為APP產品通常發版週期長，變更頻率低，而有了功能控制維度的實驗參數，就可以在不發版的情況下，隨時開啓多組不同參數的A/B實驗，篩選最優參數組合在線上生效。

火山引擎DataTester作為火山引擎數智平台VeDI旗下的核心產品，源於字節跳動長期的技術和業務沉澱。目前，DataTester已經服務了上百家企業，包括美的、得到、博西家電、樂刻健身等知名品牌。這些企業在業務環節中得益於DataTester的科學決策支持，實現了業務的持續增長和優化。