Bandit (Multi-armed Bandit) отличается от классического A/B тестирования тем, что он динамически распределяет трафик между вариантами на основе их текущей эффективности, а не фиксированно делит пользователей на группы.

Основные отличия:

Адаптивность: Bandit алгоритмы постоянно обновляют распределение трафика, отдавая предпочтение более успешным вариантам, что позволяет быстрее находить оптимальный вариант.
Эксплуатация и исследование: Bandit балансирует между исследованием новых вариантов и эксплуатацией уже успешных, уменьшая потери от показа менее эффективных вариантов.
Скорость принятия решения: Bandit может быстрее выявить лучший вариант, особенно при ограниченном трафике.

В классическом A/B тесте трафик распределяется фиксированно (например, 50/50) до окончания теста, что может приводить к потерям, если один вариант явно хуже.

Пример: если у вас два варианта кнопки, Bandit будет постепенно увеличивать долю трафика на более кликабельный вариант, а классический A/B тест будет показывать оба варианты поровну до конца эксперимента.

Чем bandit отличается от классического A/B?