Etiket
thompson sampling
3 yazı
- 05CumaFramework·
Klasik A/B testlerinde bütçenizin ve trafiğinizin yarısını kaybeden varyasyona harcamak zorunda değilsiniz: Çok Kollu Haydut algoritmasıyla LLM varyasyonlarını eş zamanlı ve dinamik olarak nasıl optimize edersiniz?
Yapay Zeka ile Çok Kollu Haydut (MAB) Entegrasyonu: A/B Testi Otomasyonu Çerçevesi
Klasik A/B testlerinin statik yapısı, düşük performans gösteren varyasyonlara trafik göndererek dönüşüm kaybına yol açar. Bu rehberde, LLM varyasyonlarını Thompson Sampling ve MAB algoritmalarıyla gerçek zamanlı olarak nasıl optimize edeceğinizi adım adım inceliyoruz.
Yazıyı oku →
- 04PerşembeVaka İncelemesi·
Statik A/B testlerinde, 'kaybeden' varyasyonun getirdiği trafik ve dönüşüm kaybını sessizce kabullenmek zorunda değilsiniz.
Başlık Testlerinde Klasik A/B'yi Terk Etmek: Optimizely'nin Çok Kollu Haydut (MAB) Geçişi
Geleneksel A/B testleri, istatistiksel anlamlılığa ulaşana kadar zayıf varyasyonlara trafik göndererek dönüşüm kaybına yol açar. Optimizely'nin Multi-Armed Bandit (MAB) algoritmasına geçişi, LLM'ler tarafından üretilen binlerce varyasyonu gerçek zamanlı performans verileriyle dinamik olarak optimize etmenin yolunu açıyor.
Yazıyı oku →
- 01PazartesiAçılış·
Geleneksel A/B testlerinde, trafiğinizin %50'sini 'kaybeden' varyasyona feda ettiğiniz o haftaları unutun; Thompson Sampling ve LLM'ler ile dönüşümü gerçek zamanlı optimize etme dönemi başladı.
Statik A/B Testlerinin Ölümü: Multi-Armed Bandit ve Dinamik İçerik Optimizasyonu
Geleneksel %50/%50 bölünmüş trafik testleri, dijital içerik optimizasyonunda ciddi bir fırsat maliyeti yaratıyor. LLM varyasyon üretimi ile Multi-Armed Bandit algoritmalarını birleştirmek, trafiği gerçek zamanlı olarak en iyi performans gösteren içeriğe kaydırmanın anahtarını sunuyor.
Yazıyı oku →