Вы делаете разбивку пользователей на группы как hash(user_id + day) % 2, где day — текущая дата. Что самое вероятное следствие для эксперимента?

AОдин и тот же user_id будет перескакивать между вариантами по дням, что приведёт к смешиванию воздействий
BГруппы будут идеально 50/50 в каждый день, потому что хеш равномерно делит трафик пополам
CЭто снижает риск SRM, потому что распределение пересчитывается каждый день и автоматически выравнивается
DЭто автоматически компенсирует сезонность по дням недели за счёт смены ключа разбивки
Правильный ответ. Разбивка на группы должна быть детерминированной и стабильной во времени для одного user_id, иначе пользователь увидит разные варианты.

Разбор

Добавление day в ключ делает назначение зависимым от даты, поэтому один и тот же пользователь будет получать разные варианты в разные дни. В результате внутри одного user_id происходит смена воздействия, и эффект размывается. Кроме того, такая схема усложняет анализ по когортам и повышает риск непредсказуемых перекосов в данных.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Есть два фактора: новый дизайн карточки и новая логика рекомендаций. Команда хочет запустить два эксперимента одновременно на одной аудитории. В каком случае разумно выбрать факторный дизайн 2x2 вместо взаимного исключения аудиторий?
Тренировать A/B в Telegram

Ещё вопросы по теме «Дизайн эксперимента и рандомизация»