RU2016112615A - Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя - Google Patents
Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя Download PDFInfo
- Publication number
- RU2016112615A RU2016112615A RU2016112615A RU2016112615A RU2016112615A RU 2016112615 A RU2016112615 A RU 2016112615A RU 2016112615 A RU2016112615 A RU 2016112615A RU 2016112615 A RU2016112615 A RU 2016112615A RU 2016112615 A RU2016112615 A RU 2016112615A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- web service
- amplitude
- user
- degree
- average
- Prior art date
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/02—Protocols based on web technology, e.g. hypertext transfer protocol [HTTP]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/2866—Architectures; Arrangements
- H04L67/30—Profiles
- H04L67/306—User profiles
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/535—Tracking the activity of the user
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Algebra (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Debugging And Monitoring (AREA)
Claims (67)
1. Исполняемый на компьютере способ определения показателя степени вовлеченности пользователя в отношении веб-сервиса, способ выполняется сервером, способ включает в себя:
получение сервером множества запросов пользовательских устройств, которые относятся к веб-сервису за экспериментальный период, множество запросов пользовательских устройств производятся от множества пользовательских устройств;
предоставление сервером тестовой версии веб-сервиса тестовой группе, выбранной из множества пользовательских устройств, тестовая версия веб-сервиса является веб-сервисом, к которому был применен эксперимент;
предоставление сервером контрольной версии веб-сервиса контрольной группе, выбранной из множества пользовательских устройств, контрольная версия веб-ресурса является версией веб-сервиса, к которой не был применен эксперимент;
получение показателя амплитуды и показателя фазы для каждого из пользовательских устройств из контрольной и тестовых групп, получение включает в себя, для данного одного из пользовательских устройств из контрольной и тестовой групп:
получение сервером множества указаний для данного устройства, множество указаний основано на взаимодействии данного устройства с соответствующим ему веб-сервисом,
получение доступа ко множеству указаний для данного устройства,
вычисление периодичности показателя на основе, по меньшей мере частично, на дискретном преобразовании, которое выполняется на множестве указаний,
вычисление показателя амплитуды на основе, по меньшей мере частично, на величине показателя периодичности, показатель амплитуды представляет собой величину изменения показателя степени вовлеченности пользователя в отношении соответствующего веб-сервиса, и
вычисление показателя фазы на основе, по меньшей мере частично, на мнимой части показателя периодичности, показатель фазы представляет собой направление изменения показателя степени вовлеченности пользователя в отношении соответствующего веб-сервиса;
определение сервером средних групповых показателей включает в себя:
вычисление среднего контрольного показателя амплитуды путем усреднения показателей амплитуды, вычисленных для каждого из пользовательских устройств контрольной группы,
вычисление среднего тестового показателя амплитуды путем усреднения показателей амплитуды, вычисленных для каждого из пользовательских устройств тестовой группы, и
вычисление среднего контрольного показателя фазы путем усреднения показателей фазы, вычисленных для каждого из пользовательских устройств контрольной группы; и
определение тренда показателя степени вовлеченности пользователя в отношении веб-сервиса, определение тренда основано на анализе средних контрольных показателей амплитуды и фазы и средних тестовых показателей амплитуды и фазы.
2. Способ по п. 1, в котором анализ среднего контрольного показателя амплитуды и средних тестовых показателей амплитуды и фазы включает в себя определение разницы между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды.
3. Способ по п. 1, далее включающий в себя определение того, что эксперимент, применяемый к веб-сервису, инициировал возрастание тренда показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса без применения эксперимента, если:
разница между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды является положительной и
средний тестовый показатель фазы является положительным.
4. Способ по п. 3, в котором:
возрастание значения показателя степени вовлеченности пользователя указывает на положительный эффект от эксперимента на степень вовлеченности пользователя и
возрастающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя указывает на возрастание в степени вовлеченности пользователя за экспериментальный период.
5. Способ по п. 1, далее включающий в себя определение того, что эксперимент, применяемый к веб-сервису, инициировал возрастание тренда показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса без применения эксперимента, если:
разница между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды является отрицательной; и
средний тестовый показатель фазы является отрицательным.
6. Способ по п. 5, в котором:
убывание значения показателя степени вовлеченности пользователя указывает на положительный эффект от эксперимента на степень вовлеченности пользователя и
возрастающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя указывает на убывание в степени вовлеченности пользователя.
7. Способ по п. 1, далее включающий в себя определение того, что эксперимент, применяемый к веб-сервису, инициировал убывание тренда показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса без применения эксперимента, если:
разница между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды является положительной и
средний тестовый показатель фазы является отрицательным.
8. Способ по п. 7, в котором:
возрастание значения показателя степени вовлеченности пользователя указывает на положительный эффект от эксперимента на степень вовлеченности пользователя и
убывающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя указывает на убывание в степени вовлеченности пользователя.
9. Способ по п. 1, далее включающий в себя определение того, что эксперимент, применяемый к веб-сервису, инициировал убывание тренда показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса, если:
разница между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды является отрицательной и
средний тестовый показатель фазы является положительным.
10. Способ по п. 9, в котором:
убывание значения показателя степени вовлеченности пользователя указывает на положительный эффект от эксперимента на степень вовлеченности пользователя; и
убывающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя указывает на возрастание в степени вовлеченности пользователя.
11. Способ по п. 1, в котором:
разница между средним тестовым показателем амплитуды и средним контрольным показателем амплитуды равна нулю; и который далее включает в себя определение того, что применение эксперимента к веб-сервису инициировало:
возрастающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса, если средний тестовый показатель фазы положителен;
убывающий тренд показателя степени вовлеченности пользователя по сравнению с немодифицированной версией веб-сервиса, если средний тестовый показатель фазы отрицателен.
12. Способ по п. 1, в котором взаимодействия данного пользовательского устройства включают в себя по меньшей мере число сеансов.
13. Способ по п. 1, в котором взаимодействия данного пользовательского устройства включают в себя по меньшей мере время покоя и время сеанса.
14. Способ по п. 1, в котором взаимодействия данного пользовательского устройства включают в себя по меньшей мере число кликов.
15. Способ по п. 1, в котором дискретное преобразование выполняется с помощью дискретного преобразования Фурье.
16. Способ по п. 1, в котором дискретное преобразование выполняется с помощью по меньшей мере одного из вейвлет-преобразования и преобразования Лапласа.
17. Способ по п. 1, в котором взаимодействия данного пользовательского устройства включают в себя по меньшей мере число запросов.
18. Способ по п. 1, в котором веб-сервис представляет собой поисковую систему.
19. Способ по п. 1, в котором веб-сервис представляет собой страницу результатов поиска.
20. Сервер включает в себя процессор, который выполнен с возможностью определять тренд показателя степени вовлеченности пользователя по отношению к экспериментальному веб-сервису, процессор выполнен с возможностью инициировать сервер осуществлять:
получение сервером множества запросов пользовательских устройств, которые относятся к веб-сервису за экспериментальный период, множество запросов пользовательских устройств производятся от множества пользовательских устройств;
предоставление сервером тестовой версии веб-сервиса тестовой группе, выбранной из множества пользовательских устройств, тестовая версия веб-сервиса является веб-сервисом, к которому был применен эксперимент;
предоставление сервером контрольной версии веб-сервиса контрольной группе, выбранной из множества пользовательских устройств, контрольная версия веб-ресурса является версией веб-сервиса, к которой не был применен эксперимент;
получение показателя амплитуды и показателя фазы для каждого из пользовательских устройств из контрольной и тестовых групп, получение включает в себя, для данного одного из пользовательских устройств из контрольной и тестовой групп:
получение сервером множества указаний для данного устройства, множество указаний основано на взаимодействия данного устройства с соответствующим ему веб-сервисом,
получение доступа ко множеству указаний для данного устройства,
вычисление периодичности показателя на основе, по меньшей мере частично, на дискретном преобразовании, которое выполняется на множестве указаний,
вычисление показателя амплитуды на основе, по меньшей мере частично, на величине показателя периодичности, показатель амплитуды представляет собой величину изменения показателя степени вовлеченности пользователя в отношении соответствующего веб-сервиса, и
вычисление показателя фазы на основе, по меньшей мере частично, на мнимой части показателя периодичности, показатель фазы представляет собой направление изменения показателя степени вовлеченности пользователя в отношении соответствующего веб-сервиса;
определение сервером средних групповых показателей включает в себя:
вычисление среднего контрольного показателя амплитуды путем усреднения показателей амплитуды, вычисленных для каждого из пользовательских устройств контрольной группы,
вычисление среднего тестового показателя амплитуды путем усреднения показателей амплитуды, вычисленных для каждого из пользовательских устройств тестовой группы, и
вычисление среднего контрольного показателя фазы путем усреднения показателей фазы, вычисленных для каждого из пользовательских устройств контрольной группы; и
определение тренда показателя степени вовлеченности пользователя в отношении веб-сервиса, определение тренда основано на анализе средних контрольных показателей амплитуды и фазы и средних тестовых показателей амплитуды и фазы.
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016112615A RU2642411C2 (ru) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя |
| US15/224,833 US10277694B2 (en) | 2016-04-04 | 2016-08-01 | Method for determining a trend of a user engagement metric |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016112615A RU2642411C2 (ru) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2016112615A true RU2016112615A (ru) | 2017-10-09 |
| RU2642411C2 RU2642411C2 (ru) | 2018-01-24 |
Family
ID=59962150
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016112615A RU2642411C2 (ru) | 2016-04-04 | 2016-04-04 | Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10277694B2 (ru) |
| RU (1) | RU2642411C2 (ru) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20220043731A1 (en) * | 2020-08-06 | 2022-02-10 | Nvidia Corporation | Performance analysis |
Family Cites Families (41)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004530191A (ja) * | 2001-02-22 | 2004-09-30 | アクセンチュア グローバル サービスィズ ゲーエムベーハー | ウェブ・サービスで構成された、インタネット・ホスティング・ビジネス・アプリケーションの開発システム |
| US20080189408A1 (en) * | 2002-10-09 | 2008-08-07 | David Cancel | Presenting web site analytics |
| US7975000B2 (en) * | 2005-01-27 | 2011-07-05 | Fmr Llc | A/B testing of a webpage |
| US9256685B2 (en) * | 2005-03-31 | 2016-02-09 | Google Inc. | Systems and methods for modifying search results based on a user's history |
| US7774335B1 (en) | 2005-08-23 | 2010-08-10 | Amazon Technologies, Inc. | Method and system for determining interest levels of online content navigation paths |
| US9720569B2 (en) * | 2006-08-14 | 2017-08-01 | Soasta, Inc. | Cloud-based custom metric/timer definitions and real-time analytics of mobile applications |
| US20080114639A1 (en) * | 2006-11-15 | 2008-05-15 | Microsoft Corporation | User interaction-biased advertising |
| US8775603B2 (en) * | 2007-05-04 | 2014-07-08 | Sitespect, Inc. | Method and system for testing variations of website content |
| EP2327022B1 (en) * | 2008-07-22 | 2015-09-16 | Webtrends | Method and system for web-site testing |
| US9449078B2 (en) * | 2008-10-01 | 2016-09-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Evaluating the ranking quality of a ranked list |
| US20110238496A1 (en) * | 2010-02-23 | 2011-09-29 | Vishal Gurbuxani | Systems and Methods for Generating Data from Mobile Applications and Dynamically Delivering Advertising Based on Generated Data |
| US9246957B2 (en) * | 2011-03-04 | 2016-01-26 | Viafoura | Systems and methods for interactive content generation |
| US20130073306A1 (en) * | 2011-09-16 | 2013-03-21 | Jordan Shlain | Healthcare pre-visit and follow-up system |
| US9479562B2 (en) * | 2011-12-16 | 2016-10-25 | Netflix, Inc. | Measuring user quality of experience for a streaming media service |
| US8954580B2 (en) * | 2012-01-27 | 2015-02-10 | Compete, Inc. | Hybrid internet traffic measurement using site-centric and panel data |
| US9799040B2 (en) | 2012-03-27 | 2017-10-24 | Iprova Sarl | Method and apparatus for computer assisted innovation |
| US9319297B2 (en) * | 2013-03-13 | 2016-04-19 | Netflix, Inc. | Long term metrics applied to multivariate testing |
| US9661088B2 (en) * | 2013-07-01 | 2017-05-23 | 24/7 Customer, Inc. | Method and apparatus for determining user browsing behavior |
| US20150012852A1 (en) * | 2013-07-08 | 2015-01-08 | Kobo Incorporated | User interface tool for planning an ab type of test |
| US9292884B2 (en) * | 2013-07-10 | 2016-03-22 | Facebook, Inc. | Network-aware product rollout in online social networks |
| US9305322B2 (en) * | 2013-07-23 | 2016-04-05 | Facebook, Inc. | Native application testing |
| US8869019B1 (en) * | 2013-07-31 | 2014-10-21 | Captora Inc. | Method and apparatus for automatic website optimization |
| US20150066594A1 (en) * | 2013-08-27 | 2015-03-05 | New York University | System, method and computer accessible medium for determining one or more effects of rankings on consumer behavior |
| US9336525B2 (en) * | 2013-10-01 | 2016-05-10 | Adobe Systems Incorporated | Method and apparatus for enabling dynamic analytics configuration on a mobile device |
| US10459985B2 (en) * | 2013-12-04 | 2019-10-29 | Dell Products, L.P. | Managing behavior in a virtual collaboration session |
| US20150169587A1 (en) * | 2013-12-13 | 2015-06-18 | Openpage Labs Inc. d/b/a CrowdTangle | Identifying trending content on a social networking platform |
| US20150178282A1 (en) * | 2013-12-23 | 2015-06-25 | Yahoo! Inc. | Fast and dynamic targeting of users with engaging content |
| US9836760B2 (en) * | 2014-01-31 | 2017-12-05 | Apple Inc. | Representative user journeys for content sessions |
| US20160034468A1 (en) * | 2014-07-23 | 2016-02-04 | Attune, Inc. | Testing of and adapting to user responses to web applications |
| US9396483B2 (en) * | 2014-08-28 | 2016-07-19 | Jehan Hamedi | Systems and methods for determining recommended aspects of future content, actions, or behavior |
| US9996513B2 (en) * | 2014-09-12 | 2018-06-12 | International Business Machines Corporation | Flexible analytics-driven webpage design and optimization |
| US10003926B2 (en) * | 2014-09-16 | 2018-06-19 | DataSpark, Pte., Ltd. | Predicting human movement behaviors using location services model |
| US20160103758A1 (en) * | 2014-10-08 | 2016-04-14 | Yahoo! Inc. | Online product testing using bucket tests |
| US20160104067A1 (en) * | 2014-10-08 | 2016-04-14 | Salesforce.Com, Inc. | Recommendation platform |
| CN104281691B (zh) | 2014-10-11 | 2017-07-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种基于搜索引擎的数据处理方法及平台 |
| US20160173560A1 (en) * | 2014-12-12 | 2016-06-16 | Genesis Media Llc | Digital Content Delivery Based on Measures of Content Appeal and User Motivation |
| US20160253696A1 (en) * | 2015-02-26 | 2016-09-01 | Linkedln Corporation | Bias correction and estimation in network a/b testing |
| US20160352847A1 (en) * | 2015-05-28 | 2016-12-01 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Techniques to operate an experiment over a computing network |
| US10755303B2 (en) * | 2015-11-30 | 2020-08-25 | Oath Inc. | Generating actionable suggestions for improving user engagement with online advertisements |
| US10116537B2 (en) * | 2016-02-29 | 2018-10-30 | Wowza Media Systems, LLC | Media player analytics |
| US10218728B2 (en) * | 2016-06-21 | 2019-02-26 | Ebay Inc. | Anomaly detection for web document revision |
-
2016
- 2016-04-04 RU RU2016112615A patent/RU2642411C2/ru active
- 2016-08-01 US US15/224,833 patent/US10277694B2/en active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20170289284A1 (en) | 2017-10-05 |
| US10277694B2 (en) | 2019-04-30 |
| RU2642411C2 (ru) | 2018-01-24 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2018156658A5 (ru) | ||
| JP2019139792A5 (ru) | ||
| RU2017101215A (ru) | Обработка изменений в системе с несколькими арендаторами | |
| JP2016505190A5 (ru) | ||
| RU2011144860A (ru) | Сбор и анализ трафика dns для существующего доменного имени | |
| JP2016528760A5 (ru) | ||
| JP2015528231A5 (ru) | ||
| RU2014125223A (ru) | Управление приготовлением пищи | |
| FI2962376T3 (fi) | Oskillaatioanalyysimenetelmä ja sitä varten tarkoitettu laite | |
| RU2019140650A (ru) | Способ и устройство для обеспечения обратной связи относительно перемещения роторной бритвы, выполняемого пользователем | |
| JP2018005544A5 (ru) | ||
| JP2016049282A5 (ru) | ||
| RU2016112615A (ru) | Способ определения тренда показателя степени вовлеченности пользователя | |
| JP2018041442A5 (ru) | ||
| RU2013137405A (ru) | Система, способ и устройство для оценки сеансов просмотра | |
| FR3055440B1 (fr) | Procede et dispositif d'estimation de force | |
| Lin et al. | Automatic resource scaling based on application service requirements | |
| JP2019501552A5 (ja) | ケーブリング試験結果をケーブリング試験構成と照合するためのシステム及びクラウドベースのコンピュータサーバ | |
| de Fréin | Effect of system load on video service metrics | |
| JPWO2020255414A5 (ja) | 学習支援装置、学習支援方法、及びプログラム | |
| JP2015099492A5 (ru) | ||
| BR112017018951A2 (pt) | indicação para segmento parcial | |
| RU2015143745A (ru) | Способ и сервер проведения контролируемого эксперимента с использованием прогнозирования будущего пользовательского поведения | |
| JP2013215426A5 (ru) | ||
| FR3028974B1 (fr) | Methodes et systemes de generation de scenarios de tests de performances d'une application serveur |