Overoptimering

Overoptimering er en tilstand der et system optimaliseres i en bestemt retning til det punktet at nytten avtar eller risikoen øker. Begrepet brukes i flere sammenhenger, fra søkemotoroptimalisering til produktdesign og prosessforbedringer. Kjernen er at innsatsen fokuseres for mye på ett mål eller en begrensing, ofte basert på kortsiktige målemåter, og dermed svekkes helheten.

I søkemotoroptimalisering (SEO) viser overoptimering seg som overbruk av nøkkelord, unaturlige lenker eller for aggressive endringer i nettstedets tekniske innstillinger. Dette kan medføre straff fra søkemotoren eller redusert synlighet. I produktutvikling og produksjon kan man gjøre omfattende justeringer i ett område som fører til redusert pålitelighet, sikkerhet eller brukeropplevelse.

Innen dataanalyse og maskinlæring kan overoptimering innebære overtilpasning til treningsdata, noe som gir dårlig generalisering til nye data.

Årsaker inkluderer fokus på en bestemt metrikk, Goodharts lov (når et mål blir selve målet, mister det verdien), og feil balanse av insentiver.

Konsekvenser kan være økt sårbarhet for feil, høyere totalkostnader på sikt og mindre robusthet i møte med variasjon og skiftende krav.

For å unngå overoptimering anbefales det å sette balanserte mål, bruke flere metrikker og scenariotesting, inkludere menneskelig vurdering og regelmessig reevaluere mål og terskler.