你的排序模型同时输出 pCTR、pCVR、pOrder 三个目标，线上融合为 score = pCTR^α · pCVR^β · pPrice^γ。上线一周后 CTR 涨了 3%、CVR 跌了 5%、GMV 基本持平。请回答：(a) 你怎么判断问题出在融合权重，还是出在 CVR 这个目标本身没学好；(b) 如果要用离线日志自动搜 α、β、γ，你的优化目标是什么，怎么避免搜出来的权重只是过拟合历史策略。

面试官在考什么

考察候选人能否把“多目标模型本身”和“融合公式”分开定位问题，以及是否意识到离线日志的反事实偏差。

多目标排序

回答框架 · 前两步

1. 先分离两类问题：权重问题表现为各目标自身离线指标（AUC、校准）没有退化，只是组合后的线上行为变了；CVR 塔问题表现为 CVR 离线 AUC 下降、预估整体偏置、或正样本稀疏导致高估。
2. CVR 的训练样本空间只有点击样本，推理时却要对全量曝光打分，存在样本空间偏差；需要用全样本空间上的乘法结构（pOrder = pCTR × pCVR）来建模或在损失里做相应校正。

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