视频推荐要同时优化点击率（CTR）和完播率。样本里有大量“曝光未点击”的样本，这些样本没有完播行为。请回答：① 为什么不能把两个目标按 0.7×click + 0.3×finish 合成一个 label，只训一个模型；② 如果把未点击样本的完播 label 直接置 0 参与完播任务训练，会有什么后果；③ 线上拿到两个目标的预测分之后，你会怎么合成一个排序分。

面试官在考什么

判断候选人是否理解多目标任务的标签可观测性问题（label 缺失 ≠ 负样本），以及多任务建模与线上融合的基本分工。

多目标排序

回答框架 · 前两步

1. 加权合 label 会把两个独立目标揉成一个标量，权重只能靠人工拍，两个目标的正样本率/量纲差异很大，模型学出来的既不是 CTR 也不是完播率，后期无法按业务需要单独调权。
2. 完播只有在点击发生之后才可观测，未点击样本的完播是“缺失”而不是 0；置 0 会把大量样本当负例，逼模型去区分“是否点击”，完播塔实际在学 CTR，完播分被系统性压低。

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