Многоцелевое ранжирование: как свести клики, покупки, время просмотра и жалобы в один порядок выдачи?

Обучают не одну модель на «хорошо», а несколько голов на разные события — вероятность клика, вероятность покупки, ожидаемое время, вероятность жалобы — и складывают их во взвешенную сумму: score = w1·P(click) + w2·P(buy) + w3·E(time) − w4·P(complaint). Веса подбирают не оптимизацией офлайн-метрики, а серией A/B: каждый вес — это бизнес-решение о курсе обмена между целями. Отдельные цели лучше выносить в жёсткие ограничения, а не в слагаемые.