CVR预估面临两个关键问题：
- Sample Selection Bias (SSB) 转化是在点击之后才“有可能”发生的动作，传统CVR模型通常以点击数据为训练集，其中点击未转化为负例，点击并转化为正例。但是训练好的模型实际使用时，则是对整个空间的样本进行预估，而非只对点击样本进行预估。即是说，训练数据与实际要预测的数据来自不同分布，这个偏差对模型的泛化能力构成了很大挑战。
- Data Sparsity (DS) 作为CVR训练数据的点击样本远小于CTR预估训练使用的曝光样本。
点击—>转化，本身是两个强相关的连续行为，作者希望在模型结构中显示考虑这种“行为链关系”，从而可以在整个空间上进行训练及预测。这涉及到CTR与CVR两个任务：
可以看到左侧就是我们要求解的目标pCVR，通过引入右侧的两个辅助任务pCTCVR和pCTR：
将乘法转化为除法，我们可以得到pCVR的计算：
- 在整个样本空间建模，而不像传统CVR预估模型那样只在点击样本空间建模
- 共享特征表示。由于CTR任务的训练样本量要大大超过CVR任务的训练样本量，ESMM模型中特征表示共享的机制能够使得CVR子任务也能够从只有展现没有点击的样本中学习，从而能够极大地有利于缓解训练数据稀疏性问题
- 损失函数由两部分组成，即pCTCVR和pCTR输出的交叉熵：
