用户反馈可以通过将显式和隐式用户输入整合到搜索算法中、优化内容相关性以及改进排名策略来改进视频搜索。这涉及分析用户互动（例如点击、观看时长）和直接反馈（例如评分、评论），以调整搜索结果的生成和优先级。例如，TikTok 和 YouTube 等平台就利用反馈来个性化推荐并展示热门内容[1][6]。
三个关键方法包括
- 关键词和元数据优化：用户搜索查询和对不匹配结果的反馈有助于找出视频元数据（标题、标签、描述）中的不足。例如，如果用户经常搜索“初学者瑜伽教程”但很少点击现有结果，算法可以优先考虑元数据更清晰的视频，或者提示创作者调整其关键词策略[3][6]。
- 行为信号分析：隐式反馈，如点击率和观看时长，有助于根据相关性对视频进行排名。如果用户对于“快速食谱”这样的查询，总是跳过时长超过 5 分钟的视频，系统可以偏向更短的内容。YouTube 等平台利用这些数据来优化其推荐引擎[5][7]。
- 反馈驱动的迭代：直接用户评分或调查可以突出系统性问题。例如，如果用户报告“DIY 家居维修”的搜索结果不相关，平台可能会使用基于 AI 的内容分析（例如，检测缩略图中的工具）或引入筛选器（例如，“按技能水平”）来改进视频分类[1][9]。
挑战包括平衡反馈多样性（例如，处理冲突的偏好）和确保隐私合规性。解决方案包括匿名化数据和使用加权聚合模型来优先处理高质量反馈。例如，TikTok 等平台将用户反馈与多模态内容分析（音频、视觉）相结合，以减少偏差并提高准确性[5][7]。