用户行为信号通过提供用户如何与内容、产品或搜索结果交互的直接反馈来提高相关性。这些信号（如点击、停留时间、滚动深度或购买历史记录）充当用户认为有价值内容的隐式指标。系统分析这些模式以调整排名、推荐或搜索结果，从而更好地匹配用户意图。例如，如果用户始终如一地点击某个特定搜索结果，但很快离开页面（停留时间短），则系统可能会推断该结果具有误导性并降低其排名。随着时间的推移，这种反馈循环有助于算法优先考虑与实际用户偏好相符的内容。
一种关键的方式是通过机器学习模型，将行为数据作为训练信号纳入其中。假设一个电子商务平台跟踪用户查看、添加到购物车或购买哪些产品。推荐引擎可以使用这些数据来识别模式，例如购买登山装备的用户经常点击防水夹克。然后，该模型会权衡这些行为信号，以便在未来的推荐中呈现类似的商品。同样，搜索引擎使用点击率 (CTR) 来优化排名：查询结果的 CTR 越高，则认为该结果越相关并提升其排名。这种方法减少了对静态规则的依赖，使系统能够适应不断变化的用户需求。
但是，有效实施此方法需要仔细处理噪音和偏差。例如，经常被点击的新闻文章可能是诱饵点击，而不是高质量的内容。为了解决这个问题，系统通常将行为信号与其他指标（例如，停留时间、跳出率）或上下文数据（例如，用户位置、设备类型）结合起来。例如，流媒体服务可能会优先考虑用户不仅点击而且观看超过 10 分钟的节目，从而过滤掉表面上吸引人的内容。开发人员还必须考虑边缘情况，例如没有行为历史的新用户（“冷启动”问题），方法是将行为驱动的模型与协同过滤或基于内容的方法相结合。平衡这些因素可确保相关性改进能够跨各种用户场景进行扩展。
