用户评论和评分通过作为内容质量和用户参与度的信号来影响视频搜索排名。搜索算法优先考虑那些向观看者展示价值的视频，而正面评论或高评分直接表明了满意度。例如，一个拥有 1,000 条评论平均 4.8 星的视频比一个平均 3.5 星的类似视频更有可能排名靠前，因为前者表明了持续的用户认可。像 YouTube 或 Vimeo 这样的平台通常会将这些指标纳入其排名系统，将它们视为相关性和可靠性的代理。这创造了一个反馈循环：排名靠前的视频吸引更多观看量，从而带来更多评论，进一步巩固其位置。
除了原始分数外，评论内容和相关的用户行为也很重要。算法可能会分析评论文本中与搜索查询相关的关键词，以增强可发现性。例如，一个有评论提到“清晰的指导”或“有用的示例”的教程视频，可能会在相关搜索中排名更高，因为其语言与用户意图相符。此外，观看时长或重复观看等参与度指标——通常与正面评论相关——也被纳入排名考量。一个高评分且能保持观看者参与（例如，平均观看时长 90%）的视频向算法发出了高质量信号，从而提升其位置。开发者应该注意，这些系统通常会将行为数据（例如，点击、分享）与明确的评分一同衡量，从而形成一个多层次的排名过程。
然而，评论的影响取决于平台特定的规则和保障措施。例如，系统可能会忽略来自可疑账户的评论，或者在视频评分因负面反馈突然下降时调整排名。平台也可能优先考虑近期评论，以反映当前的用户情绪，这意味着视频排名会随着新数据的到来而波动。此外，与样本量较大的视频相比，评论较少的视频受评分影响可能较小。开发者在进行搜索优化时，应专注于鼓励真实反馈并监控评论趋势，因为情绪的突然变化会影响可见度。最终，虽然评论和评分很重要，但它们与元数据、缩略图和编码质量等技术因素协同作用，共同决定排名。