为了衡量每种模态（例如，文本、图像、音频）对搜索质量的贡献，开发人员通常使用对照实验、离线评估和统计分析。目标是通过比较包含或排除它们时的系统性能，来隔离各个模态的影响。例如，在结合文本和图像的多模态搜索系统中，您可以运行 A/B 测试，其中一个版本使用两种模态，而另一个版本仅使用文本。点击率、用户参与度或任务成功率等指标可以揭示图像模态在多大程度上改善了结果。带有标记数据集的离线评估也有帮助：通过删除一种模态并测量精度或召回率的下降，可以量化其重要性。来自博弈论的 Shapley 值等统计方法可以通过模拟组合如何影响整体性能，为每种模态分配“信用”。
具体的指标和技术因模态而异。对于文本，传统的相关性指标（例如，nDCG、MRR）效果很好，但对于图像或音频，您可能会测量嵌入相似性或使用人工评估员来评估视觉/听觉相关性。用户行为数据至关重要：如果用户始终与图像丰富的结果互动更多，则该模态可能贡献很大。机器学习模型也可以提供帮助——例如，训练一个模型，仅使用文本特征与多模态特征来预测搜索成功率。准确性的差异突出了非文本模态的附加值。诸如特征消融（从模型中删除一种模态）或置换重要性（对特定于模态的输入进行洗牌）之类的工具提供了具体的数字。例如，如果从产品搜索模型中删除图像嵌入会导致准确率下降 15%，则图像对系统的性能贡献大约这么多。
挑战包括在模态相互作用时隔离模态效应。例如，文本和图像可以相互补充，因此它们的组合贡献不仅仅是各个部分的总和。反事实分析——模拟仅更改一种模态的场景——有助于解决此问题。延迟或数据质量等实际限制也很重要：降低结果速度的高贡献模态可能需要优化。实际示例包括电子商务平台衡量产品图片如何减少搜索查询歧义，或者视频平台测试音频脚本是否可以改善内容发现。迭代测试是关键：随着用户需求和数据的演变，重新评估模态贡献可确保系统保持有效。通过结合定量指标、对照实验和真实用户反馈，开发人员可以系统地衡量和优化每种模态在搜索质量中的作用。