衡量用户对推荐商品的满意度涉及直接反馈、行为分析和性能指标的结合。 开发人员通常使用三种主要方法：显式反馈（用户评分或调查）、隐式信号（点击或互动）和 A/B 测试来比较推荐效果。 每种方法都有优缺点，结合使用可以更全面地了解用户满意度。
首先，显式反馈方法要求用户直接对推荐商品进行评分或评论。 例如，“赞/踩”按钮或五星级评分系统让用户可以清晰地表达自己的偏好。 调查还可以询问有关推荐相关性的具体问题。 虽然这种方法很简单，但也有局限性：用户可能不会持续提供反馈，而且小样本量可能会扭曲结果。 例如，流媒体服务可能会跟踪有多少用户评价推荐电影，但低参与率可能会使数据不可靠。 为了缓解这种情况，开发人员通常会将显式反馈与其他指标配对。
其次，隐式行为信号通过用户互动自动跟踪。 诸如点击率 (CTR)、查看商品所花费的时间或购买转化率等指标间接表明满意度。 例如，电子商务网站可能会衡量用户点击推荐产品并将其添加到购物车的频率。 更高级的方法包括跟踪停留时间（例如，用户观看推荐视频的时长）或监控重复访问。 但是，隐式信号可能模棱两可。 高点击率可能反映的是好奇心而不是满意度，并且用户可能会因为质量差而放弃视频，尽管他们点击了它。 为了解决这个问题，开发人员通常使用混合指标，例如归一化折扣累积收益 (NDCG)，该指标根据商品在推荐列表中的位置和用户参与度来对商品进行加权。
第三，A/B 测试和长期互动指标有助于评估一段时间内的满意度。 通过在实际环境中比较两种推荐算法（例如，50% 的用户看到算法 A，50% 的用户看到算法 B），开发人员可以衡量诸如保留率或会话持续时间等关键指标的差异。 例如，新闻应用程序可能会测试个性化推荐是否会增加每周活跃用户。 诸如客户流失率或订阅续订等长期指标也反映了持续的满意度。 此外，诸如净推荐值 (NPS) 调查等工具可以量化用户忠诚度。 结合使用这些方法可以让开发人员迭代地改进推荐，同时平衡即时互动和长期用户满意度。 例如，音乐流媒体服务可能会优先考虑那些让用户收听更长时间的推荐，同时避免过度依赖导致疲劳的短期点击。