视频搜索评估中的精度衡量的是检索结果中有多少是实际与用户查询相关的。具体来说，它的计算方法是系统返回的相关视频数量与检索到的视频总数的比率。例如，如果搜索返回 10 个视频，其中 7 个被判定为相关，则精度为 70%。该指标侧重于最小化误报——即看起来相关但并非相关的结果——这对于用户满意度至关重要。与侧重于找到所有相关内容的召回率不同，精度优先考虑呈现结果的准确性，确保用户不会浪费时间筛选不相关的内容。
在实践中，视频搜索系统经常面临影响精度的独特挑战。例如，视频是多模态的（结合了视觉、音频和文本元素），并且可能被分割成更短的片段。像“如何打领带”这样的查询可能会返回完整的教程、短片段或带有误导性元数据的视频。这里的精度取决于系统将查询与内容（例如，视觉步骤）和上下文（例如，教学意图）匹配得有多好。另一个例子是时间相关性：一个 10 分钟的视频可能包含一个 30 秒的相关片段。如果系统返回整个视频而没有突出显示该片段，则精度会下降，因为用户必须手动找到有用的部分。分析帧级数据或使用时间戳精确定位片段的系统可以通过减少噪音来提高精度。
优化精度的开发者通常需要在精度、召回率和计算效率之间取得平衡。例如，视频检索算法中更严格的相关性阈值可能会通过排除边缘匹配来提高精度，但也可能遗漏一些有效结果。特征提取（例如，使用 CNN 进行视觉相似性匹配）或元数据过滤（例如，匹配标题/标签）等技术可以提供帮助，但需要进行调整。精度还在不同层面进行衡量，例如 precision@k（例如，前 5 个结果中的精度），这对于用户体验至关重要。评估通常依赖于人工标注相关性的标注数据集，但标注的主观性会引入变异性。最终，精度指导开发者优化排序算法、过滤启发式方法和用户界面设计，以在结果中优先考虑质量而非数量。